云計算技術在大規模基準站網中的應用

陳雄川，程傳錄，蔣光偉，馬新瑩，李 康，孫洋洋

云計算技術在大規模基準站網中的應用

陳雄川，程傳錄，蔣光偉，馬新瑩，李 康，孫洋洋

（自然資源部大地測量數據處理中心，西安 710054）

針對常規個人計算機（PC）存貯與計算效率低，無法滿足大規模全球衛星導航系統（GNSS）基準站網高效數據計算要求的問題，提出利用云計算技術實現高效的計算：采用云計算技術搭建計算平臺，安裝GAMIT/GLOBK軟件系統進行大規模GNSS基準站網數據處理，并與PC機解算進行對比分析。結果表明：云計算平臺上同時運行6個以上任務時，效能明顯優于PC機；且隨著任務數量的增多，效能顯著提高，當軟件打開文件數量達最大荷載時，云計算平臺仍穩定正常運行，且計算結果正確可靠。

云計算技術；個人計算機；云計算平臺；GAMIT/GLOBK；大規模全球衛星導航系統（GNSS）基準站網

0 引言

隨著導航定位技術的發展，全球衛星導航系統（global navigation satellite system, GNSS）基準站已成為國家或區域坐標參考框架建立維護與更新的主要技術手段[1]。我國屬地殼活動活躍的地區，受地殼板塊運動、地面沉降等因素影響，各基準站實際點位在發生著不同程度的變化；而且隨著時間的推移其點位變化會越來越大：因此國家或區域坐標框架的精化與維持是一項長期、持續性的工作[2-3]。

在解算大規模GNSS基準站網時，采用高性能數據存儲和處理服務器即個人計算機（personal computer, PC）物理機以及國際先進的高精度數據處理軟件GAMIT/GLOBK[4]，以保證數據處理工作正常進行及處理結果的準確性和可靠性。然而，用傳統的PC機時需要同時打開多個任務窗口進行項目解算（為方便敘述，“任務窗口”簡稱“窗口”）；受到硬件影響，解算需要很長時間。為了提高效率，需要借助更好的平臺與技術去實現高效計算能力。云計算技術[5-7]就是很好的選擇。

云計算技術的發展為大規模GNSS基準站網數據處理提供高效的計算平臺。以云計算技術構建的全新計算模式，滿足大規模數據的存儲與計算的需求，使得信息處理質量與效率均大大提升[8-9]。同時，“云”的規模可以動態伸縮[10]，會根據用戶需要來對硬件即中央處理器（central processing unit, CPU）核數和內存進行按需分配，比PC機有更強的靈活性，可以滿足應用和用戶規模增長的需要。本文擬通過云主機與PC機解算項目的對比實驗，驗證云主機計算高效性與正確性，為大規模GNSS基準站網數據處理提供參考。

1 云計算平臺搭建

云計算是1種計算模型。它將計算任務分布在大量計算機構成的資源池上，使各種應用系統能夠根據需要獲取計算能力、存儲空間和信息服務，并且動態地分配、配置、部署及回收計算機資源，同時又能自動地管理資源，動態安裝軟件及應用。

云計算整體結構模型由圖1所示構成。其中包括底層硬件基礎架構、軟件融合架構、集中云平臺管理3大部分。基礎硬件可以兼容標準的X86存儲服務器（如云主機）、第3方通用存儲設備；融合架構由軟件定義計算、軟件定義存儲、軟件定義網絡3部分組成；云平臺管理實現對上述資源的統一管理。

圖1 云計算整體結構模型

2 云計算效能分析

為了對比云主機與PC機的性能，本文采用西藏自治區、青海省、四川省、甘肅省和新疆維吾爾自治區共5省（區）的基準站原始數據，分別在云主機和PC機上進行解算，并將所用時間一一記錄。PC機采用的是實體的DELL-precision tower5810工作站；云計算技術將軟件移植到云主機中，其計算保存的數據和文件都在虛擬終端。本地PC機與云主機的硬件比較如表1所示。

表1 本地PC機與云主機的硬件比較

2.1 云主機運行穩定性

云主機在測試期間，當窗口開到16個及以上進行數據解算時，有時會出現窗口自動最小化的情況；本地PC機在窗口開到12個及以上時，會出現窗口自動最小化的情況。

2.2 解算結果的完整性與正確性

利用西藏自治區、青海省、四川省、甘肅省和新疆維吾爾自治區共5省（區）的基準站原始數據，采用GAMIT/GLOBK10.60軟件進行數據解算，得到的基線文件進行網平差得到2000國家大地坐標系（China geodetic coordinate system 2000, CGCS2000）坐標成果[11]。

測試中，每個分區都用3個窗口解算：將甘肅同時用9個窗口（分區甘肅-1、甘肅-2、甘肅-3分別各用3個窗口）；新疆同時用12個窗口；青海西藏和四川同時用15個窗口進行數據解算，每個分區31 d數據的平均每天O文件個數和實際用時如表2所示。

表2 云主機解算用時

由表2可知，每個分區所用O文件個數都不會超過60個，滿足GAMIT軟件解算對O文件的個數要求，在窗口數為9~15區間時，解算用時主要集中在50~60 min，且均能正常解算，解算完整性良好。

在云主機上解得的基線文件進行網平差結果記為成果1，利用項目中解算好的基線文件進行網平差結果記為成果2，2者進行比較得出互差統計結果如表3所示。

解算結果各方向互差最大不超過1 mm，分析產生互差的原因主要可能因為所用的維也納映射函數VMF1有區別（VMF1模型的系數是據實測氣象資料求得，有34 h延遲，因此不同年積日的函數模型會有區別）。該模型被認為是目前精度最高、可靠性最好的投影函數，主要用于估計大氣狀況，是進行精密單點定位的重要模型。

表3 互差統計 mm

2.3 云主機效能分析

2.3.1 云主機窗口數對解算時長的影響

選取新疆第1分區的年積日第70~89天原始數據進行解算，窗口數為1則只用第70天的數據，窗口數為2則用第70、71天的數據，以此類推。這20 d的數據每天包含O文件個數如圖2所示。分別用本地PC機與云主機進行解算用時測試，測試結果如圖3所示。

圖2 O文件個數

由于本地機在窗口開到12個及以上時，會出現卡頓情況，所以本地機只窗口最大用了15個。由圖3可知：當窗口數在6個及以下時，本地PC機用時優于云主機，且隨著窗口數增加，2者時間差距逐漸縮小；當窗口數在7個及以上時，云主機的解算效率優于本地PC機，且窗口數越多，2者解算用時逐漸拉開；在本地機用10個窗口解算用時和云主機20個窗口解算用時相當，優勢明顯。由圖3中可以看出具體的趨勢變化情況。

圖3 本地機與云主機解算用時

2.3.2 O文件個數對解算時長的影響

測試中，將甘肅省用9個窗口，新疆維吾爾自治區用12個窗口，青海省、西藏西藏自治區和四川省用15個窗口進行數據解算，每個分區31 d數據的平均每天O文件個數和實際用時如表4所示。

表4 云主機解算用時

由表4可知，當窗口數為9時，解算甘肅-3、甘肅-2、甘肅-1分區所用的O文件個數分別為44、46、49，實際解算用時為39、48、59，即當窗口數一定，O文件個數越多，云主機解算用時越長。為了更直觀地看到用時變化，詳見圖4。

圖4 不同O文件個數和窗口數對解算用時影響

2.3.3 云主機在99個O文件下運行情況

GAMIT軟件所能計算的1個文件夾下最多放置99個O文件。選取新疆1分區和2分區的觀測文件，2個分區合并為1個分區，并把每天都存放成99個O文件，測試時1個窗口解算1 d的數據，分別對本地PC機和云主機進行測試，測試結果如表5和圖5所示。

表5 本地機與云主機解算用時

由表5可知：云主機在5個及以下窗口進行數據解算的時候，解算用時高于本地用時；當窗口數為8個時，云主機僅用6 h就可以完成解算，解算用時比本地機提升2 h，效率提升27.16 %；當窗口數為15個時，云主機用時為8 h，優于本地機8個窗口解算30 min。云主機在同時計算多個窗口（6個及以上）的時候，優勢逐漸體現出來，且同時計算的窗口數越多，優勢越明顯，詳見圖5。

圖5 本地機與云主機解算用時

3 結束語

云計算具有較大的存儲能力和大數據基礎，是1種綜合性較強的計算機技術。本文通過搭建的GNSS網數據處理云計算平臺，經過測試驗證系統運行穩定，計算結果正確可靠。通過云主機與本地PC機的對比實驗，得出一些結論：

1）云主機在用6個及以上的窗口進行解算時，解算用時優于本地PC機，且隨著窗口數逐漸增多，效率提升越明顯；云主機在用小于6個終端窗口解算時，解算效率低于本地機，對于解算一些小項目不太適用。

2）在所開窗口數一定時，O文件個數越多（即需要解算的數據量越大），云主機解算用時越長。

3）云主機可以滿足GAMIT軟件運行的需求，且在O文件個數達到軟件最大荷載量時仍可以穩定運行，且在多個窗口解算時用時優于本地機。

4）受CPU核數與內存的影響，當云主機窗口打開到16個及以上時，窗口有時會出現自動最小化的現象；打開的窗口越多，云主機運行越慢，因此需要根據不同的需求適時調整云主機的硬件性能。

[1] 陳明, 張鵬, 武軍酈, 等. 衛星導航定位基準站標準體系構建分析[J]. 測繪通報, 2018(10): 92-95, 120.

[2] 施闖, 魏娜, 李敏, 等. 利用北斗系統建立和維持國家大地坐標參考框架的方法研究[J]. 武漢大學學報(信息科學版), 2017, 42(11): 1635-1643.

[3] 梁洪寶, 申星, 劉雪龍. 參考框架的精化對GPS時間序列的影響與分析[J]. 測繪通報, 2016(8): 15-19.

[4] CETIN S, AYDIN C, DOGAN U. Comparing GPS positioning errors derived from GAMIT/GLOBK and Bernese GNSS software packages: a case study in CORS-TR in Turkey[J]. Survey Review, 2018, 32(4): 1-11.

[5] 彭濤. 云計算技術在計算機數據處理中的應用分析[J]. 數字化用戶, 2018, 24(52): 28-30.

[6] 李海燕, 歐曉勇. 云計算技術在計算機數據處理中的應用分析與發展策略[J]. 激光雜志, 2017, 38(4): 80-84.

[7] 張淑蘭. 云計算技術在計算機數據處理中的應用[J]. 黑龍江科學, 2018, 9(13): 144-145.

[8] 王小紅. 基于云計算的計算機軟件測試技術研究[J]. 安陽師范學院學報, 2018(2): 69-71.

[9] 楊依霖. 大數據云計算技術及其應用[J]. 信息與電腦(理論版), 2018(11): 12-14.

[10] 張森. 大數據云計算環境下的數據安全研究[J]. 信息系統工程, 2017(10): 69-69.

[11] JIANG Z, LIU J, WANG F, et al. Research on construction theory of global CGCS2000 coordinate frame[J]. Geomatics & Information Science of Wuhan University, 2018, 43(2): 167-174.

Application of cloud computing technology in large-scale reference station network

CHEN Xiongchuan, CHENG Chuanlu, JIANG Guangwei, MA Xinying, LI Kang, SUN Yangyang

（Geodetic Data Processing Centre of Ministry of Natural Resources, Xi’an 710054, China）

Aiming at the problem that the storage and calculation efficiency of conventional personal computer (PC) is low, which cannot meet the requirement of high-efficient data calculation of large-scale GNSS reference station network, the paper proposed to use cloud computing technology to implement the calculation: cloud computing technology was adopted to build a computing platform, and GAMIT/GLOBK software system were installed to process the data of large-scale GNSS reference station network, then comparative analysis between cloud computing and PC was carried out. Result showed that: when there are more than six tasks on cloud computing platform simultaneously, the efficiency would be obviously better than that of PC, and the performance could improve significantly with the increase of the number of tasks; when the number of files opened by the software reaches the maximum load, the cloud computing platform could be still stable in normal operation, with correct and reliable calculation results.

cloud computing technology; personal computer (PC); cloud computing platform; GAMIT/GLOBK; large-scale global navigation satellite system (GNSS) reference station network

P228

A

2095-4999(2020)02-0026-05

陳雄川，程傳錄，蔣光偉，等. 云計算技術在大規模基準站網中的應用[J]. 導航定位學報, 2020, 8(2): 26-30. （CHEN Xiongchuan, CHENG Chuanlu, JIANG Guangwei, et al. Application of cloud computing technology in large-scale reference station network[J]. Journal of Navigation and Positioning, 2020, 8(2): 26-30.）

10.16547/j.cnki.10-1096.20200205.

2019-08-23

國家自然科學基金項目（41574003, 41774004, 41904040）；科技基礎性工作專項重點項目（2015FY210400）。

陳雄川（1992—），男，河北保定人，碩士，助理工程師，研究方向為衛星導航與定位。