引言

    云計算是推動經濟發展和產業升級的引擎。云計算能創造新的經濟模式，帶動現代服務業與文化創意等相關產業的發展。通過與云計算相關企業的創新和服務能力的有機整合，并依托新的商業模式，云計算可為區域經濟體帶來巨大市場和產業倍增效應，并借助互聯網、3G等新興技術的迅速發展，形成更大的網絡市場規模。區域經濟體借助云計算可促進產業整體向高端集聚，衍生出新的創業和就業群體，形成產業人力資源分流，助力產業結構調整。

    以美國為首的西方發達國家在20世紀80年代就加大了信息化建設的投入，以促進工業的轉型發展，如美國先后建立了圣地亞哥超級計算中心（SDSC）、美國國家超級計算應用中心（NCSA）、匹茲堡超級計算中心（PSC）、勞倫斯·利弗莫爾國家研究所（LLNL）、美國阿貢國家實驗室（ANL）、美國橡樹嶺國家實驗室（ORNL）等，這些機構先后服務于工業、生物、制藥、國防等領域。美國國家超算中心在20世紀80年代開始的私營企業計劃（private sector program），為美國500強工業企業開發了創新的硬件和軟件設施、虛擬原型制作技術、可視化技術、網絡技術、數據挖掘技術等，維持了美國工業在隨后全球經濟中的競爭優勢。俄亥俄州超算中心從2004年開始一直在倡導藍領計算（blue collar computing）。藍領計算將高性能計算應用于工業領域，基于虛擬建模和仿真技術改進產品生產工藝，縮短產業開發時間，降低開發成本，提升了企業的競爭優勢。超級計算中心就是當前云計算中心的前身，從某些方面來說，超級計算就是云計算的一種形式，可以說，云計算等信息技術及平臺在西方工業化大國扮演了十分關鍵的角色。這些大國對云計算相關領域的科研、產業投入力度巨大，而且投入具有持續性、時間跨度長等特點。云計算等新一代信息技術對經濟建設的貢獻度正在不斷提高，形成了技術創新的良性循環。

    當前，我國通過自身生產要素比較優勢成為新的國際制造業中心。以制造業為主導的產業結構顯示了中國工業化加速發展階段的產業特征，這種結構促進了中國現階段的高速增長。但一方面，工業產業結構的畸形化和低勞動生產率對中國的可持續發展提出了新的挑戰；另一方面，中國工業化發展沒有通過經濟和社會的關聯性帶動第二、第三產業的共同發展，相反，第一產業不斷萎縮，第三產業停留在一個較低的水平上，致使第二產業的發展失去強大的基礎和服務。生產性服務業涵蓋了信息、金融、物流等諸多行業，在中國的發展尚未成熟。因此，當前以云計算推動我國制造業的創新發展尤為迫切。本文在分析工業云計算的需求基礎上，結合北京區域工業云平臺的前期應用實踐，提出了一種工業云計算平臺的體系架構。

1 工業云計算需求分析

    用信息化改造第二產業的一個重要內容就是用信息技術改造制造業的生產工藝。信息技術是通過不斷向制造業滲透擴散來改造傳統生產工藝的。同時，信息技術也促進了傳統制造業的管理現代化。中小型工業企業在提升企業創新能力時往往要面臨工業計算軟件及平臺搭建、計算機建模和仿真技術、高端研發人員的培養等諸多問題，這些問題將直接影響生產成本和生產效率。云計算是生產性服務業的重要工具，是一種商業模式的創新。基于SaaS（software as a service）模式的云計算服務，工業用戶可通過各種客戶端設備的瘦客戶界面（如網頁瀏覽器、基于網頁的電子郵件）使用相應的工業應用軟件。另外，工業用戶可以基于PaaS（platform as a service）模式采用工業云計算運營商支持的編程語言和工具編寫好自己的應用程序，然后放到云計算平臺上運行。在提升企業信息化服務能力方面，工業用戶可以基于SaaS模式獲得低廉的ERP、CRM等企業信息化解決方案及服務。基于這些方案和服務，工業用戶可進行快速有效的仿真模擬，降低設計與制造成本，提高原材料的利用率，從而大幅縮短企業產品升級換代周期，改善產品性能，大幅提升工業企業的自主創新效率，并推動企業核心競爭優勢的提升。

2 工業云計算平臺體系結構及關鍵技術

    2．1 體系結構

    工業云計算平臺采用CPU＋GPU混合異構架構，實現芯片級、基礎架構級和系統級三級節能設計，采用核心—邊緣兩層高可用冗余Fat－tree非阻塞（non－blocking）網絡拓撲結構，40Gb／s4xInfiniband QDR網絡互聯，其網絡拓撲結構如圖1所示。平臺用戶管理采用NIS（network informationservice），文件系統采用NFS（networkfile system）共享部署；GPU節點采用雙啟動多操作系統，應用軟件部署在共享存儲上，計算節點部署Xen、KvM（kernel－based virtual machine）等虛擬機。

    工業云體系架構（圖2）分為基礎設施即服務層IaaS（infrastructure as a service）、平臺即服務層PaaS、軟件即服務層SaaS，以及面向工業制造領域的行業應用云服務，如焊接云、切削云、磨削云、精加工云等。基礎設施即服務層IaaS涵蓋了基礎設施和基礎服務。基礎設施包括計算資源、存儲資源、設計資源、仿真資源、生產資源、試驗資源、管理資源、集成資源以及能力資源等，體現為制造資源和制造能力兩種形態。基礎服務包括基于基礎設施之上的服務，通過感知、虛擬化、服務化中間件而全面整合資源層所提供的基礎設施，通過資源管理和協同中間件為上層的資源利用所提供的重要支撐服務，如數據存儲服務、計算服務、負載均衡服務、備份服務等。平臺即服務層PaaS基于相關工業云計算API，提供服務發布／發現、智能匹配、整合／協同、運行／容錯、交易／管理、監控／評估等各項核心功能。平臺基于高效能工業云計算服務門戶，實現獨立完成某階段制造任務、協同完成某階段制造任務、協同完成跨階段制造任務。

    2．2 關鍵技術

    2．2．1 虛擬化技術

    依據中小制造企業創新設計和協同制造的特點，工業云計算平臺以虛擬化技術為主要支撐，對平臺的軟硬件及虛擬機等各類資源進行服務化管理，以滿足靈活管理和高效利用的需要，主要包括：①資源統一管理，即利用作業調度、資源調度和虛擬機技術實現對物理機、物理存儲、物理交換機的動態分配，對虛擬服務器、虛擬交換機及虛擬存儲的產生和變更，以及對所有資源的動態部署和動態回收；②應用模板化，即根據不同用戶群的需求定制不同的虛擬機模板，并通過虛擬機池動態地使用這些模板，實現操作系統、應用軟件資源的動態遷移，最大化地利用物理機資源，實現應用與硬件資源、虛擬資源的映射管理；③應用軟件資源云服務化研究，即利用對基于FlexLM浮動許可證的調度來實現商業應用軟件服務的動態分配，提供開發接口以實現擴展應用軟件的服務功能。

圖1 工業云計算平臺網絡拓撲結構

圖2 工業云體系架構

    工業云計算平臺對虛擬計算環境進行動態評估，并基于計算系統虛擬化技術實現在線遷移、動態擴容，一部分集群中部署虛擬化中間件，以此為基礎按需動態地構建虛擬計算節點，形成虛擬計算資源，由虛擬機管理模塊統一管理；另一部分集群中直接安裝仿真分析等高性能工程計算軟件，在上面部署監控代理，形成物理計算資源，由物理機管理模塊統一管理。服務化中間件根據需要，既可以部署到物理計算節點上，又可以部署到虛擬計算節點上，為部署和監控工具軟件的接口服務和仿真分析等軟件的計算提供服務。對各類生產資源的感知信息經感知中間件融合之后，通過Web服務方式向上層傳輸。各類型服務均由服務動態管理模塊統一管理。軟件資源有的直接部署在物理計算資源上，供作業調度／管理模塊進行調用；有的部署在虛擬機模板中，按需動態地加載，以虛擬交互應用的方式向外發布。

    2．2．2 前后臺交互技術

    工業對計算的需求主要包含以下環節：CAD建模設計、模型離散化和初始化、CAE仿真論證、仿真結果可視化、CAM仿真制造加工。

    CAD建模設計環節是工業計算仿真模擬流程中最具創造力、交互最復雜的階段，這個環節的特點是計算量不大，人機交互復雜頻繁。模型離散化和初始化環節中，用戶需要干預網格劃分來確保自動劃分結構的準確性，網格劃分的執行時間通常按照分鐘和小時來計量。CAE仿真論證環節中，工業用戶采用CAE軟件對設計模型進行渲染和仿真論證。對上一環節產生的離散數據利用有限元和有限差分方法來模擬其變化，模擬過程因需要反復迭代和求解大量的方程，計算量非常大，因此通常需要利用大型機來加速計算。計算后的數據較原始模型的數據量增大200～500倍。仿真結果可視化環節中，將上述數據通過可視化處理后，以多種類型的圖像和動畫方式進行展示。CAM仿真制造加工環節依據用戶輸入的NC代碼、工藝模塑和刀具模型，采用CAM軟件計算出有關工件變化、刀具狀況、加工效率等信息，為進行產品的可制造性評價和優化打下基礎。該環節的特點是計算量不大，交互也不復雜。雖然很多工業計算軟件囊括了設計、離散化、計算、后處理、仿真制造全流程，但是不同階段呈現出明顯不同的交互特征。CAD建模設計環節的用戶需對模型進行不斷操作，使其具有強交互特征；離散化和初始化環節中的網格劃分通常由軟件自動完成，但是用戶需對自動生成的網格進行檢查與干預，屬于中等強度的交互；計算模擬可在后臺計算，通常不需要人工干預，屬于弱交互；而后處理階段用戶需要按照不同的維度檢查仿真結果，屬于中等強度的交互；仿真制造屬于中等強度的交互。對于強交互的情況可采用遠程桌面的控制方式，用戶直接操縱云端的工業計算軟件，這就避免了對復雜交互的應用的封裝；對于弱交互的情況可采用Web封裝的方式，用戶通過瀏覽器即可簡便地使用其服務；對于中等強度交互的情況可先期采用遠程桌面的控制方式，后期根據用戶的需求對部分功能進行Web封裝。工業云計算平臺服務控制流程圖如圖3所示。

圖3 工業云計算平臺服務控制流程

    2．2．3 可靠性技術

    檢查點技術是一種傳統的系統級容錯技術，其特點是在系統規模增大時生成檢查點的時間和空間的開銷線性增大。工業云計算平臺采用多層次系統級魯棒性技術，該技術采用全檢查點技術、故障預測技術、故障時檢查點與進程遷移技術相結合的方式，降低檢查點生成的頻率，同時根據故障進行一些預測，在保證系統可靠性的前提下降低容錯的開銷。系統級檢查點技術通過透明的方式保存和恢復進程的狀態，包括進程間通信和交互的狀態的處理。故障分析與故障預測根據生產性系統中的故障數據，總結部件故障的規律，研究相應的故障診斷與預測方法。故障前檢查點與遷移技術是根據故障預測和監測結果，在故障發生或可能發生前進行單個進程的相關操作。

3 系統開發與應用實例

    工業云計算服務門戶系統的Web容器采用omcat來實現，Web的應用服務采用Struct2開發（Java語言），用戶瀏覽器通過下載Extjs組件來生成和渲染UI交互界面。用戶與門戶系統通過Ｈttps協議進行交互。門戶系統與支撐管理服務之間采用SOAP協議進行通信，其中認證系統采用耶魯大學的CAS認證系統，數據庫系統采用Mysql。支撐管理層的各類服務主要采用Java或者Python語言開發。支撐管理層與資源管理層之間采用相應系統提供的內部接口通信，如在數據服務節點上安裝Lustre客戶端，支撐服務使用標準的文件操作接口即可對Lustre文件系統的數據進行各類操作；在作業管理服務的節點上安裝LSF客戶端（或者提供LSF API的庫），直接調用LSF客戶端程序，即可將用戶請求發送到LSF作業管理系統上；支撐服務通過SOAP協議即可訪問Eucalyptus提供的各類虛擬機管理服務。應用服務運行在虛擬機上或者高性能計算節點上，用戶通過NX遠程桌面皆可訪問特定的虛擬機，或者由門戶系統將工程計算作業推送到后臺系統上運算并返回狀態及結果。系統開發結構關系圖如圖4所示。

圖4 系統開發結構關系圖

    工業云計算服務平臺可廣泛應用于工業設計及工程計算領域，如加工工藝分析、裝配工藝分析、模具設計優化、機械零部件設計與性能分析、車輛等復雜機電設備性能及裝配工藝分析與設計、工程電磁兼容性分析、圖形渲染、虛擬裝配、虛擬焊接等諸多領域。在近兩年的運行中，該平臺已成功應用于北京長城華冠汽車公司的汽車碰撞仿真項目、中國京冶工程技術有限公司的鋼結構虛擬裝配仿真項目、北京生命科學研究所的生物計算研究項目等十幾個項目。例如，在基于CAE的鋼結構虛擬裝配的項目中，利用CAE技術模擬仿真各種工程材料的性能，通用虛擬裝配技術驗證裝配設計和操作的正確與否，以便及早發現裝配中的問題，對模型進行修改，并通過可視化顯示裝配過程。可以說，工業云計算服務平臺不僅能縮短企業產品升級換代周期、降低設計與制造成本、提高產品性能，還能為各種規模的企業提供虛擬產品設計與性能仿真的共享平臺。

4 結束語

    中國經濟增長的本質特征就是工業化，工業化的本質就是產業結構的調整優化和經濟效率的提升，包括兩個方面，一是量的層面，即指工業部門在各產業之間的產值份額迅速提高，二是質的層面，即指所有產業部門的勞動生產率和全要素生產率的全面提升，也即經濟效率的提升。只有從這兩個方面進行推進，我們才能真正實現中國的經濟增長。云計算平臺實現了資源集中，客戶能夠使用的資源規模極大但所需成本低、獲取途徑多，并且可按需定制。另外，云計算平臺緊緊地耦合了資源的聚集使用模式，使得計算資源保持較高的利用率，節約了社會投資。當前，我們抓住云計算發展的戰略機遇期，將其積極導入工業產業中，以云計算推動工業產業創新能力的發展，加快傳統制造業的改造和升級，發揮后發優勢，實現社會生產力和技術的跨越式發展，可以說顯得尤為迫切。

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本文標題：工業云計算平臺的研究與實踐

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