철도 클라우드 기반 데이터 센터의 분석

개발의 년 후에 정보화 시대의 배경에서 철도 정보화 철도 일상 업무에 대 한 중요 한 지원 되고있다. 교통 조직, 여객 및 화물 마케팅, 관리 및 모니터링 하 고 그래서 작업, 정보 시스템의 각 종류는 중요 한 역할을 더 될 안전 매니 페스트. 따라서, 철도 국, 수송 서비스 센터 섹션에서 비즈니스 요구에 맞게 철도의 사역 다양 한 정보 시스템 실, 레벨과 비즈니스 최대 데이터 및 정보 시스템, 기본을 사용 하 여 주요 시스템의 대부분의 안전 하 고 안정적인 운영을 보장 하기 위해 호스트, 스토리지 장비와 해당 플랫폼 소프트웨어의 인수의 계산 요구를 설립 했다 단일 (또는 여러) 스토리지 배열 구조입니다. 이 장비는 철도 국 또는 역 섹션 룸에서 배포 됩니다. 운영 연습, 다음과 같은 문제가 존재 하는: (1) 인프라 이며, 거 대 한 투자 및 유지 보수 비용 증가. (2) 자원의 사용 균형 이며 리소스의 사용률이 낮습니다.

철도의 속도, 교통량 및 서비스 품질 요구 사항 계속 개선. 새로운 정보 시스템 인프라를 연구, 기존 자원 통합, 클라우드 기반 데이터 센터를 구축, 새로운 과제 및 정보 시스템 투자 및 유지 보수의 상승 비용을 줄일 필요가 있다.

1. 구름 주스 수

그 클라우드 컴퓨팅 네트워크 리소스를 공유 하는 많은 수의 배포 컴퓨터 또는 인터넷 작업의 모드에 따라 원격 서버에 배포 하 고 필요한 응용 프로그램에 리소스를 스위칭 계산 함으로써 요구 사항에 따라 컴퓨터 및 스토리지 시스템에 액세스 하는 모드는 일반적으로 믿어진다. 이 모드를 공유. 클라우드는 다양 한 응용 프로그램 및 특정 클라우드 컴퓨팅이 인프라에서 응용 프로그램을 구축 하기 위한 인프라를 포함 하는 가상화 된 컴퓨팅 리소스 풀을 말합니다.

다른 정립, 있지만 공유 인프라 접근 방식으로 컴퓨팅 아키텍처를 클라우드 하지만 본질적으로, 사업 개발 및 응용 프로그램 소프트웨어 및 하드웨어의 클러스터 컴퓨터에서 컴퓨팅 리소스를 동적으로 배포, 온 디맨드 액세스를 달성 하 고 내부 및 외부의 다양 한 서비스를 제공 하는 동적 메일입니다. 클라우드 컴퓨팅 기술와 같은 분산 컴퓨팅에 의해 개발, 그리드 컴퓨팅 및 가상화 SOA 등의 기술 통합 합니다.

클라우드 컴퓨팅 작업 모드에 따라 사설 클라우드 및 공용 클라우드로 나눌 수 있습니다. 공공 클라우드 컴퓨팅 동시에 여러 고객을 위한 컴퓨팅 서비스를 제공 하는 서비스 공급자의 환경에 배포. 사설 클라우드 사용자 환경에 배포 하 고 사용자 컴퓨팅 스토리지 서비스를 제공 하는 유일한 컴퓨팅, 기업 리소스 할당의 소유권을가지고 그들의 자신의 필요에 따라 그들의 서비스를 개선 및 독립적인 혁신 수행 수 있습니다. 대기업 수 그들의 자신의 개인 클라우드 컴퓨팅, 높은 확장성, 쉬운 유지 보수 및 클라우드 컴퓨팅, 액세스의 혜택을 즐길 수를 개발 하 고 데이터 보호.

클라우드 컴퓨팅 시스템을 제공 하는 서비스의 수준에 따르면 분류 될 수 있다, 주로 인프라 계층 서비스 제공, 플랫폼 수준 서비스를 제공 하 고 응용 프로그램 계층 서비스를 제공 하.

(1) 인프라 계층 서비스입니다. 인프라 계층은 주로 컴퓨팅 리소스 및 스토리지 리소스 포함, 전체 인프라 서비스 뿐만 아니라 가상 컴퓨팅 리소스 및 스토리지, 사용자에 게 뿐만 아니라 네트워크 대역폭에 대 한 사용자 액세스를 확인으로 사용할 수 있습니다. 또한 클라우드 컴퓨팅 하드웨어 제품 공급자 권장 모델입니다.

(2) 플랫폼 계층 서비스입니다. 병렬 프로그래밍 및 개발 환경, 대규모 데이터, 대용량 데이터 분산 파일 시스템 및 기타 시스템 관리 도구 클라우드 컴퓨팅, 배포, 배포, 모니터링 및 클라우드 컴퓨팅 시스템, 자원의 관리와 같은 앤에 대 한 분산된 스토리지 관리 시스템을 포함 하는 인프라에 플랫폼 레이어

전체 관리 및 분산된 병행성 제어입니다. 플랫폼 레이어는 주로 응용 프로그램 개발자를 위해 설계 되었습니다 하 고 개발자는 응용 프로그램을 실행 하는 데 필요한 리소스에 대 한 걱정 하지 않아도 실행 하 고 응용 프로그램을 유지 하는 데 필요한 모든 플랫폼 리소스를 제공 하는 플랫폼 레이어. Googleappengine 클라우드 컴퓨팅 서비스, 아마존의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼은 같은 플랫폼. 플랫폼 계층 서비스 기술 임계값은 상대적으로 높은, 지속적인 개발에 여전히.

(3) 응용 프로그램 계층 서비스입니다. 그것은 간단한 소프트웨어 응용 프로그램 서비스와 사용자 인터페이스, 사용자가 제공 하 고, 사용자 필요가 없습니다 구매 하 고 관리 서버-사이드 소프트웨어, 서비스로 서 소프트웨어 라고. 전통적인 소프트웨어에 대 한 응용 프로그램 계층 서비스 솔루션에는 분명 한 이점이 있다, 선행 등 낮은 비용, 쉬운 유지 보수, 신속한 배포 등등. 응용 프로그램 계층 서비스의 기본 레이어는 인프라 계층 또는 플랫폼 레이어를 기반으로 될 수 있습니다.

2. 철도 정보 시스템의 데이터 센터 클라우드 기반 컴퓨팅

2.1 인프라 계층 통합 리소스

와 함께 인프라 수준에서 자원의 통합, 기존 응용 프로그램 시스템 소프트웨어 단순히 새로운 환경에 포팅 될 수 있습니다. 가상화 서버, 저장 장치 및 기타 하드웨어 리소스의 풀으로 아닌 개별 시스템으로 처리 될 수 있도록 클라우드 아키텍처에 대 한 기본적인 설계 기법 이며 신속 하 게 배포 하 고 가상 컴퓨터 또는 물리적 컴퓨터를 신속 하 게 제공 하 여 작업 부하를 증가 하는 데 필요한 할당 될 수 있습니다. 서버 및 스토리지 통합, 통합된 시스템 아키텍처를, 응용 프로그램 인프라, 데이터 및 데이터베이스, 인터페이스, 네트워크, 데스크톱 시스템 및 심지어 비즈니스 프로세스를 포함 하 여 제공 합니다.

현재, 철도 정보 시스템의 주요 엔진 두 종류의 포함 됩니다 (중간) 및 마이크로 서버, 현재 기술 조건에서 소형 컴퓨터, 마이크로 컴퓨터 서버 가상화는 다른, 집계 및 자원의 피의 같은 자원 통합을 완료 하려면 여러 IBMP595 통해 하지 완료 하는 단일 컴퓨터 에서만 IBMP595 등 소형 컴퓨터 다양 한 소형 컴퓨터의 가용성에 따라 제조업체에서 제공 하는 가상화와 클러스터 기술을 사용 하 여 통합 될 수 있는 소형 컴퓨터 가상화에 대 한 없는 균일 한 표준이입니다. 그리고 컴퓨터 서버 가상화 측면에서 더 성숙한, 공급 업체, 가상화 통합의 크로스 모델에서 지원. 컴퓨터 서버 가능, 하이 엔드 성숙한 제품을 사용 해야 하며 총 소유 비용을 고려할 때 보험 저가형 서버를 중단 해야 합니다. 원래 리소스 할당 개체는 신속 하 게 설치 하 고 배포 하는 시스템의 배포 과정에 설치 되어 있어야 하 고 가상 컴퓨터는 컴퓨터 서버 가상화, 개체의 실현 후 배포, 마이크로 서버를 직접 구현할 수 있다. 가상화 기술을 통해 기업에 의해 소유 하는 컴퓨터 서버 리소스는 풀링된 공유, 그리고 유휴 자원을 따라서 자원의 활용도 증가 하는 IT 자원의 공유 및 동적 할당을 통해 완벽 하 게 활용 될 수 있습니다. 가상화, 전에 컴퓨터 서버 및 기업 데이터 센터의 스토리지 사용률이 평균 50%가 하 (실제 사용 속도 일반적으로 lo % ~ 15%, 하나는 준비). 가상화, 그로 인하여 지연 추가 서버 용량 구입을 피 하거나 기존 시스템을 통합할 수 있는, 유휴 또는 덜 사용 하는 시스템 작업 캡슐화를 전송할 수 있습니다.

특히 후 가상 컴퓨터 서버 리소스 통합의 가상화에 따라 크게 자원의 신뢰성을 향상 시킬 수, 서버 수를 줄여 전력, 에너지 소비 및 데이터 센터 룸 공간 줄일 수 있습니다. 더 많은 응용 프로그램을 포함 하 여 이전 사용 하는 소형 컴퓨터 프로젝트, 투자 및 유지 보수 비용을 절감 하 고 운영 신뢰성 향상을 가상화 된 리소스 풀에 이식 될 수 있습니다. 물론, 그것은 매우 거 대 한 손실을 일으킬 수 있는 이러한 리소스를 관리 하는 것이 중요입니다.

2.2 플랫폼 레이어 통합 리소스

플랫폼 계층에 자원의 통합에는 새로운 소프트웨어 플랫폼, 상대적으로 높은 기술 임계값, 기존 응용 프로그램 시스템 이식의 설립 더 어렵습니다, 새로운 응용 프로그램의 개발에서 또는이 방식으로 업그레이드 기존 시스템을 사용할 수 있습니다 필요 합니다. IBM의 블루 클라우드 컴퓨팅 플랫폼은 이러한 하드웨어 및 소프트웨어 제품에 따라 자신의 클라우드 플랫폼 구축을 사용자가 허용 하는 판매 컴퓨팅 플랫폼. 구글 클라우드 컴퓨팅 플랫폼은 분산된 병렬 클러스터링 인프라의 완전 한 세트를 기반으로 합니다. 다른 제조 업체는 또한 독특한 컴퓨팅 플랫폼의 수를 있다. 다음은 통합 플랫폼 수준에서 리소스의 초점을 설명 하기 위해 Google의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼의 조합입니다.

2.2.1 분산된 파일 시스템

분산 파일 시스템의 확장성, 신뢰성, 유용성, 다른 블록으로 또는 기본 단위로 저장 되 고 저장 된 파일 데이터 블록 노드는 데이터의 완전 한 블록으로 서 데이터 파일을 분할 하는 특성이 있다. 재해에 강한 목적, 각 데이터 블록을 다른 데이터 노드에 저장 됩니다.

Google의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼의 독특한 분산된 파일 시스템 GFs, 각 데이터 블록은 고용 저장 적어도 3 다른 데이터 노드, l000 스토리지 노드 및 하드 디스크 공간, 300T 이상 보다 더 많은 일부 많은 GFS 클러스터 배포 다른 컴퓨터에서 클라이언트의 수백에 의해 지속적으로 액세스합니다.

2.2.2 분산된 데이터베이스

분산된 데이터베이스 시스템은 분산된 데이터베이스 관리 시스템 및 분산된 데이터베이스를 포함합니다. 분산된 데이터베이스 시스템에서 응용 프로그램이 투명 하 게 데이터베이스를 조작할 수 있습니다. 분산된 데이터베이스는 논리적으로 통합 전체 물리적으로 별도 물리적 노드에 저장 됩니다. 응용 프로그램은 네트워크 연결을 통해 지리적으로 분산 된 데이터베이스를 액세스할 수 있습니다. 데이터베이스에서 데이터의 배포는 동일한 사이트에 저장 되지 않습니다. 오히려, 그것은 동일한 컴퓨터의 저장 장치에 저장 되지 않습니다. 구글 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 서식이 지정 된 및 서식이 지정 되지 않은 데이터를 처리할 수 있는 대규모 분산된 데이터베이스 관리 시스템 (BigTable)을 사용 합니다.

2.2.3 분산된 프로그래밍

분산된 모델 계산 과정은 데이터 집합을 작은 데이터 집합으로 처리할 수를 분해 하 고 dataset 노드 형태로 최종 결과의 많은 수에 의해 처리 하 고 생성 중간 결과. 이러한 중간 결과 병합 됩니다 클러스터의 노드에 배포 됩니다. 구글 맵 리듀스 구문을 프로그래밍 분산된 시스템의 프로그래밍을 단순화 하기 위해 사양. 응용 프로그램 작성자는 단순히 동안 안정성과 확장성를 포함 하 여 클러스터의 처리는 처리에 대 한 플랫폼 응용 프로그램 자체에 초점. MapReduce "지도", "감소" 등 두 가지 간단한 개념을 사용 하 여 작업의 기본 단위를 형성 하 고 사용자가 단순히 그들의 자신의 지도 기능 및 대량의 데이터를 병렬로 처리 하기 위해 감소 함수를 제공 합니다.

2.3 응용 프로그램 계층 통합 리소스

응용 프로그램 서비스 (SaaS는)입니다. 서비스로 소프트웨어) 비즈니스, 비즈니스 운영은 오랜 역사를가지고 있지만 또한 기술 개발은 매우 성숙한 인터넷 기반으로 클라우드 컴퓨팅 사업. 자원 통합을 달성 하기 위해 철도 정보 시스템의 응용 프로그램 수준에 있을 수 있습니다, 그리고 대부분의 관리 응용 프로그램 소프트웨어 함수는 기본적으로 같은와 같은 전문 소프트웨어, 오피스 관리 소프트웨어의 일상적인 관리에 전자 메일. 각 역 섹션 관리 서버 쪽 소프트웨어를 설치, 뿐만 아니라 더 많은 하드웨어 및 소프트웨어 리소스를 구성 합니다 하지만 기술적인 능력을 더 요청 했다. 이 소프트웨어 설치 될 수 있다 철도 관리의 인프라 "구름", 전문 관리의 구현, 역 섹션 만큼 "" 이러한 서비스를 즐길 수 있습니다. SOA 기술을 사용할 수 있습니다. 특히, 웹 서비스 기술입니다. SOA는 네트워크를 통해 액세스할 수 있는 상호 서비스 모듈의 집합으로 작업 및 소프트웨어 기능을 캡슐화 하 여 IT 아키텍처, 소프트웨어 기능의 유연한 조합 구현 되는 구름의 응용 프로그램에 대 한 가능한 솔루션 플랫폼 소프트웨어 기능 제공. 응용 프로그램 계층 통합 자원은 또한 투자 비용을 줄이기 위해, 쉽게 유지 관리, 그리고 신속 하 게 배포 하는 사용 하는 것이 중요입니다.

2.4 네트워크 및 분산 로드 합니다.

네트워크는 클라우드 컴퓨팅, 클라우드 컴퓨팅을 만들어 데이터를 인터넷에 전송 급속 하 게 성장할 수 있는 환경 재단,이 앞으로 더 높은 요청 네트워크 대역폭 및 안정성을. 철도 정보 네트워크의 현재 상황에 이러한 요구 사항을 충족 하지 않을 수 있습니다, 그리고 우리 네트워크 레이아웃을 최적화 해야 합니다, 백본 네트워크 속도 개선 하 고 단일 지점 오류를 방지 하려면 네트워크 중복성을 증가.

여러 개의 서버와 가상 1 P 통해 서비스를 결합 하는 부하 분산 기술 주소, 서버와 리소스에 따라 서비스를 예약. 로드 균형 조정 기술도 클라우드 컴퓨팅 데이터 센터에 대 한 중요 하다.

3. 결론 비고

데이터 센터의 건축 철도 클라우드 컴퓨팅에 대 한 전략적 의사 결정을 필요 합니다. 우리 해야 더 성숙한 기술 사용, 공유 클라우드 가상화 인프라 및 응용 프로그램 서비스의 설립, 자원 통합, 정보 시스템의 신뢰성 향상, 폭등 정보 시스템 투자 및 유지 보수 비용 감소 및 철도 교통 서비스. 철도의 설립에 대 한 더 연구 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 서비스, 교육 전문가, 핵심 경쟁력 중 하나는 전송 시장에서 경쟁에 참여 하는 철도 되 고 지능형 철도 수송 조직, 여객 및 화물 마케팅 및 강한 지원의 관리 현대화를 기반으로 클라우드 컴퓨팅 철도 정보 시스템 되고있다.