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基于邊緣緩存的數據服務共享技術

網絡安全與數據治理 11期

任德旺1，2，周俊鵬1，2，倪鑫1，2，李麗娜1，2，李亞暉1，2，李運喜1，2

（1航空工業西安航空計算技術研究所，陜西西安710068；2機載彈載計算機航空科技重點實驗室，陜西西安710065）

摘要： 在嵌入式裝備系統中，大數據作為一種戰略資產，在優勢獲取與效率提升方面的價值日益凸顯。然而，多源異構、位置分散的大數據缺乏有效利用和深度融合，難以滿足業務應用向智能化、協同化轉變的需求。為此，以大數據共享利用為導向，基于邊緣計算與緩存技術，將數據加工為一種產品和服務能力，以滿足嵌入式系統中不同應用對數據服務產品共享的需求；從數據服務共享架構、數據服務管理調度方法、數據服務共享方法等三個方面，探討分布式數據服務共享技術的可行性，以滿足嵌入式裝備系統數字化在數據智能、數據協同、決策支持等方面的關鍵需求。通過大數據的開發利用，推動智能應用的升級更新。

關鍵詞： 數據服務服務共享元數據管理邊緣緩存分布式數據

中圖分類號：TP311.13
文獻標識碼：ADOI:10.19358/j.issn.2097-1788.2023.11.003
引用格式：任德旺，周俊鵬，倪鑫，等.基于邊緣緩存的數據服務共享技術［J］.網絡安全與數據治理，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

隨著信息技術的快速發展，嵌入式裝備系統性能不斷提升與完善，人機協同作業、有人無人協同工作已逐漸普及，并以成為未來作業模式的主要形態［1］，業務應用逐步向以數據密集、智能化、協同化為顯著特征的智能應用轉變，其實時性需求愈發嚴苛，對大數據訪問、共享、利用的需求，趨向于低時延、低CPU負載，例如，智能態勢認知應用需要及時獲取周遭環境多源、多維度感知數據，運用人工智能技術，準確認識、分析環境態勢［2-3］；多源數據融合應用需要快速匯聚不同角度、不同維度的感知數據，融合以獲取更有價值的信息［4］；協同數據處理應用面向海量數據分析處理，多節點協同處理，加速信息轉換與生成［5-6］。顯然，實現“從數據到決策”的根本是智能數據融合與分析技術，增強指揮控制系統的智能化數據處理能力是完成“從信息到指令”的前提［7］。然而，異構數據之間難以共享，可將底層數據源以數據服務的形式提供給用戶［8］，例如，基于數據服務構建縣級國土資源“一張圖”綜合管理系統，實現跨平臺的數據傳輸［9］；基于B/S架構，設計動態數據服務發布引擎，解決數據模型的異構性問題［10］；基于微服務架構，設計數據服務框架，實現靈活的數據共享［11］。

在嵌入式裝備系統領域，既有結構化的時序數據、又有非結構化的圖像視頻數據，整體呈現數據流量大、帶寬需求高的特征，分散的數據源和分布式的任務處理節點，構成分布式數據網絡，因此有效管理和利用大數據意義重大。在分布式數據網絡中［12］，數據的“管”與“用”相輔相成，“管”促進數據的“用”，“用”增強數據的“管”。然而，有限存儲、計算、通信資源制約大數據的深度使用，具體表現為：（1）多源異構的數據缺乏統一管理，數據標準不規范，數據模型定義不一致，導致數據使用困難；（2）業務應用之間的壁壘，使數據孤島現象突出，導致數據共享困難；（3）任務系統相互獨立，對數據處理時，存在重復處理與開發；（4）數據源分散，計算資源受限，導致數據缺乏深度加工和利用。為此，本文研究基于邊緣緩存的數據服務共享技術，探索以數據服務的形式支撐智能應用，以促進數據的流通與共享、數據價值的實現。具體而言，首先基于邊緣計算架構，設計數據加工和服務共享架構，支持數據的加工和數據服務的生產；然后基于元數據管理，提出分布式數據服務管理調度方法，支持集中式調度與分布式調度相配合；最后為加速數據服務請求響應速度，提出數據服務共享方法，通過預先緩存數據服務和元數據目錄，提高數據服務檢索定位效率和數據服務請求響應效率。

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作者信息：

任德旺1，2，周俊鵬1，2，倪鑫1，2，李麗娜1，2，李亞暉1，2，李運喜1，2

（1航空工業西安航空計算技術研究所，陜西西安710068；2機載彈載計算機航空科技重點實驗室，陜西西安710065）

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