應(yīng)用云計(jì)算的分布式農(nóng)業(yè)信息資源整合平臺(tái)設(shè)計(jì)

作者簡(jiǎn)介：白林鋒（1970— ），男，正高級(jí)實(shí)驗(yàn)師，碩士；研究方向：?jiǎn)纹瑱C(jī)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)。

摘要：針對(duì)傳統(tǒng)平臺(tái)整合效率不佳的問(wèn)題，文章設(shè)計(jì)了一種基于云計(jì)算的分布式農(nóng)業(yè)學(xué)習(xí)資源整合平臺(tái)。首先，完成FPGA外設(shè)芯片與JESD204B連接器設(shè)計(jì)，搭建硬件結(jié)構(gòu)；其次，以此為基礎(chǔ)，構(gòu)建分布式農(nóng)業(yè)學(xué)習(xí)資源整合功能架構(gòu)；最后，基于云計(jì)算完成分布式農(nóng)業(yè)學(xué)習(xí)資源抽取和整合。測(cè)試結(jié)果表明，該平臺(tái)的資源整合效率更高，應(yīng)用效果較好。

關(guān)鍵詞：云計(jì)算；分布式；農(nóng)業(yè)學(xué)習(xí)；學(xué)習(xí)資源；整合平臺(tái)

中圖分類號(hào)：TP302.1" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0" 引言

分布式農(nóng)業(yè)學(xué)習(xí)資源是通過(guò)分散式、網(wǎng)絡(luò)化的方式，為學(xué)生提供農(nóng)業(yè)學(xué)習(xí)相關(guān)的資源與信息。分布式農(nóng)業(yè)學(xué)習(xí)資源包括在線課程與視頻教程、農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)與信息庫(kù)、農(nóng)業(yè)社區(qū)與交流平臺(tái)、移動(dòng)學(xué)習(xí)應(yīng)用等方面。為了將分散的資源進(jìn)行整合，研究人員設(shè)計(jì)多種整合平臺(tái)，包括基于移動(dòng)學(xué)習(xí)終端的分布式農(nóng)業(yè)學(xué)習(xí)資源整合平臺(tái)［1］和基于云聯(lián)盟與SOA架構(gòu)融合的分布式農(nóng)業(yè)學(xué)習(xí)資源整合平臺(tái)［2］等。以上2種平臺(tái)均能夠完成學(xué)習(xí)資源整合任務(wù)，但是受到資源分散的影響，資源整合效果不佳［3］。云計(jì)算是一種虛擬化資源計(jì)算模式，能處理大規(guī)模的學(xué)習(xí)資源［4］。因此，本文結(jié)合云計(jì)算的優(yōu)勢(shì)，設(shè)計(jì)了分布式農(nóng)業(yè)學(xué)習(xí)資源整合平臺(tái)。

1" 硬件設(shè)計(jì)

本文選取FPGA外設(shè)芯片作為可編程邏輯器件，以為平臺(tái)提供數(shù)字電路配置。該芯片可通過(guò)RSS422接口、ASC/DAC、串行通信接口，擴(kuò)展資源整合平臺(tái)的功能與應(yīng)用范圍，實(shí)現(xiàn)資源的整合，其連接情況如圖1所示。

如圖1所示，DDR2 MT47H32M16NF-25E-IT是DDR2 SDRAM的一個(gè)芯片，與FPGA連接時(shí)能為FPGA提供大量的數(shù)據(jù)緩存空間，從而處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)流。NAND FLASH MT29F128G08CFAAAWP-IT是存儲(chǔ)芯片，可作為非易失性存儲(chǔ)器，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的持久化存儲(chǔ)。RSS422接口是串行通信的標(biāo)準(zhǔn)接口，能實(shí)現(xiàn)外設(shè)芯片與平臺(tái)數(shù)據(jù)的靈活通信。JESD204B連接器依靠SerDes串行接口的標(biāo)準(zhǔn)，完成數(shù)模轉(zhuǎn)換與邏輯傳輸?shù)娜蝿?wù)。此外，本文還選取JESD204B連接器作為FPGA外設(shè)芯片接口。該連接器支持12.5 Gbps的串行速率，可成為數(shù)據(jù)傳輸?shù)氖走x接口協(xié)議。本文以此為基礎(chǔ)，完成硬件部分的搭建。

2" 軟件設(shè)計(jì)

2.1" 構(gòu)建分布式農(nóng)業(yè)學(xué)習(xí)資源整合功能架構(gòu)

分布式學(xué)習(xí)資源整合平臺(tái)有可擴(kuò)展性的特征，本文以硬件部分的搭建為基礎(chǔ)，對(duì)軟件進(jìn)行開(kāi)發(fā)，實(shí)現(xiàn)資源動(dòng)態(tài)整合的各項(xiàng)功能。積累分布式學(xué)習(xí)資源與資源信息，并將資源外部屬性特征與知識(shí)內(nèi)容序化，確保資源信息有效性。在資源整合功能架構(gòu)方面，本文采用多層結(jié)構(gòu)細(xì)化平臺(tái)的業(yè)務(wù)邏輯。資源動(dòng)態(tài)整合架構(gòu)如圖2所示。

如圖2所示，基礎(chǔ)信息層整合學(xué)習(xí)者、資源和平臺(tái)信息。平臺(tái)層通過(guò)2種維度資源，實(shí)現(xiàn)資源積累與雙向信息交互。用戶層負(fù)責(zé)信息維護(hù)、資源管理和整合結(jié)果展示，確保資源分類整合的準(zhǔn)確性。資源動(dòng)態(tài)整合的功能架構(gòu)側(cè)重資源積累和信息交互，通過(guò)整合目標(biāo)并優(yōu)化資源外部特征，為學(xué)習(xí)者提供高效便捷的平臺(tái)服務(wù)。

2.2" 基于云計(jì)算抽取分布式農(nóng)業(yè)學(xué)習(xí)資源

分布式農(nóng)業(yè)學(xué)習(xí)資源分散，云計(jì)算助力抽取、轉(zhuǎn)換、存儲(chǔ)異構(gòu)數(shù)據(jù)至云數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)便捷資源配置、管理與整合。平臺(tái)抽取文本、Web、信息等多種資源，豐富數(shù)據(jù)內(nèi)容。學(xué)習(xí)資源抽取涵蓋文本、語(yǔ)音、圖片、視頻等，保障整合順利進(jìn)行。對(duì)于分布式農(nóng)業(yè)學(xué)習(xí)資源D={d1，d2，…，dn}，d1、d2、dn為不同平臺(tái)獲取的分布式農(nóng)業(yè)學(xué)習(xí)資源，代表性資源的抽取過(guò)程描述為：

F=Finding" X（1）

s.t.XD

max（data_c（X，D））

min（data_r（X））（2）

式中，F(xiàn)為抽取到的代表性資源；X為代表性學(xué)習(xí)資源；data_c（X，D）為X覆蓋到D后抽取到的有效資源；data_r（X）為代表性資源自身冗余。本文采用云計(jì)算形式，對(duì)分布式農(nóng)業(yè)學(xué)習(xí)資源進(jìn)行清洗、格式轉(zhuǎn)換、處理，識(shí)別出更加有價(jià)值的資源。

2.3" 生成分布式農(nóng)業(yè)學(xué)習(xí)資源的整合維度

分布式農(nóng)業(yè)學(xué)習(xí)資源含信息、數(shù)據(jù)資源，由直接、間接學(xué)習(xí)組成，據(jù)學(xué)習(xí)者情況推薦資源。資源維、服務(wù)維、應(yīng)用維為整合維度，分類學(xué)習(xí)資源，滿足層次需求。資源整合維度如圖3所示。

如圖3所示，R涉及不同類型的學(xué)習(xí)資源，整合范圍逐步擴(kuò)大。S體現(xiàn)資源整合的智能化提升，從信息存儲(chǔ)到資源發(fā)現(xiàn)。A則展示資源整合層次的提升，從基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)到綜合資源門(mén)戶。整合過(guò)程中，結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)被整合到共享數(shù)據(jù)庫(kù)和綜合資源門(mén)戶，滿足學(xué)習(xí)者的多樣化需求。該平臺(tái)結(jié)合三維度，實(shí)現(xiàn)資源的安全準(zhǔn)確交換，提升學(xué)習(xí)體驗(yàn)。

3" 平臺(tái)應(yīng)用測(cè)試

本文對(duì)上述系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試。測(cè)試結(jié)果以基于移動(dòng)學(xué)習(xí)終端的整合平臺(tái)［1］、基于云聯(lián)盟與SOA架構(gòu)融合的整合平臺(tái)［2］及本文設(shè)計(jì)的整合平臺(tái)進(jìn)行對(duì)比形式呈現(xiàn)。

3.1" 測(cè)試過(guò)程

本文首先在Linux操作系統(tǒng)上部署測(cè)試平臺(tái)。其次，安裝共享軟件并設(shè)置前端頁(yè)面，實(shí)現(xiàn)資源整合可視化，并利用機(jī)房?jī)?nèi)計(jì)算機(jī)形成集群，選一臺(tái)為管理員，建立信任關(guān)系滿足任務(wù)部署需求。最后，在各計(jì)算機(jī)節(jié)點(diǎn)安裝CM模塊，整合分布式農(nóng)業(yè)學(xué)習(xí)資源并上報(bào)至消息中心，利用共享軟件記錄節(jié)點(diǎn)信息與狀態(tài)，定期更新配置，以防資源泄露，并利用管理員計(jì)算機(jī)裝RM、TM模塊共享軟件，確保整合效果。

3.2" 測(cè)試結(jié)果

本文隨機(jī)選取基礎(chǔ)農(nóng)業(yè)知識(shí)、作業(yè)生產(chǎn)技術(shù)、動(dòng)物養(yǎng)殖技術(shù)、農(nóng)業(yè)科研與創(chuàng)新等分布式農(nóng)業(yè)學(xué)習(xí)資源，并對(duì)資源整合平臺(tái)的服務(wù)器響應(yīng)時(shí)間、資源加載速度、帶寬利用率、CPU占用率等測(cè)試指標(biāo)進(jìn)行分析。測(cè)試結(jié)果如表1所示。

如表1所示，分布式農(nóng)業(yè)學(xué)習(xí)資源整合平臺(tái)在動(dòng)物養(yǎng)殖技術(shù)整合上響應(yīng)時(shí)間短，作物生產(chǎn)技術(shù)整合上資源加載快，農(nóng)業(yè)科研與創(chuàng)新整合帶寬利用率高，基礎(chǔ)農(nóng)業(yè)知識(shí)整合CPU占用率低。各類資源整合指標(biāo)均達(dá)標(biāo)，符合研究目的。

4" 結(jié)語(yǔ)

農(nóng)業(yè)作為基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，直接關(guān)系到糧食安全與農(nóng)民的生活水平。而分布式農(nóng)業(yè)學(xué)習(xí)資源的整合，能夠促進(jìn)農(nóng)業(yè)知識(shí)的傳播與創(chuàng)新，對(duì)于農(nóng)業(yè)的發(fā)展有重要作用。因此，本文利用云計(jì)算設(shè)計(jì)分布式農(nóng)業(yè)資源整合平臺(tái)，從整合功能、資源抽取、整合維度等方面，對(duì)分散的資源進(jìn)行集中調(diào)度與管理。測(cè)試結(jié)果表明，該平臺(tái)應(yīng)用效果較好，可為分布式農(nóng)業(yè)學(xué)習(xí)的發(fā)展提供保障。

參考文獻(xiàn)

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（編輯" 王雪芬）

Design of distributed agricultural information resource integration platform for using cloud computing

BAI" Linfeng， XU" Yuanhong

（School of Information Engineering， Henan Institute of Science and Technology， Xinxiang 453000， China）

Abstract： In view of the poor efficiency of traditional platform integration， a distributed agricultural learning resource integration platform based on cloud computing is designed. First， the design of FPGA peripheral chip and JESD204B connector was completed， and the hardware structure was built. Then， on this basis， the functional architecture of distributed agricultural learning resources integration was built， and the extraction and integration of distributed agricultural learning resources were completed based on cloud computing computing. The test results show that the resource integration efficiency of this platform is higher and the application effect is better.

Key words： cloud computing; distributed; agricultural learning; learning resources; integrated platform