【技术实现步骤摘要】
一种面向卫星云的分布式文件系统
[0001]本专利技术涉及分布式存储
,尤其涉及一种面向卫星云的分布式文件系统。
技术介绍
[0002]经过数十年的快速发展,起源于上世纪60年代的现代遥感技术及应用已经进入了新的阶段。遥感技术在农作物监测与产量估计、土地资源监控与调查、灾情监测与评估、海洋环境监测等多个领域具有重要的应用价值,与国民经济发展、生态环境保护以及国家安全具有十分紧密的关系。此外,在与人们日常生活息息相关的天气预报、地图导航以及空气质量监测等场景中,遥感技术都发挥了重要作用。近些年来,随着遥感技术的不断发展,其已经具备了新的特征:高空间分辨率、高时间分辨率以及高光谱分辨率等,并且应用领域也更加广泛,深入到军事、民用的方方面面。
[0003]当前的遥感卫星任务链获取信息的链条较长,主要包含地面任务规划、遥感数据星上存储、星地数据传输以及地面接收处理数据等环节。另外,遥感卫星只能在过境时将数据传输到地面站,受通信时长和通信带宽的影响,遥感数据落地时延单位为天级,这严重影响了遥感卫星的使用时效。
[0004]近几年,5G移动通信技术进入到大规模商用阶段,许多科研机构和公司已经着手探索研究下一代移动通信技术6G。星地一体融合组网是6G中的一项关键技术,即飞行在不同轨道高度的卫星、飞行在不同空域的飞行器以及地面网络组成全新的移动通信网络。星地一体融合网络可以通过天基、空基实现对偏远地区、海上和空中的按需覆盖,同时还可以通过地面网络实现城市内的常态化网络覆盖,具有很强的实用性,同时具备灵活组网、韧 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种面向卫星云的分布式文件系统,其特征在于:系统由5个组件组成:元数据管理模块、Storage Engine、Policy、客户端和卫星拓扑服务模块;其中元数据管理模块以TiKV架构为基础的元数据存储模型进行元数据存储,同时采用元数据高可用设计将元数据切分成不同的数据块,并设计元数据编码方法和元数据缓存机制,保证元数据集群的负载均衡和数据的高效访问,同时设计元数据服务以建立无状态元数据节点;Metadata Engine为元数据引擎,由元数据服务器组成,所述元数据服务器无状态;Storage Engine是数据存储模块,由全部卫星组成,每一个卫星都是块服务器,采用元数据节点的选取策略、针对低延迟访问场景的副本放置策略优化和拓扑感知的副本放置策略保存和读写块数据;Policy是策略模块,针对卫星云场景进行,为所述元数据管理模块提供元数据的存储模型选择,为所述Storage Engine提供元数据节点的选取策略和拓扑感知的副本放置策略,针对低延迟访问场景的副本放置策略优化;用户使用客户端与卫星云文件系统进行交互;卫星拓扑服务模块针对卫星云场景专门设计为卫星云文件系统提供卫星云的网络拓扑结构、星间链路距离、星地通信区间信息,为机制和策略提供输入参数;卫星云文件系统需要根据网络拓扑结构进行最优的副本放置策略选择,同时系统各模块之间使用RPC进行通信,系统之间通过专门的文件系统接口实现客户端与卫星云文件系统的交互。2.如权利要求1所述的一种面向卫星云的分布式文件系统,其特征在于:所述元数据存储模型将元数据信息建模为键值对,用分布式KV存储系统TiKV存储,采用目录项表和索引节点表两个表来存储目录树信息,所述目录项表用于存储目录树中的内容,以多叉树结构转化成KV形式存储,多叉树的键值在首部存储父目录的索引节点Id;所述索引节点表用于存储中的索引节点信息,键值为索引节点Id,采用引用计数方法实现硬链接。3.如权利要求2所述的一种面向卫星云的分布式文件系统,其特征在于:所述元数据高可用设计使用multi
‑
raft
‑
group的副本机制,将数据按照键值的范围划分成大致相等的切片,每一个切片会有多个副本,其中一个副本是Leader,提供读写服务,存储节点通过调度节点对这些切片以及副本进行调度,以保证数据和读写负载都均匀地分散在各个存储节点上。4.如权利要求3所述的一种面向卫星云的分布式文件系统,其特征在于:所述无状态元数据节点建立方法为:主数据服务存储统一接入TiKV,块服务器通过主数据服务操作元数据,主数据服务并不实际存储数据,只缓存TiKV中的数据,同时主数据服务在内存中维护各个节点的负载情况,块服务器在启动时上报自己的网络地址,每个块服务器定期上报自身的负载信息,主数据服务在内存中维护了每个块服务器的信息。5.如权利要求4所述的一种面向卫星云的分布式文件系统,其特征在于:所述元数据节点的选取策略采用基于2D
‑
Torus网络的资源放置算法,首先将网络拓扑看成一个无权图,也就是使D
M
=D
N
,用跳数来作为距离指标,这种被称为d
‑
Hops放置,d为跳数,使用基本的2D
‑
Torus资源放置算法,使得每一个节点到元数据节点的跳数都不会超过d,根据卫星云建模的N
×
M的2D
‑
Torus网络拓扑,如果N和M都是k的倍数,并且k=2d2+2d+1,一个k
×
k的2D
‑
Torus网络的完美放置位置是:[i,2d2i](mod k),i=0,1,...,(k
‑
1)由于N和M未必是k的整数倍,而是N=pk+r和M=qk+s,并且0<s,r<k,因而构造(p+1)
×
(q+1)个k
×
k的2D
‑
Torus子块,然后分别使用完美放置算法,最后删除k
‑
r行和k
‑
s列,当D
M
≠D
N
时,网络拓扑不是一个无权图,转化基本的2D
‑
Torus资源放置算法,将N
×
M延伸成N
×
N,其中N>M,然后再压缩成N
×
M。6.如权利要求5所述的一种面向卫星云的分布式文件系统,其特征在于:所述拓扑感知的副本放置策略通过局部筛选,针对带宽、能量和负载均衡优化,加以使用最小生成树算法,来选取最优的副本放置方案:考虑带宽性能,则一个节点接受到数据后,会以该节点为圆心,固定的跳数或距离为半径,圈出一个区域,之后所做的任何选取策略,只能在区域内考虑;考虑能量性能,副本的复制路径对方法进行优化,采用链式复制的方式,将路径,选取最少中继点、将最多的副本放置位置作为存储中继的路径模式,作为优化策略;考虑负载均衡性能,则在副本放置时,获取区域内所有节点的负载分数。负载分数用LBF表示,输入:节点存储容量N
storage
,节点计算能力N
cpu
,节点通信带宽N
bandwidth
,节点剩余电力N
power
,总存储容量Total_Storage,总处理能力Total_Cpu,总通信带宽Total_Bandwidth,总电力Total_Power,存储权重W
storage
,计算权重W
cpu
,通信带宽W
bandwidth
,电力权重W
power
参数,通过如下步骤进行计算:LBF
storage
=N
storage
÷
Total_StorageLBF
cpu
=N
cpu
÷
Total_C...
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