云計算在物流信息化革新中的應用

韓 君

（浙江國際海運職業技術學院，浙江 舟山 316021）

1 引言

物流信息化是現代物流的核心，物流企業運用計算機技術、互聯網技術、多媒體與通信技術等對貨物信息進行采集、存儲、分析，以跟蹤監控物流活動，增強物流企業對物流運作的精細化管控能力，提升物流運作效率。我國現代物流正處于蓬勃發展期，物流企業信息化程度逐步普及，而與此同時物流信息爆炸式地呈現在各企業面前，同時供應鏈企業間信息共享并不順暢，通過自動化識別技術構建一個全球物聯網絡，供應鏈間信息共享得到了一定程度的提升，但受限于網絡根服務器提供商，信息共享得不到充分發揮。隨著互聯網技術的發展，云計算動態資源分配，強大的計算能力將成為供應鏈信息共享的一個新思路。

2 EPCglobal網絡

EPC global 網絡是一個共享網絡平臺，可以實現自動即時識別，該網絡基于自動識別技術，包含了電子標簽（EPC 標簽）、信息服務（EPC IS）、中間件與對象名稱解析（ONS）等。

2.1 自動識別技術與信息共享

自動識別技術主要指RFID（Radio Frequency Identification，射頻識別技術），包含標簽與閱讀器兩部分。隨著技術的不斷升級，讀碼器效率的大幅提升，該項技術在物流領域已逐步成熟，為供應鏈物流管理提供了強大的抓手。基于自動識別技術構建的全球EPC 網絡促進了供應鏈信息共享，讓供應鏈的各個環節都從中受益。貼有RFID 標簽的貨物可以記錄大量的電子信息，通過閱讀器可以讀取標簽中的信息，傳遞到服務器端，為供應鏈其他成員所共享。

2.2 目前基于EPCglobal網絡的供應鏈信息共享存在的問題

EPC 編碼包含了四段數據（具體見表1），標頭表示版本號，廠商識別代碼是電子標簽記錄的貨物生產廠商信息（如農夫山泉），對象分類代碼具體記錄了產品精確類型（如380ml 農夫山泉），序列號是唯一標識碼，具體標明哪一瓶。

表1 EPC 編碼示例

ONS 可以解析EPC 標簽所指向的EPCIS 服務器，獲取具體的商品信息。ONS 解析標簽域名最終需要從根ONS 服務器獲取信息，這將帶來以下幾方面問題：

（1）目前根ONS 基本由美國壟斷運行，采用ONS 解析機制受制于外部環境，安全性得不到保障。

（2）ONS 通過讀取根ONS 的廠商識別碼及產品類型（對象分類代碼）來獲得EPCIS 服務器URI（資源虛擬地址），無法鎖定具體產品（不能夠根據序列號去訪問供應鏈所有成員該產品EPCIS 服務器），無法共享供應鏈中其他成員的EPCIS 記錄的產品動態信息（位置、物品狀態、市場價格等）。

（3）ONS 解析機制基于DNS，供應鏈中EPC 碼高出IPV4空間多個數量級，查詢響應速度將受制于根ONS 服務器，信息服務延時對于分布于不同區域但實時性要求高的業務有較大影響。

3 云計算思路的引入

云計算是一種分布式的計算技術，為大數據計算提供了強大的計算能力。云計算的關鍵在于運用虛擬化技術提供動態資源池，合理地運用分布于不同區域的服務器群來解決大型計算問題，目標是降低運行成本，實現規模經濟效益。具體有以下兩項特點：

（1）服務伸縮性好。服務的資源配置與客戶需求一致，在虛擬化技術支持下，資源統一管理，隨著客戶業務負載的變化動態調整資源分布，以防止服務器負載不均或者冗余太大造成資源浪費，導致服務質量不高。

（2）泛在接入。客戶可以通過PC、移動設備、筆記本等各類終端通過互聯網使用云服務，按需定制云服務資源，并支付費用。

4 基于云計算的信息共享服務解決方案

4.1 基于云計算的供應鏈信息共享服務架構

云計算的要點是動態虛擬資源池配置，按需、可擴展地為用戶提供計算服務。EPC 網絡中ONS 解析機制由于根服務器的瓶頸限制，造成延時、共享困難等問題，將云計算思想引入其中，主要思路是構建一個公共云服務平臺，將各地EPCIS 服務有條件地復制到云平臺，由云平臺統一為供應鏈各成員提供信息服務。基于云計算的信息共享服務架構如圖1 所示。

圖1 基于云計算的供應鏈信息共享服務架構

從圖1 中可以看出基于云計算的信息共享平臺主要由三大組件構成：用于存儲各地信息服務器上傳的各供應鏈節點企業貨物信息的云服務平臺；各信息上傳的分布式復制機制；節點企業客戶端向平臺訪問所經由的索引中心—發現服務中心。

云服務平臺：該平臺存儲來自本地EPCIS 所獲取的各類關于商品的事件信息，為供應鏈各成員提供統一的信息服務。統一平臺由各區域EPCIS 構建而成，供應鏈各成員租用該平臺資源按需獲得服務。因為平臺是根據云計算思路構建，可以實現動態資源分配，避免資源浪費，可以降低整體的EPC 網絡運營成本。

分布機制：是形成云平臺的關鍵。各本地EPCIS 服務器是有條件地將各自信息復制到云平臺的各區域子平臺，復制目標區域子平臺是離該資源訪問者最近的區域EPCIS 服務器，而不是將信息復制到所有的區域服務器。那么如何科學地將信息上傳到合適的服務器，以備客戶端訪問，這是一個復雜的計算過程，本文采用數學模型來完成該項任務，具體見下一節內容。

發現服務中心：ONS 解析機制不支持供應鏈具體產品全局信息搜索，本文基于云計算的共享平臺通過發現服務建立全局的搜索索引支持序列信息查詢。由云平臺構建本地EPCIS及區域索引，推送至發現服務中心，當用戶發起查詢時，可以通過輕量級的索引來獲取服務地址，既可以降低資源占用，又可以提升訪問速度。

4.2 基于馬爾可夫模型的信息分布機制

供應鏈中貨物的地址變動遵循一定規律，當對貨物做位置變動進行一定的觀測后，可以根據觀測到的歷史數據與當前貨物位置信息預測下一個地點，就可以將本地的EPCIS 獲得的貨物動態信息復制到最合適的區域EPCIS 中去。

假設：在某一時刻貨物在供應鏈中的地點只與前一時刻所處的位置有關；在某一時刻自動識別裝置所觀測到的貨物信息只與貨物所在的地點有關，與其他時刻所獲得的信息無關；貨物總能夠在供應鏈上某個位置被觀測到。

地點描述。假設供應鏈中貨物有n 個貨物中轉地點，用集合D={d1,d2,…,dn}表示，令Dt 表示t 時刻的地點位置集合，D0：t表示0 至t 時段的地點序列。

客戶端觀測描述。在地點集合D 的各個地點均安置自動識別設備抓取貨物狀態信息，觀測到的狀態集合記為Z={z1,z2,…,zn}，值0 和1 分別表示讀取和未讀取，令Zt 表示t 時刻觀測值集合，Z0：t 表示0 至t 時段觀測到的貨物狀態序列。

貨物地點轉移概率。Tij=p(dj|di)表示貨物由地點di轉到dj的概率，轉移概率矩陣為：

貨物狀態觀測數值序列概率。Hi表示貨物在地點di時各地點安置的自動識別裝置觀測到該貨物的概率矩陣，具體可以由式（2）表示：

對于下一時刻貨物的地點預測指時間1 至t 貨物狀態值觀測序列以及目前貨物所處的地點已知，即Z1：t與Di已知，求解貨物下一地點的概率分布，用P(Dt+1=di|Zi：t)表示，則：

根據假設及貝葉斯法可以得到：

則綜合式（1）—式（4）可得：

因此，運用馬爾可夫模型可以獲知貨物下一地點的概率分布矩陣為地點轉移概率矩陣與觀測值矩陣及上一時刻概率分布矩陣的乘積。本地EPCIS 可以將獲取的實時貨物信息復制到概率分布矩陣中概率值最大的區域EPCIS 服務器上，客戶端訪問時可以更快速查詢到貨物最新信息，得到接近實時的體驗。

4.3 供應鏈信息服務過程

以下用一個實例來說明基于云計算的信息服務過程，本處討論客戶端發起查詢的情形。設定某貨物的EPC 碼為8282436.108811.2，在國家A 發貨，下一站是國家B，當某一企業的前端RFID 應用程序訪問該貨物信息時，具體信息服務流程如下：

圖2 供應鏈信息服務過程

（1）在企業客戶端要查詢貨物各類狀態信息時，首先需要本地EPCIS 將獲取得到的信息如地址信息發布到云端。本地EPCIS 將貨物位置信息國家A，根據馬爾可夫模型的分布機制復制到云端最適合的區域EPCIS 中，即國家B。

（2）云平臺將信息索引發布到發現服務中心，建立索引的方式有助于輕量級的實現快速信息查找。

（3）企業客戶端需要查詢具體貨物狀態信息，發出查詢請求，如EPC=“8282436.108811.2”，地址=“國家B”。

（4）發現服務中心收到企業客戶端發送的請求后，根據索引將具體云端存儲貨物狀態信息的區域EPCIS 地址信息返回。

（5）企業客戶端根據具體地址發起查詢請求，云端對應的區域EPCIS 將相應的信息返回給客戶端。

5 基于云計算的信息共享服務優勢

傳統EPC global 網絡固定式的信息服務機制阻礙了供應鏈間信息完全實時共享，對于節點企業的貨物狀態信息支持度不夠，本文提出的云計算下的共享模式具備了以下幾方面優勢：

5.1 資源利用充分，成本較低

云計算動態資源分配的優點是將分散在各地的EPC 信息服務器有序地組織起來，運用數學模型構建分布式機制，有條件地將各地EPC 信息服務器貨物實時信息復制到區域服務器中，構造了一個云端，對于客戶端的訪問集中于云端處理，而不需要頻繁直接訪問本地服務器，充分利用資源，降低成本。同時，各地服務器的貨物實時信息充分共享給全供應鏈節點企業，信息共享更加充分，而不是EPC global 網絡局限于生產廠商的根服務器。

5.2 接近實時的信息訪問響應，體驗度高

EPC global 網絡具有一定的延時，體驗度不高，而本文的信息服務架構根據算法實現的分布機制，使得訪問具體貨物信息服務器距離縮短，并且構建了地址索引，查找速度更快，達到接近實時的貨物信息訪問。

5.3 網絡健壯程度高

EPC global 網絡受限于根服務器的穩定性，其ONS 解析機制會因負載過重而導致服務器宕機情況，影響信息訪問，而本文提出的信息共享服務平臺框架基于云計算基礎，具有海量數據處理，強大的計算能力，大數據交由云端處理，避免宕機風險，同時云計算的容錯能力大大增強了應對單點失效導致服務終止的風險防范能力。

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