[发明专利]用于物联网海量存储的云计算基础架构系统有效
| 申请号: | 201210397271.6 | 申请日: | 2012-10-18 |
| 公开(公告)号: | CN102891896A | 公开(公告)日: | 2013-01-23 |
| 发明(设计)人: | 葛浩栋;陈曙东 | 申请(专利权)人: | 江苏物联网研究发展中心 |
| 主分类号: | H04L29/08 | 分类号: | H04L29/08 |
| 代理公司: | 无锡市大为专利商标事务所 32104 | 代理人: | 殷红梅 |
| 地址: | 214135 江苏省无锡市新区*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 用于 联网 海量 存储 计算 基础 架构 系统 | ||
技术领域
本发明涉及云计算基础架构系统,具体涉及一种用于物联网海量存储的云计算基础架构系统。
背景技术
现如今,运用物联网技术的各种智慧城市应用,时刻都有着大量的数据产生。在应用为牵引的物联网产业的不断发展过程中,其所产生的海量数据的量级也从TB级急剧增加到PB级别,另外物联网海量数据的多并发、实效性、密集型等特点,也使得常规的云计算基础架构系统难以维持现状应对需求。
发明内容
本发明针对以上技术问题,提供一种具有可以高效存储的物联网海量数据的云计算基础架构系统,整个系统可以对用户提供弹性化的计算和存储资源,数据存储容量大,满足了物联网海量数据的存储需求和计算需求。
本发明采用的技术方案是:
一种用于物联网海量存储的云计算基础架构系统,包括云操作系统及应用接口、云计算子系统、云文件子系统、计算资源池、大数据存储池、小数据存储池、计算与存储资源虚拟化模块、集群系统;
所述云操作系统及应用接口与云计算子系统、云文件子系统相连接,云计算子系统与计算资源池相连接,云文件子系统与大数据存储池、小数据存储池相连接,计算与存储资源虚拟化模块与计算资源池、大数据存储池、小数据存储池及集群系统相连接;
本架构系统的底层由一个或者多个集群系统构成,当存在多个集群系统时,各集群系统之间有心跳线连接,通过心跳线来判定集群系统是否正常运行。
所述集群系统包括一台或者多台物理服务器,每台物理服务器使用现有的主流操作系统,所述物理服务器共同构成本架构系统的硬件物理层;
所述计算与存储资源虚拟化模块对集群系统的计算与存储资源进行虚拟化,使之形成一个逻辑上的计算资源池和数据存储池,数据存储池分为大数据存储池和小数据存储池;通过计算与存储资源虚拟化模块,整个系统可以对用户提供弹性化的计算和存储资源。
所述云计算子系统负责对计算资源池进行计算资源的分配及管理,并且包括对集群系统的故障处理、网络故障处理、计算资源负载平衡和节点配置;
所述云文件子系统负责存储资源的分配及管理,并包括数据安全、数据存储索引的管理引及物联网大数据、物联网小数据的分类管理。
所述云计算子系统、云文件子系统、计算资源池、大数据存储池、小数据存储池和计算与存储资源虚拟化模块构成本架构系统的软件核心层,通过软件核心层对于硬件物理层的封装,实现计算与存储资源对于用户的透明操作;
所述云操作系统及应用接口层通过软件核心层来对底层的硬件物理层进行各项操作,为用户提供应用的支撑平台,如计算应用、存储应用及各类云应用。
本发明有以下优点:
数据存储容量大,由于集群系统可以扩展许多个,从而提供了强大的数据存储扩展能力。通过计算与存储资源虚拟化模块,整个系统可以对用户提供弹性化的计算和存储资源。
对数据根据阀值判断其大小,分开存储在大数据存储池、小数据存储池,能实现高效的数据操作。
附图说明
图1是本发明的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
如图1所示,一种用于物联网海量存储的云计算基础架构系统,包括云操作系统及应用接口、云计算子系统、云文件子系统、计算资源池、大数据存储池、小数据存储池、计算与存储资源虚拟化模块、集群系统;
所述云操作系统及应用接口与云计算子系统、云文件子系统相连接,云计算子系统与计算资源池相连接,云文件子系统与大数据存储池、小数据存储池相连接,计算与存储资源虚拟化模块与计算资源池、大数据存储池、小数据存储池及集群系统相连接;
本架构系统的底层由一个或者多个集群系统构成,当存在多个集群系统时,各集群系统之间有心跳线连接,通过心跳线来判定集群系统是否正常运行。
所述集群系统包括一台或者多台物理服务器,每台物理服务器使用现有的主流操作系统,所述物理服务器共同构成本架构系统的硬件物理层;
所述计算与存储资源虚拟化模块对集群系统的计算与存储资源进行虚拟化,使之形成一个逻辑上的计算资源池和数据存储池,数据存储池分为大数据存储池和小数据存储池;通过计算与存储资源虚拟化模块,整个系统可以对用户提供弹性化的计算和存储资源。
所述云计算子系统负责对计算资源池进行计算资源的分配及管理,并且包括对集群系统的故障处理、网络故障处理、计算资源负载平衡和节点配置;
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