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基于边缘缓存的数据服务共享技术
网络安全与数据治理 11期
任德旺1，2，周俊鹏1，2，倪鑫1，2，李丽娜1，2，李亚晖1，2，李运喜1，2
（1航空工业西安航空计算技术研究所，陕西西安710068；2机载弹载计算机航空科技重点实验室，陕西西安710065）
摘要： 在嵌入式装备系统中，大数据作为一种战略资产，在优势获取与效率提升方面的价值日益凸显。然而，多源异构、位置分散的大数据缺乏有效利用和深度融合，难以满足业务应用向智能化、协同化转变的需求。为此，以大数据共享利用为导向，基于边缘计算与缓存技术，将数据加工为一种产品和服务能力，以满足嵌入式系统中不同应用对数据服务产品共享的需求；从数据服务共享架构、数据服务管理调度方法、数据服务共享方法等三个方面，探讨分布式数据服务共享技术的可行性，以满足嵌入式装备系统数字化在数据智能、数据协同、决策支持等方面的关键需求。通过大数据的开发利用，推动智能应用的升级更新。
中图分类号：TP311.13
文献标识码：ADOI:10.19358/j.issn.2097-1788.2023.11.003
引用格式：任德旺，周俊鹏，倪鑫，等.基于边缘缓存的数据服务共享技术［J］.网络安全与数据治理，2023，42（11）：15-19，34.
Data service sharing technology based on edge caching
Ren Dewang1,2，Zhou Junpeng1,2，Ni Xin1,2，Li Lina1,2，Li Yahui1,2，Li Yunxi1,2
(1 Xi′an Aeronautics Computing Technique Research Institute，AVIC，Xi′an 710068，China;2 Aviation Key Laboratory of Science and Technology on Airborne and Missile-borne Computer，Xi′an 710065，China)
Abstract： In the embedded equipment system, big data as a strategic asset plays an increasingly prominent role in the acquisition of advantages and improvement of efficiency. However, the lack of effective utilization and deep integration of multi-source heterogeneous and geographically dispersed big data makes it difficult to meet the needs of applications transitioning towards intelligence and collaboration. Therefore, guided by the sharing and utilization of big data in embedded system, this paper processes data into a product or service capability to meet the needs of different applications for data service sharing in embedded equipment system, based on edge computing and caching technology. This paper explores the feasibility of distributed data service sharing technology from three aspects: data service sharing architecture, data service management and scheduling method, and data service sharing method, in order to meet the key requirements of embedded equipment system digitization in data intelligence, data collaboration, and decision support. Through the development and utilization of big data, it promotes the upgrading and updating of intelligent applications.
Key words : data service; service sharing; metadata management; edge caching; distributed data

0引言

随着信息技术的快速发展，嵌入式装备系统性能不断提升与完善，人机协同作业、有人无人协同工作已逐渐普及，并以成为未来作业模式的主要形态［1］，业务应用逐步向以数据密集、智能化、协同化为显著特征的智能应用转变，其实时性需求愈发严苛，对大数据访问、共享、利用的需求，趋向于低时延、低CPU负载，例如，智能态势认知应用需要及时获取周遭环境多源、多维度感知数据，运用人工智能技术，准确认识、分析环境态势［2-3］；多源数据融合应用需要快速汇聚不同角度、不同维度的感知数据，融合以获取更有价值的信息［4］；协同数据处理应用面向海量数据分析处理，多节点协同处理，加速信息转换与生成［5-6］。显然，实现“从数据到决策”的根本是智能数据融合与分析技术，增强指挥控制系统的智能化数据处理能力是完成“从信息到指令”的前提［7］。然而，异构数据之间难以共享，可将底层数据源以数据服务的形式提供给用户［8］，例如，基于数据服务构建县级国土资源“一张图”综合管理系统，实现跨平台的数据传输［9］；基于B/S架构，设计动态数据服务发布引擎，解决数据模型的异构性问题［10］；基于微服务架构，设计数据服务框架，实现灵活的数据共享［11］。

在嵌入式装备系统领域，既有结构化的时序数据、又有非结构化的图像视频数据，整体呈现数据流量大、带宽需求高的特征，分散的数据源和分布式的任务处理节点，构成分布式数据网络，因此有效管理和利用大数据意义重大。在分布式数据网络中［12］，数据的“管”与“用”相辅相成，“管”促进数据的“用”，“用”增强数据的“管”。然而，有限存储、计算、通信资源制约大数据的深度使用，具体表现为：（1）多源异构的数据缺乏统一管理，数据标准不规范，数据模型定义不一致，导致数据使用困难；（2）业务应用之间的壁垒，使数据孤岛现象突出，导致数据共享困难；（3）任务系统相互独立，对数据处理时，存在重复处理与开发；（4）数据源分散，计算资源受限，导致数据缺乏深度加工和利用。为此，本文研究基于边缘缓存的数据服务共享技术，探索以数据服务的形式支撑智能应用，以促进数据的流通与共享、数据价值的实现。具体而言，首先基于边缘计算架构，设计数据加工和服务共享架构，支持数据的加工和数据服务的生产；然后基于元数据管理，提出分布式数据服务管理调度方法，支持集中式调度与分布式调度相配合；最后为加速数据服务请求响应速度，提出数据服务共享方法，通过预先缓存数据服务和元数据目录，提高数据服务检索定位效率和数据服务请求响应效率。


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作者信息：

任德旺1，2，周俊鹏1，2，倪鑫1，2，李丽娜1，2，李亚晖1，2，李运喜1，2

 （1航空工业西安航空计算技术研究所，陕西西安710068；2机载弹载计算机航空科技重点实验室，陕西西安710065）


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