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    艦船監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)自適應(yīng)存儲(chǔ)方法

    2023-07-22 08:24:20李輝燕肖新華
    艦船科學(xué)技術(shù) 2023年12期
    關(guān)鍵詞:存儲(chǔ)空間異構(gòu)艦船

    李輝燕,肖新華

    (1. 湖北理工學(xué)院 計(jì)算機(jī)學(xué)院, 湖北 黃石 435600;2. 湖北理工學(xué)院 機(jī)電工程學(xué)院, 湖北 黃石 435600)

    0 引 言

    艦船監(jiān)控設(shè)備類型存在多源化、異構(gòu)性特征,如何將此類異構(gòu)類監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)存儲(chǔ),從而提高艦船監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的存儲(chǔ)效率與存儲(chǔ)效果,是當(dāng)下艦船監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)管理的重點(diǎn)問題[1 - 3]。

    目前的存儲(chǔ)技術(shù)中,針對(duì)艦船監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)而言,并不具備有效的解決方法[4]。在其他領(lǐng)域中的異構(gòu)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)研究中,李鴻飛等[5]研究了協(xié)同數(shù)據(jù)管理方法,此方法雖被驗(yàn)證可實(shí)現(xiàn)異構(gòu)數(shù)據(jù)混合存儲(chǔ),但存儲(chǔ)耗時(shí)較多。沈志宏等[6]設(shè)計(jì)了一種異構(gòu)數(shù)據(jù)智能融合管理系統(tǒng),此系統(tǒng)在異構(gòu)數(shù)據(jù)管理問題中具備較好的使用效果,但目前異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)大多存儲(chǔ)于云存儲(chǔ)平臺(tái),若將此系統(tǒng)使用于云存儲(chǔ)平臺(tái),系統(tǒng)兼容性、集成性等多種問題都有待深入分析,且系統(tǒng)類技術(shù)研發(fā)成本高。

    為此,本文研究一種艦船監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)自適應(yīng)存儲(chǔ)方法,主要針對(duì)基于云存儲(chǔ)模式的艦船監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)管理問題,進(jìn)行自適應(yīng)存儲(chǔ)研究,完成艦船監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的高效、自適應(yīng)存儲(chǔ)。

    1 艦船監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)方法

    1.1 基于云存儲(chǔ)的艦船監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)自適應(yīng)存儲(chǔ)方法技術(shù)架構(gòu)

    云存儲(chǔ)屬于一種服務(wù)模式,是云計(jì)算的核心技術(shù)之一。其可以利用多種軟件與技術(shù),把異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)執(zhí)行集成管理,構(gòu)建統(tǒng)一的存儲(chǔ)資源庫,用于存儲(chǔ)大規(guī)模異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)[7]。目前各大監(jiān)控領(lǐng)域均使用云存儲(chǔ)平臺(tái),實(shí)現(xiàn)大規(guī)模監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的統(tǒng)一管理。本文研究的艦船監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)方法,為基于云存儲(chǔ)的艦船監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)自適應(yīng)存儲(chǔ)方法,其主要用于優(yōu)化艦船監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)云存儲(chǔ)平臺(tái)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)效果。圖1 為基于云存儲(chǔ)的艦船監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)自適應(yīng)存儲(chǔ)方法技術(shù)架構(gòu)圖?;谠拼鎯?chǔ)的艦船監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)自適應(yīng)存儲(chǔ)方法中,虛擬網(wǎng)關(guān)層、數(shù)據(jù)接口層、數(shù)據(jù)處理層、分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層是此方法運(yùn)行時(shí)技術(shù)架構(gòu)的四大核心層。

    圖1 基于云存儲(chǔ)的艦船監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)自適應(yīng)存儲(chǔ)方法技術(shù)架構(gòu)Fig. 1 Technical architecture of adaptive storage method for heterogeneous monitoring data of ship monitoring network based on cloud storage

    圖2 為各個(gè)分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)邏輯示意圖??紤]異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的規(guī)模較大,且類型較多,若僅使用一個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型存儲(chǔ)全部異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù),便會(huì)出現(xiàn)存儲(chǔ)進(jìn)程癱瘓問題,為此,結(jié)合集群概念,為了實(shí)現(xiàn)艦船監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的有效存儲(chǔ),在基于云存儲(chǔ)的艦船監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)自適應(yīng)存儲(chǔ)方法技術(shù)架構(gòu)中,設(shè)置多個(gè)分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型。

    圖2 分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)邏輯示意圖Fig. 2 Distributed Data Storage Logic Diagram

    1.2 基于聚類的異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)分類方法

    設(shè)置艦船監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)矩陣為:

    其中:b,I分別為艦船監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)檢索模糊域,異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)分塊匹配集;α為異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)相異度矩陣。

    設(shè)置艦船監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)特征分布域?yàn)镴sm:

    其中:Bsm,βsm分別為異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)并行規(guī)劃聚類加權(quán)輸出幅值、聚類自適應(yīng)調(diào)節(jié)參數(shù);Esm為不等式約束。

    引入均值加權(quán)方法,設(shè)置異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)聚類中心中時(shí)間窗口為:

    其中:t1,t2依次是異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)出現(xiàn)時(shí)間、聚類時(shí)間。使用式(3)便可獲取不同時(shí)間窗口條件下,艦船監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)各個(gè)虛擬網(wǎng)關(guān)鏈路的異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)特征分布域Jsm信息。

    為區(qū)分異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)來源,便需要對(duì)異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行聚類,結(jié)合所提取的Jsm,分析異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)傳輸?shù)奶摂M網(wǎng)關(guān)鏈路信道功率譜密度:

    其中:k,F(xiàn)依次為采樣頻率、互功率譜估計(jì)值。

    引入時(shí)間翻轉(zhuǎn)處理方法、相空間重構(gòu)方法,完成異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)時(shí)空加權(quán)處理。則加權(quán)后異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)為:

    其中:x(m),c(m)分別是空間異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)樣本點(diǎn)數(shù)目、回歸參數(shù)。

    提取異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的均值特征量,將其設(shè)成數(shù)據(jù)并行聚類目標(biāo)函數(shù)S,則:

    其中:g,?依次為聚類擾動(dòng)距離、艦船監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)子帶中心頻率;Vj,N依次為不同聚類中心時(shí)間尺度值、線性約束參量。

    艦船監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)融合分類集合為:

    其中,ζ為艦船監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的種類數(shù)目。

    1.3 基于自適應(yīng)分配的異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)方法

    結(jié)合所分類的ζ種艦船監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)樣本,設(shè)置最后用于存儲(chǔ)異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型數(shù)目為ζ。但為了保證艦船監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)可有效存儲(chǔ),需要保證分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型的可用存儲(chǔ)空間充足。為此,使用基于性能分析的異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)自適應(yīng)分配存儲(chǔ)方法,結(jié)合分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型的內(nèi)存狀態(tài),分析其可用性能,從而完成異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)自適應(yīng)分配存儲(chǔ)。針對(duì)隨機(jī)一個(gè)分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型Oj而言,設(shè)置其可用內(nèi)存帶寬是Uj,Oj可用存儲(chǔ)的性能指標(biāo)設(shè)成ρj,ρj只用于描述Oj的目前可用帶寬能夠支持的存儲(chǔ)空間,并不能體現(xiàn)Oj能夠提供可用存儲(chǔ)空間的整體狀態(tài)。為此,引入調(diào)節(jié)因子w:

    其中:Dj,分別為Oj的可用容量、分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層中全部存儲(chǔ)模型的可用容量均值。,w數(shù)值小于1 時(shí),表示目前可用存儲(chǔ)空間,比分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層可用存儲(chǔ)空間均值大,則的存儲(chǔ)空間可存儲(chǔ)異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)。

    反之,表示Oj目前可用存儲(chǔ)空間,比分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層可用存儲(chǔ)空間均值小,則Oj用于存儲(chǔ)異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù),便會(huì)出現(xiàn)存儲(chǔ)失敗問題。

    是可體現(xiàn)分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型Oj加權(quán)性能指標(biāo),此指標(biāo)與Oj目前單位帶寬能夠運(yùn)行的存儲(chǔ)空間存在關(guān)聯(lián)性,將Oj可用存儲(chǔ)空間與分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層可用存儲(chǔ)空間相除,此比值與也存在關(guān)聯(lián)性。為此,在分配存儲(chǔ)異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)時(shí),優(yōu)先存儲(chǔ)于數(shù)值小的分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型。

    設(shè)置分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層存儲(chǔ)異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)時(shí),整體存儲(chǔ)性能指標(biāo)為:

    其中,是與的差值,針對(duì)Oj而言,若ρdif f數(shù)值較靠近于0 值,那么Oj的存儲(chǔ)性能較好,在存儲(chǔ)異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)時(shí)優(yōu)先使用。

    設(shè)置需要存儲(chǔ)的異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)為,其數(shù)據(jù)長(zhǎng)度與此數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需消耗內(nèi)存帶寬依次為Zj,Rj,則此數(shù)據(jù)在Oj中存儲(chǔ)分配的數(shù)據(jù)容量為xj,xj必須具備的條件為:

    滿足式(13)條件的分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型為最優(yōu)存儲(chǔ)模型,不僅可保證異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)有效存儲(chǔ),且保證分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型之間的合理分配。

    2 仿真實(shí)驗(yàn)

    2.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境設(shè)計(jì)

    設(shè)置艦船監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)時(shí),云存儲(chǔ)平臺(tái)的分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層中,存在15 個(gè)分布數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型。分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層可用存儲(chǔ)空間、帶寬依次是150 GB、150 MB,15 個(gè)分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型中,僅有8 個(gè)模型的存儲(chǔ)性能可滿足異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)需求。需要存儲(chǔ)的艦船監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的文件長(zhǎng)度是0.15~10.5 GB。設(shè)置表1 所示艦船監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)樣本,作為本文方法的實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)。

    表1 隨機(jī)異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)文件Tab. 1 Details of Random Heterogeneous Monitoring Data Files

    2.2 異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)效果測(cè)試

    使用本文方法存儲(chǔ)表1 的6 種異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù),存儲(chǔ)請(qǐng)求命中率如圖3 所示。存儲(chǔ)請(qǐng)求命中率用于體現(xiàn)異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)成功率,存儲(chǔ)請(qǐng)求命中率越接近于1,表示分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型被有效分配存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的效果越高,存儲(chǔ)成功率越高。從圖3 可知,異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)請(qǐng)求命中率數(shù)值最大值為0.99,命中率較高,使用本文方法后,艦船監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)可被成功分配存儲(chǔ)。

    圖3 異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)請(qǐng)求命中率測(cè)試結(jié)果Fig. 3 Heterogeneous Monitoring Data Storage Hit Rate Test Results

    結(jié)合表1 數(shù)據(jù)可知,所需存儲(chǔ)的異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)長(zhǎng)度范圍為2~10 GB,不同異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)長(zhǎng)度條件中,異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)寫入效率的變化,結(jié)果如圖4 所示??芍S著異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)長(zhǎng)度增大,存儲(chǔ)耗時(shí)逐漸增多,但最大值為50 ms 左右,存儲(chǔ)速度較快。而使用本文方法前,存儲(chǔ)耗時(shí)隨著數(shù)據(jù)長(zhǎng)度增大而增多,存儲(chǔ)耗時(shí)最大值超過600 ms,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)效率低。

    圖4 本文方法使用前后存儲(chǔ)寫入效率Fig. 4 Storage hit rate before using the method in this article

    測(cè)試本文方法使用后,云存儲(chǔ)平臺(tái)所存儲(chǔ)的異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)分布狀態(tài),以此分析本文方法對(duì)異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)分類效果。測(cè)試結(jié)果如圖5 所示,可知,本文方法使用后,異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)時(shí),數(shù)據(jù)分類明確,不存在數(shù)據(jù)混雜狀態(tài),優(yōu)化了異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)效果。

    圖5 本文方法使用后異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)狀態(tài)Fig. 5 Heterogeneous monitoring data storage status after using the method in this article

    3 結(jié) 語

    本文研究艦船監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)自適應(yīng)存儲(chǔ)方法,結(jié)合云存儲(chǔ)平臺(tái)的技術(shù)架構(gòu),從異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型自適應(yīng)分配存儲(chǔ)角度,優(yōu)化云存儲(chǔ)平臺(tái)對(duì)艦船監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的存儲(chǔ)效果。

    1) 異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)請(qǐng)求命中率數(shù)值最大值為0.99,能夠自適應(yīng)分配存儲(chǔ)模型,響應(yīng)異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)請(qǐng)求,從而提高存儲(chǔ)請(qǐng)求命中率,提高了異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)成功率。

    2)不同長(zhǎng)度異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)耗時(shí)對(duì)比中,耗時(shí)最大值為50 ms 左右,和使用前相比,本文方法可縮短異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)耗時(shí),提高異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)速度。

    3)異構(gòu)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)可實(shí)現(xiàn)分類存儲(chǔ),優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)狀態(tài)。

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