[发明专利]任务驱动的大型移动设备移动数据中心资源配置预测方法

说明书

本发明公开了一种任务驱动的大型移动设备移动数据中心资源配置预测方法。该方法包括：①数据存储和处理方法设定，根据移动设备的物理结构和实际用途等因素，确定移动数据中心的物理结构、数据存储的方法与参数以及数据处理的方法与参数；②数据存储资源配置预测，根据数据存储任务的方法和参数，对数据存储资源的配置进行预测；③数据处理资源配置预测，根据数据处理任务的方法和参数，对数据处理资源的配置进行预测；④迭代更新，收集移动设备和移动数据中心的物理特征、数据存储和处理任务相关参数、资源配置预测结果等形成资源配置库，根据设备和任务的变化进行调整更新。本发明能显著提高大型移动设备移动数据中心资源配置预测结果的精度。

技术领域

本发明涉及一种用于大型移动设备上构建移动数据中心所需数据存储和处理资源的预测方法，属于移动设备数据处理领域。

背景技术

飞机、舰船等大型移动设备的智能化水平越来越高，其背后是由各种高精度传感器和高性能数据处理设备等先进技术的支撑。移动数据中心由大型移动设备上配备的各类传感器、作动器、连接器和服务器等通过专用的数据总线连接形成，实现数据的采集、传输、存储和处理等功能，是移动设备的“大脑”，通过对“眼睛”(传感器、雷达、卫星等)摄取的各类信息进行综合处理，实现对移动设备的精确和实时控制。移动设备传感器的配置通常由其实际用途和工作环境决定，数据传输总线的配置通常由移动设备的结构特征决定，而数据存储和处理资源的配置主要取决于数据存储模式和移动设备的任务处理需求。数据存储和处理资源的配置水平对移动设备的工作和控制有较大影响，如果数据存车和处理资源配置较少，可能导致数据丢失、智能控制延时等后果，而资源配置过多则会导致能耗和成本增加、空间占用增加、设备故障率增加以及维护难度增加等问题。精确预测数据存储和处理资源的需求是资源配置的前提，大型移动设备资源配置的预测需要兼顾移动数据中心的数据采集需求、数据存储策略、数据处理任务等因素。

目前，军用和民用领域正在改变移动数据中心的组织和管理方式，分布式的综合模块化控制系统已经取代了传统的集中控制系统，实现了任务的分类化和模块化处理。研究人员已经提出了分布式数据存储和处理的模式，如飞机的分布式综合模块化航空电子系统(Distributed Integrated ModularAvionics，DIMA)利用分布式思想对飞机上移动数据中心的资源进行管理和调度。DIMA已经被各国政府列为下一代飞机的航电控制系统，但目前DIMA的研究主要关注网络结构设计、硬件资源部署和安全性验证等方面，针对数据存储和处理角度的研究很少。虽然传统数据中心和边缘计算领域的相关技术成熟，但很难直接应用到移动数据中心，原因在于移动数据中心具有以下特征：一是网络规模小，服务器的数量通常只有几个，传感器等边缘节点通常几十到几百个，且服务器之间通过高速数据总线直接相连，无需交换机或网关等设备中继转发；二是任务类型少，移动数据中心主要执行数据分析任务，用于对自身状态的监控评估和控制决策，通常包括监控预警类的触发型任务和决策分析类的分析型任务两类；三是可靠性要求高，移动设备的工作环境决定其数据很难实行异地备份，一旦数据丢失就无法恢复；四是实时性要求高，移动设备的智能控制要求任务处理的任务处理必须在限定时间内完成，有些情况下任务处理的不及时甚至会导致移动设备的毁灭性破坏。传统的基于经验的资源配置预测方法不考虑数据的存储策略与任务类型，只预测数据总量和峰值计算需求，适用于集中式的服务器配置；而移动数据中心需要为移动设备的每个服务器预测资源配置，必须要综合考虑每个服务器数据存储和处理任务，如数据存储任务的采集规模和副本策略、数据处理任务的任务类型、任务分配和任务时延等等。

从数据角度看，大型移动设备的智能控制实质上是对各传感器采集的数据进行高可靠的实时处理，这就要求对移动数据中心拥有足够的数据存储和处理资源配置。对移动数据中心资源配置的预测一方面确定精准的资源配置，保证数据的可靠存储和高效处理，另一方面可以帮助使用人员熟悉移动数据中心的数据采集规模、数据存储策略、任务类型、任务分配策略、任务处理响应速度等，便于对移动数据中心软件资源的维护管理以及优化完善。

发明内容