CN114598709B - 一种支持双归属保护的船舶交通管理系统容灾方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种支持双归属保护的船舶交通管理系统容灾方法，包括步骤1、设置VTS系统前端传感器；步骤2、采集前端传感器数据；步骤3、前端传感器数据在双VTS中心实时处理和存储；步骤4、结构化数据入库和双VTS中心间双向同步；步骤5、用户终端双归属于双VTS中心。本发明通过将前端传感器数据和结构化数据采取不同保护机制，其中前端传感器数据实时回传至双VTS中心进行处理和存储，并将各个VTS中心产生的结构化数据入库后实时同步至另一VTS中心，然后将用户终端双归属于VTS中心。同时，双VTS中心互为全功能全辖区服务中心冗余，从而确保灾难情况下VTS系统业务不中断、数据的完整性和持续可用性，具有成本低、实时性高、可靠性强、适用性广等特点。

Description

一种支持双归属保护的船舶交通管理系统容灾方法
技术领域
本发明涉及信息系统容灾领域，特别是一种支持双归属保护的船舶交通管理系统容灾方法。
背景技术
大规模VTS系统主要用于监管船舶交通密度大的通航水域，所在区域经济活跃，货物吞吐量大，水上交通参与主体多，船舶碰撞和水域污染风险高，监管压力巨大。VTS系统作为水上交通安全监管的核心系统，为满足监管要求，在可靠性上应能保持7*24小时VTS系统持续运行，容灾情况下RTO要求是秒级，RPO要求更高，持续可用性和数据完整性已成为VTS系统最核心、最关键的设计要求。大规模VTS系统本身监管范围广，具备数据处理量大、业务功能复杂、后台交互量大、实时性强的特点，如何保障系统持续可用和数据实时性完整性成了技术难题。
传统的容灾方法，主要有四种模式：主从备份构建模式、两地三中心构建模式、异地双活构建模式、异地多活构建模式。从数据保护角度来看，目前的容灾模式都需要建设备份（双活）中心，数据一致性依赖于两中心之间的链路情况，为实现数据保护实时性，对链路的稳定性和带宽都提出了高要求。大规模VTS系统数据是水上监管的重要业务数据，包括大量的雷达视频、VHF语音、DF数据、CCTV视频流数据、业务数据（结构化数据）等多类型大容量实时数据，且监管数据丢失时长的容忍度低，因此双中心数据同步一致性保证机制实现难度大，对链路质量和带宽要求高。然而，现有的VTS系统出于建设成本和维护成本考虑，链路通常租用运营商链路且跨地市，带宽通常为百兆或以下，难以提供满足带宽和质量要求的通信链路。从灾备切换时间要求来看，由于大规模VTS系统业务持续运行要求较高，若采用同城主备模式或两地三中心模式，恢复时间长，RPO不能满足业务要求；若采用异地双活或异地多活方案，可以实现较短的RPO，但要求对VTS数据处理中心单点应用改造成集群应用，双中心网络要求极高的带宽和稳定性，传输算法和校验机制上要求高可靠，实现成本和技术难度高，可行性不强。综上所述，现有的容灾机制难以满足大规模VTS系统的业务需要。
发明内容
本发明要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，而提供一种支持双归属保护的船舶交通管理系统容灾方法，该支持双归属保护的船舶交通管理系统容灾方法通过将前端传感器数据和结构化数据采取不同的保护机制，同时提出双VTS中心互为全功能全辖区服务中心冗余，用户终端动态双归属VTS中心，从而能实现VTS系统在灾难情况下的数据完整性和持续可用性，具有成本低、实时性高、可靠性强、适用性广等特点。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：
一种支持双归属保护的船舶交通管理系统容灾方法，包括如下步骤。
步骤1、设置VTS系统前端传感器：设置VTS系统前端传感器和两个VTS中心；VTS系统前端传感器包括一个AIS基站、N个雷达、VHF、VHF-DF和气象水文传感器；其中，N≥2。
步骤2、采集前端传感器数据：VTS系统前端传感器对待监管通航水域进行实时数据采集，并将采集的前端传感器数据分别回传至两个VTS中心；其中，采集的AIS基站和N个雷达的数据称为前端待融合数据；采集的VHF、VHF-DF和气象水文传感器数据称为前端记录数据。
步骤3、前端传感器数据实时处理：每个VTS中心均一边对采集的前端记录数据进行实时存储，一边对采集的前端待融合数据采用树状融合结构进行实时处理和实时存储。
步骤4、同步结构化数据：结构化数据包括写入的程序指令数据和对应VTS中心产生的辖区值班业务数据；两个VTS中心内结构化数据能实时同步，使得双VTS中心内的结构化数据均为最新状态，互为镜像，每一VTS中心均具备全辖区值班能力，实现双VTS中心互为冗余灾备。
步骤3中，树状融合结构包括调度中心和N个融合节点；其中，调度中心位于最顶端， N个融合节点从上至下依次排列在调度中心的下方，形成树状结构；其中，位于最顶部的融合节点称为顶部融合节点，位于最底部的融合节点为底部融合节点；位于顶部融合节点和底部融合节点之间的融合节点称为中间融合节点；每个融合节点配置一个不同的线程；相邻两个融合节点之间以及顶部融合节点与调度中心之间，均采用目标批量上传的方式进行数据传输；其中，底部融合节点用于VTS系统前端传感器中位置相邻近的两个雷达数据的融合；N-2个中间融合节点用于采集融合剩余N-2个雷达数据，且一个中间融合节点采集融合一个雷达数据；顶部融合节点能采集融合AIS基站数据。
步骤3中，每个融合节点内的数据交互，采用非阻塞旋转锁的方式。
步骤3中，非阻塞旋转锁具有超时机制，当队列满或空时，进出队列的调用能自动挂起线程，从而让出CPU资源防止空跑，从而降低线程之间的互斥与等待消耗，降低操作系统内核在抢占临界区时带来的性能损耗。
步骤3中，每个融合节点均采用预开辟策略，预先进行池化内存管理，每个融合节点能独立进行数据处理与存储。
步骤4中，通过Oracle OGG实现两个VTS中心内结构化数据的实时同步。
还包括步骤5、用户终端动态双归属：将双VTS中心的用户终端双归属于双VTS中心，确保任一用户终端均能切换连接到任一VTS中心的后台服务实现全辖区值班功能。
本发明具有如下有益效果：
1、本发明通过将前端传感器数据实时回传至双VTS中心进行处理和存储，并将双VTS中心产生的结构化数据进行实时同步、双VTS中心的用户终端动态双归属。本发明将前端传感器数据和结构化数据采取不同的保护机制，同时提出双VTS中心互为全功能全辖区服务中心冗余，用户终端动态双归属VTS中心，实现了VTS系统在灾难情况下的数据完整性和持续可用性，具有成本低、实时性高、可靠性强、适用性广等特点。
2、本发明对链路带宽和质量要求低，符合现有VTS系统现状，除多源处理容量要求外，对VTS产品的原技术架构改动很小，充分考虑了VTS系统的建设成本和维护成本，提出一种低成本高可用的解决方案，满足大规模VTS系统持续运行和数据实时保护的需求，具备较强的实用推广价值。
3、本发明将VTS中心的数据融合处理模块设计为树状结构，并采用预开辟策略、批量处理模式、设计专门的非阻塞旋转锁等方法，最大限度发挥了CPU的计算性能，解决了数据实时处理容量的瓶颈。
4、本发明创造性提出双VTS处理中心互为全功能全辖区服务中心冗余，用户终端动态双归属双VTS处理中心，避免了传统高可用方案对网络和运算性能要求极高、维护复杂、成本高昂等缺点，同时实现了故障时业务零中断和数据丢失秒级的高标准设计目标。
附图说明
图1显示了本发明一种支持双归属保护的船舶交通管理系统容灾方法的流程图。
图2显示了本发明中双VTS中心的数据处理逻辑构架图。
图3显示了本发明中树状融合结构的示意图。
图4显示了本发明中VTS系统的状态变化流程图。
其中有：
1.调度中心；2.顶部融合节点；3.中间融合节点；4.底部融合节点；5.AIS基站；6.雷达。
具体实施方式
下面结合附图和具体较佳实施方式对本发明作进一步详细的说明。
本发明的描述中，需要理解的是，术语“左侧”、“右侧”、“上部”、“下部”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，“第一”、“第二”等并不表示零部件的重要程度，因此不能理解为对本发明的限制。本实施例中采用的具体尺寸只是为了举例说明技术方案，并不限制本发明的保护范围。
如图1所示，一种支持双归属保护的船舶交通管理系统容灾方法，包括如下步骤。
步骤1、设置VTS系统前端传感器
设置VTS系统前端传感器和两个VTS中心。
上述VTS系统前端传感器包括一个AIS基站、N个雷达、VHF、VHF-DF和气象水文传感器；其中，N≥2，本实施例中优选N=4。
两个VTS中心分别为甲VTS中心和乙VTS中心。VTS中心是整个VTS系统的核心，主要包括多传感器综合处理系统、管理信息子系统和记录重放子系统等，主要功能是将前端传感器感知到的雷达视频数据、AIS数据、目标跟踪数据、VHF、VHF-DF及气象等数据进行处理，实现目标的判定、融合和跟踪，并关联目标的业务数据，实现危险判断和告警等处理。
步骤2、采集前端传感器数据
如图2所示，VTS系统前端传感器对待监管通航水域进行实时数据采集，并将采集的前端传感器数据分别回传至两个VTS中心；其中，采集的AIS基站和N个雷达的数据称为前端待融合数据；采集的VHF、VHF-DF和气象水文传感器数据称为前端记录数据。
上述前端传感器数据量大，若采用传统的先落地后同步的方式，对链路要求和同步技术要求较高。由于前端传感器设备数量固定，采用双中心各自全接入所有前端传感器设备的方式更为适合，故将这些前端传感器感知到的动态数据实时传输到双VTS中心，并进行同步处理和同步存储。双VTS中心对前端传感器数据实现高实时同步处理，任一VTS中心灾难时，前端传感器数据零丢失。
双VTS中心同时处理所有前端传感器数据，对数据融合处理模块提出了大容量实时处理的要求。然而传统的大规模数据融合处理方法，都是基于多个维度的数据集之间进行比对，软件逻辑无法避免使用多层循环，且无法并行化处理，因此难以处理超出1万个目标，目前国内外厂商VTS产品该项指标在1万以内，因此提高处理容量一直是国内外研究的难点。
步骤3、前端传感器数据实时处理
每个VTS中心均一边对采集的前端记录数据进行实时存储，一边对采集的前端待融合数据采用树状融合结构进行实时处理和实时存储。
为满足VTS中心实时处理大容量前端传感器数据的要求，将VTS中心的数据融合处理模块设计为树状结构。
如图3所示，树状融合结构包括调度中心1和N个（本实施例中优选为四个）融合节点；其中，调度中心位于最顶端， N个融合节点从上至下依次排列在调度中心的下方，形成树状结构；其中，位于最顶部的融合节点称为顶部融合节点2，位于最底部的融合节点为底部融合节点4；位于顶部融合节点和底部融合节点之间的融合节点称为中间融合节点3。在本实施例中，具有两个中间融合节点。在每个融合节点的外周均设置Colloector节点（也称采集节点）。
融合节点对AIS基站或雷达数据的采集及融合过程，具体如下：
把目标批号抽象为：传感器类型记为T、传感器节点号记为N、节点下的批号记为B。另外，令AIS基站的传感器类型为1，节点号为1，批号为0—9999，雷达的传感器类型为2，节点号为1—99，批号为0—1999。
举例：AIS：[T=1，N=1，B=(0,9999)]，雷达：[T=2，N=(1,99)，B=(0,1999)]
上述底部融合节点用于采集并融合VTS系统前端传感器中位置相邻近的两个雷达数据；N-2个中间融合节点用于采集融合剩余N-2个雷达数据，且一个中间融合节点采集融合一个雷达数据；顶部融合节点能采集融合AIS基站数据。
在图3中，假设1号雷达站与2号雷达站位置相邻近，则底部融合节点用于采集并处理1号雷达站与2号雷达站的融合，并将融合结果传输至上层的中间融合节点，与采集的3号雷达站继续计算融合，依次类推。例如该过程不会存在必须要1、2两个站融合然后才能与3号融合的问题，因为目标是从各个雷达源源不断输入的，如果1号站的目标在最底层融合节点没有与2号站融合，便会传递至上层节点尝试与3号站融合。相应的，如果1号站目标先与3号站融合，也能在后续过程中继续与2号站融合，以此形成三个节点目标的同时融合。
每个融合节点配置一个不同的线程；进一步，每个融合节点均优选采用预开辟策略，预先进行池化内存管理，每个融合节点能独立进行数据处理与存储，以杜绝频繁的堆内存开辟和释放带来性能降低。本申请中，通过树状融合结构可知，将多个线程分摊绑定到多个CPU的计算核心，每个线程最多只处理一个雷达站或AIS的数据融合，实现融合计算量在每个核心之间的合理分配，建立分布式的异步计算架构。
另外，多个融合节点内的线程相互独立，各自处理各自的雷达/ais数据，节点之间互不干扰，因此融合过程不存在严格的顺序要求（例如1号站的航迹不需要先与2号站融合，才能继续与3号站融合），因此实现了多个传感器目标进行随机自适应融合，而不是按照某个特定顺序进行融合。相邻两个融合节点之间以及顶部融合节点与调度中心之间，均采用目标批量上传的方式进行数据传输。批量上传降低内存拷贝的频率，降低了队列进出的开销。
每个融合节点内的数据交互，优选采用非阻塞旋转锁的方式，缓冲区的锁定通过计算机总线中断控制，从而降低线程之间的互斥等待，降低操作系统内核在抢占临界区时带来的性能损耗。
进一步，非阻塞旋转锁优选具有超时机制，当队列满或空时，进出队列的调用能自动挂起线程，从而让出CPU资源防止空跑，从而降低线程之间的互斥与等待消耗，降低操作系统内核在抢占临界区时带来的性能损耗。每个融合线程封装在各自的融合节点内，融合节点的数据上传，通由于采用非阻塞旋转锁进行缓冲，如此可以应对多线程并发处理时可能存在的时序问题，在结构上实现分层。
采用本发明的方法后，每个VTS中心均具备处理60个雷达站35000个目标的能力。
步骤4、同步结构化数据：结构化数据包括写入的程序指令数据和对应VTS中心产生的辖区值班业务数据，是可存入结构化数据库的数据；通过Oracle OGG实现两个VTS中心内结构化数据的实时同步，使得双VTS中心内的结构化数据均为最新状态，互为镜像，每一VTS中心均具备全辖区值班能力，实现双VTS中心互为冗余灾备。其中，结构化数据容量小，交互速度快。本申请中，前端传感器数据，也称非结构化数据，由双中心同步实时接收、实时处理和实时存储，故而每个VTS中心处理的前端传感器数据也为实时同步状态。
VTS中心实时处理和存储全辖区数据，同时将本辖区值班产生的区域结构化数据通过Oracle OGG实时同步至另一VTS中心，确保双VTS中心都为最新状态，互为镜像，使任一中心都具备全辖区值班能力，实现双VTS中心的应用和数据互为冗余灾备。
本发明对前端传感器数据和结构化数据采取了不同的保护机制：对传感器等大尺寸数据，采用了双中心同时处理和存储所有前端传感器数据的方案，解决了处理落地后再同步的传统方案带来的同步时延和校验机制复杂的弊端；对于少量业务产生的不一致数据库数据（结构化业务数据），采用了Oracle OGG来同步，保证了秒级以内的同步高实时性。
步骤5，用户终端动态双归属
如图4所示，用户终端主要是指工作站、交通显示及控制子系统和管理信息子系统等客户端软件。用户终端主要显示和控制的内容为：电子海图、雷达视频图像、目标跟踪状态、跟踪测量与统计、VHF、VHF-DF、AIS 数据、船舶标识数据、气象信息、海事监管数据、船舶动态计划数据、水文气象数据等，用户终端可以实现60个雷达35000个目标的综合显示。
将双VTS中心的用户终端双归属于双VTS中心，正常状态下用户终端归属于本地VTS中心，灾难情况时（本地VTS处理中心发生故障），本地VTS用户终端可一键切换登录到另一VTS中心，确保任一终端可以切换连接到任一VTS中心后台服务实现全辖区值班功能。
以上详细描述了本发明的优选实施方式，但是，本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种等同变换，这些等同变换均属于本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种支持双归属保护的船舶交通管理系统容灾方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤1、设置VTS系统前端传感器：设置VTS系统前端传感器和两个VTS中心；VTS系统前端传感器包括一个AIS基站、N个雷达、VHF、VHF-DF和气象水文传感器；其中，N≥2；
步骤2、采集前端传感器数据：VTS系统前端传感器对待监管通航水域进行实时数据采集，并将采集的前端传感器数据分别回传至两个VTS中心；其中，采集的AIS基站和N个雷达的数据称为前端待融合数据；采集的VHF、VHF-DF和气象水文传感器数据称为前端记录数据；
步骤3、前端传感器数据实时处理：每个VTS中心均一边对采集的前端记录数据进行实时存储，一边对采集的前端待融合数据采用树状融合结构进行实时处理和实时存储；
树状融合结构包括调度中心和N个融合节点；其中，调度中心位于最顶端， N个融合节点从上至下依次排列在调度中心的下方，形成树状结构；其中，位于最顶部的融合节点称为顶部融合节点，位于最底部的融合节点为底部融合节点；位于顶部融合节点和底部融合节点之间的融合节点称为中间融合节点；每个融合节点配置一个不同的线程；相邻两个融合节点之间以及顶部融合节点与调度中心之间，均采用目标批量上传的方式进行数据传输；其中，底部融合节点用于VTS系统前端传感器中位置相邻近的两个雷达数据的融合；N-2个中间融合节点用于采集融合剩余N-2个雷达数据，且一个中间融合节点采集融合一个雷达数据；顶部融合节点能采集融合AIS基站数据；
步骤4、同步结构化数据：结构化数据包括写入的程序指令数据和对应VTS中心产生的辖区值班业务数据；两个VTS中心内结构化数据能实时同步，使得双VTS中心内的结构化数据均为最新状态，互为镜像，每一VTS中心均具备全辖区值班能力，实现双VTS中心互为冗余灾备。
2.根据权利要求1所述的支持双归属保护的船舶交通管理系统容灾方法，其特征在于：步骤3中，每个融合节点内的数据交互，采用非阻塞旋转锁的方式。
3.根据权利要求2所述的支持双归属保护的船舶交通管理系统容灾方法，其特征在于：步骤3中，非阻塞旋转锁具有超时机制，当队列满或空时，进出队列的调用能自动挂起线程，从而让出CPU资源防止空跑，从而降低线程之间的互斥与等待消耗，降低操作系统内核在抢占临界区时带来的性能损耗。
4.根据权利要求1所述的支持双归属保护的船舶交通管理系统容灾方法，其特征在于：步骤3中，每个融合节点均采用预开辟策略，预先进行池化内存管理，每个融合节点能独立进行数据处理与存储。
5.根据权利要求1所述的支持双归属保护的船舶交通管理系统容灾方法，其特征在于：步骤4中，通过Oracle OGG实现两个VTS中心内结构化数据的实时同步。
6.根据权利要求1所述的支持双归属保护的船舶交通管理系统容灾方法，其特征在于：还包括步骤5、用户终端动态双归属：将双VTS中心的用户终端双归属于双VTS中心，确保任一用户终端均能切换连接到任一VTS中心的后台服务实现全辖区值班功能。
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