船舶与海洋大数据算法模型资源共享系统.pdf
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1、第45 卷第18 期2023年9 月舰船科学技术SHIP SCIENCEANDTECHNOLOGYVol.45,No.18Sep.,2023船舶与海洋大数据算法模型资源共享系统石刘,杨镇宇,赵泽学,王佳奇(中国舰船研究院,北京10 0 19 2)摘要:为了解决船舶与海洋大数据算法模型资源共享问题,本文构建船舶与海洋大数据算法模型资源共享系统,系统具备研制、优化、集成船舶行业和海洋领域专用算法模型资源能力,以源代码或二进制库方式对船舶行业和海洋领域专用算法模型资源进行集成,通过RestfulAPI接口方式为外部授权应用系统提供模型算法计算服务。性能测试结果表明,船舶与海洋大数据算法模型资源共享系
2、统具备多用户并发算法模型资源共享服务能力和性能可扩展性。关键词:船舶与海洋大数据;算法模型资源共享;性能测试;可扩展性中图分类号:TP391文章编号:16 7 2-7 6 49(2 0 2 3)18-0 143-0 4Ship and ocean big data algorithm model resource sharing system(China Ship Research and Development Academy,Beijing 100192,China)Abstract:In order to solve the problem of resource sharing of
3、ship and ocean big data algorithm model,this paper con-structs a resource sharing system of ship and ocean big data algorithm model.This system has the ability to develop,optim-ize,and integrate resources of ship industry and ocean domain specific algorithm model.It integrates ship industry and ocea
4、ndomain specific algorithm model resources in the form of source code or binary library,and provides algorithm model com-puting services for external authorized application systems through Restful API interface.The performance test results indic-ate that the ship and ocean big data algorithm model r
5、esource sharing system has the ability to provide multi user concurrentservices and scalability.Key words:ship and ocean big data;algorithm model resource sharing;performance test;scalability0引言海洋大数据的使用管理涉及国内十多个国家部委、央企集团和军队等,海洋大数据领域资源共享是个公认的难题!。海洋大数据智能分析系统 2 由多源异构引接汇聚子系统、异构数据存储子系统、海洋大数据治理子系统、海洋大数据分析
6、子系统、可视化分析子系统、统一访问门户子系统等 3 组成,整合多源异构数据引接、超融合共享存储 4-5 、高通量实时流数据处理 6 、海量动态目标高效染及实时展示等技术,实现海洋大数据引接、存储、分析、可视化等功能。船舶与海洋大数据算法模型资源共享系统基于海洋大数据智能分析系统构建。船舶与海洋大数据算法模型资源共享系统以通用大数据分析架构 7 为基础,研制船舶与海洋大数据应用相关的领域专用算法模收稿日期:2 0 2 3-0 6-30作者简介:石刘(19 8 2-),男,高级工程师,研究方向为船舶与海洋电子信息体系、系统与算法。文献标识码:ASHI Liu,YANG Zhen-yu,ZHAO Z
7、e-xue,WANG Jia-qidoi:10.3404/j.issn.1672-7649.2023.18.025型,推动形成良好的船舶行业与海洋领域算法模型资源共享 8 生态环境,系统以对外提供RestfulAPI编程接口的方式,支撑基于云服务的船舶与海洋外部智慧应用系统快速高效研制。1系统构建船舶与海洋大数据算法模型资源共享系统基于海洋大数据智能分析系统的“统一访问门户子系统”和“行业分析子系统”进行构建,如图1所示。船舶与海洋大数据算法模型资源共享系统主要使用海洋大数据智能分析系统的接口2 1、接口2 2 进行数据访问交互,2 个接口数据传输规则如表1所示。在海洋大数据智能分析系统的基础
8、上,设计了海洋环境综合观测 9 、海洋目标识别跟踪 10-16 、风机故元数据管理:数据目录144(21)Rest接口转发(模型创建/运行)行业分析子系统海冰检测模型溢油检测模型船舶图像目标检测模型(17)Rest接口(18)Rest接口(数据和模型参数)(返回模型结果)大数据分析子系统大数据分析服务舰船科学技术统一访问门户子系统分析任务交互标准接口及API(22)Rest接口转发(23)Rest接口转发(训练预测和分析)(算子调用)整机状态监测模型高性能计算服务第45 卷数据统一查询(24)数据统一查个(2 5)元数据询(hue组件)统一查询多维可视化子系统数据治理子系统三维全球可视化基于组
9、件图表动态监视可视化(19)Rest接口(20)Rest接口(数据和模型参数)(返回模型结果)可视化分析服务数据态势(11)结构化数据超融合共享存储子系统MPP空间信息内存NewSql数据库(缓存)(结构化数据)(12)结果持久化(13)非结构化数据(14)结果持久化海量栅格数据库时空轨迹数据库关系型数据库分布式文件系统(半结构化数据)(流式数据)(15)可视化数据(16)结果持久化(元数据)(非结构化数据)(10)全量数据(9)元数据数据质量(质量报告)(1)热点数据多源异构引接汇聚子系统数据引接(2)近期目标数据(3)瓦片数据数据转接(4)全量目标数据(5)元数据数据预处理(6)影像等非结
10、构化数据(7)收集录入数据标准(8)sdk实现图1船舶与海洋大数据算法模型资源共享系统结构Fig.1 Structure of ship and ocean big data algorithm model resource sharing system表1接口数据传输规则Tab.1 Interface data transmission rules接口序号发送方统一访问门户行业分析子模型参数与结果Restful21子系统统一访问门户行业分析子模型参数与结果Restful22子系统障诊断等3类10 个示范性对外服务模型的RestfulAPI接口,为外部应用系统提供智能分析计算及数据访问服务,如
11、表2 所示。服务模型接口的具体互联网地址,可配置为互联网公网IP地址或内部局域网IP地址。外部船舶与海洋应用系统可通过互联网远程调用云端API的方式访问船舶与海洋大数据算法模型资源共享系统的算法模型资源,实现船舶行业和海洋领域专用算法模型资源高效共享。接收方接口数据系统(创建与运行)系统(训练与预测)接口格式接口接口共享的算法模型资源,可通过跨域资源集成方式,按需扩展到整个船舶行业和海洋领域。对于已共享的算法模型资源,也可由不同的领域专家提供不同的优化版本,由船舶与海洋算法模型资源共享系统集成后供不同用户选择使用。2性能测试及分析2.1系统部署海洋大数据智能分析系统的硬件部署架构如图2所示,采
12、用防火墙、VPN、访问程序权限控制等方式解决安全保密问题。第45 卷表2 船舶与海洋算法模型资源共享系统服务列表Tab.2 List of services for ship and ocean algorithmmodel resource sharing system模型序号模型名称1海冰检测模型2溢油检测模型3风资源玫瑰图模型4船舶图像目标检测模型5视频流船舶目标检测模型6风机齿轮箱运行状态异常检测模型7风机齿轮箱温控阀异常诊断模型8风机发电机绕组温度异常预测模型9风机主轴前轴承温度异常预测模型10风机整机状态监测模型院内用片院内用户88统一访问门户统一访间门户肉网结构化大数据共享服务年
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