军事仿真训练系统体系架构改进研究

刘思培,侯海婷,高天成

(北方信息控制集团有限公司信息总体部,江苏南京　211153)



军事仿真训练系统体系架构改进研究

刘思培,侯海婷,高天成

(北方信息控制集团有限公司信息总体部,江苏南京211153)

现有军事仿真训练系统多基于传统C/S架构进行体系设计,在大规模战术训练仿真部署时,存在并发访问能力弱、可靠性差等问题。通过对仿真系统的体系架构进行研究,结合云计算技术提出增加访问控制服务器、仿真数据共享服务器以及仿真引擎虚拟化等改进方式,并通过对比分析,总结了三种方式对仿真训练系统的可扩展性、并发访问性以及数据可靠性等方面能力优化和提升的异同,并提出仿真训练系统传统体系向云计算体系逐步过渡的思路。

军事仿真训练系统;体系架构;云计算

军事仿真训练系统是引领军事训练从传统的机械化思维模式向信息化思维模式的转变,越来越受到总装领导和作战部队欢迎,基于商用视景仿真平台研制一套的“实用、好用、能用”的战术模拟训练系统成为最近两年极为重要的方向[1]。军事仿真训练系统可实现对大范围、广视角的战场环境模拟、对作战行动的全过程仿真,使得参战的各军兵种体验到接近实战的全景立体战场环境[2],并达到联合作战、联合打击等行动训练的真实效果;并可提供更为个性化、更为针对性、更为开放的训练方案和训练内容,可根据参与人员的知识、经验和体验,有针对性选择训练内容、拟制训练科目、训练方式,实现个人军事素质的快速提高[3]。

目前,比较有代表性支持军事训练仿真的视景仿真平台有美国MAK公司VR-Forces系统、法国THALES的CSC产品、捷克波西米亚公司的VBS系统、加拿大的Stage工具、美国Multigen公司Vega工具等[4-5]。以上这些系统都能够分离前台应用(图形用户界面)和后台应用(仿真引擎)来运行,并通过提供各类开发工具允许用户自定义各类武器装备模型、地理环境模型以及交互动作脚本,并通过引擎动态加载各类数据,实现对战术指挥训练模拟器、威胁生成系统、行为模型测试系统和计算机兵力生成系统的仿真。但目前的视景仿真平台一般都只是提供基于HLA或自研仿真网关实现多服务器部署功能[6-7],虽然提供支持模型有上万种之多,但能够支持仿真实体在近千个左右。基于这种类HLA网关模式可以构建多个仿真引擎服务器,一定程度上增加了系统扩展能力,但当不同服务器下属用户有过多训练交互时,将会需要在服务器之间进行数据同步,使得响应大大延迟,造成用户访问阻塞,甚至仿真服务器崩溃,引起系统瘫痪。

1　现状分析

军事仿真训练系统的部署方式[8-10]一般可以都是采用主从式的C/S结构,各个厂家也在做着各种改进措施,试图提升服务器并发和访问控制能力。从调研结果来说,可以概括为单服务器模式、多服务器模式、计算服务扩展模式。但随着部队体制改革深化和装备信息化程度的提高,未来面向多军兵种一体化联合作战及训练,将会是部门最为迫切的需求,因此军事仿真训练系统也亟需在体系架构上进行优化,逐步从单机、多服务器向分布式云计算、云存储等体系上进行演化。下面分别对相关部署方式进行描述和分析。

1.1单服务器模式

在飞行员训练和院校学员培训时,一般采用单服务器模式,如图1所示，由单一的仿真引擎服务器和数据模型服务器(两种服务器也可为同一台计算机)构成,管理节点和用户节点通过不同网络方式进行接入,这种方式的特点是拓扑结构简单,用户扩展简易。但此种模式支持用户数量有限,所有数据、脚本、业务逻辑都统一部署在一个服务器上,无法进行复杂业务和数据有效管理和部署,在服务器出现宕机时,所有用户都无法进行使用,容错性较差,无法满足多军兵种业务的训练仿真应用。

图1　单服务器模式部署

1.2多服务器模式

多服务器模式对单服务器分布式能力的扩展,如图2所示，通过使用LVC等服务器互联机制,通过使用一组服务器的负载均衡,基于特定访问划分策略可以实现多用户分流提供仿真引擎服务,可以将相同业务的仿真功能和数据模型进行分开部署,解决因单服务器因用户数量过多带来的堵塞问题,一定程度可以满足多用户访问需求。这种模式多用于单兵种训练仿真应用,当多兵种协同训练仿真时,可能会由于多服务器间过多的数据交互或服务器上大量数据计算耗时,造成仿真引擎性能下降,为用户访问带来较大的时间延迟而访问堵塞、宕机。且这种模式需要事先预估好业务功能种类和用户数量,在用户数量突增或业务交互过于频繁时,不具备良好的自适应性。

图2　多服务器模式部署

1.3计算服务扩展模式

计算服务扩展模式是对多服务器模式一种扩展,如图3所示，服务器中需要进行大量数据计算或复杂模型处理的功能,从引擎服务器本身迁移,增加专门计算服务器,用以为各个服务器提供通用的计算服务接口,实践证明一定程度能够增加多服务器模式下的用户并发访问数量,避免因过多访问引擎服务器处理延迟而造成性能下降问题。但这种模式只是通过增加额外设备,减缓堵塞宕机的时间,不是从根本上解决问题,而且不具有很好的扩展性。

2　云计算技术

云计算技术本身是一种计算模式,是网格计算、分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等传统计算机和网络技术发展融合的产物,本质上是服务方式的改变,它以服务的形式实现资源的共享,可为接入用户提供可用的、便捷的、按需的各类虚拟化资源,包括网络、服务器、存储、应用软件和软件服务。云计算为用户提供的计算能力,可以作为一种商品进行流通,就像煤气、水电一样,取用方便、费用低廉。本文重点关注以下两个技术。

2.1存储虚拟化技术

云计算中存储虚拟化技术也称云存储,是一种贯穿整个IT环境、用于简化本来可能相对复杂的底层架构技术,其核心思想是将资源逻辑影像与物理存储分开,通过集群应用、分布式文件系统等功能,将不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作,共同对外提供数据存储和业务访问服务,从而为系统和管理员提供一幅简化、无缝的资源虚拟视图。对于用户来说,虚拟化存储资源就像是一个巨大的“存储池”,用户不会看到具体的磁盘、磁带,也不必关心自己的数据经过哪一块路径通往哪一个具体的存储设备。存储虚拟化技术能够将存储转为一个存储资源池,可以任意地根据需要进行分配和使用。其优点是能够屏蔽系统的复杂性,提高存储资源利用率,并通过多副本机制可实现数据备份与恢复,有效增强数据安全性和完备性[11]。

2.2服务器虚拟化技术

服务器虚拟化技术是虚拟计算中一种形式,其基本思想是将物理服务器资源抽象成逻辑资源,让一台服务器变成几台甚至上百台相互隔离的虚拟服务器,让用户不再受限于物理上界限,而是让CPU、内存、磁盘、I/O硬件变成可以动态管理的资源池,从而提高资源的利用率,简化系统管理,实现服务器整合,让IT对业务变更具有自适应性。服务器虚拟化可以通过整合服务器减少物理服务器的数量,通过虚拟化隔离实现应用物理隔离,结合虚拟机调度技术可实现服务器资源动态创建、挂起和注销,提供服务器资源满足用户需求动态自适应性[12-13]。

3　基于云技术的体系改进

鉴于军事模拟仿真训练系统,一般都是“数据+引擎+终端”的部署和应用模式,通过对当前云计算技术进行研究,结合训练仿真平台的业务需求,本文提出几点体系架构改进思路,通过引入负载均衡与访问控制、统一数据虚拟存储访问和仿真引擎虚拟化等技术策略,可在体系架构层面提升训练仿真系统的扩展性、容错性和健壮性。

3.1访问控制服务器扩展

用户访问动态控制扩展是利用负载均衡与访问控制技术[14-15]实现训练仿真系统并发访问控制和性能优化的关键手段。即是将系统的访问请求分送到多个服务器,以保证资源得到有效利用,并确定每次没有服务器的工作负载过重。这种技术能够限制时间延迟和提高相应速度,同时当一个或多个服务器由于故障或日常维护而宕机时,余下的服务器可直接接过任务,保证系统服务可以正常运行。

如图4所示,用户终端在访问仿真引擎服务器时,通过统一IP地址与访问控制服务器建立链接,向其发送仿真训练请求;访问控制服务器根据访问请求和当前各个服务器的负载情况,自主选择出当前空闲或队列较少的服务器,提供给用户终端;用户终端再与推送的服务器建立数据链接关系,获取仿真数据和服务。

图4　访问控制服务器扩展部署

在此种扩展方式中,访问服务器要对请求队列和服务器集群运行状态同时进行监控和管理,要能够对每台处理服务器的运行状态(如CPU和内存占用量)进行实时监控,具体流程如图5所示。按照设定策略,通过资源监控Agent定期将运行状态和性能上报,按照统计结果合理调度服务器的数量和运行任务,保证后台服务器集群保持一个合理的规模,具有水平扩展能力。

图5　访问控制服务应用流程

3.2仿真数据服务器扩展

仿真数据服务器扩展是在仿真系统架构中将数据模型存储与访问的职能从引擎服务器中独立出来,将其封装为一个共享的数据资源池,提供所有的引擎服务器进行使用,实现仿真数据资源的共享访问,从而避免多服务器模式中多个服务器之间过多交互和同步数据引起的堵塞宕机。仿真数据服务器扩展通过利用虚拟存储技术,可实现各类数据模型、脚本数据和用户定义的交互数据的统一管理和可靠存储,不会因为个别服务器的损坏,造成数据丢失和系统宕机,提高仿真引擎的可靠性。

如图6所示,将仿真训练系统的服务器分割成仿真数据服务器和仿真引擎服务器,仿真数据服务器通过利用云存储技术,实现仿真数据、模型和各类文件的统一存储和访问接口;仿真引擎服务器通过数据访问接口共享仿真数据,从而避免服务器之间数据不一致引起的大规模数据同步;用户终端按照特定分配策略,访问各自仿真引擎服务器获取仿真训练服务。

图6　仿真数据服务器扩展架构

仿真数据服务器采用虚拟存储技术进行统一调度和动态扩展。如图7所示,采用多副本分散存储机制,一方面是为了保证数据不丢失、容灾可靠存储,同时能够利用分布式计算资源可有效提高数据访问性能,提高系统的并发调度性能。

3.3仿真引擎虚拟化扩展

引擎虚拟化扩展的基本思路利用云计算中虚拟化技术,将所有物理计算服务器统一管理起来,构建一个计算资源池,实现虚拟引擎服务器的按需使用。仿真引擎虚拟化扩展通过按照训练仿真业务功能进行划分,构建出不同需求的系统镜像,可以动态按需的启动相应虚拟机,提供仿真引擎服务,并可以按照用户访问需求和访问数量,利用虚拟机管理自动进行虚拟机迁移、关闭和挂起等操作,保证仿真引擎服务的按需使用。

图7　数据服务器多副本存储流程

如图8所示,利用云计算的虚拟化技术,将仿真训练系统所有服务器进行统一管理,对所有计算资源和存储资源进行统一分配和调度,将仿真引擎平台安装在虚拟机镜像文件中。由虚拟机管理与调度软件根据用户访问数量、处理响应速度以及网络负载情况,进行灵活控制虚拟机启动、挂起和恢复等操作,保证仿真训练系统的按需使用和动态自适应调整。

图8　仿真引擎虚拟化扩展部署

3.4分析对比

通过以上三种体系架构改进思路不难发现,这三种思路是在不同角度对体系架构进行的改进设计,是云计算技术在数据、计算和管理调度等方面的优势体现。其中,访问控制可实现按照系统负载情况进行动态分配用户访问链接,解决了用户并发访问并发处理及响应延迟的问题;仿真数据虚拟化技术解决了不同服务器之间大量同步数据和交互数据带来的性能下降问题,同时可以保证仿真数据容错和抗毁的自恢复能力;仿真引擎虚拟化则是可以动态配置仿真引擎服务器,按需构建和注销虚拟机数量,减少无用资源提高系统效率,提高模拟仿真系统对不同规模自适应能力。

因此,以上三种改进策略,可以视情况进行单独应用或组合使用,可基于现有训练仿真系统体系架构的具体情况和需求,分阶段、分步骤进行改进,逐步从传统分布式架构过度到基于云计算技术的体系架构。其中,增加访问控制扩展相对容易,对仿真平台没有过多要求,只需增加一层访问控制中间件,即可实现。而数据服务器扩展则和仿真引擎扩展,需要对仿真平台本身和模拟训练系统本身业务划分进行深入分析,通过数据、软件和业务功能进行重新梳理和分布,进行全盘规划和系统重构,是一项较为复杂的工作,但带来性能提升和扩展能力优化也是革命性的。

在某部队仿真训练百场演练试验中,通过增加访问服务器采用消息服务中间件,支持同时在线用户从300个、运行时间1个小时,提升到在线用户600人、运行10个小时;通过增加数据服务器集群方式,将原来共享数据存储转换为分布式虚拟存储,提升了数据抗毁容错能力,在多个兵种协同训练时,从大量数据同步交互引擎系统性能下降,提升到现在可以无缝数据切换和交互。通过增加虚拟引擎服务器,对仿真训练平台能力进一步提升,基本上能够支持1000人、两周长时间运行,基本满足了部队设定训练时间和性能要求。

4　结束语

随着云计算和大数据技术在商用领域成熟应用,其虚拟存储技术、虚拟机调度技术、负载均衡与访问控制技术等关键技术,都可以进行裁剪和定制改造,应用到军事系统信息系统架构上来,特别在全军网络信息体系建设的背景下,对于增强军事信息系统的大规模数据并发或实时处理能力、提高大规模访问的负载均衡能力以及数据分布式虚拟存储能力,都有极为重要的作用。

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An Improving Study on Architecture of Simulation Training System

LIU Si-pei,HOU Hai-ting,GAO Tian-cheng

(North Information & Control Group,Nanjing 21153,China)

Most of the architecture of military simulation training system is based on the Client/Server architecture,there exists some problems such as the less parallel visiting capability、low stability etc.This paper introduces several kinds of improving methods by adding visiting control,simulation database visualization and simulation engine visualization etc visualization technologies,talking about the capability improving or optimization difference of the above several methods,and gives a step by step plan for simulation training system improving.

military simulation training system; system architecture; cloud computing

1673-3819(2016)05-0085-05

2016-03-14

2016-04-29

刘思培(1981-),男,安徽宿州人,博士,高级工程师,研究方向为军事信息系统体系架构、数据服务、决策模型技术等。

侯海婷(1990-),女,硕士,工程师。

高天成(1976-),男，硕士,研究员。

TP391.9

ADOI:10.3969/j.issn.1673-3819.2016.05.019