1、四川专项北斗云计算位置服务平台解决方案v214.1基于北斗云计算的位置服务平台4.1.1系统简介以北斗系统为主导，以云计算技术为核心，整合移动通信网络和互联网，构建海、天、地一体化的卫星导航定位服务网络，为用户提供导航定位、数字报文通信服务和基于位置的增值信息服务业务，以北斗卫星导航服务中心平台为基础，为北斗服务用户提供入网、注册、运营（定位、授时、数字报文通信）、计费等基本服务，为集团用户提供灵活的接入与信息推送服务，为其他内容提供商和服务提供商提供运营支持；使北斗卫星导航系统在得到充分安全保障的基础上向民用用户全面开放，使得北斗系统资源得以充分利用，服务立足四川，辐射全国。基于北斗云计算的
2、位置服务（LBS）公共平台，是北斗卫星综合应用的关键基础设施，是对各个示范系统提供共性服务，如数据库及电子地图等、信息综合、数据传输、以及提供与其他通信网络的接口等。（1）提供GIS空间信息数据为不同应用提供多层次、多精度、满足不同需求的空间信息数据，如电子地图、遥感影像、测绘地图等。这些空间信息数据可用于应用系统的定位、导航、目标监控等。（2）提供定位服务作为位置服务平台，为所属客户终端提供定位服务，定位服务分为普通定位和高精度定位。对于高精度定位服务，定位精度可达0.1m。（3）提供通信服务北斗系统的一大优势就是能够提供数据报文通信服务，本服务平台可以为应用系统终端间的数据通信提供转发和管
3、理功能，如普通终端间的点对点通信、指挥机与普通终端之间的广播和监听通信等。除基于北斗的通信功能以外，本服务平台还可以根据用户需求提供跨网通信服务。（4）提供数据融合与信息综合服务结合各个应用系统终端的定位信息，以及终端采集的其它信息，综合出行业、部门所需要的各种数据或图像产品，为各个行业和部门的决策提供依据。（5）提供集团用户系统管理服务为集团用户提供终端管理、终端状态监控、集团用户数据推送等服务，为集团用户中心提供技术和管理上的支持。本平台系统实现对基于北斗导航系统的各类应用的有效支撑，从而最终通过应用，推动北斗导航产业在四川的快速发展，改变GPS在导航应用领域一统天下的局面。平台建设的前期
4、目标将依托公共技术支持平台，实现对“四川地区北斗综合应用示范工程项目”四个应用示范项目的支撑，最终目标将实现对各领域应用的有效支撑，使北斗导航系统在民用市场得到广泛拓展。4.1.2系统体系构架概述系统总体框架图根据方案需求及云平台架构设计基本原则，整个平台建设划分为三个层次：基础设施服务层IaaS利用云计算技术整合计算、存储、网络等基础设施资源，完成底层数据中心的建设，提供一个高效、节能、可弹性伸缩的基础设施平台。平台服务层PaaS平台服务层PaaS主要提供公共应用服务、应用集群服务和系统支撑服务。公共应用服务提供北斗应用的基础业务能力，以及对业务服务的管理能力。系统支撑服务提供微波/移动通信
5、网络接入功能和语音呼叫功能等。应用集群服务为上层应用提供服务托管环境以及文件系统及数据库等。云平台服务层PaaS提供统一的技术框架、统一的流程管理、统一的计费管理和统一门户服务；完成服务和技术标准化建设，提供数据一致性，提高上层应用的开发和维护。云应用服务层SaaS云应用服务层SaaS提供各种北斗云基础服务的OpenAPI供基于北斗位置云平台的各种应用使用；为集团用户和服务商提供基于各类业务的增值应用平台：基于北斗的自然灾害预警与救援系统行业应用、基于北斗的公共安全综合应用系统行业应用、基于北斗的智慧景区（泛九）管理系统行业应用、基于北斗的林火智能预警应急与野生动物监护系统行业应用等。4.1.
6、3系统功能简述基于北斗云计算的位置服务平台系统的主要功能包括：（1）支撑四川地区北斗综合应用示范工程的各项应用；（2）支撑下一阶段的全面推广；（3）支持北斗的广泛应用。云平台采用总体规划、分步实施的原则，最终建设的系统具备良好的可扩展性和伸缩性，满足业务动态增长的需要。平台具有良好的横向与纵向扩容能力。能够在不中断服务的情况下，实现计算与存储扩容、资源弹性分配调度。同时具备海量数据存储和分析能力。云平台采用多控制节点结构，保证无单点故障。同时采用分布式多副本存储、应用集群等云计算技术保证增强系统的可靠性，保证支撑千万级用户的北斗公共位置服务平台7*24小时不间断运行。云平台负责虚拟机创建和平台
7、各子系统的计算、存储和网络等资源的智能化弹性调控。4.1.4建设内容详细描述本系统主要的建设内容为：（1）建设IaaS云基础设施基于云计算技术，进行IaaS云基础设施建设，将计算、存储、网络等IT基础设施资源整合，并通过虚拟化技术将它们有机融合起来，对计算、存储、网络资源进行统一管理和智能调度。这样可实现资源的按需取用与资源调配的灵活性，同时可提升资源利用率，降低基础设施建设的一次性投入，从而为公共位置服务平台提供良好的底层支撑。（2）建设服务提供必需的配套支撑系统为了支撑平台特色服务的有效提供，构建优良的位置服务体系，本系统需要建设一系列配套支撑子系统，包括：北斗民用接入服务管理系统、智能语
8、音呼叫系统、微波/移动通信网络接入系统、异构数据交换系统等。以及结合本平台设计要求，配置主机、存储、网络、安全等硬件设备及数据库、中间件等系统软件，满足本平台运行需要。（3）应用集群服务体系应用托管服务为上层应用提供快速部署、灵活扩展、稳定可靠的运行环境。建设基于信息安全服务系统的数据存储系统，为用户提供安全可靠的分布式文件系统和数据库系统。（4）建设位置和地图服务等公共应用系统本系统核心是建立一个以北斗系统为主导的卫星导航定位服务系统，为用户提供导航、定位、数字报文通信服务及基于位置的增值服务业务。系统能够支持千万级北斗位置终端的接入和管理，为用户提供基于位置和地图的PaaS、SaaS服务，
9、实现对各类基于位置和地图服务的应用的有效支撑和服务。（5）建设安全体系从技术和内控管理多个维度，建设全面的安全管理体系，加强数据安全保密，提高系统运行可靠性。（6）平台运行管理体系基于本系统的技术平台和应用系统，详细设计适合北斗导航公共位置服务平台的位置服务管理制度、流程、团队等管理体系。（7）建设标准规范体系在系统设计和建设的整个过程中，充分参考相关的国际标准、国家标准、行业标准，在严格遵循相关标准的基础上，结合系统建设的具体情况，逐步建立一套科学、实用、完善的公共位置服务标准规范体系。4.1.5系统解决方案详细描述4.1.5.1云平台操作系统设计(基础设施层)云平台操作系统由云管理系统、云
10、计算系统、云存储系统和云监控系统组成。通过整合计算、存储、网络等硬件资源，构建IaaS基础设施云服务，实现对计算环境的快速部署、配置和管理：云平台操作系统由云管理系统、云计算系统、云存储系统和云监控系统组成。通过整合计算、存储、网络等硬件资源，构建IaaS基础设施云服务。实现对云计算环境的快速部署、配置合管理：云管理服务：提供对所有物理资源、虚拟资源、以及用户等多方面的的统一管理，提供高效、稳定、安全、可靠的运行环境以及友好的管理界面。云计算服务：以虚拟机的形式将计算资源以服务的方式提供给用户或平台上层使用。云存储服务：为用户或应用提供可靠的网络存储服务。云监控服务：以实时图示、报表、告警等多
11、种方式将各种系统监控信息呈现给管理员，最大限度的保障平台的无故障正常运行、保障基于网络的应用的顺畅。大数据处理服务：为上层应用提供海量数据存储、分析、以及数据挖掘服务。4.1.5.1.1云管理系统云管理系统按照分级管理制度（平台级管理、项目级管理和用户级管理）提供对数据中心各种资源的管理，保证平台的可靠性、高效性、和安全性，通过安装向导、自动安装等优化功能，将管理员从复杂的环境部署工作中释放出来，提高工作效率。 角色访问管理云计算系统提供多角色访问控制策略，将其分为用户认证管理角色、网络管理角色、存储管理角色、计算管理角色等多种管理角色。只有获得多种角色的权限组合时，才具有相应的对平台的管理和
12、使用权利。平台管理员依据平台的资源监控信息来管理整个平台，做好平台的系统维护工作，保证平台的正常运行，核对项目管理员提交的资源使用申请，云计算系统将根据资源使用策略，把资源分配给各个项目。为各个项目在云计算平台中虚拟出一套与现实情况相同的架构，对构成一套业务系统的虚拟机角色和功能进行归类，方便项目管理员使用和管理。项目管理员负责管理各自的应用，依据应用的需求在云平台上自助申请各类资源。他们具有自身所有资源的使用权限，完成对虚拟机及其它资源的各类操作，且可以根据业务的扩展进行动态调整，以及对项目内资源的安全管理和资源监控。最终用户通过远程Web界面或远程桌面连接使用项目管理员分配的各类资源（例如
13、虚拟机的使用等）。自动安装为提高应用部署能力，简化部署过程，云管理系统采用系统“模板”(系统镜像文件)进行虚拟机自动部署。用户只需要在启动虚拟机时挂接这个镜像就可以使用这个操作系统。同时采用CPU和I/O资源互补策略，将承载CPU消耗业务的虚拟机与承载I/O消耗业务的虚拟机尽可能分配到同一物理服务器上，从而最大化地利用物理服务器资源。为保证平台稳定、可靠，云管理系统除提供虚拟资源的自动部署外，还提供远程物理服务器自动部署，当数据中心资源出现短缺的情况下，管理员只需要将新增的服务器或存储资源直接挂载到云平台上，完成通电及简单的客户端IP配置操作，系统将自动侦测到新挂载的物理服务器，完成操作系统的
14、安装、计算节点的安装和配置，并自动将其添加到云平台中。整个过程不需要管理员参与，也无需关闭或重启其它的服务器。向导操作云管理系统提供统一的安装向导和友好的操作流程，包含虚拟机创建向导、卷创建向导等。管理员只需要按照虚拟机创建向导、卷创建向导提示一步步完成信息填写即可完成创建。且可以根据需求在创建向导中指定需要创建的虚拟机数量，一次性完成大规模的虚拟机创建。分区部署云管理系统的分布式架构保证了在位置云建设中高安全性的要求。通过物理架构的分区域部署保证平台的安全性。我们把核心业务与普通业务区别开来，在遵循国家信息安全等级制度前提下，坚持“分散部署统一管理”原则，在低等级区域运作普通业务，而那些具备
15、一定秘密等级的核心业务，则运行在高等级保护区域，两者绝不混淆不分。4.1.5.1.2云计算系统计算系统通过虚拟化技术将数据中心各类软硬件资源实现不同层次和粒度的资源抽象，使得系统软件环境与其底层硬件基础架构分离，将多个服务器、存储等基础架构和网络聚合成共享资源池；并将所有资源包括服务器、网络、存储等进行分区、隔离、封装，实现资源的负载管理和动态调度、快速部署、按需分配、资源隔离和安全可靠等，同时为管理员快速、精确的掌控系统运行情况提供基础信息。用户通过云计算系统提供的API提交各种请求，系统管理服务器通过异步可靠通信方式把这些请求分发到各个服务子系统，完成资源管理、资源分配、资源调度、备份管理
16、、安全策略以及系统中各种资源（包括服务器、存储、网络等）的有效监控等工作。多控制节点，消除单点故障云平台操作系统通过云控制器来提供一个工具部署云环境，包括运行实例、管理网络以及控制用户和其它项目对云的访问。部署云控制器的服务器被称作云控制节点，云控制节点采用多个（ControllerServer）集群部署架构，采用无中心架构，而非主/备模式，多个云控制器通过多路分发实现负载均衡，消除云控制器的单点故障问题，提供云平台的可靠性和可扩展性。资源按需分配，合理化利用云计算系统将全部资源进行整合在分割，实现资源按需供给。用户只需根据当前应用系统负载状况申请资源数量进行部署，当未来某时段系统监控到资源负
17、载较高时，系统会自动生成新的资源（例如计算资源）并将其加入到该应用系统中分担部分负载，保证系统稳定性。而当该应用系统在某时段的平均负载相对较低时，云计算系统会自动移除部分资源供其它应用系统调配。达到资源最大合理化利用。智能调度，热迁移技术最大化保障系统稳定性云计算系统提供热迁移技术，通过资源监控模块对云平台的资源使用情况进行不间断的监控，并对每台虚拟机每小时对资源使用情况进行记录；资源分享模块对虚拟机的资源使用记录进行分析，计算出每台虚拟机在每周的每一天每一个小时的资源使用情况。当资源调度模块需要分配资源的时候，除了根据当时云平台的资源使用情况，还可以使用这些统计信息进行决策，从而可以更合理的
18、对资源进行分配和调度。当增加一个应用项目时，可通过增加可用的资源进行匹配，实现资源的快速弹性提供；如果不再使用这部分资源时，可释放这些资源。并提供资源均衡调度模式、节能调度模式等多种调度方式为各个应用的需求动态划分或释放不同的物理和虚拟资源，向上层提供负载均衡、主动容错、资源优化等服务。在均衡模式下，平台根据资源最佳匹配策略，当集中在物理机上虚拟机使用过量，造成物理机利用率过载时，系统自动将部分虚拟机迁移到其它负载较低的物理服务器上，而当所有物理服务器都出现饱和状态时，系统将开启已关闭的物理服务器，并迁移虚拟机到新开启的物理服务器上，在达到资源使用的最佳匹配策略的同时保证大并发量时系统的稳定性
19、可靠性。在节能模式下，平台根据资源最大化利用策略，当虚拟机分散在不同的物理机上，且各物理机资源均未达到饱和时，系统通过迁移分散的虚拟机来释放部分物理服务器。并将释放出来的物理服务器自动关闭，从而达到资源最大化利用，能源的最小化消耗。高速响应，保证系统高性能运行云平台支持物理服务器的裸机快速安装，不仅可将未安装任何操作系统的物理服务器快速加入到云平台环境中，且支持虚拟机模板创建，利用模板文件或系统原有镜像文件创建虚拟机。新建一台虚拟机响应时间不超过15s，并保证虚拟机系统热迁移时间在30秒钟内完成。统一的网络管理平台，实现网络资源灵活分配通过带宽流量限制功能，云平台可根据不同应用对带宽的需求，为
20、不同的虚拟机或应用设置不同的网络带宽。避免某些应用过度使用网络资源而造成其它应用无法正常运行的情况。确保处于同一个云数据中心的虚拟机能够获得可靠的网络带宽保证。同时对云平台的结构进行调整，在物理层对虚拟网卡做网络带宽限制时，根据不同的需求采用两个虚拟网卡分别控制内网和外网的网速，实现云平台虚拟机内外网不同级别限速。虚拟防火墙通过在虚拟机上克隆出多个防火墙系统，每个防火墙系统对应一台应用服务器，用户通过互联网访问应用服务器首先穿过对应的防火墙系统，同时用户通过自定义防火墙规则有针对性的对受保护的应用服务器进行个性化安全设置，提升虚拟机的网络安全性。例如设置虚拟机之间所在网段、IP和端口等信息的访
21、问策略，完善虚拟机之间的隔离和通信策略。分离管理网络和应用网络在云平台中管理信息和应用信息跑在在不同的物理网络上，通过采用物理隔离的办法，保证管理信息的相对独立性，从而保证平台的安全性。虚拟局域网VLAN云计算系统在逻辑上可以划分成不同的网段，将各类应用放在不同的VLAN地址段里边，组成小的虚拟局域网，简化网络管理，提高网络的安全性。数据加密云计算系统不仅提供对虚拟机数据采用高强度加密算法进行加密，保证即使被非法窃取也无法获得重要数据。同时还提供对数据卷双重加密策略，对数据卷加密的密匙再加密。非法用户就算拿到数据卷的密匙也没办法打开，从而保证数据不被非法盗窃。平台兼容性和标准化平台访问接口遵循
22、国际上被先进国家政府认可的云计算接口标准规范：如Amazon EC2,S3、OpenStack等；虚拟机支持主流的操作系统：如Windows Server 2003、Windows Server 2008、CentOS Linux、Readhat Linux、Suse Linux、Ubuntu Linux等；同时支持现有市场上主要服务器厂商的X86服务器，包括IBM、HP、DELL等。4.1.5.1.3云存储系统云存储系统提供无中心单元或主控结点的架构，保证系统的高扩展性、冗余性和持久性，通过利用普通的服务器来构建冗余的、可扩展的分布式对象存储集群，存储容量可达PB级。存储需要长期保存的数据、
23、文档、网站图片、缩略图等信息。多副本存储云存储系统依据NWR策略。将备份数N设置为=3保证系统的可靠性。多区域存储如果将所有的存储都放在一个机架或一个机房中，那么一旦发生断电、网络故障等，将造成用户无法访问。因此我们按CAP策略中的分区容忍性规则对机器的物理位置进行隔离，我们把集群中的不同存储节点分配到不同存储区域中，其中同一数据的不同副本不能放到同一区域的同一节点上。弹性扩展，无单点故障云存储系统采用完全对称的架构，元数据存储是完全均匀随机分布的，并且与对象文件存储一样，元数据也会存储多份。扩容只需简单地新增机器，系统会自动完成数据迁移等工作，使各存储节点重新达到平衡状态。同时将增加相应的读
24、写能力。保证数据存储容量无限可扩展和性能（如QPS、吞吐量等）可线性提升。并发读写，高吞吐量云存储系统支持无中心架构，采用并发读写，在高并发和大流量的访问情况下，系统保证较高的吞吐量和较低的响应时间。4.1.5.1.4云监控服务云监控系统实现数据中心7X24的实时监测和管理。包括服务器、存储、网络等资源使用情况；以及各个虚拟机上的资源使用情况；平台运行情况；主要应用运行情况等。在底层采用主动和被动的轮询方式采集各个模块状态信息、平台信息及其应用的关键数据，通过友好的监测视图将整个系统的运行状况一目了然的展示出来，并根据管理员需求生成真实可靠的各类状态统计分析报告以供系统运维人员及决策者参考，通
25、过故障预警系统、故障定位排查系统，大幅提高管理员的工作效率，保证平台运行的稳定性和可维护性。全方位系统监控云监控系统内置多种监测器，全面深度监测整个数据中心架构及其应用，例如数据中心所有网络设备、服务器、虚拟机、存储、等设备运行状态、网络连接状态和运行情况。跨平台监测，高兼容性云监控系统可以对Windows, AIX，Linux，Solaris，FreeBSD，Unixware，HPUX，OpenServer等不同平台的服务器进行监测，还可根据客户的需求动态定制监测系统，从而满足大型数据中心自动化、智能化、集中监测运维的需求。分布式部署，超大规模管理云监控系统通过分布式架构对大型网络进行集中管
26、理，它不仅实现了数据的实时采集和用户管理的分离，而且实现了大规模网络的分层分级管理。分级管理，操作便捷云监控系统用户权限定制灵活多样，分平台管理员、项目管理员、普通用户等，适用于运维人员数量有限、责任范围明确的大规模网络。监测页面信息丰富、操作灵活。用户可自行创建和拖拽界面的各功能模块，用户操作方便、简单，整个管理界面高度人性化。多种全局视图， 高效查询：云监控系统提供美观实用、清晰详尽的全方位监控视图：全局监控视图、局部监控视图、动态拓扑图。报告系统为方便管理员掌握系统的整体状况，云监控系统通过自动分析所有系统记录、告警、资源（CPU、内存、磁盘）使用情况、接口等数据生成丰富直观的图表报告，
27、如实时报告、趋势报告、统计报告和TOP报告等。管理员还可以根据需求设定统计报告生成的时间（每日、每周、每月等），将生产的报告导出到不同的终端，如打印机、文件或Web服务器，提供Excel报表、HTML、报表等形式。故障预警，定位排查云监控系统提供灵活多样的报警方式，根据管理员预先设置的基线阀值，在出现异常时自动启用报警系统，发出警告。为方便管理员随时随地诊断网络运行状况，云监控系统提供了包含Ping、Telnet、TraceRoute、SNMP在内的多种网络诊断工具。通过这些便捷的诊断工具，网络管理员可以无需经过繁杂的手工诊断程序，只需轻松点击鼠标即可实现迅速、快捷的网络诊断。4.1.5.1.
28、5海量数据处理系统为上层各类基于北斗位置云服务平台的应用提供可靠的海量数据存储、数据分析、以及数据挖掘服务。提供基于GIS服务的空间数据共享以及数据挖掘总体框架，综合空间数据挖掘现有算法和策略，针对不同类别的空间数据进行相应处理，利用GIS服务本身特点，将各个相关系统的空间和属性数据融合，满足空间数据多样化需求，满足数据挖掘集成GIS服务的创新型应用系统中分布的、异构的、动态的空间数据需求。结合云计算底层基础设施平台整合异构资源的优势和平台服务层把一切应用都抽象为服务的统一表现形式，为上层应用的设计人员透明地提供一系列与具体业务逻辑无关的共享空间数据资源池，开发人员无需关心底层数据格式，只需从
29、共享空间数据平台提取满足当前业务需求的共享API,从而将集中精力解决特定的商务逻辑。 海量数据处理系统底层中采用基于Hadoop整体框架的分布式文件系统HDFS，通过流式数据访问模式来存储超大文件，通过一次写入，多次读取提高访问效率。在数据库层面采用的是面向列的分布式数据库HBase，能够通过简单地增加节点来达到线性扩展，解决系统容量瓶颈问题，再通过一个数据处理编程模型Map/Reduce把对数据集的大规模操作分发给网络上的每个节点实现高效并发计算以及系统可靠性。分布式存储系统海量数据处理的分布式存储系统有两类节点，管理节点及工作节点。管理节点NameNode管理文件系统的命名空间，同时也记录
30、每个文件中各个块所在的数据节点信息。工作节点DataNode将数据以文件的形式存储在本地的文件系统中。而每个文件又被分成一个或多个数据块，这些块存储在一组DataNode上。DataNode负责处理文件系统客户端的读写请求。在NameNode的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制。 海量数据分析数据存储与分析采用一种可用于数据处理的编程模型Map/Reduce，可并行处理大规模的数据集。采用“分而治之”的思想，通过mapper程序把复杂的任务分解为若干个数据或计算规模相对原任务要大大缩小的“简单的任务”来执行，同时采用就近计算原则和并行计算提高计算效率。在Reducer阶段对map阶段的结果
31、进行归并汇。4.1.5.2平台服务层设计（PaaS）平台服务层的核心是将平台层能力由终端向云端的集中化迁移，平台涉及到系统支持服务平台、应用集群服务平台和公共应用服务平台。我们将业务系统中通用的非业务相关内容下沉，通过下沉后进行集中化构建，最大化复用。4.1.5.2.1系统支持服务平台系统支持平台涉及到底层数据库、中间件，也涉及到在这个上面进行的二次封装。平台中间件的集中管理工具分为服务器端中间件资源和应用端中间资源，分别实现对应中间资源的统一交付、调度管理。而异构数据交换系统和智能语音呼叫系统作为平台基础软件为上层应用提供服务。4.1.5.2.2应用集群服务平台应用集群服务平台在技术架构总体
32、上采用分层、多技术和分布式的架构方式；自动创建应用程序和服务组件的运行环境，实现资源的统一供应和资源共享，以及环境的高可用性。应用集群服务平台按管理维护、开发部署、应用使用不同的场景。结合系统应用和业界相关导航应用技术架构的分析，我们将业务逻辑层中可标准化、可共享的功能服务下沉到PaaS平台层，而PaaS平台部署按照DTAP模式分别部署四个环境，每个环境独立部署，应用相互隔离。对于D环境，为开发者提供一套方便的开发工具，通过固化开发规范、简化开发过程的开发框架等辅助开发工具，开发者可以方便部署、开发各类应用；对于T、A环境，部署实现测试自动化、提高测试效率的测试环境，辅助测试和验收；对于P环境，提供系统运行时环境，以及系统开发环境所需要的API，并以平台标准API的形式对外发布。4.1.5.2.3公共应用服务平台公共应用服务平台的构建实现
