云计算的技术体系

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云计算的技术体系范文第1篇

摘要：文章提出了运用软件无线电、有线及无线高速网络、云计算等技术等3项新技术相结合的全新的无线电监测系统的设想、框架及应用模式，一改传统无线电监测基础思想和模式，为新一代的无线电监管技术及体系的发展提供参考。

关键词：软件无线电；无线电监测；云计算

Abstract: This paper describes a new radio monitoring system that is different to traditional radio monitoring systems. In this paper, the architecture and application model are discussed. The radio monitoring system combines software-defined radio (SDR), wired and wireless high-speed network, and cloud computing technologies. It is a reference for new-generation radio monitoring technology and system development.

Key words: software-defined radio(DSR); radio monitoring; cloud computing

随着无线电通信应用的日益广泛、电磁环境日趋复杂，无线电监管的工作难度也在持续不断地增加。无线电监管工作的有效性直接影响着无线电频谱资源的有效使用、民用日常通信需求的保障、国家机器的正常运转，甚至在战时环境下会决定军队及国家的安危，因此世界各国都非常重视无线电监管工作。当代无线通信的复杂性和设备的广泛性对监管工作的有效性提出了更高的要求，因此各国都建有自己的监管机构和技术体系，如：美国设有一个监控中心、13个监测站；中国设立中央、省、地市3级管理和监测建制机构，并建有短波、卫星、超短波3张监测网，部分监测网设有多个遥控监测站[1]。小到一场考试、中到举办一场活动的（如北京奥运会、上海世博会等）保障、大到国家安全保卫均纳入无线电监管行为中。

当前用于无线电监管的主要设备有扫频仪、宽频接收机、定向天线等（卫星监测除外），主要对无线电发射的基本参数，如对频率、电平、示向度、仰角、测向质量等系统地进行测量、传输；调查、记录有关干扰源、背景噪声等电磁环境情况；判明并解决干扰问题；保护合法无线电台站用户的权益；查处非法无线电台站的干扰等。这样的传统模式鉴于历史传承及技术发展水平的限制，目前通常只记录结果数据，而不是监测到的某个信号的原始数据，如果一个信号从此消失，而监测系统却无法对其进行解码时，则会存在无法回溯等不利情况的发生。

目前，有基于软件无线电的无线电监测模式[2-3]，也有基于遥测站类型的网络化监管体系，但它们均基于“结果”的应用模式。如图1所示，如果能在现场采集被监测信号的“原始样子”，再把该信号数据直接送到监测中心存储，并使用大型计算机对其进行分析，甚至可以在任何需要时对采集到的信号数据进行二次、三次分析，就能够彻底解决传统模式中受限于设备、不可回溯等重要缺陷，使无线电监管体系上升到一个前所未有的高度。这种设想目前在全球范围内仍是一个空白。

随着高性能的软件无线电接收机、越来越广泛和高速的互联网络、能提供强大的存储和计算能力的云服务的诞生，这种全新的监管模式将逐渐成为一种可能。传统无线电监测模式和设想的云无线电监测模式对比如表1所示。

1 监测模式架构设想

基于上述设想可以看出：使用高性能的软件无线电接收机可以得到目标现场信号的完整采样，通过超高速互联网可以将将信号的原始采样数据送往强大的存储和计算能力的云服务，这样以来原始采样数据就能够完全存储，并利用软件无线电的处理思想进行后期分析。无线电监控将会实现从“分散的结果样本”到“原始的数字底片”+“强大的后期分析”的质的跨越。

在信号处理上，传统的无线电监测是读取监测仪器的处理结果而不是得到信号的原始信息，新模式获取的是信号的原始采样结果。这好比数码相机是输出一张已经在相机内部处理和压缩过的JPG图片，还是一张RAW图像之间的区别。很显然，获取到最原始的信息则会更有利于后期的处理，并且能够得到更准确的结果。

全系统由网络无线电监测传感、高速互联网络、云存储、云计算构成，其中主要的分析处理由云计算中心完成，包括不明信号发现、监测定位、测量信号的频率、场强、带宽、调制方式、发射源位置、频谱图等信号特征数据分析。根系结束后可将结果即时传送到相关机构或者人员，以便进行进一步处理，如图2所示。

1.1 基于软件无线电的监测网络

传感器

软件无线的电定义为：一个无线电系统中，天线以后就数字化，对信号的所有的、必要的处理都由存放在高速数字信号处理器中的软件来完成。采用数字信号处理技术，在可编程控制的通用硬件平台上，利用软件来定义可以实现无线电台的各部分功能，包括前端接收、中频处理以及信号的基带处理等等。软件无线电的主要特征是将天线接收到的信号尽早地完成模拟到数字的转换，之后主要依靠软件来实现信号的处理和应用[4-7]。软件无线电接收机具有很高的灵活性、大动态范围、高灵敏度、快速扫描（如：1 GHz/S）、高精度等性能，不仅可以作为通用接收机、更可以作为高速搜索接收机和测量接收机等，如图3所示。

在该方案设计中，单运用软件无线电的这些固有特性还是不够的，重要的是需要将模数转换(A/D)后的数据直接送往云计算平台，以实现采集到的原始信息数据“原封不动”地被中心获取到，而不是已经被现场监测设备“处理过”的结果。

在传统的软件无线电接收机的A/D级后增加了网络通信模块，直接将A/D后的结果数据通过网络通信模块发送到承载网络上。另外，网络无线电监测传感需要能接受控制中心的按需监测需求，诸如智能波束天线的指向、监测频段带宽、数据传送上级站等全系统控制参数，如图4中所示。

一个能输出原始信号采样信息、监测参数受控的软件无线电接收机，可以代替传统的监测设备，这就是我们需要的无线电监测的网络传感器。我们可以将它放置在我们想要放置的地方，同时接受中心的控制进行检测，并为监测中心“如实”地送回了监测目标现场原始信号的完整采样信息，从而被称为监测体系中的“千里眼”。

1.2 承载监管系统的互联网络传输

链路

要将实时高速的监测原始结果数据送到云端，需要有高速可靠的网络承载整个监测体系中各个模块的互连任务。

计算机网络技术经过四十多年的发展，系统和系统之间、区域间的互联从起初的很困难到广域、城域网的广泛，接入方式和接口形式从起初的五花八门到现在以以太网为主，速度从几K提升到10 Mbit/s、100 Mbit/s、1000 Mbit/s、10 Gbit/s、并将步入40/100 Gbit/s[8]，无线局域网络技术也有了高速的发展，速度在802.11 n上已经能达到300 Mbit/s并且开始展望600 Mbit/s，可以预期在不久的将来无线局域网将会有更高的接入速度，如图5中所示。

目前主流的千兆以太网和802.11n 300 Mbit/s无线局域网的实际有效传输的带宽为900 Mbit/s以及80 Mbit/s左右。使用无线网络足够本地局域范围内的几路软件无线电监测网络传感器无线连接，而到了有线千兆网络后足以承载多达数十路汇聚后的传输任务。

1.3 监管体系云计算平台

云计算，是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。云计算的核心思想是将大量用网络连接的计算资源统一管理和调度，构成一个计算资源池向用户按需服务[9-10]。

本方案设计中云计算承担着全监测网监测管控、高速数据存储、监测分析等主要功能，在整个监测网络中大量的软件无线电监测网络传感器会生成大量的监测原始信号采样信息送往云计算中心，由一个控制中心加若干个云计算节点来完成整大负荷计算及分析任务。

其中，海量监测原始数据保存可能会成为系统最大的瓶颈。随着中央处理器(CPU)及周边芯片组和高速大容量存储器件的发展，新一代的内存数据库容量可以达到TB级、吞吐速度可以达到每秒GB级，高于传统磁盘阵列几个数量级。数据存储可以采用内存数据库来完成高速的实时数据收集，并根据需要直接在内存数据库中进行高速分析，最后将有效的信息数据转存到实体磁盘存储阵列，如图6所示。

1.4 监管控制系统及监测分析软件群

由一个或多个云计算节点担负监测网的监测分析任务，可以采用由市级计算中心担负，或省、市两级计算中心担负，甚至国家、省、市3级计算中心联合担负的组合方式。

全网监测工作受控并协调于监测控制中心的系统控制软件，各个分节点可以分开承担不同区域的无线电监测网络传感器的数据存储、计算工作，也可以担负前期实时分析或后续分析等不同阶段的分析任务等。

监测分析软件群需具备可加载、组件化、可组装等特性，以实现对被监测无线电信号的全方位、多角度分析。组件需包含：用于数据接收和存储的数据采集软件；基于频谱扫描、频谱分析、频率活动特性分析等各种基带信号分析软件；用于基础信号处理的降噪处理软件、数字变频软件等；用于信号解调的调制模式识别软件、各种模式解调插件等；用于结果信号的降噪处理软件、信号变换软件等；同时需要有用于结果记录及分析统计的后续结果数据处理软件等；基于分析结果应用的结果通信、分发、指令指挥等软件[11-12]。

全套的软件架构和通信、监测传感器构成了完整的监测系统。

2监测应用模式格局

在实现基于软件无线电网络监测传感器、高速互联网络和云计算平台的无线电监管体系网络后，无线电监测工作将会一改依赖于传统的监测设备多点布设困难、设备投入大、受“结论”限制等困惑。我们可以将一个或多个软件无线电网络监测传感器放置在有利于进行监测的地点，进而可以通过网络将监测到的原始信号数据送回监测中心，并依托中心强大的存储和计算平台对原始信号完整采样信息进行综合分析并实现监测。

2.1 局部保障应用模式

传统的局部小范围保障，如考场监测、小型活动保障等，基本采用无线电移动监测车作为临时中心、多个监测人员使用便携监测设备配合的方式来完成，这种模式的缺点是显而易见的，如：移动监测车因为现场安排原因可能无法进入现场的最佳位置；监测工作主要依靠人员的临场判断完成，如考试一类的活动往往于多场地之间同时开展，监测车、检测设备以及监测人员等却难以满足保障需求等等。

在本设计方案中，可采用多个无人值守网络无线电监测传感器合理布置在现场合适的位置，如房顶的某几个有利监测的角落等，移动监测车可以停留在，担负网络无线电监测传感器的通信桥接和现场信号的初级处理。甚至可以无需移动监测车，而将多个网络无线电监测传感器的通信直接汇聚到现场的某个互联接入点上，实现和监测中心的联网工作。现场处置人员可以由相关部门执法人员去完成。一方面监测工作质量可以得到有效保障，另一方面可以节省大量的人力和物力，使资源消耗降到最低。

图7、图8分别为局部临时保障区域系统工作原理示意图和现场布置图，其中假设现场不允许或不方便使用有线连接，这时则可以使用高速无线网桥来桥接各个网络无线电监测传感器和移动监测车之间的信号通信。

2.2 区域监测应用模式

在区域中的合适位置设置多个相对固定的网络无线电监测传感器，可以对整个监测区域进行日常不间断监测，也会使某些临时任务变得更为简单、有效。包括：日常无线电波监听、测量、测向和定位、电台识别、干扰识别、电磁环境监测等；验证正常的无线电台站的技术参数和操作特性，确定是否遵守执照核定的项目；监测有关频谱的占用情况，进行有关频率、发射功率、天线增益、调制类型、占用带宽、信道载荷和占用度、场强等的测量，进行有关的信号与系统分析等。在以计算机系统集中处理、软件为主的模式下这一切功能需求的实现将会得到有效支撑。如图9所示，在地级市台州市范围内的几个制高点部署无线电监测传感器，在市无线电管理中心即可实现全市范围内无线电监测。

2.3 应用展望

监测区域的大小和网络无线电监测传感器的性能指标、数据存储的I/O指标和计算中心的处理能力成比例关系，当需要将这种模式布置到更大的范围时，可以预见的是需要有大量的网络无线电监测传感器、覆盖更为广泛的互联接入服务、更为庞大的数据存储能力、更为强大的计算能力以及更高效的无线电监控算法和庞大的软件系统。

3结束语

随着无线电应用的日益广泛、电磁环境的日趋复杂，无线电监管的工作难度也在持续不断地增加，基于目标现场的信号完整采样、并将原始采样数据完全存储、以软件无线电的处理思想进行后期分析，都将会给无线电监管工作带来质的改变。这种全新的监管模式随着高性能的软件无线电接收机、超高传输速度的网络、能提供强大的存储和计算能力的云服务的诞生将逐渐成为一种可能。

4 参考文献

[1] 张胜利. 新时期的无线电管理[M].北京:北京邮电大学出版社,2008.

[2] 粟欣，许希斌. 软件无线电原理与技术[M].北京:人民邮电出版社, 2010.

[3] 邸平,王辉,邓磊. 软件无线电及其在数字电视中的应用[J]. 微计算机信息,2006, 1(2):80-83.

[4] 耿晓飞. 基于软件无线电的无线电监测技术研究[D]. 长春：长春理工大学，2007.

[5] MITOLA J. Software Radio Architecture: Object-Oriented Approaches to Wireless Systems Engineering[M]. New York, NY, USA: Wiley & Sons Inc, 2000.

[6] 杨小牛,楼才义. 软件无线电原理与应用[M]. 北京:电子工业出版社, 2002.

[7] KOVARIK V J Jr. Software Defined Radio: The Software Communications Architecture[M]. Chichester, UK: Wiley & Sons Inc,2007.

[8] 张睿,李维英. 数字下变频器在软件无线电接收机中的应用[J]. 信息技术,2000, 27(3):327-329.

[9] 徐荣. 电信级以太网[M]. 北京: 人民邮电出版社, 2009.

[10] 吴朱华. 云计算核心技术剖析[M]. 北京: 人民邮电出版社, 2011.

[11] 刘鹏. 云计算[M]. 2版. 北京: 电子工业出版社, 2011.

[12] 朱庆厚. 无线电监测与通信侦察[M]. 北京:人民邮电出版社, 2005.

[13] 徐明远,冯云. 无线电信号频谱分析[M]. 北京:科学出版社, 2008.4.

收稿日期：2012-03-28

云计算的技术体系范文第2篇

1 解析说明：

1.1 单层膜与单层磷脂分子：单层膜是一层单位膜，包含两层磷脂分子，而不是单层磷脂分子。1层生物膜=1层磷脂双分子层=2层磷脂分子层

1.2 跨膜运输与非跨膜运输：前者主要是小分子物质和离子通过自由扩散、 协助扩散和主动运输的方式通过生物膜的过程，通过膜结构时，以实际通过膜的层数计算；后者主要指大分子物质通过胞吞、胞吐的方式通过生物膜的过程，物质通过膜的层数为0。

1.3 一层膜与一层细胞：物质穿过一层膜，是指物质通过跨膜运输（自由扩散，协助扩散和主动运输）的方式通过一层膜结构。物质穿过一层细胞，指的是物质先进入细胞，再排出细胞的过程，通过膜的层数为两层。

1.4 在细胞中，核糖体、中心体、染色体无膜结构；细胞膜、液泡膜、内质网膜、高尔基体膜是单层膜；线粒体、叶绿体和细胞核的膜是双层膜，但物质若从核孔穿透核膜时，则穿过的膜层数为0。肺泡壁、毛细血管壁和消化道管壁都是由单层上皮细胞构成，即穿过1层细胞则需穿过2层细胞膜（生物膜）或4层磷脂分子层。

2 例题分析：

外界空气中的02进入人体骨骼肌细胞被利用，至少要穿过的生物膜层数是（ ）

A.5层 B 10层 C 11 层 D12层

图解示法

云计算的技术体系范文第3篇

1云计算数据库的简述和现状

1.1云计算数据库的简述

云计算在本质上可以理解为显示的基础构架和服务器虚拟化的技术的相互结合所形成的一种技术。这种技术的核心就是把其中的某些数据根据所建立的数据中心库虚拟化之后，然后提供给用户使用，这是一种很重要的运作形式，这种提供计算服务和资源的已经很常见了，并不是一项新型的技术，但是这是新的创新模式。云计算具有其特有的特征：1）云计算的数据是存在网络云端上的，同时这些应用也是存储在网络云端的，这些对于企业和个人用户来说是开放透明的，往往这种数据和资源是由第三方所支持和提供的；2）云计算特别注重服务，强调服务，往往在现有的商业模式上根据用户的使用需求，来进行计费的。这种模式可以达到互惠互利的目的实行共赢；3）云计算是可以把互联网当做发挥的舞台，同时把互联网的浏览系统当做计算的新型模式。数据库指的是一种服务形式，这一般的使用者可以获得自己然后通过接口的模式进行连接，这在以前是一种特别的计算服务，同时这些用户是有着巨大的计算需求。

1.2 云计算数据库的现状

现在互联网技术正在飞速的发展，云计算数据库已经悄悄的出现在我们的生活中了。云计算进行大规模的计算需要大量的，性能良好的硬件设备，这些硬件设备往往是由大量的服务器所组成的。通过这种互联网的强大的计算能力，企业和我们的个人用户就可以从中获得自己所需要的计算结果，在未来的发展中，云计算数据库很可能实现一种通过广域网的途径来为一些大型或者超大型的企业提供计算能力的服务模式。这种模式的优点就是一方面不需要投资大量的硬件设备，方便快捷。现在的云计算书籍库的市场基本是由谷歌的Bigtable，甲骨文开源的BerkeyDB，亚马逊的simpleDB，APPJet的APPJet所占据。这些都是最近几年内发展起来的，其中亚马逊和谷歌占据了半壁江山。在管理机构上是数据结构分布式的存储是谷歌Bigtable的一个重要特点，最初的设计目的也是为了实现是数据存储的单元系统能够进一步的扩展。这可以通过成千上万的网络服务器完成PB级的网络储存数据，而亚马逊的simpleDB则是一种高效率，高灵活性，高扩展性和可容性的存储模式，这种数据查询和数据存储方式是由公司的开发和技术人员开发的，他们通过向网络的数据服务器发出请求，这些都是可以通过亚马逊的这个云计算数据平台来完成。

1.3 云计算数据库存在的问题

1.3.1 没有足够的安全性

现在的云计算数据库也是刚刚被应用，技术还没有足够的成熟，在数据的传输和存储过程中很容易丢失，被恶意的程序删除，篡改，这使得企业和用户的数据得到泄露，影响用户的正常使用。同时，这种用户数据泄露，往往云计算运行商也是有很大的责任的。而且，在数据上没有办法没有达到一定的统一性，在使用云计算的数据库的时候我们应该考虑数据库的可靠性，一致性，可用性等方面。

1.3.2 某些传统的功能无法实现

在传统的数据库中，这些数据的边界和使用设备的用户都是可以很好的被定义，这种是通过逻辑和安全方面来定义的。在云计算的数据库中这种功能是没有得到开发和应用的。同时，现在的企业和个人用户，没有权限访问这种数据资源，往往被提示非授权访问，没有被事先授权，得到这份系统的权利，但是可以访问计算机和互联网上的某些资源。在这个计算系统中，有着优先访问资格的往往的云计算中的数据库服务商，而不是个人和企业。

2 云计算数据库在智能电网中的广泛运用

由于云计算数据库在智能电网的运用，现在的智能电网可以用来数据更多的电网云。这种方式构建的电网可以为人们提供更加高效、安全、可靠、环保的电力安全系统，这可以实现多种能源的发电方式协调运转，同时满足高度市场化的电力的商业需求。

电网的信息种类繁多，人户请求次数不断的增加，大量的数据同时请求，传统的电网计算模式已经很难满足这种数据请求的需要。而智能电网在云技术的支持下，对大规模的数据进行分析和处理，对海量的请求数据进行分析，优化和设计，决策，快速的进行回应。采用云计算数据库技术的电网可以分为四个层次，从上到下依次为：1）物理存储层。物理存储层指的是在智能电网中的一些物理网络设备，这是网络存储的基础。2）基础管理层，基础管理层指的就是为达到智能电网中所有程序和设备的协调一致的运行，所用的方法就是通过分布和集群式的系统来完成的。3）应用接口层，应用接口层的使用，可以使得管理机构和权限使用根据这自己的需求和所拥有的权限，选用不同的接口，提供不同的服务。运用这种形式的智能电网云，可以使各级电网通过公共的接口进行接入和登陆，从而获得相应的数据，信息和服务。4）高级访问层，这种系统也是运用云计算数据库的形式，这种感觉高级访问层，可以为提供电力系数的电力软件提供强大的运行平台和软件平台。这样智能电网中的海量数据便可以很轻松的处理。

3 云计算数据库在远程教学中的运用

现在在网络教学中，最重要的是资源的共享和利用，这是不受时间和空间限制的。而且最重要的是学习者可以根据自身的学习进度和自己的学习能力去安排这些时间和资源。这些是传统的网上教学所不具备的特点。但客观上讲，运用云计算的数据库是可以实现的利用云计算的优势我们可以很好的解决现实学习中的一些问题，比如机械设计，自动化专业和数控技术这些要求的学习设备和学习软件都特别昂贵，这方面的学员又是比较少的，为很少的学员提供一整套的学习设备是很浪费的，而运用这种云计算数据库在教学方面可以很好的向学员提供优质的、方便的、全方位的服务。

4 云计算数据库系统未来的发展前景和方向

云技术在现在的电脑技术中不断的被创新发现。这种技术可以使得多个计算机使用同一个系统，同一个数据库资源，储存所有的客户的使用数据。在现在的云数据库中，其本身就有很好的扩展性，在应用中和join操作相互配合，这样可以使得不易被兼并操作进行的join操作所取代。根据云计算数据库市场的发展特点和需求，现在的NoS QL数据库将会是最好的计算方法。这种推测的根源是NoSQL数据库具有分布式，水平可扩展性，非关系性等特点，非常适合云计算的海量数据的计算。NoSQL，是一种非关系型的数据库。在互联网网站的大量出现中，传统的web2.0网站已经满足不了市场的需求，出现了很多无法克服的问题，在这种背景下，非关系型数据库却得到了很好的发展。同时，另外的一项云技术的发展方向就是共享磁盘数据库构架，这项技术也将会成为一项理想的云计算技术，这种技术可以使低成本的服务器和设备进行单一的数据采集，这样可以为用户提供区域网络和附加存储网络。

这些运行模式和技术的使用将会节省大量的硬件设备资源，同时也会大量的节省运营成本。

5 结束语  

在现实的生活中，云计算数据库的运用十分广泛。云计算数据库处理给人们的生活带来了极大的便利，个人和企业可以对大型的数据进行处理和运算。相信在未来的发展中，云计算数据库也会发展的更加的迅速，更大范围的应用在人类的生活中。

参考文献：

云计算的技术体系范文第4篇

【关键词】RSLOGIX5000系统；梯形图数组运算；变址寻址；PSA切复塔

1.变压吸附工艺简介

本装置由14台吸附塔，3台缓冲罐和一套（双系统）液压系统组成。本装置采用14－4－5方式进行吸附剂再生工艺流程，即:装14个吸附塔中有4个吸附塔始终处于同时进料吸附的状态。其吸附和再生工艺过程由吸附、连续五次均压降压、逆放、冲洗、连续五次均压升压和产品最终升压等步骤组成。

由于PSA氢提纯装置是由14台吸附塔组成。因而为提高装置的可靠性，本装置还编制了一套“自动/手动”切塔与恢复程序。即：当某一台吸附塔出现故障时，可将其脱出工作线，让剩余的13个吸附塔转入13塔方式工作，如果再有吸附塔出现故障则可继续切除，依次转入12塔、11塔、10和9塔流程。但这时，装置处理气量和产氢量等指标会发生变化。

切塔后装置参数变化情况如下：

1.1切塔步骤

a.故障塔判断。当某吸附塔的压力异常、程控阀检出错、杂质超标三种问题同时出现两个时，就认为此塔故障，应予以切除。此时DCS将提示操作人员。（吸附塔变成红色)

b.切塔操作。经操作人员确认故障属实后，直接在DCS上选中故障塔的切除键，然后将其置“切除”。则程序将自动关断该塔的所有程控阀，将故障塔切出工作线。

c.控制机自动将程序切入与切塔前相对应的点，保证切除时各吸附塔压力无大的波动。

d.装置正常运行。请检修人员检修故障塔

e.如果在已切除一台吸附塔后又有吸附塔故障出现，则重复以上的操作即可继续切塔运行。

1.2切除塔恢复

当被切除塔故障排除后，需要将其重新投入正常运行，但如果投入的时机、状态不对，将引起较大的压力波动和产品纯度变化，甚至可能出现故障和安全事故。为此，本装置设计的自动恢复软件能够自动找出最佳状态恢复，使系统波动最小。

恢复过程如下：

a.操作人员发出塔恢复指令

在控制机上直接点动要恢复塔的切除键，将其置“恢复”然后确认。

b.计算机自动等待合适的时间将故障塔恢复至运行程序

程序根据各塔的压力状态，自动确定恢复后应进入的最佳运行步序， 然后自动等待到该步序的最佳切入时机，切入新程序。

2.多塔任意切换控制方案的实现

义马开祥化工多塔任意切换控制方案以RSLOGIX5000作为过程的基本控制框架，全部应用梯形图实现复杂的切复塔控制方案。根据工艺人员给出的切换表，在14切换13塔时就有14*42＝588种可能性，而工艺要求从14塔一直切到9塔，如果用传统的直接寻址的方法，是不可能实现的，同时，由于PSA装置是整个生产工艺中的重要一环，是不允许意外停车的，因此我们采用RSLOGIX5000中的数组运算和变址寻址方法，只用梯形图就实现了切复塔。

2.1正常运行塔主程序

根据工艺人员提供的14塔工作的步序表，我们建立了一个数组A(X,Y)，X:步数，Y:工作塔的状态；当投入运行时，将数组按变址寻址的方式另一个数组A1（X1），A1（X1）的状态组给各个工作塔进行循环运行，其它的五种工作方式也一样。

2.2切塔程序

在切塔时，我们也采用变址寻址的方式，首先将工作塔编为1－14#，编成一个数组B（S），S:塔号。当切塔时，比如切7#塔，将7复制到被切塔号数组C（S）的第一个数以C（1），并将15（任意大于14的数）给B（7）,然后再用PLC的排序程序将15排到B（14），这样工作的塔号变为1、2、3、4、5、6、8、9、10、11、12、13、14，同时根据切塔表也编一个数组，将数组的被号给13塔的工作的步数，以实现平稳切塔过程，在程序的一个扫描周期内完成切塔工作。同样道理，可以一直实现到9塔运行，同时被切塔号存于C（1）-C（5）中。这样的话，在14塔切13塔时，只有14种可能性，在13切12时，只有13种可能性，以此类推，10切9时只有10种可能性。

2.3被切塔恢复

在复塔时，按复塔表，根据被复塔的压力，等到规定的步数时才进行恢复。因为只有被切除的塔才会被复，所有9复10时只有5种可能性，在13复14时只有一种可能性。所有通过变址大大的减少了条件的可能性，减化了程序的编制。

云计算的技术体系范文第5篇

【关键词】云计算技术;监控系统;楼宇;云存储

智能楼宇正成为未来建筑的发展方向，和人们生活工作息息相关的很多行为都发生在只能楼宇中，所以如何保证楼宇的安全一直都是被广泛关注的热点课题，有的楼宇雇佣保安等人员进行安全维护，但是安保人员也不可能随时关注楼宇内的安全动态。一旦楼宇出现了安全事故，诸如财物丢失等，在进行调查取证的时候，安保人员的话语很显然不能当做铁证。鉴于此，伴随着科学信息技术的发展，监控系统在楼宇安全管理中的应用越来越广泛，但是数字时代的到来，促使楼宇监控系统发生改变。一抬摄像头一小时可以获得4G的容量，那么一座现代化的高层智能楼宇中所有的摄像头，将需要很大的空间来存储监控摄像。这对于存储的设备的选择是一个巨大的挑战，而现实是基本没有足量的存储设备来满足其需要。面对这些设计难题，科学基础提出了自己的答案，那就是云计算技术。

云计算技术一词首次出现是在2006年，它的显著特点就是强大的计算能力和服务器集成，不需要实体的存储设备，而用虚拟的存储空间实现数据的存储和管理，大大节省了存储资源和成本，这就为解决传统监控系统面临的瓶颈难题提供了解决思路。

一、监控系统和云计算概述

1.监控系统

监控系统主要是视频监控，三十余年来经历了从开发出来到被广泛应用的发展历程，监控系统也从最开始的模拟监控，到初始的数字监控，再到现在的网络视频监控。与最初的独立产品不同的是，现在很多监控系统也与其他一些消防、电梯求救的产品相联系。这使得监控系统的作用更加广泛，对客观事实的复述性更强。可以预见，未来监控系统的发展方向将是数字化、经济化和快捷化。

监控系统主要由摄像前端、传输线、记录仪、显示端等四部分组成。摄像部分是监控系统的视频收集端，传输线则是数据传输的通道，记录仪可以实现监控视频的全景呈现，并且以独特的方法记录下来，显示端的作用通过显示器将监控的视频播放出来。这样一个完整的监控系统最重要的监控形式当然还是视频，当然进一步发展，监控系统也可以是能够预警火灾的消防系统，预警电梯故障的监控系统以及监控楼宇中央空调运行情况的系统。由此可见监控系统虽然以视频监控为主，但是依旧可以发展成为更全面更智能的楼宇设备自动化控制系统，丰富监控系统的种类和功能。

2.云计算技术

云服务首次出现于1983年，在2006年谷歌公司埃里克史密斯提出了云计算概念，从最初的美国校园，到全世界各地，越来越多的云计算中心开发而成，云计算技术以极快的速度迅速成为各大科技公司的研究对象。

虚拟网络中潜藏着海量可以利用的虚拟资源，这种资源我们可以称之为云空间，用户通过付费或者其他方式，来获得虚拟的资源。而计算能力就是其中的一种资源，云计算则是网络计算能力的显著代表。云计算有其显著的特点：强大的计算能力，除此之外外，虚拟性、可靠性、灵活扩展性、节能低成本等都是云计算的其他优点。

3.监控系统存储特点与云计算关系

监控系统的摄像部分需要存储空间来及时记录保存监控录像，前端收集的数据通过传输线传到中心存储单元，这里是一个大型的数据中心，可以方便的完成数据的筛选、排列、检索等行为，但是随着监控系统的普及，所需要的存储空间越来越大，必须开发新的存储技术来满足系统的需求。云计算技术之前主要有光前通道技术、IP网络技术以及基于以太网的数据存储，这三种存储技术存在一个共同的缺点，那就是对于监控服务器的要求较高，而且只能完成存储，不能和其他系统关联应用。鉴于监控存储必须具有足够大的空间、强大的数据传输和计算能力、高度灵活性和扩展性、足够缓存空间、高度可靠性等技术需求，云计算技术无疑是当下最适合作为监控存储的选择。

二、云计算架构及其关键技术

1.监控技术体系结构

当下监控技术的体系结构主要有集中式和阶梯式两种。

（1）集中式体系结构

集中式体系结构主要应用C/S结构，由监控服务器和监控两部分组成（图1）。

集中式体系结构的显著特点就是监控和监控服务器可以相互进行数据信息传递。监控需要时刻监听对应节点的数据信息，然后将其传递给监控服务器，同时它也要接受监控服务器的命令，并执行。监控服务器对于监控传输的信息进行筛选和逻辑分析，并将最终的信息结构存储特定节点中的数据库中。随即数据从节点出发，传输给监控，监控执行指令。可以看出节点是比较关键的环节，考虑监控系统的稳定性分析，集中式体系结构一般用在节点较少的监控系统中。

该体系结构的主要优点有：首先是数据传输及时。集中式的体系结构使得数据信息的采集和传输只需要很短的时间，极少的延时保证了数据的准确处理和楼宇故障的及时处理。其次是易管理。该体系结构简单，体系两端就为明确，数据传输路程简单，容易管理。最后体系架构简单。只需将监控服务器和监控设置好，一个集中式体系结构就架构完成，应用简单，实用性较强，单项配合系统工作时，可以简单快速地发挥作用。

但是该体系同样存在缺点，第一是体系对于监控服务器的依赖性过大，一旦其出现问题，那么整个系统的使用都会受到影响，可以通过为监控配置控制权来保证系统的流畅运行。第二是系统对节点的数量有严格的要求。如果节点较多的话，集中式体系结构将无法应付，对于很多数据信息将不能及时处理，这就会导致大量的数据堆积在缓存空间内，信息的无延时性受到严重影响。为了解决这个问题，我们可以采用阶梯式体系结构。

（2）阶梯式体系结构

阶梯式体系结构本质上可以看做是多个集中式体系结构的有序集成，通过在集中式体系结构之上加一层针对监控的局部管理，也就是说总的监控节点之下设有分部的监控节点，采用分层布控原则，只要每一层的节点能够正常工作，并将数据信息传递给全局监控节点，然后总节点逻辑处理信息，反馈给各分部节点，局部节点管理将数据信息传递给各监控，就完成了一个完整的数据监控过程（图2）。如此一来每一个局部监控节点都可以处理好的数据信息，避免了数据的缓存和堵塞，提高了监控效率。

阶梯式体系结构的优点：第一大大减轻了系统负载。通过将监控节点分散设置，这样就提高了处理效率，而避免了所有数据都需要总节点处理的拥挤局面，提高了网络流畅度，减少拥塞;第二是可以实现故障隔离。阶梯式体系结构的正常运行不依赖于单一的集中式体系结构，如果其中一个出现了问题，其他的子系统仍然能正常运行，不需要让监控监控整个系统，减少了系统运行风险。

该体系同样存在缺点：第一如果监控系统结构比较复杂，那么阶梯式体系结构的架设比集中式体系结构的架设难度要高很多个等级;第二因为数据信息的传输比集中式体系结构多了一层结构，所以针对同样的信息，阶梯式体系结构处理的时间要多余集中式体系结构。

2.云计算技术架构

针对购买者具有的权限，云计算监控数据管理系统可以为用户提供数据中心及基础设施服务、平台服务、软件服务等三层服务。数据中心是云计算平台的基础硬件设施，基础设施服务只提供虚拟硬件，可以在多个虚拟服务器上提供数据存储服务，购买者根据需要的资源量付费，可以灵活控制成本和管理闲置资源，增加了云平台的利用率。平台服务层则提供远程服务形势的服务器计算资源存储，同时支持多个小组的平台连接。提供的软件可以为多个用户共享，并且可以和其他系统集成开发并流畅使用，这大大减少了传统平台的布设需求，提高效率。云计算的关键技术包括虚拟技术、分散资源管理技术、海量数据存储技术、数据并行编程技术、云平台服务等。

三、云计算在楼宇智能监控中的应用

1.云计算技术和楼宇视频监控

面对现代楼宇越来越大的监控数据信息处理，云计算是必不可少的关键性技术。它可以改变传统平台在多人访问时的缓慢运行状态，这对于具有海量信息的政府机关、国际公司等具有非常显著的效果。它可以使得每一个摄像前端采集的信息不会丢失，真正解决现代楼宇监控系统的数据存储问题。

2.楼宇智能监控系统中云计算技术的应用

对于楼宇智能监控系统的设计，首先要考虑的就是如何选择一个具有强大、稳定存储能力的空间，来进行监控数据的逻辑运算和智能分析。云计算不仅具有海量的空间，而且还具有存储动态数据的能力。基于云计算技术的楼宇监控系统，其内嵌的系统构架中，通常有四个层面。

首先是采集层。简单来说就是监控数据的最初采集以及处理过程，主要的获取方式为摄像前端存储。实现方式为将视频监控即服务置于监控系统中，这样一来楼宇中的监控数据就可以全部接入到一个集中的中央平台，并且可以利用网络技术灵活扩展数据采集模式。其次是传输层。其功能是将云台摄像的基础空间数据通过复杂的传输网络进行数据汇集、传输，是整个监控系统运行的基础。第三是支撑层。提供云计算监控数据管理系统的核心功能，也即是云计算技术提供的平台即服务功能以及基础设施功能，包括了保持云平台正常运行的各项硬件、软件、管理设施和数据存储系统，它可以完成对数据的汇总、分析、运算和挖掘，随即进行下一步工作。最后是应用层。将不同的监控服务布设于云平台上，通过超强的计算能力优化组合多种模式供用户选择，这种强大的组合排列功能将不同需求的服务订阅变为可能，并且灵活简单，容易执行。

一个成熟的基于云计算的楼宇智能能够监控系统主要包括监控服务器、HadoopMaster服务器，节点，监理终端等（图3）。

在该系统中，监控服务器的主要功能是采集、汇总、计算和分析数据信息，是系统的处理中枢;HadoopMaster服务器基于分布式基础架构，实现用户需求和文件系统的有序管理，它是一种针对Hadoop数据采集和控制的监控;Ganglia服务器主要针对物理层设置，任务是收集云台计算物理层面上的数据信息;节点的设备布设监控系统，而对于楼宇智能监控系统来说，云平台内部有若干的虚拟服务器，使用者通过相应的指令就可以让服务器启动相应的服务，比如查看虚拟机器的运行状态等等。监控终端也就是最终的数据呈现端口，一般是个人电脑，通过WEB网页来展示整个监控系统的运行情况。

鉴于物理层的数据信息较多，我们选择树形的体系结构来进行监控数据的采集、管控和分析。通过Ganglia服务器，可以实现云平台中的软件集成，利用节点与节点之间的数据连接，精简数据运算模式，减少数据采集次数。所有的数据经过压缩和传输，集中到gmetad节点上，通过运行其中的监控，便可以筛选相应的数据信息，也即完成了物理层的数据信息采集工作。

四、结论

智能楼宇的安全问题一直都是受到社会大众的普遍关注，如何保证安全的透明度，保证楼宇安全透明运行，是需要不断研究和改进的课题。监控系统以期独有的还原性和真实性，成为楼宇安全防护的重要组成部分，但是现代社会的楼宇智能监控需要强大的计算能力和海量的存储空间才能实现，显然传统的监控系统难以满足楼宇智能监控的需要。利用云计算技术可以为智能监控系统的开发设计提供突破点。采用超强的云计算，和海量存储的云空间，优化数据采集空间架构，就可以实现对监控数据的合理采集。通过云计算技术在楼宇智能监控系统中的应用，合理部署物理层资源，分层构建集中式采集构架，可以看出云计算的应用汇使得监控系统更加性能优良，可靠稳定，而且云计算技术的运行环境并不苛刻，所以成本也很合理，很好的解决了目前楼宇智能监控系统设计中存在的问题，并且节约社会资源和成本，具有较好的实用性和推广性。

参考文献

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