黃蓋 譚凌嵐

摘要：隨著云計算的快速發(fā)展，無線WIFI迎來云網(wǎng)融合時代，文章采用云平臺的架構，可以極大地提升系統(tǒng)的擴展能力極其靈活性，提出了針對無線網(wǎng)絡中資源分布式存儲與下載機制的研究。其包括云中心、節(jié)點簇及終端用戶三層架構;節(jié)點簇分別與云中心及終端用戶相連通。該文的方法包括資源下載及資源分布式存儲兩個部分。該文通過采用基于云服務的分層管理技術，利用無線網(wǎng)絡WIFI為無線接入技術，以互聯(lián)網(wǎng)平臺為載體，同時結合云計算技術，實現(xiàn)了一種新的無線網(wǎng)絡資源管理的方法;這種分布式的三層云結構，實現(xiàn)了無線網(wǎng)絡應用的靈活及方便性，能實現(xiàn)終端用戶即插即用，在為用戶提供免費的無線WIFI網(wǎng)絡的同時實現(xiàn)了較好的廣告宣傳效果。

關鍵詞：無線網(wǎng)絡;分布式儲存;資源下載;云計算;分層管理

中圖分類號：TP393.08? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? 文章編號：1009-3044（2018）31-0001-03

Research on Distributed Storage and Download Mechanism of Resources in Wireless Networks

HHUANG Gai， TAN Ling-lan

（1.Wuhan Hongxu Information Technology Co.， Ltd.， Wuhan 430074， China; 2.Public Security Department of Jiangxi Province， Nanchang 330000， China）

Abstract： With the outbreak of cloud computing， WIFI ushers in the era of cloud network convergence， and adopts the cloud platform architecture， which can greatly enhance the scalability and flexibility of the system. The article proposes research on the distributed storage and download mechanism of resources in wireless networks. The field of wireless network communication technology. It includes a cloud center， a node cluster， and an end user three-tier architecture; the node clusters are respectively connected to the cloud center and the end users. The method includes two parts： resource distribution storage and resource downloading. The article adopts the cloud service-based layered management technology， wireless network WIFI as the wireless access technology， the Internet as the carrier， and the cloud computing technology to realize a new wireless network resource management method; this distributed three-tier The cloud structure realizes the flexibility of wireless network applications， enables end users to plug and play， and provides a good advertising role while providing users with free wireless networks.

Key words： Wireless Network; Distributed Storage; Resource Download;Cloud Computing;Hierarchical Management

無線WIFI在當前被認為是實現(xiàn)線上線下融合的最佳接入點，同時也是移動互聯(lián)網(wǎng)，尤其是O2O（Online To Offline，線上到線下）業(yè)務的重要載體。

商用WIFI建設網(wǎng)絡既要考慮到無線部署、優(yōu)化、管理和維護等基礎性架構層面的技術問題，同時還要具備先進的運營平臺，承載身份識別、應用門戶、移動增值和廣告推送等功能，甚至還要與商家的CRM（Customer Relationship Management，客戶關系管理）的營業(yè)系統(tǒng)實現(xiàn)高度的融合，從而促進改進客戶業(yè)務的流程[1]。

隨著云計算技術的迅猛發(fā)展，無線WIFI迎來了云網(wǎng)融合的時代，本文采用云平臺技術架構，可極大提升系統(tǒng)的擴展能力及靈活性，由于虛擬共享控制器的存儲，其作為最新一代無線組網(wǎng)技術的代表，可以支持更大規(guī)模的網(wǎng)絡，尤其是在適用于總分連鎖式機構及虛擬運營商方面，為移動互聯(lián)網(wǎng)接入提供最可靠的技術保障。而在用戶終端層面，提供了全速率、全制式、全規(guī)格的產(chǎn)品，以滿足室內/室外、吸頂/放裝、低速/高速、便攜/入墻及民用/工規(guī)等全天候的場景[2]。

文章中通過采用了基于云服務模式的分層管理技術，以無線網(wǎng)絡WIFI為無線接入技術，以互聯(lián)網(wǎng)平臺為載體，結合云計算技術，實現(xiàn)一種新的無線網(wǎng)絡資源管理的方法;文章中資源分布式存儲與下載方法，包括資源下載與資源分布存儲兩個步驟。

文章中采用的分布式三層云架構，其主要包括云中心、節(jié)點簇和終端用戶;節(jié)點簇分別和云中心及終端用戶相連通。其中，云中心是一種由服務器集群組成，具備大數(shù)據(jù)存儲、海量數(shù)據(jù)管理、分布式海量數(shù)據(jù)存和分布式計算的特征。而節(jié)點簇是一種由多個控制管理模塊組成的網(wǎng)絡，包括第1、2…N，控制管理模塊21、22…2M，其中M是自然數(shù)，1≤N≤50;節(jié)點簇主要負責數(shù)據(jù)的緩存、內容管理及對終端用戶進行認證管理的同時提供網(wǎng)絡服務;而終端用戶是指傳統(tǒng)意義上的移動電腦及手機。

本文章采用基于云服務技術的分層管理技術，不僅可實現(xiàn)了無線網(wǎng)絡應用的靈活性，而且能夠實現(xiàn)終端用戶即插即用，同時能在為用戶提供免費無線WIFI網(wǎng)絡的，從而可以很好地實現(xiàn)廣告宣傳的作用。

1 相關知識介紹

1.1 云計算資源管理概述

在一般情況下，在計算機科學技術領域中的“資源”包含內存、各類接口控制器、硬盤存儲器及網(wǎng)絡連接等硬件設備的資源，同時也包括系統(tǒng)的組件、數(shù)據(jù)文件及程序等資源。由于通常情況下，如果在設備上部署好設計好軟件，如果需要更改，其難度會比較大。因此我們一般把“資源管理”中的“資源”稱作為系統(tǒng)的硬件資源。通過對這些資源在實際應用環(huán)境下所起到的作用，我們可以將其抽象為“存儲資源”“計算資源”及“網(wǎng)絡資源”[3]。

存儲資源一般是指存儲數(shù)據(jù)文件的能力。其決定“存儲資源”的主要因素包括硬盤、內存及磁帶等存儲設備。

計算資源一般是指在特定計算模型之下，所解決特定的問題所需要消耗的資源。常見衡量的指標包含計算時間及內存空間，其中計算時間是指解決特定問題所需要花費的步驟數(shù)目，而內存空間是指解決該問題所需要的最小內存的空間。而一般情況下決定“計算資源”的主要因素是和運算能力的處理器有關聯(lián)。

網(wǎng)絡資源一般包括兩種意義：一是指多個計算機系統(tǒng)通過軟件及通信設備所形成的網(wǎng)絡連接;二是保存于互聯(lián)網(wǎng)或各種局域網(wǎng)中的數(shù)據(jù)資源[4]。決定“網(wǎng)絡資源”大小的因素一般包含交換機、網(wǎng)絡軟件、光纖、路由器等等。其常見的技術指標包括誤碼率、帶寬等。

云計算資源包含兩大類：一類是指物理服務器、物理計算機以及前兩者與必備的網(wǎng)絡設備及存儲設備所形成的物理集群。另一類是指在物理計算實體上通過單個虛擬機或者由多個虛擬機組合形成的虛擬機群。作為一種大規(guī)模分布式的環(huán)境，云計算所擁有的資源類型及數(shù)量都是巨大的，其為盡可能地在供需不平衡的市場中通過有限的資源來滿足多用戶的需求。[5]。

1.2 元數(shù)據(jù)管理技術

在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，元數(shù)據(jù)的體量是非常巨大的，而元數(shù)據(jù)的存取性能是整個分布式文件系統(tǒng)性能的關鍵所在。常見的元數(shù)據(jù)管理分為集中式及分布式元數(shù)據(jù)管理架構。集中式元數(shù)據(jù)管理架構通常是采用單一的元數(shù)據(jù)服務器，在實現(xiàn)上會相對比較簡單，但同時會存在單點故障等問題。分布式元數(shù)據(jù)管理架構則是將元數(shù)據(jù)分散在多個結點上進行存放[6]，進而解決元數(shù)據(jù)服務器性能的瓶頸等問題，并提高元數(shù)據(jù)管理架構可擴展的特性，但其實現(xiàn)上較為復雜，同時引入了元數(shù)據(jù)一致性的問題。另外，還有一種無元數(shù)據(jù)服務器的分布式架構，該架構是基于在線算法進行組織數(shù)據(jù)，所以不需要專用元數(shù)據(jù)服務器。但是其對數(shù)據(jù)一致性的保障方面卻相對比較困難，在實現(xiàn)上比較復雜。文件目錄遍歷操作的效率比較低，并缺乏文件系統(tǒng)的全局監(jiān)控管理的功能。

1.3 系統(tǒng)彈性擴展技術

在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)規(guī)模及復雜度的增加通常是非常迅速的，其對系統(tǒng)自身的擴展性能的要求通常會較高。而實現(xiàn)存儲系統(tǒng)的高可擴展性首先需要解決兩個方面的問題：一是元數(shù)據(jù)的分配，二是數(shù)據(jù)的透明遷移。其中，前者主要通過靜態(tài)子樹劃分的技術來實現(xiàn)，數(shù)據(jù)的透明遷移則是側重數(shù)據(jù)遷移算法的優(yōu)化。此外，大數(shù)據(jù)存儲體系的規(guī)模巨大，但結點失效率比較高，因此還需要完成一定的自適應管理功能。系統(tǒng)必須能夠根據(jù)數(shù)據(jù)量及計算工作量來估算其需要結點的個數(shù)，同時動態(tài)地將數(shù)據(jù)在結點之間進行遷移，從而實現(xiàn)系統(tǒng)的負載均衡;與此同時，當結點失效時，數(shù)據(jù)必須可以通過副本等機制進行恢復，以保證對上層應用不產(chǎn)生影響[7]。

1.4 存儲層級內的優(yōu)化技術

在構建存儲系統(tǒng)時，通常需要根據(jù)成本及性能來考慮，因而存儲系統(tǒng)在通常情況下會采用多層不同性價比的存儲器件來組成存儲層次的結構。大數(shù)據(jù)存在規(guī)模大的特性，因而構建高效合理的存儲層次結構，可在保證系統(tǒng)性能的前提下，降低構建成本及系統(tǒng)能耗。利用數(shù)據(jù)訪問局部性的原理，可以從兩個方面對存儲層次結構進行優(yōu)化。一方面是基于提高性能的角度，可通過分析應用特征識別熱點數(shù)據(jù)并對其進行預取或緩存，通過高效的緩存預取算法及合理的緩存容量配比[8]，從而提高訪問系統(tǒng)的性能。另外一方面是基于降低成本的角度，采用信息生命周期管理的方法，將訪問頻率低的冷數(shù)據(jù)遷移到廉價低速存儲設備上，可在小幅度范圍內犧牲系統(tǒng)整體性能的基礎上，大幅度降低系統(tǒng)的構建能耗及成本。

1.5 針對應用和負載的存儲優(yōu)化技術

在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲模型中需要盡可能支持多的應用，因而需要具備比較好的通用性。而大數(shù)據(jù)具有快速處理、大規(guī)模及高動態(tài)等特性，在一般情況下，通用的數(shù)據(jù)存儲并非是最能提高應用性能的模型。而由于大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)對上層應用的性能關注超過對通用性能的追求。針對應用及負載來優(yōu)化存儲的特性，就是將數(shù)據(jù)存儲及應用相結合。簡化或者擴展分布式文件系統(tǒng)的功能，根據(jù)特定負載、特定應用、特定的計算模型對文件系統(tǒng)進行定制及深度優(yōu)化，使應用可以達到最佳性能。類似這種的優(yōu)化技術在Facebook、Google等互聯(lián)網(wǎng)公司的內部存儲系統(tǒng)上，其管理已經(jīng)達到千萬億byte級別的大數(shù)據(jù)，能夠達到相當高數(shù)據(jù)處理的性能[9]。

2 無線網(wǎng)絡中資源分布式存儲方法

資源分布式存儲，是指在多臺相對獨立的設備上分布存儲資源。傳統(tǒng)的資源存儲方式是將所有資源集中的存儲在服務器上，而存儲服務器成為系統(tǒng)性能的瓶頸，同時也是可靠性及安全性關注的焦點之所在[10]。資源分布存儲和集中存儲方式所不同在于，分布存儲并不是將數(shù)據(jù)存儲在單一或者多個特定的節(jié)點上，而是利用網(wǎng)絡管理使用企業(yè)中的每臺機器上的磁盤空間，并將這些分散的存儲資源結合在一起構成一個虛擬的存儲設備，而將數(shù)據(jù)分散的存儲在企業(yè)的各個角落中。結構化數(shù)據(jù)的存儲和應用所需的結構化數(shù)據(jù)是用戶自定義的一種數(shù)據(jù)的類型[11]，其包含了一系列的屬性。其中，每一個屬性都對應有一種數(shù)據(jù)類型，存儲在關系數(shù)據(jù)庫中，可以通過二維表數(shù)據(jù)結構來表達實現(xiàn)。資源分布存儲是采用可擴展性的系統(tǒng)結構，其利用多臺存儲服務器的方式來分擔存儲的負荷壓力，利用位置服務器來定位存儲的信息，實現(xiàn)資源分布儲存，它不但可以提高了系統(tǒng)的可靠性、可用性及存取效率，還便于擴展及資源的備份[12]。本文提出了基于無線網(wǎng)絡中資源分布式存儲的方法，如圖1為無線網(wǎng)絡中資源分布式與下載效果圖，其具體資源分布式存儲實現(xiàn)步驟包括如下兩個步驟：

步驟1：云中心將覆蓋區(qū)域內的控制管理模塊分成若干部分，每個部分稱為一個節(jié)點簇，其所包含的控制管理模塊的數(shù)量大小與區(qū)域內用戶密集的程度緊密相關，即用戶密集程度越高，控制管理模塊的數(shù)量就會越多，反之，則一個節(jié)點簇包含的控制管理模塊的數(shù)量會越少。

步驟2：云中心利用碎片化空閑的時間向控制管理模塊推送定制的廣告資源，其中，廣告資源主要是指商家定制的網(wǎng)頁及視頻，其用來向接入終端用戶進行推送，以達到廣告宣傳的作用。

3 無線網(wǎng)絡中資源下載方法

隨著大數(shù)據(jù)技術及云計算技術的發(fā)展，傳統(tǒng)單一或者特定存儲介質的數(shù)據(jù)存儲方式已經(jīng)不能滿足大數(shù)據(jù)處理中實際的需求，在這種背景之下，分布式數(shù)據(jù)存儲技術得到更加廣泛應用。為了更有效實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式存儲與資源下載的方法，本文結合無線網(wǎng)絡中廣告資源的特性，提出了基于無線網(wǎng)絡的資源下載方法，其具體實現(xiàn)如圖2所示，為無線網(wǎng)絡中資源分布式與下載流程圖。其中，資源下載方法包括廣告資源的推送及推送過程中各設備之間的信息交互過程，其包括如下1、2、3三個步驟。

1） 當終端用戶搜索到無線WIFI信號時，終端用戶會通過控制管理模塊向云中心發(fā)送認證信息。

2） 云中心對終端用戶信息進行認證，判斷其是否為合法用戶。

3） 如果該終端用戶是合法用戶，當用戶終端第一次打開瀏覽器進行上網(wǎng)動作時，如果該動作是查看視頻資源，控制管理模塊則推送商家定制的視頻廣告資源;否則推送商家定制的頁面廣告的資源。如果是非法用戶，云中心向用戶終端推送WEB認證網(wǎng)頁，當用戶認證成功后，可以重復上述操作。

4 結論

隨著云計算及大數(shù)據(jù)等技術的快速發(fā)展，而將這些技術有效融入無線網(wǎng)絡資源管理中，有利于統(tǒng)籌多應用之間及應用內部的無線資源的實際需求，使得無線網(wǎng)絡資源管理變得更加靈活、高效、便捷。本文面對未來無線網(wǎng)絡的發(fā)展趨勢和重要需求，采用云平臺的架構，結合無線網(wǎng)絡中廣告資源的特性，可以極大提升系統(tǒng)的擴展能力及靈活性。文章通過采用基于云服務的分層管理技術，以無線網(wǎng)絡WIFI為無線接入技術，以互聯(lián)網(wǎng)平臺為載體，結合云計算相關的技術，實現(xiàn)一種新的無線網(wǎng)絡資源管理方法;利用這種分布式的三層云結構，實現(xiàn)了無線網(wǎng)絡應用的靈活性，能夠實現(xiàn)終端使用者即插即用，在為使用者提供免費無線網(wǎng)絡的同時實現(xiàn)了更好的廣告宣傳作用。

參考文獻：

[1] Socially Optimal Pricing of Cloud Computing Resources.Ishai Menache，Asuman Ozdaglar，Nahum Shimkin.ValueTools.2011.

[2] Dynamic Auction Mechanism for Cloud Resource Allocation.Wei-Yu Lin，Guan-Yu Lin，Hung-Yu Wei.10th IEEE/ACM International Conference on Cluster， Cloud and Grid Computing （CCGrid）.2010.

[3] 王昊.云計算資源管理子系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)[D].北京交通大學，2012

[4] 譚文貴，王琨，黃英港.一種基于云存儲方式進行數(shù)據(jù)備份的研究及實現(xiàn)[J].電子技術與軟件工程，2017（17）.

[5] 周佳昕.云計算資源管理平臺的設計與實現(xiàn)[D].吉林大學，2016.

[6] 廉價，高效，穩(wěn)定 微軟新一代分布式存儲系統(tǒng)[J].新電腦，2006（6）.

[7] 龔利，史楊.淺析分布式存儲系統(tǒng)的研究及應用[J].網(wǎng)絡安全技術與應用，2014（9）.

[8]劉正偉，文中領，張海濤.計算和云數(shù)據(jù)管理技術[J].云計算機研究與發(fā)展，2012（S1）.

[9] Resource and Revenue Sharing with Coalition Formation of Cloud Providers：Game Theoretic Approach. Niyato D，Vasilakos A V. CCGrid，2011.

[10] Autonomic Virtual Machine Placement in the DataCenter.Chris Hyser，Bret McKee，Rob Gardner，et al. HPL-2007 -189.2008

[11] Revenue Management for Cloud Providers-A Policy-Based Approach under Stochastic Demand.Tim Pueschel，F(xiàn)abian Putzke，Dirk Neumann.45th Hawaii International Conference on System Science（HICSS），2012.

[12] 王兵，沈建軍，羅萍.集約化移動無線網(wǎng)絡網(wǎng)管系統(tǒng)建設探討[J].移動通信，2017（2）.