韓海濤

摘要：為改進(jìn)傳統(tǒng)遙感云服務(wù)框架中存在的性能問(wèn)題，減少計(jì)算力資源的浪費(fèi)，優(yōu)化用戶體驗(yàn)，利用ETL（Extraction Transformation Loading，抽取轉(zhuǎn)換裝載）技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)框架的用戶業(yè)務(wù)處理模式進(jìn)行了優(yōu)化，將用戶業(yè)務(wù)處理部分從虛擬設(shè)備轉(zhuǎn)移到計(jì)算集群，由高性能計(jì)算節(jié)點(diǎn)統(tǒng)一處理，并通過(guò)流程引擎進(jìn)行自動(dòng)化管理和控制，最終，用戶通過(guò)Web接口實(shí)現(xiàn)需求的定義和對(duì)服務(wù)的訪問(wèn)。經(jīng)原型測(cè)試表明：改進(jìn)框架實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)的自動(dòng)化處理，并有效減少了I/O開支、提高了CPU利用率、提升了整體效率、優(yōu)化了用戶體驗(yàn)。

關(guān)鍵詞：抽取轉(zhuǎn)換裝載;遙感;數(shù)據(jù)技術(shù);云服務(wù)

中圖分類號(hào)：TP702文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：2095-5383（2020）02-0026-03

Abstract： In order to improve the performance problems existing in the traditional remote sensing cloud service framework， reduce the waste of computing power resources， and optimize the user experience， ETL （Extraction Transformation Loading） technology was used to optimize the user business processing mode of traditional framework. That is， the users business processing part was transferred from the virtual equipment to the computing cluster， which was processed by the high-performance computing node and was automatically managed and controlled by the process engine. Finally， users realize the definition of requirements and access to services through the web interface. The prototype test shows that the improved framework realizes the automatic processing of business， effectively reduces the I/O expenses， improves the CPU utilization， improves the overall efficiency and optimizes the user experience.

Keywords：

extraction transformation loading; remote sensing; data technology; cloud services

隨著成像、通信、航空航天等技術(shù)的發(fā)展，遙感技術(shù)也得到了飛躍式發(fā)展，遙感數(shù)據(jù)也越來(lái)越顯示出數(shù)據(jù)量龐大、更新周期短、數(shù)據(jù)類型多樣等大數(shù)據(jù)特征[1]，而傳統(tǒng)的單機(jī)、網(wǎng)格化處理方式，已經(jīng)不能滿足海量遙感數(shù)據(jù)的處理需求[2]，因此，云計(jì)算技術(shù)在遙感產(chǎn)業(yè)中得到了廣泛應(yīng)用。現(xiàn)階段，這些應(yīng)用通常依托于由處理一般業(yè)務(wù)的云服務(wù)改進(jìn)而來(lái)的框架[3]，但這種框架在處理遙感業(yè)務(wù)時(shí)，面對(duì)龐大的數(shù)據(jù)量和復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯往往不能很好地滿足需求。為此，本文對(duì)業(yè)務(wù)處理的流程進(jìn)行了優(yōu)化，并利用ETL技術(shù)用戶友好和自動(dòng)化程度高的特點(diǎn)，對(duì)服務(wù)進(jìn)行了重新架構(gòu)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種用戶友好、高效、自動(dòng)化的遙感云服務(wù)框架。

1 相關(guān)技術(shù)

1.1 遙感云服務(wù)

遙感云服務(wù)是基于云計(jì)算整合了大規(guī)模遙感數(shù)據(jù)資源和技術(shù)資源，基于互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境以按需共享的方式提供在線遙感應(yīng)用服務(wù)[4]。因此，遙感云服務(wù)是可以充分利用云計(jì)算技術(shù)的優(yōu)勢(shì)大大降低遙感數(shù)據(jù)的處理和使用成本，并且實(shí)現(xiàn)資源整合和按需共享的服務(wù)模式[3]。遙感云服務(wù)中用戶通過(guò)系統(tǒng)提供的虛擬設(shè)備，能夠在基于互聯(lián)網(wǎng)的輕量級(jí)設(shè)備上完成對(duì)海量數(shù)據(jù)的訪問(wèn)、處理、分析及共享，避免了本地存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)資源的浪費(fèi)，降低了數(shù)據(jù)處理和使用成本。

1.2 ETL技術(shù)

在大型數(shù)據(jù)服務(wù)的構(gòu)建過(guò)程中，需要將各種分布的、異構(gòu)的數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)抽取后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)庫(kù)中，這個(gè)過(guò)程叫做抽取

轉(zhuǎn)換裝載（Extraction Transformation Loading，ETL）[5]。ETL是數(shù)據(jù)服務(wù)構(gòu)建和使用過(guò)程中非常重要的一個(gè)步驟，ETL處理效率的高低、轉(zhuǎn)換質(zhì)量的好壞，直接影響著數(shù)據(jù)服務(wù)的建設(shè)和數(shù)據(jù)使用的有效性[5]。

ETL技術(shù)包含了與各種數(shù)據(jù)源的連接、異構(gòu)數(shù)據(jù)的抽取、數(shù)據(jù)的清洗和轉(zhuǎn)化等具體的數(shù)據(jù)技術(shù)、并發(fā)處理、自動(dòng)化流程管理等一系列綜合技術(shù)。具有規(guī)范、安全、自動(dòng)化、用戶友好等特點(diǎn)[6]。云服務(wù)中通常會(huì)把ETL相關(guān)模塊作為數(shù)據(jù)工程工具集成到存儲(chǔ)集群中，并開放接口供系統(tǒng)和用戶調(diào)用，以此實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)與工具的封裝。

2 系統(tǒng)架構(gòu)與流程

2.1 系統(tǒng)工作流程

遙感云服務(wù)平臺(tái)通常通過(guò)基于虛擬化（Virtualization）技術(shù)的資源分配方式為用戶提供計(jì)存儲(chǔ)、帶寬、算力等資源。實(shí)現(xiàn)一種讓用戶租用1臺(tái)運(yùn)行在云端的高性能設(shè)備來(lái)處理業(yè)務(wù)的IaaS（Infrastructure-as-a-Service，基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)）。在單一的用戶使用周期內(nèi)，允許用戶在虛擬設(shè)備上進(jìn)行一個(gè)或多個(gè)業(yè)務(wù)的處理，在每個(gè)業(yè)務(wù)的處理中，根據(jù)用戶需要需求，由虛擬設(shè)備請(qǐng)求并從存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)獲取數(shù)據(jù)，獲取完成后在虛擬設(shè)備上對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析，最終獲取并存儲(chǔ)處理結(jié)果[4]。

以此為基礎(chǔ)，為避免數(shù)據(jù)的冗余傳輸，減少計(jì)算力資源的浪費(fèi)，優(yōu)化用戶體驗(yàn)，充分利用硬件性能，通過(guò)創(chuàng)建一個(gè)高性能計(jì)算節(jié)點(diǎn)，以每個(gè)業(yè)務(wù)為單元，利用ETL技術(shù)了進(jìn)行封裝，對(duì)整體業(yè)務(wù)流程進(jìn)行了進(jìn)一步優(yōu)化。

優(yōu)化后，在完成系統(tǒng)部署，向用戶提供服務(wù)之前，系統(tǒng)會(huì)向服務(wù)器申請(qǐng)創(chuàng)建一個(gè)高帶寬、高算力的持久性高性能計(jì)算節(jié)點(diǎn)，該邏輯節(jié)點(diǎn)為遙感業(yè)務(wù)中大量圖像處理及復(fù)雜計(jì)算提供主要算力。

如圖1所示，框架優(yōu)化后業(yè)務(wù)處理的過(guò)程需要經(jīng)歷3個(gè)階段。第1階段：當(dāng)用戶開始業(yè)務(wù)操作時(shí)，首先通過(guò)Web接口訪問(wèn)服務(wù)來(lái)定義算法、創(chuàng)建業(yè)務(wù)流程，然后將流程的配置參數(shù)和用戶數(shù)據(jù)委托給高性能計(jì)算節(jié)點(diǎn)。第2階段：計(jì)算節(jié)點(diǎn)按照業(yè)務(wù)流程，向存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)請(qǐng)求數(shù)據(jù)，由存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)對(duì)各類異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行提取。在獲取所有數(shù)據(jù)后，計(jì)算節(jié)點(diǎn)利用ETL工具進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和裝載，當(dāng)數(shù)據(jù)全部載入成功，系統(tǒng)將按照用戶定義的算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和運(yùn)算。第3階段：數(shù)據(jù)處理完成后系統(tǒng)通過(guò)Web將結(jié)果反饋給用戶，用戶根據(jù)自身需求保存和輸出最終結(jié)果。同時(shí)可以設(shè)置分享權(quán)限并將結(jié)果推送到存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，完成業(yè)務(wù)處理。

2.2 系統(tǒng)架構(gòu)與模塊功能

如圖2所示，根據(jù)流程優(yōu)化，系統(tǒng)總體架構(gòu)被設(shè)計(jì)為3部分。

2.2.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

在Linux存儲(chǔ)集群的環(huán)境基礎(chǔ)上，部署了該系統(tǒng)的提取工具。對(duì)于存儲(chǔ)遙感數(shù)據(jù)的分布式文件系統(tǒng)、文件系統(tǒng)、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)、NOSQL數(shù)據(jù)庫(kù)等不同的存儲(chǔ)形式，提取工具為其配置了連接各種數(shù)據(jù)源的接口，用于訪問(wèn)各類不同的結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。根據(jù)數(shù)據(jù)的不同類型，系統(tǒng)預(yù)置了FTP、URI、數(shù)據(jù)訪問(wèn)對(duì)象、數(shù)據(jù)交換文件、自定義字節(jié)流等傳輸方式，用于向計(jì)算集群傳輸數(shù)據(jù)。

2.2.2 數(shù)據(jù)處理與運(yùn)算

部署在計(jì)算集群上的計(jì)算節(jié)點(diǎn)利用Docker技術(shù)動(dòng)態(tài)的處理各種業(yè)務(wù)邏輯，為每個(gè)業(yè)務(wù)實(shí)例分配系統(tǒng)資源，維護(hù)多個(gè)實(shí)例的并發(fā)安全。

靜態(tài)資源由轉(zhuǎn)換工具（Translator）、 載入工具（Loader）以及遙感數(shù)據(jù)處理所需的各種工具構(gòu)成，可以被各個(gè)業(yè)務(wù)實(shí)例使用。

以此為基礎(chǔ)，計(jì)算節(jié)點(diǎn)創(chuàng)建的每個(gè)業(yè)務(wù)實(shí)例依托流程管理工具，控制各模塊按照流程有序執(zhí)行。

通信模塊負(fù)責(zé)流程各個(gè)階段中業(yè)務(wù)實(shí)例與存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)或用戶進(jìn)行一對(duì)一的交互和數(shù)據(jù)的傳輸。

Nginx服務(wù)獨(dú)立于通信模塊，用于解決計(jì)算節(jié)點(diǎn)與用戶一對(duì)多通信問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)初始化信息的接收與最終處理結(jié)果的發(fā)布。

2.2.3 用戶訪問(wèn)接口

用戶通過(guò)Web入口可登錄訪問(wèn)服務(wù)。在用戶界面中可使用圖形或XML文本的形式來(lái)定義算法和需求。

流程解析器會(huì)根據(jù)用戶定義的需求將其解析為能夠被計(jì)算節(jié)點(diǎn)接受的格式，并與用戶數(shù)據(jù)一起打包發(fā)送到計(jì)算節(jié)點(diǎn)，開啟業(yè)務(wù)流程。

3 原型系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與測(cè)試

為測(cè)試原型系統(tǒng)性能，在2臺(tái)配置了24 GB內(nèi)存，24核CPU，1TB硬盤空間，操作系統(tǒng)為64位CentOS7的物理主機(jī)上，通過(guò)Docker技術(shù)先后模擬了云服務(wù)運(yùn)行的2種框架。使用500 GB經(jīng)IMAPP預(yù)處理軟件包處理生成的MODIS 1B數(shù)據(jù)為測(cè)試數(shù)據(jù)，以“從文件系統(tǒng)查找數(shù)據(jù)文件，提取其元數(shù)據(jù)后生成快視圖并將快視圖傳輸給用戶”的簡(jiǎn)單業(yè)務(wù)流程為測(cè)試用例，進(jìn)行多用戶并發(fā)測(cè)試，來(lái)對(duì)比2種服務(wù)框架的性能。

在傳統(tǒng)框架下，系統(tǒng)會(huì)在提供運(yùn)算服務(wù)的主機(jī)上，為用戶創(chuàng)建滿足數(shù)據(jù)處理需求的固定大小的虛擬設(shè)備，用戶在虛擬設(shè)備上利用Python執(zhí)行測(cè)試用例，每次執(zhí)行完成后系統(tǒng)會(huì)將虛擬設(shè)備初始化后分配給下一名用戶。

在新的框架下，系統(tǒng)僅會(huì)分配一個(gè)滿足Web訪問(wèn)需求的虛擬設(shè)備，讓多個(gè)用戶通過(guò)Web執(zhí)行用例。

經(jīng)3輪測(cè)試，測(cè)試時(shí)間段內(nèi)系統(tǒng)資源的總體占用對(duì)比情況如表1所示。

在高并發(fā)狀態(tài)下，2種框架內(nèi)存使用率都較高。由于虛擬設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)帶寬限制，傳統(tǒng)框架數(shù)據(jù)讀寫量更大，拖慢了整體效率。新框架下CPU空閑率低、利用率較高， 相對(duì)傳統(tǒng)框架會(huì)有更少的資源浪費(fèi)。

4 結(jié)語(yǔ)

本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種基于ETL技術(shù)的遙感云服務(wù)框架。ETL技術(shù)不僅可以為數(shù)據(jù)的規(guī)范化管理提供支撐，更可以為用戶業(yè)務(wù)的自動(dòng)化管理提供便利，圖形化的需求定義方式也能大大降低系統(tǒng)的使用門檻。將ETL技術(shù)應(yīng)用到遙感云服務(wù)中，不僅規(guī)范了遙感數(shù)據(jù)的管理，還為用戶提供更加友好的交互方式。同時(shí)對(duì)服務(wù)框架的優(yōu)化，在保證系統(tǒng)運(yùn)行效率的前提下，有效提高了系統(tǒng)資源的利用率，避免了浪費(fèi)。使遙感云服務(wù)能更多、更好地服務(wù)用戶。

最后，由于系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)處于原型階段，其穩(wěn)定性及擴(kuò)展性仍存在一些問(wèn)題，交互方式也需進(jìn)行優(yōu)化，對(duì)此本文作者將會(huì)做進(jìn)一步的研究和實(shí)驗(yàn)。

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