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面向石油勘探研究的遠程三維可視化技術研究及應用

2014-04-29 21:57:15黃華曄于會松傅文君龍燕
中國管理信息化 2014年17期
關鍵詞:云計算可視化

黃華曄 于會松 傅文君 龍燕

[摘 要] 云計算技術作為新興的信息技術,非常符合石油勘探研究大協同的需求,而在面向石油勘探研究的云計算平臺建設過程中,遠程三維可視化技術的應用至關重要。根據石油勘探研究的實際技術要求,經過長期的研究和測試,對比多款主流遠程三維可視化技術,最終選擇以XenApp和DCV兩種技術為核心構建勘探研究云計算平臺,為勘探研究提供專業軟件的遠程可視化服務,建立了遠程協同工作的新模式,滿足了在不同地點開展勘探研究的需求,提高了工作效率和成果質量。

[關鍵詞] 石油勘探;協同;云計算;平臺;遠程;三維;可視化

doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2014 . 17. 025

[中圖分類號] TP315 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194(2014)17- 0041- 03

1 前 言

新疆油田作為中國西部第一個千萬噸級大油田,經歷了50多年的勘探開發,地表地理環境和地下地質條件越來越復雜,勘探開發的難度越來越大,因此必須大力推進信息技術的應用,以信息化、智能化來提升油氣勘探開發的水平和效益。

在此形勢下,新疆油田公司勘探開發研究院于2005年建成了勘探協同環境,利用“網絡存儲+服務器+胖客戶端”的解釋軟件運行模式,實現了多學科、多專業的協同工作,極大地提高了勘探科研人員的工作效率。然而隨著技術的進步和勘探研究大協同需求的出現,利用云計算技術對原有協同環境進行升級已經迫在眉睫。其中,石油勘探研究中所使用的主流專業軟件(如OpenWorks、Geoeast等),都在向著體解釋的方向發展,三維顯示處于越來越重要的位置,如何實現遠程三維可視化,將是協同環境升級為云計算平臺至關重要的一步。

2 技術要求

在云計算平臺的建設規劃中,為了滿足大協同的需求,將所有計算、存儲和網絡資源統一整合到數據中心,利用數據中心的資源開展勘探研究工作,通過網絡把結果傳輸到客戶端,科研人員直接面對的客戶端將不再承擔計算任務。而將后端的硬件資源與前端的客戶端有效連接起來的正是云計算平臺。云計算平臺在整個系統中所處的位置如圖1所示。

而在云計算平臺的眾多功能中,遠程圖形可視化是硬件設備與用戶溝通的橋梁,是與用戶體驗直接相關的部分,其功能的完善與否將直接影響科研人員對云計算平臺的評價,是極其重要的部分。其中二維圖形的遠程可視化技術已經非常成熟,諸如Xmanager之類的遠程桌面軟件已經得到了廣泛應用。而三維圖形的遠程可視化技術也在近年來取得突破。遠程三維可視化技術可以將應用軟件服務器渲染好的圖像(包括二維和三維)經過壓縮后,通過網絡發送給客戶端,客戶端只需將圖像解壓后顯示。但是要將遠程三維可視化技術應用到勘探云計算平臺中,就必須滿足油田勘探研究的需求:

首先,科研人員在使用油田勘探研究專業軟件時,對顯示的色彩和形狀的準確度和清晰度要求非常高,這就要求遠程三維可視化技術需要能夠提供無失真的高清晰度畫面。

其次,由于客戶端通常位于科研人員的辦公室,甚至有可能位于公網上,在圖像傳輸時不能占用太大的網絡帶寬,因此要求遠程三維可視化技術在保證圖形不失真的前提下有優秀的圖形壓縮率,保證科研人員在低帶寬網絡中也能流暢使用。

再次,由于油田勘探研究專業軟件種類較多,而且橫跨Windows平臺和Linux平臺,需要遠程三維可視化技術有足夠出色的兼容性,保證勘探研究中所使用的專業軟件都能通過其發布。

最后,原有協同環境已經實現了科研數據的共享,在此基礎上,為了進一步加強不同地區科研人員之間的交流和協作,需要實現遠程協同工作,即多名用戶能同時登錄到同一畫面,其中任何一名用戶的操作對其他用戶均可見。

3 遠程三維可視化技術在油田勘探研究中應用的實踐

3.1 實踐準備

目前主流的遠程三維可視化技術有Citrix公司的XenApp,NICE公司的DCV,Halliburton公司的vSite-3D,HP公司的RGS和Schlumberger公司的LiveQuest。只有對這些技術進行充分的研究和測試,深入了解其功能和性能,才能篩選出適合石油勘探研究的遠程三維可視化技術。

經過長時間的研究和測試,根據研究和測試的結果,經過綜合考慮,勘探云計算平臺決定使用XenApp來承擔Windows平臺軟件的遠程三維可視化工作,而由DCV來承擔Linux平臺軟件的遠程三維可視化工作。兩者能夠實現的功能如表1所示。

可以看到,在值得關心的技術指標上,這兩種技術都能滿足要求:

(1)能準確地顯示三維圖形的顏色和形狀。

(2)在帶寬占用方面,公司內部的千兆網都能較輕松地承擔傳輸任務,而在公網上,可以通過調低畫面質量來實現流暢運行(兩種技術均采用差分算法,調低畫面質量只對運動畫面有影響,靜止畫面質量不變)。

(3)在兼容性方面,XenApp不支持Linux平臺軟件,DCV雖然支持兩種平臺,但Windows服務器必須架設在KVM虛擬機上,不僅性能損失較大,而且硬件資源部署的靈活度也較低。使用XenApp發布Windows平臺軟件,使用DCV發布Linux平臺軟件可以發揮它們各自的優勢,同時互相彌補各自的不足。

(4)在協作模式上,XenApp只支持管理員與客戶端的協作模式,不過Windows平臺的遠程協作方式很多,可以一定程度地彌補這一不足。而DCV支持各種協作模式。

(5)在定制研發方面,兩者都能提供定制研發服務。

(6)顯卡復用是指一塊顯卡能支持多用戶同時使用需三維渲染的軟件,這項功能能夠提高硬件資源的利用率和部署的靈活度。兩者都支持此項功能。

(7)在服務方式方面,XenApp提供的是SaaS服務,DCV提供的是PaaS服務。相比之下,SaaS服務在系統安全性、使用便利性和用戶接受度上較PaaS服務更有優勢。不過值得注意的是,科研人員在使用Linux平臺的專業軟件時經常需要打開Terminal來組織數據,此時PaaS服務反而具有一定的便利性。

3.2 實際部署

在實際部署中,由于XenApp已經集成了一整套云計算系統,能夠實現云計算系統所需的全部功能,而DCV則僅有遠程三維可視化功能,其他功能均需要自主研發組件來實現,其中包括用戶管理系統、性能監控系統、負載均衡系統和用戶訪問門戶。在研發這些組件時,考慮到研究人員使用的便利性,將XenApp和DCV兩者整合為一個整體,這其中涉及跨平臺的用戶管理和同步、跨平臺的軟件授權管理、負載均衡算法的設計、軟件單點登錄的實現等一系列問題。在攻克了這些問題后,勘探云平臺得以成功發布,其門戶界面如圖2所示。

可以看到Windows平臺的Discovery、GeoMap與Linux平臺的OpenWorks等軟件在統一的門戶向用戶發布。用戶點擊軟件圖標后,會根據其所屬平臺自動使用XenApp或DCV來向用戶提供遠程可視化服務,為云計算平臺的建設奠定了基礎。目前該平臺已經成功上線運行,效果良好。用戶通過遠程三維可視化技術使用勘探研究專業軟件如圖3所示。

3.3 實踐中的一些問題

在現階段,石油勘探研究用的專業軟件并不是所有模塊都需要三維顯示,這部分工作并不需要顯卡參與。那么最經濟的做法應該是將軟件在無顯卡的服務器群和有顯卡的服務器群各安裝一份,并分別作為二維應用和三維應用發布,用戶根據自己當前工作的需求在其中進行選擇。但在實際測試時,用戶無論其實際需求如何,大部分情況下都傾向于選擇三維應用,造成三維應用服務器繁忙而二維應用服務器空閑的現象,并不符合提高硬件資源利用率的初衷。另外給用戶額外的選項也會增加用戶的困擾,使整個云計算平臺的接受度降低。新疆油田勘探公司云計算平臺為了提供更好的用戶體驗,將應用全部部署于有顯卡的服務器群,但這就對負載均衡提出了更高的要求。

理想狀況是,能將CPU計算資源與顯卡計算資源隔離開,形成各自的資源池,當軟件僅使用二維顯示時,由CPU資源池獨立完成用戶請求;而當軟件需要三維顯示時,會調用OpenGL庫,此時將這部分請求轉移到顯卡資源池,兩個資源池合作為用戶提供完整的圖像。這與DCV的工作原理是相似的,其工作原理如圖4所示。

DCV就是將圖形中的二維和三維部分分離,分別交給CPU和顯卡處理,然后在客戶端將兩者融合顯示,而且DCV也提出了遠程渲染服務器的概念,圖形中的三維部分將通過“網絡”傳輸給遠程渲染服務器處理,可以說是云計算的理想架構。但是在實際的DCV產品中,這里的“網絡”只能是KVM虛擬機及其宿主機之間的虛擬網絡,不同的物理服務器之間是無法進行這樣的協作的。而且目前顯卡普遍使用的PCI-e 3.0接口的雙向帶寬高達32GB/s,現有服務器支持的網絡無法承載如此高速的數據傳輸,這種架構必然將造成性能下降。

3.4 展望

隨著技術的進步,特別是網絡技術的快速發展,400G以太網技術的出現將使CPU資源池和顯卡資源池的分離成為可能。當網絡技術和遠程三維可視化技術都支持這樣的分離時,勘探云計算平臺的架構應盡可能地向這一方向轉變。

同時服務器虛擬化技術也在不斷發展,逐漸有虛擬機軟件支持顯卡,而底層硬件虛擬化的好處是顯而易見的,雖然現在勘探云計算平臺底層硬件均未使用虛擬機,但從維護工作量和故障轉移等方面考慮,當支持顯卡的服務器虛擬化技術[1]成熟后,應將其與遠程三維可視化技術結合,更好地為研究人員提供服務。而且Nvidia的VGX顯卡虛擬化技術的出現也預示著顯卡虛擬化時代的到來,雖然石油勘探專業軟件更期望多塊顯卡的整合而非目前的將一塊顯卡拆分,但是顯卡虛擬化技術也為遠程三維可視化技術提供了新的可能。

4 結束語

隨著信息技術的進步和勘探研究大協同需求的出現,云計算技術已經成為油田信息化智能化進一步發展的不二之選,而遠程三維可視化技術在其中扮演著至關重要的角色。在建設勘探云計算平臺的過程中,以大量的研究和測試工作為基礎,在現有的主流遠程三維可視化技術中選擇了XenApp技術和DCV技術作為云計算平臺的核心,收到了良好的效果。但技術進步的腳步不會停歇,遠程三維可視化技術將與網絡技術、虛擬化技術進一步結合[2],使勘探云計算平臺不斷完善和發展。

主要參考文獻

[1][美]Nelson Ruest,Danielle Ruest.虛擬化技術指南[M].陳奮,譯.北京:機械工業出版社,2011:110.

[2] 張為民.云計算深刻改變未來[M].北京:科學出版社,2009:73.

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