基于Docker的列車故障診斷系統研究

劉琦

摘? 要：隨著工業互聯網技術的不斷發展，列車故障診斷系統也逐步變得系統化、復雜化。為了解決傳統故障診斷系統模型更新難、系統響應頻度大等問題，有效提升系統的性能，本文提出一種基于Docker容器技術的軟件系統部署架構。通過分析容器技術的優勢，設計新型分布式故障診斷架構模型，并通過實際項目驗證了架構的可行性。整體采用Docker容器技術實現傳統系統架構的重構優化，提供更加模塊化、耦合性高的解決方案，從而實現故障診斷系統的統一管理。

關鍵詞：Docker? 故障診斷系統? 容器化? 列車

中圖分類號：TP277? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1674-098X（2020）09（a）-0053-03

Abstract：With the continuous development of industrial Internet technology， the train fault diagnosis system has gradually become systematic and complicated. In order to solve the problems of traditional fault diagnosis system， such as the difficult model updating and large system response frequency， and effectively improve the performance of the system， a software system deployment architecture based on docker container technology is proposed. This paper analyzes the advantages of container technology， designs a new distributed fault diagnosis architecture model， and verifies the feasibility of this architecture with the development of practical projects. The whole system adopts docker container technology to realize the reconstruction and optimization of traditional system architecture， and provides a more modular and highly coupled solution， so as to realize the unified management of fault diagnosis system.

Key Words： Docker; Fault diagnosis system; Containerization;Train

隨著列車運營規模的不斷擴充與現代化系統應用技術的快速發展，故障診斷系統也由簡易信號燈提示逐步向大型網頁系統轉變。傳統故障診斷系統一般采用整體部署方式實現，對后期系統擴展及服務器整體維護而言增加了許多難度。

Docker容器化技術發展進一步打破了傳統的計算與應用資源的物理界限[1]，以集裝箱式應用部署有效實現資源獨立與隔離，信息資源的網絡空間動態遷移對持續集成系統的開發應用與維護都提供了更多的便捷。

本文將從Docker特性介紹起，進而應用Docker分布式容器技術搭建故障診斷系統，根據信息化系統、數據資源整理、算法應用的不同功能實現系統的容器化構造，有效解決傳統故障診斷系統存在的開發與分布緊密結合、軟件部署安裝配置繁雜的缺陷。

1? Docker技術分析

1.1 Docker管理優勢

Docker作為一種標準化單元的新興虛擬化應用，在系統的開發、裝運和部署方面相較于傳統方式均具有明顯優勢，主要體現如下。

（1）便捷式更新迭代。

傳統的系統環境嚴重依賴于物理機器資源，其中某個模塊變更可能直接對整個系統的迭代應用造成影響。Docker以鏡像方式實現系統的模塊化集成，使得整個系統的構建部署效率得以有效提升[2]，從而進一步增強了DevOps持續集成交付能力[3]。

（2）優化資源與時間。

相較于傳統虛擬機技術而言，Docker無需完整操作系統運行所需額外開銷，其容器應用直接運行于宿主內核，因此內存損耗、系統響應時效等均優于傳統虛擬機技術，具備更高的項目應用優勢[4]。

1.2 Docker在系統中的設計優勢

（1）高效遷移擴展。

系統架構和應用開發應充分考慮今后橫向與縱向的平滑擴張能力，以實現不間斷升級與應用拓展。Docker以鏡像方式在確保執行環境一致性的情況下有效實現了系統的復用、遷移與進一步擴展，采用分層存儲技術則使得系統維護與更新便捷簡單，進而提升整體系統的維護擴展能力。

（2）高可維護升級。

系統架構采用模塊封裝形式構建細粒度、松耦合架構，以良好的組織與管理實現系統的正常運轉和高效實用，借助便捷式Docker監控應用、完善的系統記錄輔助對系統的檢測修改及故障恢復等操作做進一步優化。

2? 系統應用架構設計

2.1 業務架構

列車故障診斷系統的業務架構設計如圖1所示，根據承擔業務的不同屬性以及Docker模塊化管理設計理念考量，將系統劃分為數據監控平臺、故障診斷云計算中心、信息化服務平臺三個部分。

（1）數據監控平臺主要負責接收并處理列車車載終端狀態報文及列車運營傳感數據，實現與故障診斷云計算中心、信息化服務平臺的源數據交互及運維計劃任務分發工作。

（2）故障診斷云計算中心重點負責列車狀態智能診斷模型的計算、維護、更迭等工作，并保障模型運算結果的實時信息傳遞功能。

（3）信息化服務平臺則側重于對外接口數據與可視化應用的管理操作，搭建故障診斷系統的對外人機交互窗口。

2.2 功能架構

列車故障診斷系統的功能架構設計如圖2所示，整體采用四層架構分區實現“高內聚、低耦合”，包含接入層、數據層、邏輯層、應用層。

（1）接入層主要實現各個外部數據和業務的接入功能，包括車載終端的數據上傳、列車作業調度計劃、外部系統日志流的引入、外部平臺的數據調用管理。

（2）數據層為算法層和應用層提供一個高可靠的雙向數據通道，以實現實時數據和歷史數據的轉儲查詢功能應用。

（3）邏輯層主要通過數據建模、智能推理、語義解析等方法與技術實現操作對象的累計損傷分析、健康狀態評估、故障診斷推理等功能。

（4）應用層采用Web形式為用戶提供數據展示和調度交互信息，從而起到輔助決策的作用。

3? 系統集群構建與部署

故障診斷系統以云計算架構方式建設平臺（見圖3），實現IaaS、PaaS、SaaS三層構建，實現硬件資源的虛擬池化、服務平臺彈性建設、應用系統軟件的高效管理[5]。

在此基礎上，PasS層應用Docker技術構建應用持續交付和彈性運行平臺，提供基礎架構調度管理、多用戶及安全管理、業務應用編排管理、日常運維開發管理、安全管理、業務迭代管理等能力，推動系統業務應用敏捷交付和持續創新。

（1）數據監控平臺包含3個Docker集群：根據設備傳輸類型匹配不同系統實例化的傳感數據采集Docker集群、實現與信息化服務平臺和云計算中心數據互傳的數據接口集群、數據存儲轉化Docker集群。

（2）信息化服務平臺由第三方系統數據集成Docker集群、人機交互模塊化子系統Docker集群兩部分構成，用以實現故障診斷系統的遠程在線監控與運營維護管理。

（3）故障診斷云計算中心根據故障數據建模類型的不同搭建相應的預警、診斷、預測、維護4個Docker集群，實現核心數據分析建模全周期過程。

系統在整合所有集群功能性能需求的基礎上實現各自鏡像制作、容器實例化及系統部署聯調操作，以構建完整有序的故障診斷系統。

4? 結語

本文提出了一種基于Docker容器化管理的列車故障診斷系統方案。整體以系統業務與功能為劃分依據，借助Docker容器搭建相應的微服務模塊，有效保障系統的應用配置最大優化與高可擴展，為后續系統長遠應用提供支撐。

參考文獻

[1] 任蘭芳，莊小君，付俊.Docker容器安全防護技術研究[J].電信工程技術與標準化，2020，33（3）：73-78.

[2] 趙冠臣，王冬妮，劉至洋，等.淺談Docker容器技術[J].有線電視技術，2019，26（9）：85-88.

[3] 丁之彥.基于彈性分布式容器云架構的敏捷開發運維體系[J].價值工程，2019，38（34）：172-173.

[4] 白嘉萌，寇英帥，劉澤藝，等.云計算平臺基于角色的權限管理系統設計與實現[J].信息網絡安全，2020（1）：75-82.

[5] 李植，陳莉君.一種適于Docker容器資源控制的分類預測方法[J].計算機與數字工程，2019，47（12）：3063-3068.

[6] 王瑜琳，陳興劼，牟剛，等.軌道列車故障診斷系統設計與開發[J].科技視界，2020（17）：150-152.