摘要 制造業(yè)中工廠需要高效的監(jiān)測手段來保證產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)安全，而傳統(tǒng)的分散式模式無法進行高效的管理，不能滿足日益增長的生產(chǎn)需求針對這一狀況，文中將云計算技術(shù)應(yīng)用于工廠信息監(jiān)測中，提出了一種基于云計算的現(xiàn)代化工廠信息監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計。該設(shè)計充分利用云計算在管理、服務(wù)等方面的優(yōu)點，提高了工廠的管理效率，節(jié)省了工廠的運營成本。
關(guān)鍵詞 云計算；監(jiān)測系統(tǒng)；Android系統(tǒng)

云計算(Cloud Computing)是一種基于網(wǎng)絡(luò)的計算方式。通過這種方式，共享的軟硬件資源和信息可以按需提供給計算機和其他設(shè)備。云計算是網(wǎng)格計算(Crid Computing)、分布式計算(Distributed Computing)、并行計算(Parallel Computing)、效用計算(UtilityComputing)網(wǎng)絡(luò)存儲(Network Storage Technologies)、虛擬化(Virtualization)、負(fù)載均衡(Load Balance)等傳統(tǒng)計算機技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展融合的產(chǎn)物。它旨在通過網(wǎng)絡(luò)把多個成本相對較低的計算實體整合成一個具有強大計算能力的系統(tǒng)，并借助基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)(IaaS)，平臺即服務(wù)PaaS)和軟件即服務(wù)(SaaS)等先進的商業(yè)模式，把強大的計算能力分布到終端用戶手中。文中將提出一種基于云計算，客戶端基于Android平臺的，通過無線局域網(wǎng)連接云端服務(wù)器的工廠信息監(jiān)測系統(tǒng)。

1 研究背景
隨著科技的進一步發(fā)展，現(xiàn)代化的管理開始應(yīng)用于工廠的各個部門，工廠對設(shè)備信息的監(jiān)測成為工廠管理的一個重要組成部分。工廠生產(chǎn)中設(shè)備的檢測活動直接涉及產(chǎn)品的質(zhì)量與工廠的運行安全，是工廠現(xiàn)代化管理的重要內(nèi)容。目前，工廠的設(shè)備信息監(jiān)測依然使用落后的紙質(zhì)表格，紙質(zhì)表格可擴展性差，不能進行實時監(jiān)控，管理人員不能及時獲得檢測數(shù)據(jù)。同時紙張不具有重復(fù)使用性，而且在一些精密化高的工廠中需要使用價格高昂的特殊紙張，這樣造成人力和物力資源的浪費。
文中將云計算概念引入工廠信息監(jiān)測系統(tǒng)，可以實現(xiàn)在不改變現(xiàn)有設(shè)備的情況下，通過建立工廠內(nèi)部的云計算平臺，充分整合信息監(jiān)測體系，提高工廠信息監(jiān)測以及管理效率，構(gòu)建一個低成本的工廠信息監(jiān)測系統(tǒng)。運用云計算的方式實現(xiàn)資源的統(tǒng)一調(diào)度，使管理者可以從全局的高度掌握工廠的實時狀況，保證生產(chǎn)高效、安全、有序地進行。

2 云計算概述
2．1 云計算體系結(jié)構(gòu)
云計算平臺是一個強大的“云”網(wǎng)絡(luò)，連接了大量并發(fā)的網(wǎng)絡(luò)計算和服務(wù)，并可利用虛擬化技術(shù)擴展每個服務(wù)器的能力，將各自的資源通過云計算平臺結(jié)合起來，提供超級計算和存儲能力。通用的云計算體系結(jié)構(gòu)如圖1所示。

其中云計算體系結(jié)構(gòu)中各部分的主要功能如下：
(1)云用戶端。為云用戶提供請求服務(wù)的交互界面，也是用戶使用云的入口。用戶通過Web瀏覽器可以注冊、登錄及定制服務(wù)、配置和管理用戶。打開應(yīng)用實例與本地操作桌面系統(tǒng)一樣。
(2)服務(wù)目錄。云用戶在取得相應(yīng)權(quán)限后可以選擇或定制的服務(wù)列表，也可以對已有服務(wù)進行退訂的操作，在云用戶端界面生成相應(yīng)的岡標(biāo)或列表的形式展示相關(guān)的服務(wù)。
(3)管理系統(tǒng)和部署工具。提供管理和服務(wù)。能管理云用戶，能對用戶授權(quán)、認(rèn)證、登錄進行管理，并可以管理可用計算資源和服務(wù)，接收用戶發(fā)送的請求，根據(jù)用戶請求并轉(zhuǎn)發(fā)到相應(yīng)的程序，調(diào)度資源，智能地部署資源和應(yīng)用，動態(tài)地部署、配置和回收資源。
(4)監(jiān)控。監(jiān)控和計量云系統(tǒng)資源的使用情況，以便做出迅速反應(yīng)，完成節(jié)點同步配置、負(fù)載均衡配置和資源監(jiān)控，確保資源能順利分配給合適的用戶。
(5)服務(wù)器集群。虛擬的或物理的服務(wù)器，由管理系統(tǒng)管理，負(fù)責(zé)高并發(fā)量的用戶請求處理、大運算量計算處理、用戶Web應(yīng)用服務(wù)，云數(shù)據(jù)存儲時采用相應(yīng)數(shù)據(jù)切割算法，采用并行方式上傳和下載大容量數(shù)據(jù)。
用戶可通過云用戶端從列表中選擇所需的服務(wù)，其請求通過管理系統(tǒng)調(diào)度相應(yīng)的資源，并通過部署工具分發(fā)請求、配置Web應(yīng)用。
2．2 云計算的實現(xiàn)
2．2．1 MapReduce算法
MapReduce是一種由Google開發(fā)的基于Java、Python、C++的編程工具和編程模型，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行運算，是云計算的核心技術(shù)。它是一種分布式運算技術(shù)，也是簡化的分布式編程模式，適合用來處理大量數(shù)據(jù)的分布式運算，并用于解決問題的程序開發(fā)模型。
它的概念“Map(映射)”和“Reduce(化簡)”，和他們的主要思想，都是從函數(shù)式編程語言里借鑒來，具有從欠量編程語言里的特性。它方便了編程人員在不熟悉分布式并行編程的情況下，可將自己的程序運行在分布式系統(tǒng)上。當(dāng)前的軟件實現(xiàn)是指定一個Map(映射)函數(shù)，用來把一組鍵值對映射成一組新的鍵值對，指定并發(fā)的Reduce函數(shù)，用來保證所有映射的鍵值對中的每一個共享相同的鍵組。
2. 2．2 Hadoop架構(gòu)
在Google發(fā)表MapReduce后，2004年開源社群用Java搭建出一套Hadoop框架，用于實現(xiàn)MapReduce算法。該框架能夠把應(yīng)用程序分割成許多很小的工作單元，每個單元可以在任何集群節(jié)點上執(zhí)行或重復(fù)執(zhí)行。此外，Hadoop還提供一個分布式文件系統(tǒng)GFS(Google File System)，是一個可擴展、結(jié)構(gòu)化、具備日志的分布式文件系統(tǒng)，支持大型、分布式大數(shù)據(jù)量的讀寫操作，其容錯性較強。而分布式數(shù)據(jù)庫(BigTable)是一個有序、稀疏、多維度的映射表，有良好的伸縮性和高可用性，用來將數(shù)據(jù)存儲或部署到各個計算節(jié)點上。Hadoop框架具有高容錯性及對數(shù)據(jù)讀寫的高吞吐率，能自動處理失敗節(jié)點，圖2所示為Google Hadoop架構(gòu)。

運用以上技術(shù)可以在大量廉價的硬件設(shè)備組成的集群上運行應(yīng)用程序，為應(yīng)用程序提供一種可靠的接口，構(gòu)建了一個高可靠性、高效率以及良好擴展性的分布式平臺。