云計(jì)算平臺(tái)的研究及應(yīng)用是目前的熱點(diǎn)問(wèn)題。面向智慧園區(qū)的云計(jì)算平臺(tái)與公有云有著顯著區(qū)別，出于安全考慮，將其設(shè)計(jì)成私有云模式，同時(shí)在受控訪問(wèn)的前提下允許私有云訪問(wèn)和利用公有云的資源。文章設(shè)計(jì)了面向智慧園區(qū)的云計(jì)算平臺(tái)，同時(shí)指出了其相應(yīng)的應(yīng)用方向，云計(jì)算在節(jié)能減排、決策支持等方面均可提供有效服務(wù)，對(duì)智慧園區(qū)云計(jì)算平臺(tái)建設(shè)及研究具有重要的參考意義。

0引言

自IBM于2008年提出“智慧地球”之后，智慧城市的浪潮席卷全球。園區(qū)作為城市經(jīng)濟(jì)文化建設(shè)不可分割的一部分，也面臨著向信息化、智慧化轉(zhuǎn)型的迫切需求。工信部2014年批準(zhǔn)了中關(guān)村軟件園等9家園區(qū)為全國(guó)首批智慧軟件園區(qū)試點(diǎn)單位;上海于2014年推出了首批12家智慧園區(qū)試點(diǎn)單位，涵蓋臨港產(chǎn)業(yè)區(qū)、康橋產(chǎn)業(yè)區(qū)、松江經(jīng)濟(jì)技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)、浦東軟件園、漕河涇新興技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)、市北高新技術(shù)服務(wù)業(yè)園區(qū)等。

近年興起的云計(jì)算技術(shù)由于具有計(jì)算能力強(qiáng)、資源動(dòng)態(tài)分配等特點(diǎn)，越來(lái)越受到智能園區(qū)建設(shè)者的關(guān)注。云計(jì)算在能源調(diào)控、資產(chǎn)管理、決策支持等方面均可發(fā)揮重大作用，可以為智慧園區(qū)的高效運(yùn)行和可持續(xù)發(fā)展提供保障。

智慧園區(qū)云計(jì)算平臺(tái)是一個(gè)龐大復(fù)雜的系統(tǒng)工程，涉及的技術(shù)眾多，本文從智能園區(qū)需求的角度給出了面向智慧園區(qū)的云計(jì)算平臺(tái)設(shè)計(jì)方案，目前國(guó)內(nèi)外尚無(wú)類(lèi)似研究。首先分析了云計(jì)算技術(shù)的基本情況及特點(diǎn)，進(jìn)而提出了智慧園區(qū)云計(jì)算平臺(tái)的架構(gòu)，并以國(guó)網(wǎng)客服中心南北園區(qū)為例分析了可能的應(yīng)用場(chǎng)景，最后討論了智慧園區(qū)云平臺(tái)未來(lái)面臨的挑戰(zhàn)。

1智慧園區(qū)云計(jì)算平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)

1.1云計(jì)算概述

云計(jì)算是一種利用互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)隨時(shí)隨地、按需、便捷地訪問(wèn)共享資源池的計(jì)算模式。計(jì)算機(jī)資源服務(wù)化是云計(jì)算的重要表型形式，使得用戶(hù)不必關(guān)心數(shù)據(jù)中心的管理、在線存儲(chǔ)等細(xì)節(jié)問(wèn)題。使用云計(jì)算技術(shù)，用戶(hù)可以按需申請(qǐng)和釋放計(jì)算或存儲(chǔ)資源，資源的利用率和服務(wù)水平都得到了提高。與傳統(tǒng)計(jì)算模式對(duì)比，云計(jì)算的特點(diǎn)包括整合異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)資源、虛擬化與服務(wù)、以互聯(lián)網(wǎng)作為通信平臺(tái)、可伸縮性強(qiáng)、具有規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益等。傳統(tǒng)的分布式計(jì)算往往只能整合網(wǎng)絡(luò)同構(gòu)性很強(qiáng)的計(jì)算資源，對(duì)于不同網(wǎng)絡(luò)、不同操作系統(tǒng)中的計(jì)算資源很難發(fā)揮作用，而云計(jì)算能夠?qū)⒋蠓秶鷥?nèi)的、屬于不同網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算資源加以組織，另外，云計(jì)算可以屏蔽計(jì)算設(shè)備軟硬件差異，從而將眾多計(jì)算設(shè)備納入計(jì)算平臺(tái);虛擬化技術(shù)讓用戶(hù)在面對(duì)云計(jì)算時(shí)感覺(jué)面對(duì)的并非是眾多計(jì)算資源的集合，而是一個(gè)單一的實(shí)體;云計(jì)算平臺(tái)以擁有成熟體系、標(biāo)準(zhǔn)的互聯(lián)網(wǎng)作為通信平臺(tái);當(dāng)計(jì)算能力不足時(shí)，云計(jì)算能夠快速集成擴(kuò)展計(jì)算能力，且平臺(tái)升級(jí)迅速;按需付費(fèi)的模式讓計(jì)算服務(wù)同水電服務(wù)一樣靈活、方便，成為日常工作和學(xué)習(xí)的必需品，從而產(chǎn)生龐大的經(jīng)濟(jì)效益。

云計(jì)算常常與網(wǎng)格計(jì)算相混淆。從技術(shù)發(fā)展的角度上來(lái)講，云計(jì)算是網(wǎng)格計(jì)算等傳統(tǒng)分布式計(jì)算的發(fā)展，但網(wǎng)格計(jì)算與云計(jì)算的最顯著差異在于網(wǎng)格計(jì)算主要關(guān)注基礎(chǔ)設(shè)施的整合，而云計(jì)算則將系統(tǒng)平臺(tái)與軟件應(yīng)用同時(shí)抽象成服務(wù)并提供給用戶(hù)。

1.2智慧園區(qū)云計(jì)算平臺(tái)架構(gòu)

廣義上來(lái)說(shuō)，云計(jì)算平臺(tái)就是云控中心與計(jì)算平臺(tái)相互獨(dú)立的同時(shí)而又互相協(xié)作的實(shí)體。云控中心依據(jù)用戶(hù)發(fā)送來(lái)的請(qǐng)求，為各個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)分配用戶(hù)任務(wù)，參與任務(wù)的計(jì)算節(jié)點(diǎn)將各自任務(wù)完成后的結(jié)果集中到控制中心，控制中心最后匯總結(jié)果給用戶(hù)。對(duì)于云存取請(qǐng)求，云控中心將用戶(hù)數(shù)據(jù)通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)分布式存儲(chǔ)在云端或者從云端讀取。在虛擬化技術(shù)的支撐下，云計(jì)算及云存儲(chǔ)服務(wù)對(duì)用戶(hù)而言都是透明的。類(lèi)似于通信系統(tǒng)中的時(shí)分復(fù)用，每個(gè)用戶(hù)看起來(lái)鏈路上的設(shè)備是自己獨(dú)享的，云計(jì)算用戶(hù)眼中的云服務(wù)也是獨(dú)享的。同時(shí)，云計(jì)算平臺(tái)應(yīng)為用戶(hù)提供多種終端接入方式，如智能手機(jī)、平板電腦、個(gè)人電腦等。云計(jì)算組成見(jiàn)圖1。

平臺(tái)大量傳感器及數(shù)據(jù)采集終端為云計(jì)算處理及決策提供原始的數(shù)據(jù)信息，包括溫度、濕度等天氣信息。對(duì)于傳感器不能獲取的信息，可能需要借助遙感衛(wèi)星。就云計(jì)算平臺(tái)的服務(wù)對(duì)象和建設(shè)地點(diǎn)而言，智慧園區(qū)云計(jì)算平臺(tái)屬于私有云的范疇。智慧園區(qū)云計(jì)算平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)見(jiàn)圖2。

由于服務(wù)范圍小，智慧園區(qū)云平臺(tái)采用將云控中心和計(jì)算資源整合成云數(shù)據(jù)中心的方案，按照云計(jì)算平臺(tái)的層次劃分原則，數(shù)據(jù)中心屬于基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)(Infrastructure as a Service，IaaS)層。為了保證智慧園區(qū)云計(jì)算平臺(tái)的安全性和私有性，在智慧園區(qū)云數(shù)據(jù)中心與公有云之間設(shè)立防火墻。當(dāng)私有云存儲(chǔ)容量和計(jì)算能力難以滿(mǎn)足需求時(shí)，云數(shù)據(jù)中心可以向公有云以租賃的形式獲取存儲(chǔ)和計(jì)算能力。在此過(guò)程中，訪問(wèn)控制和數(shù)據(jù)安全是需要關(guān)注的重點(diǎn)。平臺(tái)即服務(wù)(Platform as a Service，PaaS)層提供數(shù)據(jù)處理模型，數(shù)據(jù)處理模型位于云計(jì)算模型的中間層，有著承上啟下的作用。軟件即服務(wù)(Software as a Service，SaaS)層主要為智能園區(qū)各部門(mén)工作人員提供多種應(yīng)用服務(wù)。

1.3智慧園區(qū)云計(jì)算平臺(tái)關(guān)鍵技術(shù)

1.3.1 虛擬化技術(shù)

虛擬化技術(shù)屬于一個(gè)抽象出來(lái)的層次，其將底層的基礎(chǔ)設(shè)施與操作系統(tǒng)分離，在動(dòng)態(tài)分配計(jì)算和存儲(chǔ)資源的基礎(chǔ)上最大化共享物理設(shè)施。在虛擬化技術(shù)中，CPU、內(nèi)存、硬盤(pán)、網(wǎng)卡等硬件都被抽象為標(biāo)準(zhǔn)化組件，用戶(hù)可以根據(jù)需要安裝自己的操作系統(tǒng)及軟件，或者由虛擬化軟件默認(rèn)安裝一個(gè)操作系統(tǒng)，組件和操作系統(tǒng)等傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)運(yùn)行所必須的一切軟硬環(huán)境都被封裝在虛擬機(jī)文件中，方便復(fù)制、保存?？傮w來(lái)說(shuō)，虛擬化技術(shù)特點(diǎn)可以總結(jié)為：軟件實(shí)現(xiàn)、隔離運(yùn)行、封裝抽象、硬件獨(dú)立、廣泛兼容、標(biāo)準(zhǔn)接口。

1.3.2 虛擬機(jī)在線遷移技術(shù)

虛擬機(jī)在線遷移是指在虛擬機(jī)不掉電的情況下，將運(yùn)行中的虛擬機(jī)從一臺(tái)服務(wù)器轉(zhuǎn)移到另一臺(tái)服務(wù)器，該技術(shù)對(duì)于云計(jì)算平臺(tái)的有效運(yùn)行意義重大。

1)實(shí)現(xiàn)了負(fù)載均衡。當(dāng)一臺(tái)物理服務(wù)器負(fù)載過(guò)重時(shí)，可以通過(guò)遷移技術(shù)將該服務(wù)器的部分負(fù)載遷移到另一臺(tái)服務(wù)器當(dāng)中，實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡，優(yōu)化云平臺(tái)整體服務(wù)性能。

2)保證了平臺(tái)可靠性。當(dāng)某臺(tái)物理服務(wù)器發(fā)生異常時(shí)可以啟用備份虛擬機(jī)。另一方面，當(dāng)平臺(tái)需要維護(hù)部分服務(wù)器而又不中斷服務(wù)時(shí)，可以選擇將待維護(hù)服務(wù)器中的虛擬機(jī)遷移出去。

3)節(jié)能環(huán)保。將負(fù)載率低的服務(wù)器上的虛擬機(jī)遷移集中，實(shí)現(xiàn)部分服務(wù)器空閑，從而將這些服務(wù)器關(guān)機(jī)，節(jié)約電能。

1.3.3 數(shù)據(jù)處理模型

平臺(tái)即服務(wù)層要求對(duì)上和對(duì)下均能提供海量數(shù)據(jù)的處理能力。MapReduce是谷歌公司采用的并行處理模型，在谷歌的文件系統(tǒng)上運(yùn)行。分布GREP、分布排序、Web連接圖反轉(zhuǎn)、每臺(tái)機(jī)器的詞矢量、Web訪問(wèn)日志分析、反向索引構(gòu)建、文檔聚類(lèi)、機(jī)器學(xué)習(xí)、基于統(tǒng)計(jì)的機(jī)器翻譯等谷歌應(yīng)用程序都采用了MapReduce這一處理模型。開(kāi)源分布式系統(tǒng)Hadoop也采用了MapReduce做為其計(jì)算框架。MapReduce處理數(shù)據(jù)的過(guò)程可以分為Map階段和Reduce階段。一個(gè)完整的MapReduce作業(yè)的過(guò)程為：Map階段載入數(shù)據(jù)，并行處理后將處理結(jié)果以鍵值對(duì)的形式保存在本地節(jié)點(diǎn);Reduce階段讀取Map階段產(chǎn)生的中間結(jié)果，按用戶(hù)預(yù)先設(shè)定的條件合并輸出結(jié)果。對(duì)于整個(gè)處理過(guò)程中的預(yù)處理、容錯(cuò)方式、負(fù)載均衡等問(wèn)題，MapReduce都提供了預(yù)置的解決方案，用戶(hù)要做的就是根據(jù)自己的需要重載Map方法和Reduce方法。在處理能力遇到瓶頸時(shí)，可以采用增加計(jì)算節(jié)點(diǎn)的方式提升處理速度。

2智慧園區(qū)云平臺(tái)應(yīng)用展望及挑戰(zhàn)

2.1智慧園區(qū)云平臺(tái)應(yīng)用展望

國(guó)網(wǎng)客服中心南北園區(qū)是國(guó)家電網(wǎng)公司“三個(gè)中心”的重要組成部分。云計(jì)算平臺(tái)在國(guó)網(wǎng)客服中心南北園區(qū)中的可能應(yīng)用包括以下方面。

2.1.1 數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)

考慮到系統(tǒng)中光伏發(fā)電以及冷、熱、電、熱水等多種負(fù)荷的不確定性，在制定優(yōu)化調(diào)度策略前需要對(duì)相應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行合理預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)過(guò)程通?？梢愿爬闅v史數(shù)據(jù)分析、建模和確定預(yù)測(cè)結(jié)果3個(gè)部分。預(yù)測(cè)時(shí)首先要重視原始數(shù)據(jù)的收集與分析，特別是剔除其中的異常數(shù)據(jù)或偽數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是由歷史上的突發(fā)事件或某些特殊原因?qū)y(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)帶來(lái)重大影響而產(chǎn)生的。異常數(shù)據(jù)的存在會(huì)給正常的建模產(chǎn)生較大的干擾，從而影響預(yù)測(cè)體系的預(yù)測(cè)精度，因此必須采取措施排除異常數(shù)據(jù)帶來(lái)的不良影響，主要的方法有修正法、樣本剔除、解析分析法、相關(guān)法等。

歷史數(shù)據(jù)分析是指對(duì)海量歷史數(shù)據(jù)按照一定的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算和評(píng)價(jià)。特別地，對(duì)于時(shí)間序列數(shù)據(jù)，通常會(huì)從慣性、周期性、隨機(jī)性等方面進(jìn)行考察。通過(guò)自相關(guān)性分析，可以得知這幾種典型特性的大致情況。通過(guò)與假設(shè)相關(guān)的指標(biāo)進(jìn)行互相關(guān)性分析，能夠驗(yàn)證2個(gè)指標(biāo)是否互相影響。面對(duì)海量的歷史數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的基于內(nèi)存的算法很難滿(mǎn)足分析需求，而MapReduce在處理海量數(shù)據(jù)方面優(yōu)勢(shì)明顯，尤其是異常數(shù)據(jù)的排除，同時(shí)，通過(guò)基于MapReduce編程框架設(shè)計(jì)出的預(yù)測(cè)模型能夠大幅度提高預(yù)測(cè)的效率。

2.1.2 決策支持

智能園區(qū)的決策支持模型涉及能耗統(tǒng)計(jì)、故障管理、成本控制、安全布放等方面。以智慧園區(qū)分類(lèi)別設(shè)備的電能消耗情況決策分析為例，對(duì)于異常耗能的設(shè)備群體不能按常規(guī)的統(tǒng)計(jì)與查詢(xún)來(lái)解決，正常工作日上班時(shí)間的能量消耗相對(duì)比較正常，是有效的消耗;工作日下班時(shí)間及周末時(shí)間的耗能相對(duì)應(yīng)較低，不應(yīng)出現(xiàn)異常高能耗的情況，但有可能在異常使用狀態(tài)下，如下班或周末不關(guān)閉電源、用電設(shè)備以及異常用電(電磁爐等高能耗用電設(shè)備)等情況，這種消耗大部分是無(wú)效的。因此可以采用基于云平臺(tái)的聚類(lèi)分析方法進(jìn)行多方面的聚

類(lèi)分析，這樣基于綜合特征的能耗細(xì)分比單個(gè)特征的細(xì)分更有意義。因此考慮多方面特征進(jìn)行聚類(lèi)，這樣基于綜合特征的能耗細(xì)分比單個(gè)特征的細(xì)分更有意義。

2.1.3 辦公娛樂(lè)

利用云平臺(tái)虛擬化技術(shù)、云存儲(chǔ)技術(shù)等為園區(qū)工作人員提供基于云平臺(tái)的在線辦公及海量的的影音娛樂(lè)服務(wù)，并提供多種終端接入接口，例如電腦、平板、智能手機(jī)等。同時(shí)接入接口應(yīng)提供不同操作系統(tǒng)的版本，例如基于Windows與基于Mac的接入接口。這樣做的優(yōu)勢(shì)在于提高了資源的利用率，并降低了對(duì)帶寬的要求。以在線影音為例，多人同時(shí)上網(wǎng)在線觀看高清電影對(duì)園區(qū)平臺(tái)的接入帶寬是極大的挑戰(zhàn)，而基于云平臺(tái)的解決方案是將熱門(mén)電影緩存在云平臺(tái)存儲(chǔ)空間上，當(dāng)用戶(hù)需要觀看影片時(shí)，首先檢索云平臺(tái)的影音庫(kù)，從而實(shí)現(xiàn)不訪問(wèn)公網(wǎng)的情況下觀看影片，這是以空間換帶寬的典型應(yīng)用。

2.2智慧園區(qū)云平臺(tái)面臨的挑戰(zhàn)

2.2.1 安全問(wèn)題

安全問(wèn)題是云計(jì)算的首要問(wèn)題，包括虛擬機(jī)之間的有效隔離、訪問(wèn)控制等方面。一旦云數(shù)據(jù)中心遭到攻擊，將會(huì)對(duì)整個(gè)園區(qū)的數(shù)據(jù)安全造成巨大破壞。另外，除了來(lái)自園區(qū)外部的攻擊，安全問(wèn)題也有可能出現(xiàn)在內(nèi)部，如違規(guī)操作、蓄意泄密等，如何保證系統(tǒng)內(nèi)部安全也是安全問(wèn)題需要關(guān)注的重點(diǎn)之一。

2.2.2 可靠性問(wèn)題

盡管虛擬機(jī)在線遷移、在線備份等技術(shù)使云平臺(tái)本身具有很強(qiáng)的可靠性，但還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。云平臺(tái)上的數(shù)據(jù)高度集中，因此有必要繼續(xù)研究加強(qiáng)云平臺(tái)可靠性的方案。

3結(jié)語(yǔ)

本文在討論了云計(jì)算平臺(tái)總體架構(gòu)的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了面向智慧園區(qū)的云計(jì)算平臺(tái)，在安全優(yōu)先的前提下將平臺(tái)設(shè)計(jì)成私有云，與互聯(lián)網(wǎng)上的公有云之間訪問(wèn)受控，同時(shí)分析了涉及的部分關(guān)鍵技術(shù)，討論了在南北園區(qū)可能涉及的應(yīng)用場(chǎng)景，最后分析了智慧園區(qū)云平臺(tái)面臨的挑戰(zhàn)，對(duì)智能園區(qū)云計(jì)算算平臺(tái)的建設(shè)及研究有重要的參考意義。