论文空间信息云服务聚合平台架构设计和实现，本文是关于云服务方面在职开题报告范文和架构设计和聚合和空间信息相关硕士论文范文.
摘 要：GIS云服务和GIS服务聚合都是当前GIS应用领域的研究热点.本文通过分析国内外空间信息服务的聚合研究状况和空间信息服务在云平台上的发展趋势,设计了一种基于云计算的、面向服务群的GIS服务聚合平台软件框架.通过参考现有服务质量模型,结合云计算在服务质量评价方面的影响,设计了聚合服务质量评价模型.该模型针对云计算的健壮性、高可用性和弹性伸缩等特点,实现了对空间信息云服务质量的动态记录和评价.该软件框架聚合了百度地图、天地图、ArcGIS等多种主流空间的信息服务,并且聚合阿里云、百度云和私有OpenStack云平台,具有一定的实用性.
关键词：GIS；服务聚合；云GIS；软件框架
中图分类号：P208.2；TP393.09 文献标志码：A DOI：10.3969/j.issn.1674-9146.2018.04.101
云计算作为一种重要的IT技术,经过近几年的发展已经日臻成熟.如今计算机世界已经迈入了“云”时代,作为跟随IT技术发展而发展的GIS技术也在不断朝着“云”化的方向发展,地理信息和处理服务更是契合云计算的特点[1].经过多年的发展,地理信息系统已有许多成熟的解决方案,以ArcGIS、SuperMap和MapGIS等为代表的地理信息系统软件占据了一定的市场.同时,越来越多的地理信息处理服务正被大众使用,如百度地图、高德地图、谷歌地图等,不仅提供地图服务,同时还提供许多地理处理服务.目前,站在信息化建设的前沿,各个公有云平台都提供了越来越有竞争力的产品,以OpenStack为代表的私有云系统也成熟可用.用户需要一种能够基于云平台、发挥云计算优势,又能处理异构空间信息且能结合开放服务的以使成本更低的软件平台.
基于此,笔者采用微服务方式架构平台,以服务群的概念划分同一类的空间信息服务,并根据服务质量评价模型,借助云平台的API,将具体空间信息服务运行于合适的云平台[2].微服务是一种更适合软件云化趋势的分布式软件架构方式[3],采用微服务可使聚合模型、服务管理模型、底层交互接口相互分离且独立运行,借助云计算的高可用性使得平台的服务质量得到保证.空间信息服务聚合流程模型首先通过规则自适应地聚合不同服务群的服务；其次独立的服务注册、发现、管理模块为服务聚合中的服务选择提供支持,执行*运行指令[4]；最后,通过暴露一个通用URI的方式,为用户提供一个统一的访问接口,从而屏蔽服务的具体实现.通过这种方式,异构服务得以按照用户的规则聚合.云平台使得空间信息服务具有高可用、弹性伸缩以及适应高数据量和大计算量等特性.
1 空间信息云服务聚合平台软件框架设计
1.1 服务群设计
服务类别的划分是服务聚合的基础[5].空间信息服务拥有许多类别,如地图服务、地理处理服务等.将具有相同特征的服务划分为一个类别,称为服务群.对于空间信息云服务聚合框架来说,服务群是指由不同服务商或者不同底层通过统一的调用接口进行服务调用,以实现相同服务功能的一组空间信息服务.服务群可以表示为一个元组[6],如ID,Name,Description,Operation,Input,Output,Capability.其中,ID为服务群的唯一识别编号；Name为服务群的名称；Description用来简单表述该服务群；Operation为服务群所代表的空间信息操作类型；Input为输入参数；Output为输出参数；Capability用于具体表述服务群的使用功能,如可提供的服务类型、操作方法、输入输出参数等必要信息.
同一个服务群的服务具有相同的调用接口和一致的输入输出,同样也能提供相同的功能,但由于其具体实现或提供商不同,相应的服务质量（Quality of Service,QoS）属性也会不同[7].单个服务也可用一个元组来表示[6],如ID,Name,GID,Description,URL,Token,QoS.其中,ID为服务的唯一标识；Name为该服务的名称；GID为该服务所属服务群的ID；Description用来简单表述该服务；URL代表服务的调用地址；Token表示该服务的访问令牌,用于授权控制；QoS则为该服务的服务质量描述.
1.2 云聚合软件框架
笔者以服务群和服务描述为基础,结合云计算和分布式系统的相关技术,设计了空间信息云服务聚合平台的软件框架,其主要包括：服务聚合流程模型、空间信息聚合服务群、服务注册和发现中心、抽象服务接口、服务执行*、API网关服务、云服务调用和监控.
1）服务聚合流程模型.服务聚合流程模型是根据用户的服务需求自动选择所需的服务群,聚合用户所需要的空间信息服务.服务聚合可以分为单一服务聚合和多种服务聚合.在单一服务聚合场景下,用户只需由系统服务群中的某一个服务群提供服务,随后服务聚合模型将着重考虑服务的QoS,并尽可能将结果详细化.在多种服务聚合场景下,聚合模型将按照流程聚合服务,优先保证整个聚合服务的实现.
2）空间信息聚合服务群.聚合服务群将同一类型的空间信息服务作为一个服务群进行存储和维护,定时更新其状态,当服务聚合流程模型需要某一服务时,供其查询服务元信息,给出最佳的服务选项.空间信息聚合服务群主要负责注册和维护空间信息云服务[8].空间信息聚合服务群包括地图服务、地名搜索服务、空间处理服务、拓扑服务等.
3）服务注册和发现中心.本系统采用分布式设计,利用微服务的方式实现.分布式的架构方式和微服务的实现方式使得系统更加适于云计算环境,也更加灵活和可扩展.服务发现与注册中心在本系统中就是一个服务治理模块,它能自动发现、注册、维护系统的其他服务模块.服务发现与注册中心模块可以简化不同系统服务模块间的依赖关系,具有高可用和负载均衡等特性,使的系统更加可靠稳健.
4）抽象服务接口.抽象接口模块是将各种不同的空间信息服务归类,并且抽象为具体接口,如地图服务、地名搜索服务、路径查询服务、空间分析服务等.通过将空间信息服务的接口抽象化,使得服务的调用和实现相分离,服务将不再依赖于特定的GIS服务软件或者平台实现,不同的服务提供商或者底层实现方式可更加灵活地加入平台,这将大大提高空间信息云服务聚合平台的可扩展性和可维护性.
5）服务执行*.通过抽象服务接口发送具体服务调用,将由服务执行*进行异构服务接口转换,以*的方式调用具体的服务接口.服务执行*负责具体的服务调用,包括百度地图、谷歌地图等开放服务,也包括私有的运行于云上的服务,如阿里云、AWS和私有OpenStack等.通过服务执行*,上层服务感知不到服务的具体实现,服务执行*是异构服务聚合的真正实现模块.
6）API网关服务.API网关服务负责整个系统对外暴露调用结构的处理和转发.聚合得到的服务将以一个统一的调用结构暴露给外部,供用户调用.此模块负责这个统一调用结构的注册以及用户调用的转发.
7）云服务调用和监控.云服务调用和监控模块将聚合不同云平台的操作接口,并且监控云平台上的虚拟机状态.此模块可以根据不同情况动态地选择（ArcGIS服务虚拟机、超图服务虚拟机、GeoServer服务虚拟机等）不同的云服务提供商在该模块运行,为私有服务提供具体的操作实现.此模块还将监控所有虚拟机的状态,保证所有服务均具有高可用、弹性伸缩等特性.
2 云服务聚合质量评价
2.1 云GIS元服务的QoS属性
与普通法服务聚合相同,在空间信息云服务聚合中,服务质量是保证服务聚合能否成功的关键.QoS属性描述一个产品或者服务满足消费者需求的能力,在服务聚合的研究领域,QoS属性一直是研究热点,对于空间信息云服务,从服务本身、网络环境和服务消费者3个方面对QoS进行定义.QoS属性也可以用一个元组表示,即Time,Cost,Reliability,BandWidth,Server Capability,Throughput Capacity,Elastic Capability.其中,Time指从服务调用发起到返回结果整个过程所消耗的时间,这是一个动态属性,系统会对所有服务进行定时调用测试,定时更新服务的调用时间.而且调用时间是服务聚合质量的重要影响因素.Cost指服务调用所需的费用,这是一个固定值,当服务是外部服务时,Cost值表示单位调用所需的费用；当服务是私有云服务时,Cost表示计算单元所需的费用.Reliability指服务的可靠性,这是一个固定属性,它是服务聚合所参考的重要值.BandWidth表示服务的网络带宽,当服务是外部服务时,该属性就是服务聚合需要考虑的重要动态参数.Server Capability指服务所在宿主的服务器性能,当服务是内部私有云服务时,该属性有重要参考价值.Throughput Capacity为服务所支持的最大并发调用量.当服务是外部服务时,这是一个静态属性.Elastic Capability为服务的弹性伸缩能力,当服务是私有云服务并且支持弹性伸缩时,该值为该服务的弹性伸缩上限.
2.2 质量评价的实现机制
空间信息云服务的质量评价将通过空间信息服务群模块和抽象接口模块协调实现.空间信息云服务的QoS分为聚合前对QoS的评价,聚合中根据QoS对服务的选择,以及聚合后对QoS属性的定时更新.
1）空间信息云服务在聚合前,空间信息服务群模块将对所有的服务进行服务质量评价,为其设置QoS属性,以保证在聚合时可以查询到服务的QoS属性.
2）空间信息云服务聚合时,抽象接口模块将动态地查询每个服务的QoS属性,并且根据QoS属性和服务消费者要求选出适合的服务.
3）空间信息服务群模块将定时对服务进行服务质量评价,定时更新服务的QoS属性,为服务聚合提供保障.
在空间信息服务群模块和抽象接口模块的协同作用下,空间信息云服务的聚合将选出最适合当前情况的服务,为聚合服务的健壮性、稳定性提供了保障.
3 云服务聚合平台的实现
本文采用分布式和微服务方式来实现云服务聚合平台,在软件实现架构上采用Spring Cloud微服务实现框架.平台将接入百度地图、谷歌地图和天地图的服务,百度地图和高德地图的地名搜索服务、路径规划服务.在云平台上,本系统运行于私有的OpenStack云,同时将介入阿里云和AWS公有云.在云平台上,系统实现了ArcGIS for Server虚拟机和GeoServer服务虚拟机提供的虚拟服务.
本系统可以实现地图服务的动态聚合,根据网络情况选择最合适的地图服务提供商.在地名搜索和线路规划服务中动态聚合所有可能结果,并且筛选最佳返回结果.对于用户需求的私有服务,系统动态选择合适的云平台,启动虚拟机,向用户提供服务接口.经实际系统验证,空间信息云服务平台框架有效.
4 结束语
笔者从异构GIS服务聚合和空间信息服务的云化趋势出发,探索空间信息云服务动态聚合存在的实际问题,根据云服务特性设计了空间信息云服务聚合软件框架.该软件框架通过服务群的方式来划分不同类型的空间信息服务,将异构服务抽象为操作接口,通过服务调用*的方式执行服务,并且通过云服务操作*方式实现云平台中的私有服务.框架将实际实现和操作接口相分离,将具体实现和调用方式相分离,将云服务操作和具体云平台相分离,最终返回给用户一个同一的调用地址,实现空间信息云服务的动态聚合.该框架经实验验证,证明其具有一定的有效性和实用性.
参考文献：
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[6] 刘建川,杨军,甘泉,等.一种地理信息服务聚合软件框架的设计与实现[J]. 测绘通报,2012(8):65-68.
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（责任编辑 石俊仙）
Design and Realization of Composition Platform Framework of Space Information Cloud Services
HUANG Xiao-jun,DENG Ji-qiu
（Central South University, Hunan Changsha 410000 China）
Abstract： GIS cloud services and GIS service composition are research hotspot in the current GIS application field. In this paper, through analyzing the research status of the space information service at home and abroad and the development trend of the space information service on the cloud platform, the authors designed a software framework of GIS service composition platform based on cloud computing and service-oriented group. Through referring to the existing service quality model and combining impact of cloud computing on service quality evaluation, the authors designed quality evaluation model of service composition. With features of robustness, high ailability and elasticity, the model was realized the dynamic recording and evaluation to service quality of space information unit. The software framework was aggregated information services of mainstream spaces such as Map world, Baidu Map and ArcGIS as well as Alibaba Cloud, Baidu Cloud and Private OpenStack Cloud Platform, which has certain practicality.
Key words： GIS; service composition; cloud GIS; software framework
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参考文献：
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