基于云計算一體化測試發(fā)控系統(tǒng)設(shè)計與分析

張晨光，呂 明，劉巧珍

0 引 言

運載火箭測試發(fā)控系統(tǒng)是依據(jù)總體及各系統(tǒng)測試發(fā)控要求研制的系統(tǒng)，它用于對各系統(tǒng)功能和性能測量、進行模擬飛行測試、對各系統(tǒng)間接口協(xié)調(diào)性檢查，完成發(fā)射前測試和點火發(fā)射控制[1]。隨著中國航天工業(yè)的發(fā)展，測發(fā)控系統(tǒng)自動化及集成化程度、系統(tǒng)可靠性等得到不斷提高。作為新一代計算機及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)之一的云計算技術(shù)已被趨于成熟并應(yīng)用到各領(lǐng)域，其特有的在分布開放式共享資源上，按需獲取計算能力、存儲空間和信息服務(wù)，可大幅提高計算、存儲和數(shù)據(jù)分析能力，已改變了傳統(tǒng)以服務(wù)器和PC為中心應(yīng)用模式。在測試和發(fā)射過程中，各系統(tǒng)（尤其是測量系統(tǒng)）需要處理和計算大量的測試信息；另一方面，目前地面測試發(fā)控系統(tǒng)服務(wù)器及計算機設(shè)備數(shù)量較多，類型配置繁雜，大部分計算機硬件資源未得到充分利用。因此為了滿足大量數(shù)據(jù)處理要求，并能充分利用計算機硬件資源，提高計算能力，需要研制基于云計算的一體化測試發(fā)控系統(tǒng)[1,2]。

1 云計算一體化測發(fā)控系統(tǒng)框架設(shè)計

云計算一體化測發(fā)控系統(tǒng)適用于現(xiàn)代運載火箭遠距離測試和發(fā)射控制模式，系統(tǒng)構(gòu)建在高速傳輸前端與后端網(wǎng)絡(luò)平臺上，將后端服務(wù)器、工作站等計算機運算資源一體化設(shè)計，實現(xiàn)各系統(tǒng)遠距離測試發(fā)射控制需求。與傳統(tǒng)測發(fā)控系統(tǒng)比較，地面電源、控制輸出、箭地通信、配氣臺等前端設(shè)備，以及無線接收解調(diào)、應(yīng)急等后端非計算機設(shè)備設(shè)計未變化，設(shè)計內(nèi)容主要是服務(wù)器、計算機、網(wǎng)絡(luò)交換等設(shè)備。系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)見圖1[3]。

圖1 基于云計算一體化測發(fā)控系統(tǒng)框架Fig.1 Schematic Diagram of Integrated Test Launch and Control System Based on Cloud Computing

2 基于云計算一體化測發(fā)控系統(tǒng)實現(xiàn)

2.1 基于云計算一體化設(shè)備實現(xiàn)

在基于云計算一體化設(shè)備設(shè)計過程中，取消各系統(tǒng)獨立的服務(wù)器和工作站，通過服務(wù)器組與磁盤陣列，采用虛擬化集成技術(shù)進行運算資源一體化設(shè)計，同時采用“桌面云”技術(shù)實現(xiàn)各系統(tǒng)瘦客戶機終端訪問服務(wù)[4,5]。

運算資源一體化設(shè)計是將多臺承載不同業(yè)務(wù)應(yīng)用的服務(wù)器及工作站整合到一臺或幾臺服務(wù)器中，一般整合到兩臺服務(wù)器中，采取錯誤冗余技術(shù)（Fault Tolerance，F(xiàn)T）模式實現(xiàn)服務(wù)器冗余構(gòu)架，采用機架式服務(wù)器與磁盤陣列，在可配置鏡像基礎(chǔ)上建立虛擬機，各種業(yè)務(wù)應(yīng)用分別被封裝在獨立的虛擬機中，虛擬機上運行原有用戶控制系統(tǒng)、測量系統(tǒng)、動力測控系統(tǒng)、發(fā)射支持系統(tǒng)、總體網(wǎng)系統(tǒng)所需要的操作系統(tǒng)以及軟件。采用運算資源一體化設(shè)計，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)整體資源集中管控，而且云計算系統(tǒng)可根據(jù)實際需求對資源動態(tài)申請與釋放，對各系統(tǒng)的維護與升級將更加便利，進而實現(xiàn)集中高效應(yīng)用設(shè)備資源，并且不影響業(yè)務(wù)應(yīng)用處理效率[6,7]。

“桌面云”技術(shù)采用遠程桌面協(xié)議（Remote Desktop Protocol，RDP）協(xié)議和瘦客戶機實現(xiàn)。RDP協(xié)議是在遠程主機上應(yīng)用程序通過編碼的“位圖流”控制，通過單播協(xié)議傳輸位圖至本地終端。此技術(shù)消耗較少CPU資源，采用RDP終端模式，通過虛擬計算環(huán)境提供的動態(tài)資源分配，終端服務(wù)器可以動態(tài)地適應(yīng)接入瘦客戶機的數(shù)量，提高顯示需求的響應(yīng)速度，應(yīng)用程序無論其C/S或B/S架構(gòu)、Java或.Net開發(fā)環(huán)境，均可在瘦客戶機在終端模式下運行。在實現(xiàn)過程中，各系統(tǒng)終端機為瘦客戶機，只需要配置顯示器、鼠標(biāo)鍵盤以及網(wǎng)絡(luò)通信設(shè)備即可實現(xiàn)原來所有的操作，對各系統(tǒng)用戶而言，其操作沒有任何變化，可以實現(xiàn)用戶層面上的無縫轉(zhuǎn)移?；谠朴嬎阋惑w化模式設(shè)計如圖2所示。

圖2 基于云計算一體化設(shè)計示意Fig.2 Diagram of Cloud Computing Integration

2.2 系統(tǒng)可靠性設(shè)計

基于云計算一體化測發(fā)控系統(tǒng)需構(gòu)建在高速可靠網(wǎng)絡(luò)通信設(shè)備上實現(xiàn)信息通信，因此網(wǎng)絡(luò)通信可靠性至關(guān)重要。網(wǎng)絡(luò)通信采用國產(chǎn)化華為集群交換機系統(tǒng)（Cluster Switch System，CSS）雙交換機冗余技術(shù)、快速生成樹協(xié)議（Rapid Spanning Tree Protocal，RSTP）線路冗余技術(shù)以及浮動靜態(tài)路由技術(shù)，在前端與后端網(wǎng)絡(luò)均采用雙交換機冗余構(gòu)建，實現(xiàn)整個網(wǎng)絡(luò)交換機和線路冗余。CSS協(xié)議通過2×10GE帶寬將兩臺數(shù)據(jù)通信設(shè)備組合為單一的虛擬交換機，以CSS雙交換機冗余架構(gòu)中的一臺為主虛擬交換機，另一臺為備虛擬交換機，當(dāng)主虛擬交換機發(fā)生故障時，備虛擬交換機能瞬時承擔(dān)全部路由與交換任務(wù)，自動實現(xiàn)控制層面、數(shù)據(jù)層面的快速切換，從而構(gòu)成高效可靠的雙交換機熱冗余信息通信，網(wǎng)絡(luò)通信冗余設(shè)計見圖3[8]。

基于云計算一體化測發(fā)控系統(tǒng)服務(wù)器冗余構(gòu)架是核心部分，通過此構(gòu)架實現(xiàn)數(shù)據(jù)在線自動遷移，目前應(yīng)用較成熟有兩種：高可用性技術(shù)（High Available，HA）和錯誤冗余技術(shù)（Fault Tolerance，F(xiàn)T）。HA技術(shù)使用Cluster組，主機之間可以彼此互相支持，一旦有實體機器發(fā)生故障，在其他主機上運行虛擬機“重新啟動”并執(zhí)行工作，但這種模式切換時間較長。FT技術(shù)是構(gòu)架在VMware HA之上采用vLockstep技術(shù)映射出一個虛擬機在不同的實體機器上，通過VMkernel port載送同步信息，當(dāng)主虛擬機出現(xiàn)問題時，副虛擬機立即執(zhí)行任務(wù)，實現(xiàn)零停機要求，不會有數(shù)據(jù)遺失的問題產(chǎn)生，此模式切換時間較短，因此在設(shè)計過程中一般采用FT模式。

磁盤系統(tǒng)是數(shù)據(jù)的最終存儲單元，任何一塊硬盤的損壞都可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)存取性能的嚴重下降，甚至是關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的完全丟失。使用磁盤陣列提供全部數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲提高硬盤存儲效率，采用RAID-10+SPARE硬盤控制冗余技術(shù)和刀片服務(wù)器配置RAID-1固態(tài)盤技術(shù)，提供高的存儲可靠性和數(shù)據(jù)訪問性能。

3 可靠性與實時性分析

3.1 可靠性分析

在信息傳輸過程中，基于云計算一體化測發(fā)控系統(tǒng)采用虛擬機代替了原有的物理服務(wù)器和工作站，信息通信也由傳統(tǒng)的服務(wù)器、工作站之間信息流改變成虛擬機之間的信息流。在可靠性分析過程中，需覆蓋全部信息傳輸模式，選取信息鏈路最復(fù)雜的前端與后端通信進行建模與計算，為了進行比較首先分析傳統(tǒng)模式可靠性如圖4所示，根據(jù)可靠性模型可知，系統(tǒng)為并串系統(tǒng)。

式中cR，gR，jR，sR分別為傳統(tǒng)模式測發(fā)控系統(tǒng)、工作站、交換機、輸出設(shè)備的可靠性；t為一次連續(xù)工 作時間；tMTBF為平均無故障時間。

圖4 傳統(tǒng)模式測發(fā)控系統(tǒng)可靠性Fig.4 Reliability Diagram of Traditional Mode Test Launch and Control System

基于云計算一體化測發(fā)控系統(tǒng)采用瘦客戶機瀏覽終端方式，任意一臺瘦客戶機均能訪問虛擬機OS平臺上鏡像的后端各系統(tǒng)工作站，可靠性框圖見圖5。

圖5 基于云計算一體化測發(fā)控系統(tǒng)可靠性Fig.5 Reliability Diagram of Integrated Test Launch and Control System Based on Cloud Computing

式中yR，fR分別為基于云計算一體化測發(fā)控系統(tǒng)、服務(wù)器的可靠性。

由以上可靠性建模與分析可知，與傳統(tǒng)模式的測發(fā)控系統(tǒng)比較，基于云計算一體化測發(fā)控系統(tǒng)可靠性更高。

3.2 實時性分析

基于云計算一體化測發(fā)控系統(tǒng)采用虛擬機設(shè)計模式，由于系統(tǒng)實現(xiàn)構(gòu)架原因，信息在傳輸過程中需多次經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)交換機，因此有必要分析信息傳輸?shù)膶崟r性。選取信息鏈路最復(fù)雜的后端發(fā)送指令信息到前端設(shè)備的信息通信模式進行分析，傳統(tǒng)模式信息傳輸實時性如圖 6所示，基于云計算一體化測發(fā)控系統(tǒng)實時性如圖7所示。

圖6 傳統(tǒng)模式測發(fā)控系統(tǒng)信息傳輸時延圖Fig.6 Information Transmission Delay of Test Launch and Control System in Traditional Mode

由圖6可知，傳統(tǒng)模式測發(fā)控系統(tǒng)信息傳輸時延Tc為

圖7 基于云計算一體化測發(fā)控系統(tǒng)信息傳輸時延Fig.7 Information Transmission Delay of Integrated Test Launch and Control System Based on Cloud Computing

由圖 7可知，基于云計算一體化測發(fā)控系統(tǒng)信息傳輸時延yT 為

與圖 6所示的傳統(tǒng)模式測發(fā)控系統(tǒng)傳輸時延進行比較，Ta+ Tb= T1，且圖6和圖7中的 T2+ T3+ T4均相同，因此基于云計算一體化測發(fā)控系統(tǒng)信息傳輸時延增加了 Tb。經(jīng)過測試從瘦客戶機到云服務(wù)器（User Datagram Protocol，UDP）單播信息傳輸平均延時為 Tb=0.609 ms。

經(jīng)過以上分析，與傳統(tǒng)模式測發(fā)控系統(tǒng)比較，基于云計算一體化測發(fā)控系統(tǒng)信息傳輸時延僅增加了不到1 ms，滿足測發(fā)控信息執(zhí)行與處理要求。

4 結(jié)束語

基于云計算一體化測發(fā)控系統(tǒng)設(shè)計技術(shù)，部分內(nèi)容已成功應(yīng)用到長征三號甲運載火箭總體網(wǎng)的系統(tǒng)設(shè)計中，并執(zhí)行了多次發(fā)射任務(wù)，系統(tǒng)工作正常穩(wěn)定。系統(tǒng)成功應(yīng)用優(yōu)化運載火箭測發(fā)控系統(tǒng)設(shè)計模式，充分利用計算機硬件資源，提高了發(fā)射可靠性。應(yīng)用成熟后能夠提高中國運載火箭測試與發(fā)射技術(shù)水平，并對后續(xù)型號測發(fā)控系統(tǒng)設(shè)計與研制具有重要借鑒意義。

[1] 李福昌. 運載火箭工程（第二版）[M]. 北京： 中國宇航出版社, 2002.

Li Fuchang. Launch vehicle engineering(Second Edition)[M]. Beijing：Chinese Astronautics Press, 2002.

[2] 張濛. 基于云計算的分布式海戰(zhàn)場指揮控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)研究[J]. 艦船電子工程, 2015(4)： 7-10.

Zhang Meng. Research on architecture of distributed command and control system for sea battlefield based on cloud computing[J]. Ship Electronic Engineering, 2015(4)： 7-10.

[3] 趙菲. 云計算在指揮信息系統(tǒng)建設(shè)中的應(yīng)用[J]. 通信技術(shù), 2014(4)：7-12.

Zhao Fei. Application of cloud computing in construction of command information system[J]. Communications Technology, 2014(4)： 7-12.

[4] 丁超. 基于云測試的自動測試系統(tǒng)體系架構(gòu)研究[J]. 計算機測量與控制, 2015(5)： 1506-1509.

Ding Chao. Research on architecture of the automatic test system based on cloud testing[J]. Computer Measurement & Control, 2015(5)：1506-1509.

[5] 楊本生. 基于云計算的軟件測試系統(tǒng)框架研究[J]. 計算機測量與控制,2014(6)： 1683-1686.

Yang Bensheng. Framework of software testing based on cloud computing[J]. Computer Measurement & Control, 2014(6)： 1683-1686.

[6] Thain D, Tannenbaum T, Livny M. Distributed computing in practice： the condor experience[J]. Concurrency and Computationence, 2005, 17(2/4)：323-356.

[7] Mell P, Grance T. The NIST definition of cloud computing[R]. National Institute of Standards and Technology, 2001.

[8] Dikaiakos M D, Katsarosd, Mehra P, et al. Cloud computing： distributed internet computing for IT and scientific reserrch[J]. IEEE Transaction on Internet Computing, 2009, 13 (5)：10-13.