环境分布

环境分布（精选十篇）

环境分布 篇1

一、研究简介

1. 分布式虚拟学习环境

学界对虚拟学习环境的划分有很多种, 本文的虚拟学习环境主要是指由现代信息技术构建的、以Internet为平台的网络学习环境。因其能够在不受时空条件限制的情况下实现学习者知识建构的目的, 而受到教育界的广泛推崇。关于什么是分布式虚拟学习环境, 我们较倾向于以下描述:它是由一定数量、处于不同地理位置、有着共同需求、目的、兴趣与爱好的人, 以网络平台、工具和资源为支撑, 通过持续、频繁的交流与互动而形成的相对稳定集合或聚合。它除包括各种类型的学习者及其可利用的学习工具和资源外, 还包括依靠这些工具和资源建构的物理和社会心理情境, 及在其中开展的各项交互性活动。它的分布性特点主要表现为两方面:一是学习者、学习工具和学习资源所处地理位置的分布性;二是学习者认知、智能及专业技能的分布性[1]。其应用条件也已渐趋成熟, 较广泛典型的要属在线教育视频空间的应用。新浪UC远程教育空间就是比较有代表性的一个。

2. 新浪UC远程教育空间

新浪UC是由新浪信息技术有限公司开发的, 融合了P2P思想的开放式即时通讯工具, 有文本互传、可视电话、屏幕演示、远程协作和群组资源共享等功能, 为在现代远程教育中的顺利应用提供了便利。新浪UC远程教育空间即是以新浪UC即时通讯工具为主要支撑, 建立起来的一个以帮助用户解决实际生活中的问题为目的的技术性交流与教学平台, 也是一个综合型的学习社区。有电脑知识教学、动画影视制作、心理咨询、企业培训、学术研讨、教育论坛、歌舞绘画学习与交流等多个板块, 供学习者选择进行学习。它为广大社会成人求知者享有他们所需的知识提供了一个开放的学习平台, 也为广大社会专业工作者展现魅力、贡献力量、实现自我价值搭建了一个表现舞台;更重要的是, 它是一个基于需求的、由社会力量自发组织形成的、具有社交网络性质的学习社区环境, 有效地促进了散布于民间的优质社会教育资源在现代远程教育中的应用。

二、分布式虚拟学习环境的特征

为获得一个关于分布式虚拟学习环境的概貌性描述和理解, 我们以新浪UC远程教育空间为对象, 进行了为期一个半月的观察、调查与体验学习式的应用。下面我们将结合研究过程中获得的资料和数据, 在已有研究成果的基础上, 对分布式虚拟学习环境可能具有的部分特征进行探索性、深入性的分析和阐述。

1. 功能主题的专业性与多样性

分布式虚拟学习环境从根本上说它是一种人们进行网上互动、学习的虚拟性场所, 有一定的区位与空间。但划分界限又不同于传统学习环境的地缘、血缘或业缘, 而是环境的功能、主题或专业取向, 是学习者的需求、目的、兴趣与爱好[2]。加之学习者的自由选择性等因素的影响, 使分布式虚拟学习环境在功能主题上表现出专业性与多样性的特点。我们对新浪UC远程教育空间中193个教学房间主题信息的统计结果 (如表1所示) 表明, 空间的功能主题更多的倾向于专业性特点, 多集中于计算机科学、教育科学、外语学习等领域, 但在某个特定专业领域内部, 也表现出了细分化、多样性的特点。

2. 组织管理原则的自治性

分布式虚拟学习环境的分布特性决定了它往往没有明确的、固定的组织者、指导者和管理者, 它强调的是学习者间的互动、交流与沟通, 是一个以学习者为中心、自我决策、自我引导的学习活动空间。其组织与管理主要靠系统的自组织来完成, 是一个开放的、生态化的学习系统[3]。新浪UC远程教育空间中不存在严格意义上的“教师”与“学生”之分, 学习者同时扮演着教师和学生的双重角色, 奉行的是会者为师, 能者为师的学习理念;执行的是人人为师, 人人为生的管理原则。学生与教师的界限是针对具体的问题、专题或案例, 通过学习者自荐或推荐, 依据个人知识、经验的多少或知识质量的好坏来确定。被确定为“教师”后的学习者有组织和管理学习过程的义务。学习者在空间中除参与建构学习过程外, 还承担着设计学习主题、充实学习内容、制定管理规则等任务。

3. 学习方式的个性化、协作式与合作式

分布式虚拟学习环境中使用的或可以使用的学习方式可以概括为三种:一对一的个性化教学, 一对多的讲座、演说式教学和多对多的协作、合作式学习。新浪UC远程教育空间中一对一的个性化教学主要是采用实例讲解和手把手操作教学的方式进行, 是基于学习者真实问题的, 利用UC的屏幕演示和远程协作功能来实现;一对多的讲座、演说式教学主要是在短时间内针对某些共同的、学习者普遍关注的主题或话题, 以集体学习的形式进行讲解、演说或讨论, 多用于某一新政策、新理论和新观念的学习;多对多的协作、合作式学习则是在“管理者”的指导下, 学习者结成多个虚拟的学习小组, 通过组内和组间的探讨、交流与协作, 共同完成学习任务或解决某一具体问题, 多用于完成某一包含数个案例的复杂项目过程中。空间中教学的过程就是帮助学习者解决实际问题的过程, 也是学习者进行体验式学习的过程。

4. 专家型学习者和优质资源的汇聚

分布式虚拟学习环境的分布、开放特性使它更容易实现行业精英和前沿信息的汇聚, 这就使学习内容和资源的更新速度更快、质量也更高。因为他们更了解、关注行业发展, 因而能以更快的速度获取优质资源, 然后通过资源共享为分布式虚拟学习环境提供资源性支持。我们随机抽取新浪UC远程教育空间中20个教学房间的72名教学管理人员进行了在线匿名调查。之所以选择教学管理人员作为调查对象, 我们主要基于以下几点考虑:第一, 教学管理人员在分布式虚拟学习环境中的稳定性相对于其他学习者来说要高;第二, 教学管理人员多是由那些乐于奉献的、表现出色的学习者来担当, 本身就是学习者群体的一部分;第三, 虽作为教学管理人员, 但在学习过程中更多的还是以学习者身份出现。因此, 选取教学管理人员作为调查对象更具代表性。调查问卷的主题我们设计为“实际工作与教学房间主题的相关性”, 共分为四个等级, 分别为:专业人员、相关从业人员、爱好者和其他。统计结果 (如表2所示) 显示, 学习者中不仅是相关从业人员, 甚至有些是行业精英。通过我们的深入了解得知, 在网络技术房间, 就有两名专业网络工程师, 其中一名更是思科认证的网络高级工程师。

5. 沉浸式学习环境

沉浸是一种心理情感状态, 它是在外部因素影响较小的情况下, 由内部动机引发的, 在从事某一具有挑战性且可控的任务时或实施某一行为过程中, 获得心理愉悦感、主体存在感、归属感、认同感、控制感和成就感等的主体体验。沉浸体验是学习环境中和学习过程中人与外界关系的一种极致表现或最佳状态。分布式虚拟学习环境尽最大限度的为具有共同需求、兴趣与爱好的学习者降低了外部因素影响, 以及其明确的学习主题和即时反馈能力, 为沉浸状态的产生提供了充分条件。因此, 学习者的学习是在尽最大限度降低外部因素影响的前提下, 基于学习者兴趣、爱好等内部非智力因素影响开展的智力活动, 是一种沉浸式学习。分布式虚拟学习环境作为一种沉浸式学习环境而存在。在新浪UC远程教育空间中, 学习者可以随意漫游、相互沟通、调用各种学习资源, 也可以与环境进行交互、使之发生改变等获得视觉、听觉和交互等身心上的沉浸感。

三、影响分布式虚拟学习环境的内在因素及改进策略

分布式虚拟学习环境中究竟有哪些内在性因素会对学习者及其学习效果产生重要影响?为创设一个有意义于学习者对知识进行情境性、参与性建构的学习环境, 对分布式虚拟学习环境中的哪些因素进行干预以及如何干预才是有效的?针对上述问题, 结合已有研究理论、已获得的资料数据和研究过程中的感同身受, 我们主要支持或较认同以下观点。

1. 信任、依赖与互惠是分布式虚拟学习环境存在发展的基础

分布式虚拟学习环境中各要素的独立性, 尤其是学习者认知、智能及专业技能的分布式特性, 决定了没有哪一个学习者会拥有实现学习目标的全部信息[4], 学习者间必须相互信任、依赖来共享所拥有的信息, 即互惠的过程, 才能达到各自的学习目的, 进而开展更深层次的交互性互惠活动。信任与依赖的互惠过程是分布式虚拟学习环境存在发展的基础, 也是成功开展其他一切学习活动的前提。

2. 文化背景促成了分布式虚拟学习环境及其独特的社区文化

在分布式虚拟学习环境中, 文化背景表现为一种集体身份, 学习者多是某一专业领域的爱好者、从业人员或行业精英, 他们有着共同的或相似的文化、教育、知识背景以及对某一观点或问题的认识与看法。这一因素一定程度上促成了分布式虚拟学习环境, 同时也为分布式虚拟学习环境中学习者间的价值认同与心理认同等独特社区文化的形成奠定了基础。

3. 情感因素一定程度上决定着分布式虚拟学习环境中学习者的去留

信息技术条件下, 当服务从内容、形式和质量上差别不再明显时, 情感在一定程度上成为学习者选择的决定性因素[5]。分布式虚拟学习环境中开放、自由、匿名、角色扮演式的交流与协作, 给予了学习者在传统学习环境中不易获得的安全感、归属感、控制感与认同感, 这些情感需要的满足会使学习者以更大的积极性投入到学习活动中, 进一步巩固与促进分布式虚拟学习环境的发展。

4. 学习内容的选择影响学习效果及学习活动的进行

分布式虚拟学习环境中学习过程的即时性、动态性特点, 决定了学习内容的选择只能以实践性、操作性的专题、案例或真实的生活问题为主, 辅以相关的理论性内容。同时学习者中成年人群居多, 受知识基础、接受能力、涣散程度等条件的限制, 内容的难度不宜过大, 进度也不宜过快, 否则学习者会因为一时达不到学习目的丧失学习动机而退出学习群体, 破坏整个学习活动的进行。

5. 评价反馈机制是分布式虚拟学习环境中高效学习的重要保证

分布式虚拟学习环境中的学习更多的表现为自主学习这一灵活的学习方式, 因此建立一个合理有效的学习评价反馈机制对促进学习者的高效学习就显得至关重要。为了能准确、及时记录、观察学习者的学习过程, 对学习者的学习进行有效的评价, 结合分布式虚拟学习环境的分布、开放、互动、共享特性, 可以尝试使用电子学档、BBS论坛空间等来记录学习者的学习及其过程, 根据学习者的学习材料、作品等对学习者的“智慧成长过程”进行评价。

四、结束语

分布式虚拟学习环境作为一种新兴的网络学习环境, 它继承和融合了传统学习环境的部分要素, 更重要的是形成了自身具有代表性的优势与特征, 从多方面为教学带来了传统学习环境无法提供的便利, 成为现代教育的有力补充。随着信息技术的发展和网络的普及, 人们对分布式虚拟学习环境的认识将会不断深入, 分布式虚拟学习环境的特征与优势也将会得到更加充分的展现。

参考文献

[1]李鸣华.分布式虚拟学习环境的设计与应用研究[J].电化教育研究, 2008, (4) :56-60.

[2]甘永成.虚拟学习社区中的知识建构和集体智慧发展[M].北京:教育科学出版社, 2005.

[3]张立新, 李红梅.虚拟学习环境的生态失衡及其对策研究[J].电化教育研究, 2009, (7) :17-20.

[4]戴维·H·乔纳森主编.郑太年, 任友群译.学习环境的理论基础[M].上海:华东师范大学出版社, 2002.

克隆植物分株在异质环境中的分布 篇2

克隆植物分株在异质环境中的分布

将动物的理想自由分布理论与克隆植物相结合,在理论上研究其个体在斑块间的分布模式.在理想自由分布的框架中,忽略间隔子的.形态可塑性后,克隆植物分株的分布应该遵循投入匹配法则.当植物个体的竞争能力不同时,竞争权重的分布也不同,但是符合条件的分株数组合有无数组.同时没有出现不同类型的个体单独分布,总是表现为混合对策.研究表明分析动物分布模式的理想自由分布理论可以应用于克隆植物的分株分布.

作 者：李良 王刚 LI Liang WANG Gang  作者单位：李良,LI Liang(兰州大学生命科学学院,甘肃,兰州,730000;甘肃农业大学资源与环境学院,甘肃,兰州,730070)

王刚,WANG Gang(兰州大学生命科学学院,甘肃,兰州,730000)

刊 名：兰州大学学报(自然科学版)  ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF LANZHOU UNIVERSITY（NATURAL SCIENCES） 年，卷(期)：2006 42(1) 分类号：Q945.51 关键词：克隆植物   理想自由分布   异质性  

“环境问题的表现与分布”教学设计 篇3

教学重点:理解人地关系、环境问题产生的根本原因、环境问题的主要表现及后果。

教学难点:分析说明环境问题城乡的差异、发达国家和发展中国家的差异及其成因。

教学方法:案例剖析法、启发式教法、图表材料分析法、归纳法等。

教学媒体:Power Point课件

教学过程:

师:现在正有一种病毒在全球肆虐,引起了全世界的恐慌,大家知道是什么吗?有哪个同学知道它正式的名称?

学生:猪流感、甲型H1N1。

【课件演示】flash动画“各国甲型H1N1疫情”

师:目前我国确诊的人数越来越多,但没有一例死亡,对此大家不必恐慌,这一疾病是可防控的,前几年,也爆发了类似的事件,我们依靠科学战胜了它们,今天也不会例外。但我们要好好地思索:这些事件的发生,说明了什么?

学生:环境出现了问题。

师:对,这就是今天我们这节课来探讨的问题。

一、人类与环境

点课件:一幅人类与环境漫画。让学生思考这幅漫画的主题是什么?人与环境应该是怎样的一种关系?

学生答对问题后,显示出答案。

点课件:人地关系动画图。

师:观察动画图,说出:小圆圈、大圆圈分别表示什么含义?注意思考图中的红色、蓝色、黄色、绿色箭头分别代表什么含义?为何用两组黄色和绿色表示?

学生抢答:……

闪出参考答案:小圆圈代表人类社会;大圆圈代表环境;红色箭头指人类从环境中获取所需的物质和能量;蓝色箭头指人类通过新陈代谢和消费活动(包括生产消费和生活消费)产生的废弃物排放到环境中去;黄色箭头指人类对环境的作用;绿色箭头指环境的反馈作用。之所以用两组黄色和绿色表示,是因为一方面,人类生存和发展需要从环境中获取物质和能量,人类生产和生活的废弃物需要环境净化;另一方面,人类作用于环境的同时,环境会反作用于人类本身,形成良性循环或恶性循环。因此,人与环境的关系是相互依赖、相互影响的。

师:由于环境具有反馈作用,人类可以作用于环境,环境也会反作用于人类。有哪位同学能列举环境对人类的反馈作用呢?

学生:……(一般会答出:猪流感、沙尘暴、非典等等)

点课件:人类与环境的不协调动画图

师:哦,那大家想一想:是不是只要人类作用于环境,环境就会出现问题呢?

参考答案:不是,只有当人类向环境索取资源的速度超过了资源本身及其替代品的再生速度或者向环境排放废弃物的数量超过了环境的自净能力时,就会出现环境问题。

二、环境问题的表现

老师点课件,展示案例,学生思考后进行抢答。学生抢答说出十一种环境问题,并进行分类。

老师点课件,对知识进行概括分类,让学生集体朗读这些环境问题。让学生思考这些环境问题是不是均匀地分布在每个地方?如果不是,那这些环境问题的分布有什么特点?

三、环境问题的分布

点课件:课本“图8.3”图片。

师:读图说出环境问题的分布有什么特点?环境问题是发达国家严重还是发展中国家严重?为什么?哪些环境问题可能影响到其他地区,甚至全球?

对于这些问题学生可能一下子答不出来,教师要采用启发式教法引导学生回答,利用课件演示,把这些知识点概括出来。

师总结:有些区域性的环境问题有可能会随着大气和海水运动影响到其他地区,甚至全球,因此,对于环境问题,我们应该从身边做起,从我做起,加强环境保护。目前,全球性的环境问题已经引起国际社会的极大关注。

点课件:全球环境基金主要关注领域图。

师:读图,说出全球环境基金主要关注哪些领域?为什么特别关注这些领域?其中哪个领域是最关注的?为什么?

学生抢答。

参考答案:全球环境基金主要关注生物多样性、气候的变化、国际水域、臭氧的消耗等……

点课件:教师利用课件采用启发式教法引导学生进一步回顾本节课的知识点并进行概括。

点课件:巩固练习。

云计算环境下分布存储关键技术研究 篇4

当前,计算机技术、信息技术和通讯技术的发展成为全球社会、经济、科技发展的重要推动力,它们已经融入到了人们生产生活的各个环节。随着对其应用程度的逐渐深入,各领域需要存储和处理的数据规模愈来愈大,这给相关技术的可持续发展带来了巨大挑战。云计算技术是计算机、存储和通讯技术发展到一定阶段后自然而然形成的一种新的计算模型,其在数据的储存和处理上与个人PC机有非常大的区别。它通过现代“互联网+机器设备”构建了一个庞大的数据中心库,并以此为基础向各领域提供数据存储、处理、分析以及计算服务。整个云计算系统的中心是数据中心,而对数据进行管理、存储以及组织的分布存储技术又是数据中心的关键。可以说,分布存储技术水平直接决定了云计算的整体水平。然而,目前分布存储技术难扩展、高成本、低容错的特性极大地限制了云计算技术的应用与发展。因此,分布存储技术的研究成为当前云计算技术研究的重点和热点。

1 分布存储技术产生背景

随着计算机应用的逐渐深入,海量数据随之产生,单一的PC机或者服务器已难以满足人们对数据处理的需求。因此,解决当前更大规模数据存储与数据计算的云计算技术应时而生[1]。

云计算环境下的分布存储技术指用户为了实现自己存储数据的目标,通过购买或租赁等手段,获得互联网空间,进而满足自己对数据的存储和计算需求。在云计算环境下,数据中心会对储存在其内部节点上的数据进行有序编排,通过专用的端口将用户需要的数据传输给用户,同时用户也能通过该端口将需要存储和处理的数据传输到自己购买的互联网空间中。通俗来讲,云计算就是以互联网为基础,能够使人们分享基础资源的计算模型。

2 云计算环境下的分布存储技术分析

2.1 容错性技术分析

传统情况下,采取RAID来提升存储技术的容错性,但这样的技术提升手段要求使用高性能的服务器,同时使用更加专业的存储设备。因此,这种提升存储容错性的手段会使成本大幅度提升,极大降低了企业的经济效益。但是,采用这种技术提升数据存储的容错性时,时常发生存储失误或错误的情况,给企业和用户造成了巨大损失,严重阻碍了云计算技术的进一步发展和应用。

2.2 可扩展性分析

提高存储可扩展性的最常用手段是预留冗余磁盘空间,这种提升手段适用于常规的存储技术。然而,目前云计算环境下所需储存和处理的数据达到了EB级别,在这种情况下,采取传统预留冗余磁盘空间的手段已经无法适应当前需要。

2.3 成本控制分析

在传统的数据存储过程中,小规模的数据交换不会产生很高的热量,不需要对数据存储设备进行降温,也不需要考虑节能问题。因此,传统的成本控制方式无法为云计算环境下的成本控制提供有效借鉴。在云计算环境下,由于涉及海量EB级别的数据存储、交换、计算,因而必须大规模增加存储空间和数据存储节点,也就必然会增加生产成本。另外,大量数据的传输和运算必然会使设备的散热量大大增加,在设备制造时必须要考虑散热问题,这在无形中也增加了实际运营成本[2]。

3 云计算环境下的分布存储技术构造

云计算环境下的数据中心主要由两方面的部件构成:软件与硬件。其中软件主要提供数据中心传输数据、计算等服务;硬件主要提供其存在环境所需要的支撑。通常情况下将其分成3种构造类型。

3.1 交换机构造

交换机结构在云计算技术出现之前就已是一种常用的分布存储技术手段,它不仅被用作数据中心,还是连接数据与用户的纽带。通常情况下,以交换机为中心的构造会形成一种树形结构,如图1所示,它由聚合层、核心层以及边缘层构成。边缘层通常由服务器和交换机构成,在数据存储时为了保证均衡的带宽环境,边缘层一定要和聚合层产生连接;在数据访问和传输时,聚合层也必须和核心层产生连接。

该结构具备如下3个优点:①非常易于操作;②连接简单;③很容易实现扩展。同时其也存在一些不足:①灵活性差、资源利用率低;②带宽不足;③受聚合层结构影响较大;④发生故障后会浪费很多资源[3]。

3.2 服务器构造

将服务器结构作为数据中心时,为了实现不同服务器之间的连接,需要设置一些网卡。这种结构不必连接路由器和交换机,其本身就能够实现数据的传输和存储功能。由于通过网卡可以实现服务器的联网功能,因而构建服务器结构相对而言比较容易,但是应用它作为数据中心很容易发生链路冗余。并且在进行数据转发时,资源使用量较大,极易导致服务器高强度运转,会对服务器造成不同程度的损害。简言之,服务器作为数据中心易于构造但在运行过程中数据冗余现象严重。其结构如图2所示。

3.3 混合型构造

将交换机结构和混合型结构进行适度组合就构成了混合型构造,这种结构集中了交换机与服务器的优点,它将交换机作为中心,用网卡连接服务器并传输数据,能够很好地完成大型数据包的存储和传输。例如,DCell混合型构造是一种分层的、递归型的网络构造,上层DCell由多个下层DCell网络构成,假如把位于第J层的DCell当成一个节点,那么位于最底层的DCell将由N个服务器共同连接一台交换机。因此,当N=4时,该结构如图3所示。

4 当前分布存储技术容易产生的问题

4.1 容错问题

存储技术的容错性能可运用传统的技术手段加以提高,比如,传统的RAID、高性能服务器、更加专业的存储装置都能够有效地改善存储技术的容错性能。但是,随着社会经济的快速发展以及计算机应用的逐渐普及,需要存储和处理的数据量快速增长,这就要求数据中心的存储节点随之增长。在这种情况下,技术的限制导致数据存储和计算出现诸多问题,比如数据缺失、数据失效等。类似状况的发生使用户遭受了巨大损失,同时也严重限制了云计算技术的发展和应用[4]。

4.2 可扩展性问题

提升可扩展性能的传统方式是预留出足够的冗余磁盘空间。这种方式适用于常规的储存技术,但并不能很好地适用于云计算环境下的分布存储技术。因为预留冗余磁盘是通过增加磁盘来实现,在当前大数据库浪潮的冲击下,用预留磁盘冗余的手段来解决EB级数据的扩展性问题并不科学,而且在未来,数据库的级别可能会更高,这就要求采用新的技术来解决可扩展性问题。

4.3 成本增大问题

在云计算技术出现之前,常规的分布存储技术只需要对小规模数据进行存储和计算,不需要对设备的散热与降温加以特殊考虑,因而在传统的存储设备制造和应用上并没有涉及散热和能耗问题。然而,在云计算环境下,随着用户的迅速增加以及数据级别的不断攀升,如何解决好设备存储、传输问题,以及计算EB级别数据时的散热和能耗问题,有效降低设备制造成本以赚取更多盈利已成为困扰诸多设备厂家的难题。

5 分布存储关键技术分析

5.1 容错性技术

随着互联网、计算机以及通讯技术的发展,云计算技术在人们生产和生活中的应用越来越广泛,云计算环境下的分布储存技术也备受关注。数据容错技术的应用意味着即便云计算系统在使用期间由于未知原因产生了错误,其依然可以不间断地、正常地向用户提供数据存储、计算、传输服务。该技术的发现和使用可以有效提高系统的可靠性能,同时在一定程度上还能够增强系统应用性,使数据访问率实现一定程度的增长。通常情况下,数据容错是利用添加数据冗余来实现,即在向用户传输数据时即便有一些数据失效,但依然可以从冗余数据中召回所需数据,以满足客户需求。冗余数据在实际工作中的确能够提升系统的容错性,但同时也加大了存储资源的占用。因此,良好的数据容错技术不但要保证系统拥有良好的容错性,而且也要最大限度地降低对存储资源的占用,以控制成本、提升效益。

数据容错技术可以分为复制型与纠、删码型的容错技术。复制型数据容错技术能够实现简单应用,但由于建立副本的需要,会占用非常多的存储资源;纠、删码型数据容错技术虽然占用空间较少,但在数据存储和输出过程中需要重复编码及解码,对设备的计算性能要求很高。在数据缺失时,复制型容错技术只需将其它副本中的数据复制下载修复就可;纠、删码型容错技术修复数据时需要查找更大的数据量,难度和成本都相应较高。

(1)复制型数据容错技术。复制型容错技术的原理是将个体数据实现多模块化,将多个模块放置到不同的节点中,运用这种方法可以有效避免数据丢失、失效对用户造成的损失,因为某一个模块缺失时依然能够利用其它节点中的相同数据。当前,对该技术的研究主要有2个方向:①复制策略;②组织结构。

(2)纠、删码型数据容错技术。纠、删码型数据容错技术的原理是将存储数据实现编码化,产生新的占用空间更小的编码数据,运用这种方法不但可以进行数据的复制存储,而且可以有效减小存储占用空间。

上述两种数据容错技术各有优缺点,其对比结果如表1所示。

5.2 节能技术

据相关统计机构调查结果可知,云计算环境下数据存储系统的能耗可达到系统总能耗的44%。因此,对云计算技术节能的研究重点是对存储系统节能的研究。对存储技术节能技术的研究可以实现成本的有效控制,降低生产成本,提升企业利润,同时节能技术的研究与应用还能够有效地保护环境。数据存储技术是云计算技术的基础,降低数据存储的能耗能够有力地促进云计算技术的发展和应用,对社会发展也具有一定的积极意义。

5.2.1 节能技术能耗模型

云计算环境下的分布存储通常会运用到数据中心,如果想有效降低数据存储、传输、计算过程的能量消耗,最简单有效的手段是减少每一个储存节点对能量的消耗。只是在通常情况下,能量消耗的减少也同时意味着设备性能的降低。可通过单一的计算机能耗模型来对其性能与能耗之间的关联性进行研究,此模型主要分为比例模型和两段模型[5]。

在比例模型中,能量的消耗和计算机硬件的使用程度是正比关系,在硬件没有负载时基本不会有能量消耗,因而该模型无法精准地计算出系统能量的消耗情况。在实际情况中,计算机只要开机就会有能量消耗。动态频率、电压调整以及固态硬盘技术的运用,使计算机工作时其硬盘可以根据负载调整转速,使得性能与能量消耗步调一致,在保证性能的前提下有效减少能量消耗。

在两端模型中,计算机整体能耗分为固定能耗和可变能耗。固定能耗主要为硬件设备运转时的能量消耗,可变能耗由磁盘运转速度决定。虽然上述两种模型都认为设备高负载运转时能量的消耗最高,但两种模型对于空载时的能量消耗认识不同。两端模型认为空载时的能量消耗是无法被忽略的,所以两者相比,两端模型可以更精准地计算出其能量消耗情况。DVFS技术以及VOVO技术的运用,使得通过关闭没有任务的组件或数据节点的方法来减少能量消耗成为可能,可有效降低整个系统的能量消耗。

5.2.2 节能技术分类

目前,在减少分布存储能耗方面出现了很多有用成果,可将最新成果分成两类:软件节能技术、硬件节能技术。

(1)软件节能技术。这种技术是利用相关软件合理调控和分配存储资源来降低能耗,其特点是在降低系统能量消耗的同时不会导致性能的改变。软件直接调控管理数据节点通过对其应用情况进行分析与调控,合理地关闭节点,降低其能量消耗

(2)硬件节能技术。这种技术是减少分布存储硬件构成组件的能量消耗来实现整体的降耗节能,从硬件的构成层次可以将其分为两个方面:数据中心技术、计算机整体技术。

5.3 可扩展性能技术

随着数据存储量上升到EB级别,对云计算环境下分布存储技术的数据存储、传输、计算能力都有着更高要求。在其发展过程中,必须要对硬件设备的可扩展性能加以提升和完善,以更好地促进云计算技术的发展和应用。

6 结语

云计算是适应新时代发展要求的新型计算模式,目前已广泛运用于人们的生活和工作领域。云计算技术的应用受到数据分布存储技术容错性、成本、扩展性能等方面的限制,研究数据分布存储的容错性技术、节能降耗技术、可扩展性能力有助于提升云计算的整体发展水平,使云计算技术更好地服务于人类[6]。本文结合云计算技术的实际应用情况,分析了其中存在的问题,对提升分布存储技术的一些关键成果进行了介绍,这些成果的应用可有效提升云计算环境下分布储存技术的性能,从而增强其对数据的存储和处理能力,促进云计算技术的广泛应用。

参考文献

[1]史海疆.数据中心节能降耗技术探讨——访中国科学院计算机技术研究所研究员张广明[J].电气应用,2014(2):45-46.

[2]王聪,王翠荣,王兴伟,等.面向云计算的数据中心网络体系结构设计[J].计算机研究与发展,2012(2):26-28.

[3]宋杰,李甜甜,闫振兴,等.一种云计算环境下的能效模型和度量方法[J].软件学报,2012(2):2-6.

[4]谭一鸣,曾国荪,王伟.随机任务在云计算平台中能耗的优化管理方法[J].软件学报,2012(2):10-13.

[5]刘正伟,文中领,张海涛.云计算和云数据管理技术[J].计算机研究与发展,2012(S1):56-59.

环境分布 篇5

关键词：云计算；分布存储技术；数据

随着信息技术的飞速发展，社会和科学也已不可估量的速度飞速行进着，与此同时，在各行各业中不断推进和广泛应用的信息化向信息技术发出了更新一轮的巨大挑战，对信息技术向前发展起到了促进作用。云计算随着存储、通信技术以及计算等的发展而出现并得以广泛应用，使得用户能够更便捷、适时地访问云服务提供商提供的信息资源，整体来说，云计算同时具备着高可靠性、虚拟化、超大规模、价格低廉等特性，极大程度上满足了海量数据存储要求。在这一环境下的分布存储技术作为云计算的基础，虽然功能强大，然而从当前形势看来，它面临着巨大的挑战，因此需要不断地做出分析和研究。

1云计算技术

云计算是一种为了能够更好地满足相当数量的数据信息的计算以及存储等相关服务，同时跟随当下形势呈现出非常流行趋势的通信技术而产生的新型的、能够为各行各业进行分享基本数据资源的一种计算模型。云计算服务提供商基本上是不参与相关流程的，云计算机能够保证用户实现随时、便捷且放百度呢存储服务、访问网络服务、计算服务等一系列资源。源头上看来，云计算服务提供商是将庞大的数据节点以及相关网络设备进行科学有效的有机结合，继而就可以形成一个或者是一些具与一定规模的数据中心，进而由这一数据中心向有所需的用户提供到他们需要的服务，最大程度上满足了用户的使用要求。

关于云计算这一方面做出的相关研究表明，云计算具有最为显著的属性包括高稳定性、可扩展性以及规模超大灯，因此就可以在相应的环境下很好地实现庞大数据信息的存储操作，存储的位置多为不同数据中心的不同节点之上，即存储在这些节点之上的数据信息都是透明的、共享的，因此一旦用户有哪一方面的需求，只需通过云计算服务提供商提供出的数据访问接口就可以满足自己需求，获取到其中心内部存储的数据信息。然而当前看来，基于云计算环境的分布存储技术显然也是遇到了一些巨大的挑战，云计算数据中心的数据量、数据信息的规模是非常可观的，无疑会为数据中心的相关有效成本费用、容错性以及可扩展性等方面带来挑战，需要我们不断地做出分析研究。

2云计算环境下的分布存储技术

2.1可扩展性研究

经济发展迅速的今天，在各行各业都会应用到数据信息处理技术以及计算机技术、通信技术等对相关数据做出一定的有效处理，当下看来，海量信息显然单靠计算机无法满足其处理操作，类似存储、计算等，这一背景下，基于云计算环境的分布存储技术研究应运而生，首先研究其可扩展性。研究之前先分析传统的数据存储计算，其通过冗余的磁盘实现相关要求，那种采取与流行时进行提高数据存储可扩展性的方式虽然确实实用了一定时间，它在一定程度上实现满足了数据的存储空间，只是基于云计算之中的庞大的海量的数据节点，其存储的数据规模以及相关数据中心的规模仍然处在不断扩大的趋势之上，不断增长的需求存储容量显然不能由磁盘预留方式来实现了。因此，云计算环境下的分布存储技术又到达了一个致高点。云服务提供商的数据中心不可能采取冗余磁盘预留的方式来扩展存储空间，并且它也不可能在建立之初将所有的操作都完完全全规划好，譬如说谷歌当前看来，已经在全球的数据中心就有36个，并且每一个数据中西所包含的计算机节点达到了数百万个；再譬如微软的数据中心，对外宣称其将会在全球建设多余二十个数据中心，同时在九月份已经在芝加哥形成了全球最大的模块化数据中心，其中包含了二百二十多个集装箱，同时每一个集装箱中机器数都在两千作用，其服务器还会以十四个月为周期进行成倍增长，赶超摩尔定律增长速度，因此，基于数据中心的网络可扩展性进行研究意义十分重大，以期能够适应当下不断增长、扩展的应用需求。

2.2容错性研究

云计算提供商仅仅依靠传统的提高容错性的方法进行操作显然满足不了当下的需求，这是因为传统的容错性提高办法是经由高性能的服务器、RAID技术或者是专用的存储设备来进行相关操作，完成这一内容的成本十分高昂，根本无法满足现今云计算提供商的要求，除上述之外云计算之中庞大的节点以及数据规模注定了极高的失效概率。在云计算这一大环境下，操作失效非常常见。譬如在谷歌公司中，就曾在零六年做出过一份报告，即在云计算环境的分布存储技术的数据中心内部，平均每一个MapReduce作业的运行过程之中就包含了五个失效的节点；每一个拥有着四千个节点金星运行的MapReduce作业的相关数据中心中，几乎平均六个小时中就有一个小时的磁盘失效时间，这无疑会给云服务的提供商和资源应用者带来不同程度的麻烦和损失。除了上述之外，还有很多情形下会造成失效的结果。总而言之，云计算环境下分布存储的频频失效必将带来不同程度上的损失，其程度不可估量，因此当下而言，容错成为云计算环境之下分布存储所面临的一项巨大挑战，同时其亟待解决。关于云计算环境下的分布存储，想要更为彻底有效科学的提高其容错性，单研究节点之间的相互关联关系，以提高在屋里拓扑结构上的容错性是远远不够的，与此同时，必须同时研究在节点上存储着的数据的相关组织和管理操作，以提高数据容错性，达到最终目的。

2.3成本控制方面

云计算环境下的数据存储技术之所以需要在成本控制方面做出一定的研究，是因为传统的分布存储所需要管理组织的节点和数据的规模都非常显，能耗相对也自然比较小，同时于企业而言，低消耗下他们是愿意通过成本输入来交换可靠性能以及效率的。然而，在云计算环境下的分布存储，其能耗是非常大的，同时为了使设备处在正常运转的状态之下，能耗还要增加很大一部分。在24*7的运行模式下，在数据中心的存储开销中非常重要的一个组成部分就是能耗。曾有研究人员作出相关研究发现，基本上每一台服务器四年的能耗与其相关硬件的成本不相上下，而且一旦能耗有所降低，在很大程度上还可以提高磁盘等一些硬件设备的运行寿命，这些都会大幅缩减整个数据中心的成本，因此就可以说，当下云计算环境下的分布存储面临的又一大挑战就是如何降低能耗进而降低成本，相继会产生的优良效果就是能源得到节约，环境得到保护。总而言之，云计算环境下的分布存储需要研究的重大内容即尽可能多角度的对设备的制冷消耗进行研究，从而期望在更大程度上降低云计算的成本费用。

3数据中心网络构件技术

3.1以服务器为中心

之所以会研究到数据中心网络构件技术，是因为数据中心是使得云计算得以正常运行的基础所在，通常来说，它主要的包括着两个部分，分别是软件和硬件，软件即数据中心提供出服务时所应用到的软件；硬件即数据中心的相关计算机设备以及支撑系统的一些基础设施。以服务器为中心的结构，主要即是在每一个数据中心的相关服务中都会安装网卡，且数量较大，然后运用网线把网卡和服务器进行连接，继而成为一个完整的网络整体，这样做的目的之一是增大数据中心的存储功能。以服务器为中心的结构在结构的组成以及线路的连接两个方面都比较简单，从而达到确保网络底层与服务器之间的有效数据交互，当前看来还有功能更甚强大的路由算法，然而这一结构自身也存在着一定的不足，即由于数据信息会占据相当大的服务器计算资源，就会导致存在一些链路无法实现功能，继而使得服务器的数据压力更大，服务器的计算速率自然受到一定程度的影响，成本的费用以及功能的损失两方面来说都产生了一定的消极影响。

3.2以交换机为中心

以交换机为中心的网络构件结构其实最主要就是对于交换机的应用，交换机将每一个服务器的数据中心有效地连接，再通过交换机进行数据包转发，当然，云计算环境下的分布存储，相关的服务器负责的功能有所不同，其只是对于数据信息的存储以及处理负责。通常以交换机为中心的网络构件被交换机分成了三层，最为主要的分别是核心层、边缘层以及聚合层。云计算环境下的数据中心中，经由交换机作为中心的网络构件结构具有的优点有操作简便，稳定高效，同时还可以通过交换机的应用实现一些扩展功能，然而，这一结构也存在着一些难以避免的缺陷，比如由于交换机的使用，导致整个数据中心的操作具有不够良好的灵活性、较低的服务器利用效率以及交换机资源的浪费等，通常而言，这一结构在传统的数据中心网络构件中应用较多。

3.3混合模式

混合模式顾名思义就是将上述两种数据中心网络结构进行有机的结合，进而形成一种功能上更加强大，实现互补的新型结构。在混合模式的结构中，主要是将交换机作为将服务器进行连接的节点，同时配合安装在服务器中的多个网卡，除此之外，混合模式的网络结构中实现了特定场景下的网络结构，它综合上述两种结构的优势，因此比其更加的灵活自由，同等性能的条件下，对于数据中心的成本而言有一定的降低功能。

4结束语

总而言之，云计算中庞大的数据节点以及相关的网络设备进行有效的有机结合，进而就形成了一个或者是一些较为大规模的数据中心点，从而达到向用户提供一些基本性质的服务，使得客户的使用需求得到满足。总而言之，云计算环境下的分布存储技术使得庞大的数据信息得以存储，存储位置即为数据中心内部中的众多节点中的不同节点之上，更为甚者会存储到在不同数据中心的不同节点上。整体来说，基于云计算环境的分布存储技术它所研究的主要内容即上述内容，如何实现有效地组织和管理在数据中心中进行存储的大量数据信息。

参考文献：

环境分布 篇6

关键词：分布式计算；JGroups技术；组播；通信协议；高可用；集群

中图分类号：TP391.41

文献标识码：A

DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2015.09.029

0 引言

JGroups最初是由Bela Ban于1998年到1999年间在美国康奈尔大学攻读博士后学位时期着手开发的一款解决分布式环境下的计算机之间通讯的软件。2000年5月，SourceForge成立之后，Bela Ban看到了开源的力量，并决定将JGroups的源代码共享给互联网上其他有共同兴趣的爱好者。随着更多的开源软件爱好者的加入，JGroups迅速壮大起来。2003年，在JBOSS的创始人Sacha Labourey的邀请下，JGroups加入到JBoss的队伍中并成为之后JBoss Cache框架的核心通讯组件。2006年5月，著名的Linux操作系统产商Red Hat宣布收购JBoss，JGroups也随之成为了目前世界上主流开源软件服务提供商的核心软件框架之一。到目前为止，JGroups提供的分布式计算模型和通信协议通过软件开源过程的不断锤炼已经逐步成熟，事实上已经成为小规模计算机集群底层状态复制的行业标准。

1 分布式计算模型

JGroups是由java编写的一个可靠的组播/多播通讯工具包，它不但支持可靠的组播通讯，也支持采用TCP协议来进行消息传递。其工作模式基于IP多播，可以在可靠性和群组成员管理上进行扩展。其基本思想是在计算机网络环境下，通过配置通信协议将多台计算机进行分组，在计算机分组中通过多套协议来保证可靠的消息通信和分组中每个成员异常状态监测，在此基础上可以为应用程序提供完整的分布式环境下的业务状态同步、任务分配和计算结果的收集。

从设计上来看，它提供了一种灵活兼容多种协议的协议栈。协议栈可以相互组合使用，用来适应不同产品的可靠性需求。这种协议栈可以让用户根据自己的应用的需求进行调整，主要是根据特定的网络环境下需要同步的数据量大小、计算节点集群的规模以及需要同步的频率定制适合自己的协议栈。

从应用上来看，它提供了分布式环境下有效的同步机制，提供了在集群计算节点之间通信统一的API，包含了从点到点以及由单个计算节点到全组的通信接口，可以很方便的保持各个计算节点状态一致性。

1.1 可靠的消息传输

在分布式计算环境中，保证计算节点之间数据通信的可靠性是计算机集群需要考察的一个最基本的能力。目前最通用的网络通信协议主要是TCP协议和UDP协议。在多台计算机协同工作的环境中，采用TCP协议可以很方便的达到消息可靠传输的目的，但是TCP协议要求计算机在网络中创建点到点之间有状态的SOCKET资源，如果需要将同一条消息发送给集群中的每一个节点，采用TCP协议将比采用UDP协议需要更多的网络流量，这在大规模的网络实时通信中对应用程序而言是一笔不小的开。UDP协议对网络资源的消耗代价很低，但UDP协议本身并不能保证通信过程中消息可以可靠的从消息发送者传递到消息接收者手中，所以如果要在集群环境中使用UDP协议达到可靠的消息传输的目的，需要在UDP协议之上增加新的协议进行控制。

在集群环境下使用UDP协议进行通信可以有效的降低集群网络环境的数据传输压力，JGroups通过UNICAST协议来保证消息的可靠传输，UNICAST协议在UDP的基础上增加了消息响应的步骤，以保证传输过程的完整性。原始的UDP协议不要求消息的接收者反馈给消息的发送者是否已经成功接收到消息，UNICAST在此基础上完善了消息反馈的过程。消息的反馈方式分为ACK和NAKACK两种：

ACK：消息的发送者不断的重复发送消息，直到所有的接收者都返回了确认消息已经收到，

NAKACK：消息的接收者不断请求消息发送者发送消息，直到消息的接收者确认所有收到的消息是完整的。

UNICAST协议需要保证消息的传输过程是可靠的，它依赖于一个不断发送消息的时间周期来进行循环，因此UNICAST的一项重要的配置属性timeout就来源于此：如果timeout值被设置为100，200，400，800，就表示如果消息发送者在等待100毫秒还没有接收到消息接收者的ACK消息，则消息发送者重新发送消息（第一次重发），消息发送者继续等待200毫秒仍然没有接收到ACK消息，则消息发送者再次重新发送消息（第二次重发），这样直到等待800毫秒进行第四次重发。在多播环境下，NAKACK协议基于ACK协议进行了扩展，在这种协议下，每个消息绑定一个序列号，消息接收者根据序列号确保消息按正确的顺序传递。如果接收者发现了一个序列号的缺失，接收者安排一个周期性的任务去要求发送者重新发送该序列号的消息，当缺失的序列号的消息收到，则请求数据同步的任务取消，并向消息的发送者提供消息完全抵达确认反馈。

1.2 分布式垃圾回收

由于UNICAST协议通过循环通信过程消息反复比对来保证消息传输的可靠性，这就要求集群中的所有节点必须保存已经接收到的消息用以判别消息是否存在错误以及是否需要进行消息重发。但是如果应用程序一直保存接收到的消息，则会面临内存溢出的问题。为了解决这个矛盾，JGroups通过STABLE协议负责周期性的释放所有节点上已经被所有节点收到的消息，从而达到回收各个节点上内存的目的。分布式垃圾回收过程定义了由集群的协调者组织的定期执行回收的周期，它可以通过控制每个节点上允许保留的消息数量或者单个节点上可以保留的消息所占用的内存空间大小来决定什么时间执行分布式垃圾回收动作，一旦集群的协调者通过周期性的任务检测到集群中的节点中保存的消息数量超过了预设的阀值，或者保留的消息占用的内存空间超过了预设的阀值则发出统一的垃圾回收指令，以释放全体计算节点的内存空间。

1.3 集群计算节点发现

JGroups为分布式环境下的计算机集群提供了一个高级抽象：通道（JChannel），每一个计算节点在启动之初都会通过通道连接到相应的集群。每个集群都有唯一的标识（ClusterName），计算节点通过通道和集群标识来判断自己属于哪一个计算工作群组。当集群中的节点开始工作时，它开始探测通道中是否存在有其他已经在运行的节点，如果存在多个已经运行的节点则需要找到集群当中的集群协调者进行通信。在通道中第一个启动的计算节点被认为是集群的协调者，它负责创建新的计算节点并将其通知到集群中的每个成员对象。集群成员发现协议用来发现集群中活跃的节点及集群的协调者，这个协议的名称是PING协议。

PING协议位于传输协议之上，任意一个节点对PING消息的反馈消息包括协调者的地址和自己的地址。JOIN PING消息发送后等待timeout属性定义的时间或num_initial_members属性定义的节点回复后，该加入的节点会根据反馈消息确定协调者，并向其发送JOIN消息。如果没有收到任何反馈，计算节点就认为自己是集群中第一个节点而作为协调者运行启动。

计算节点利用PING协议收集到的信息接着传递给集群成员管理协议（GMS），GMS协议与协调者的GMS通信，将新加入的节点加入到集群。发现协议通常也协助合并协议（MERGE2）处理集群分裂的情形。发现协议位于传输协议之上，因此需要传输协议的不同使用相应的发现协议。

1.4 计算节点状态检测与管理

集群中计算节点的状态管理主要由心跳协议（FD）、群组成员关系协议（GMS）、错误探测协议（FD-SOCK）和确认可疑协议（VERIFY_SUSPECT）等共同完成。

GMS协议

GMS即群组成员关系协议，该协议是JGroups协议栈中的重要协议，它维护者一个活着节点的列表。GMS负责群组成员加入和离开群组的请求，同时它也处理错误探测协议发送的SUSPECT协议。

FD协议

FD协议基于心跳消息（are-you-alive）。该协议需要任意一个节点周期性的Ping它的邻居节点，如果邻居节点没有返回，发生心跳消息的节点发送SUSPECT消息给集群协调者，集群协调者接收到SUSPECT消息后验证怀疑的节点是否死掉（VERIFY_SUSPECT），如果节点被确认为死掉，协调者更新集群成员关系视图，死掉的节点被移除。

FD-SOCK协议

错误探测协议FD_SOCK基于群组成员创建的TCP套接字环，FD_SOCK协议不使用心跳消息作为探测手段。集群中的任何一个节点都连接到它的邻居，集群中第一个节点连接到第二个节点，第二个节点连接到第三个节点，这样最后一个节点连接到第一个节点。这样如果某一个节点发送异常，它的邻居节点会发现异常，检测到错误。

VERIFY_SUSPECT协议

VERIFY_SUSPECT协议通过向被怀疑的对象发送确认消息来确认被怀疑的节点是否确实死掉了。这个操作是被集群的协调者执行的。如果确认节点死掉，则该节点将会被移至异常集群成员列表视图。

1.5 通讯流量控制

FC协议（Flow Control流量控制协议）用来在集群中调节单位时间内计算节点发送消息的字节数和消息接收的字节数。在现实中情况复杂的应用网络环境下，如果消息发送者的数据发送的速度超过了消息接收者数据处理消息的速度，经常会导致接收方陷入异常或者丢失消息，这将触发消息重发机制同时导致消息传输效率的急剧下降，流量控制协议负责调解此类状况。事实上，JGroups流量控制协议基于类似金融信贷的设计，一开始消息发送者和消息接收者都配置有相同的额度（字节数），发送者通过不断发送消息的字节数减少额度，接收者则通过计算已接收到的字节数增加额度，如果发送者的发送额度降低到某一阈值，接收者将已经接收到的字节数反馈给发送者，要求发送者继续发送后续的消息，如果发送者用完自己的额度，则发送者处于阻塞状态直到接收到接收者的所有消息数据。

消息裂解协议（FRAG2协议）用于处理超大消息数据的通信。当一个消息的大小大于某一确定的值时，通常这种字节数过大的消息经常会造成网络拥堵甚至在极端情况下会触发网络交换机的自我保护机制而直接断开通信端口，为了避免此类情况的发生，分裂协议将消息分裂成多个小消息，然后进行发送；而在接收端，同样分裂协议将分裂的消息进行重组。不管多播还是单播发送消息，分裂协议都可以起作用。

1.6 集群的分裂与重组

在情况复杂的网络环境中，处于工作状态中的集群分组可能由于网络故障而断开了网络通信，这将导致计算集群的分裂，每个分裂后的子集群将由GMS协议推举出最年长（最早启动的计算节点）的节点作为网络协调者。一旦网络恢复通信，两个分裂的集群通过JGroups通道和集群的唯一标识发现在集群中出现了两个网络协调者，它们将启动一个集群合并的进程，这个进程主要由集群合并协议（MERGE2）来负责调度完成。在合并的过程中，两个网络协调者将交换节点启动信息，从而推举出最年长的节点作为新的网络协调者。为了确保在集群环境中各个网络协调者都能达成一致的结果，每个协调者将所有成员的地址合并在一个列表中，然后对列表依据启动时间进行排序，在排序列表的第一位成员即是新的网络协调者。

1.7 集群的网络安全

为了保证只有经过验证的计算节点才能加入到集群计算，JGroups提供了通信安全加密协议。通常情况下，计算节点通讯的加密过程只针对消息主体内容进行加密，消息头数据是不经过加密的。如果需要对整个包含消息发送端的地址和消息接收端的地址完整通信报文进行加密，需要配置额外的属性encrypt_entire_message的值为true。需要注意的是，消息加密的过程可能会导致网络通信效率的下降，因为在每一次的网络通信过程中处理字符加密的过程也会消耗额外的计算机资源。

2 小结

本文对组成网络环境的计算机集群所需要考虑的数据通讯协议进行了分析。创建一个计算集群需要考虑如何在计算成员之间进行可靠的消息传输，集群服务启动之后如何探测和发现集群中网络计算成员，如何确定网络协调者的身份。网络协调者在运行状态下需要随时了解集群中每个成员的健康状态，一旦集群中某台机器出现了故障则需要将它从成员列表中删除，如果集群中加入了新的计算成员则需要由网络协调者将其加入到成员列表中并安排新成员的排序位置。同时需要考虑，如果网络通信出现故障后如何组织新的集群，网络通信恢复正常后如何将分裂的集群进行合并以恢复集群的运行。并在此基础上，讨论了集群环境下网络通信的安全性和网络数据传输的流量控制协议。

云计算环境下的分布存储技术分析 篇7

一、云计算环境下分布的存储技术的关键技术

(一) 容错性。

以前通过高性能服务器和专用的存储设备或者RAID技术等来提高容错性, 但这种方法的成本都太高, 云计算提供商的利润降低, 加上庞大的数据量和节点规模, 大大提高了数据失效的概率, 在云计算环境下, 数据失效已经成为一种常态。这种容易产生错误的行为会给云计算服务提供商和客户都带来巨大的损失, 因此, 这一问题必须得到解决。

(二) 可扩展性。

以前以个人计算机为主的数据存储方式中, 提高自身的可扩展性的方式主要是通过一个预留的磁盘来实现其可扩展性的目的的, 这种方式在以前的数据量上是够用的, 但在数据量大增的今天, 云计算数据中心的数据量非常的庞大, 无论哪一个供应商提供的传统存储方式都无法满足当今的数据存储要求, 由此可见, 数据中心的存储硬件和组织结构要求必须有非常好的可扩展性, 只有这样, 才能让磁能不断地适应数据存储的新要求, 从而满足客户的需要。

(三) 成本控制。

传统的分布存储的节点和数据的规模都比较小, 对能耗的要求比较低, 因而成本比较低。随着云计算环境下的分布存储的数据越来越多, 规模越来越大, 应用范围越来越广, 能耗的开销也越来越大。在散热、制冷设备的投入也越来越多, 对于成本的控制成为商家一个非常棘手的问题。降低能耗不仅能延长硬件设备的寿命, 而且还可以为商家提供一个获利的手段, 属于低碳生活的生活理念, 保护环境, 为商品提供了一个新卖点。

二、云计算环境下分布存储技术的结构的分析与比较

(一) 以交换机为中心的结构。

以交换机为中心的结构, 利用交换机将数据中心的各个服务器连接起来, 构成层次式的分成边缘层、聚合层和核心层三层树型结构。交换机负责连接服务器的同时也负责数据包的转发。这种以交换机为中心的树型结构操作简单方便, 但灵活性差, 下层的服务器只负责存储和处理数据, 不需要占用CPU资源, 利用率低。

(二) 以服务器为中心的结构。

这种结构没有利用交换机进行数据转发, 这个数据转发的责任就落到了服务器的身上, 因为, 服务器不仅要存储和处理数据, 还要进行数据包的转发。这种以服务器为中心的结构线路连接和结构组成比较方便, 可以使服务器与底层的网络进行交互, 但是, 由于没有交换机, 该结构存在较多的链路冗余, 服务器的负担过重, 导致服务器的整体计算效率降低和性能损失, 增加运行成本。

(三) 混合结构。

混合结构就是以交换机为中心的结构与服务器为中心的结构的混合体, 利用交换机做服务器连接的节点, 在服务器中安装多个网卡, 同时运用交换机和服务器提供数据的路由转发功能, 这样服务器就能参与到数据包的转发功能中来, 但是需要占用CPU资源。利用这种混合结构更加灵活地运用于特定场景的网络结构, 在相同条件下成本更低。

结语

云计算在商业计算和科学计算领域都得到广泛的应用。而数据中心作为云计算的基础, 需要解决当下海量数据环境下分布存储遇到的容错性、可扩展性以及低成本等方面的问题, 因此, 数据中心物理网络拓扑的建构技术仍有待研究。提高云计算环境下的分别存储的容错性, 发展节能技术降低能耗, 运用各方面的技术, 构建一个可扩展性良好、容错性强和成本低的分布存储数据中心。当然, 在云计算环境下构建一个先进的分布存储数据中心还是有很大难度的, 这就为未来的研究提供了方向。

摘要：云计算服务提供通用的通过浏览器访问的在线商业应用, 为用户提供一个可配置的能够共享基础资源的计算模式, 将海量的软件和数据存储在数据中心中, 并为上层应用提供安全可靠的计算服务和数据存储, 本文将以提高云计算环境下存储技术的容错性、可扩展性以及降低能耗等为目标, 对云计算环境下分布的存储技术进行分析。

关键词：云计算,分布存储,数据中心

参考文献

[1]郑纬民.云计算的大幕已经拉开[J].中国计算机学会通讯, 2009, 5 (6) , 6-7.

云计算环境下的分布存储关键技术 篇8

互联网与计算机技术作为21世纪最具革命性的技术, 已然走入了千家万户。互联网与计算机技术所开发的现代有线、无线传输网络与集群, 所开发的移动终端设备与存储设备, 均成为当代国内居民智能化生活、现代化体验的重要组成部分, 并随着时间的推移成为人们生活中不可或缺的重要组成部分。在国家政策的大力扶植下, 企业巧妙地借助互联网时代发展契机与重要资源, 实现了对传统业务的重要创新, 并促使我国各行各业都产生了极大的发展。

1.分布储存关键技术的研究

云计算环境下, 分布储存技术在整个互联网络系统当中所扮演的角色愈发关键。互联网云计算功能的实现, 通常能够满足多个接口数据的准确、对口与快速传递。如果缺乏对分布储存关键技术的研究, 将会给云计算功能的实现带来巨大阻碍, 造成较多数据丢包、数据失效与丢失等问题。

1.1数据中心网络构建技术

数据中心的网络构建能够满足数据储存的硬性与弹性要求, 将会给互联网络系统数据的存储带来巨大帮助。为此, 对数据中心的网络构架进行研究, 应从硬件与软件两个方面给予努力。针对数据中的硬件系统来说, 其通常需要满足后期管理与使用过程中对基础设备使用的要求, 其中不但应包含计算机设备、数据库存储设备、局域网络调节装置等, 还包括用于支撑各设备及网络稳定运行的监控设备。针对数据中心的软件要求, 通常包含有为该数据中心所提供的软件系统稳定性与安全性, 可通过对现有软件服务及其所使用的各类安装应用程序得以实现。

另外, 在数据中心网络的构建中, 还需要注重后期技术应用的模式选择, 根据实际需要为其适配更加科学的构架模式, 同样也会给数据中心功能性的发展带来重要帮助。当前, 在数据中心网络构架中常用的模式包含以下两个方面:

第一, 建立将交换机作为网络构架中心结构的方式。利用该种方式进行互联网络系统数据中心构建, 其所坚持的思想是建立在系统思维上的。利用对提供网络服务功能互联网络计算机交换器之间的有效连接, 将可促使整个系统中的数据与信息均可实现相互传递与沟通, 从而带来整个系统服务器实现对数据进行有效储存、收发及传递的功能。在上述以交换机为节点所构建系统的方式中通常又会细化为3种结构, 具体如图1所示。

可以发现, 上述树型结构当中拥有3种结构, 即:边缘层结构;聚合层结构;核心层结构。通过3种结构之间交换机的有效沟通, 将可使整个网络数据中心建设的辐射范围及信息传递效率显著提升。

第二, 建立将服务器作为数据中心主要结构的构建模式。这种结构所坚持的设计理念与第一种之间存在显著差异, 其主要是将服务器作为网络数据中心的重要节点, 进而通过在现有各类数据中心服务连接点中安装网卡, 利用其所具有的数据分析与传递功能实现对整个数据中心各区域之间的网线连接。上述特点就使得该种数据中心构建不再使用交换机作为转发装置, 而是利用网卡及所搭建的服务器实现了数据的处理、交换、储存与传递等多种功能。

1.2数据容错技术

数据库中庞大的信息与数据在进行网络数据传递、储存与交互过程中经常会出现信息丢失与数据交错等问题出现。特别是对当前云计算环境而言, 其能够发挥云计算所带来的重要作用, 实现对传统数据传播数量、速度与质量本质上的革命, 将直接关系到今后数据信息时代的发展。数据容错技术是有效解决上述问题出现的重要分布储存关键技术之一。该技术拥有能够在数据中心中出现上述问题之后, 依然能够实现对之后调用数据的稳步推送与调用, 从而促使整个数据中心能够保持持续的运作。利用数据容错技术对现有云计算环境进行有效调控, 将可在充分保证当前系统中信息传输与储存可靠性的基础上, 实现云计算环境更加广阔的应用, 更加能够有利于整个互联网中用户对各类数据节点的访问效率, 大大增强了互联网信息传递的优势。相对于缺乏数据容错技术的信息传输方式而言, 其会造成系统的瘫痪或者整体储存成本的提升。为此, 针对数据容错技术开展应用研究十分有效。当前科学界对该类技术的使用主要可分为以下两种:

第一, 纠删码容错技术。对容错技术而言, 其通常是指在对数据对象进行有效编码基础上, 实现一组有序排列数据对象的技术, 从而可实现对现有数据中心中长度不一信息的有效简化, 使信息与数据在传递过程当中有效简化信息传递、储存与交互操作。而纠删码的容错技术正是建立在上述技术原理之上的, 其在数据传递过程中构建虚拟传递通道, 从而可避免对个别丢失信息的过于依赖。在整体通道稳步推进基础上, 大大弱化了各个信息板块所占有的地位, 以系统观思想实现对数据的有效传递。另外, 利用纠删码容错技术还可有效降低由于错误所带来的系统查找时间, 与系统对错误数据的储存空间, 从而便于整体调用效率的提升。然而, 纠删码技术也具有一定的缺陷, 其忽略数据的方式往往会造成调用数据的总量大于目标数据容量, 从而带来了更多数据筛选成本。

第二, 复制容错技术。该种容错技术与纠删码技术恰恰相反, 其更加易于保证整体数据的高质量, 与此同时也使其具有了一定低效率的缺陷。复制容错技术通过在现有数据中心的储存信息基础上, 通过利用复制与归类, 将系统数据进行了人为模块的划定, 并对其储存的排列结构进行了有效调整。这就使得当数据中心中出现错误时, 可短时间内利用数据模块到数据节点的方式实现对数据的快速补充, 从而实现对数据中心数据的有效修复, 带来信息更高质量的调用与交互。但是, 就如上文所提及的, 该中数据存储结构将会造成数据中心信息储存成本增加, 也会大大降低整个系统数据共享的效率。

1.3节能技术

节能、环保与可持续发展已经成为当代各行业中的热门议题。对云计算时代而言同样如此, 作为时代中扮演重要角色的分布储存关键技术而言, 其庞大数据库的运行将会带来整体的巨大增加。相较于传统信息储存技术而言, 在不断提升云计算环境的功能性特点基础上, 有效降低其所消耗的能源, 将成为今后研究的重要方向。对于当前该环境下储存技术的节能技术而言, 通常包括硬件与软件两个部分。针对硬件部分, 其主要是通过节能体系与结构得以实现节能。对于软件部分而言, 其通常是使用节点动态运作的方式, 实现对能耗的有效节约。

结论

基于互联网技术发展及其应用的关键所在, 不单单在于其信息传输速度, 更在于其信息的存储功能。信息储存功能的存在与发展是信息传递速度、质量的重要基础性保障。为此, 作者在本文中以互联网云计算环境及国内互联网发展的现状, 对当前国内较为经常得以广泛应用的几种关键储存技术开展了理论与应用研究。通过上文的研究, 作者以此希望能够为该领域的研究提供数据参考, 也希望通过本文的研究为各大从事互联网及周边领域开发企业提供技术指引, 从而给国内互联网技术朝着更加广阔与完善的方向发展平添助力。

摘要：现代化网络云储存技术的使用给当今时代互联网的发展带来了巨大助力, 其更加便于网络资源的储存、调用与快速传递, 从而使互联网与计算机技术的使用变得更加普及化, 极大地增强了这些技术在各行业当中的覆盖范围。本文结合自身多年从事该领域研究经验, 在通过对大量文献进行阅读与研究基础上, 针对云计算环境与互联网技术时代背景下的先进储存技术进行研究, 探讨分布存储技术的种类, 并对其所属各类技术进行分别展开应用研究。

关键词：云计算,分布存储,关键技术

参考文献

[1]唐亮.浅谈大港油田的数据中心网络改造[J].中国管理信息化, 2015 (17) :70-70, 71.

[2]周杰.数字化校园数据中心建设的意义及实现路径思考[J].新校园 (上旬刊) , 2015 (8) :136.

云计算环境下的分布存储关键技术 篇9

21世纪, 随着网络信息的到来, 计算机技术得到了迅速的发展, 在社会各领域得到了广泛的应用。计算机的数据量的规模也取得了快速的增长, 大量的数据存储在计算机上已经逐渐难以满足社会发展的需求, 云计算的产生很好的解决了大量数据存储的社会需求, 适应了时代的变化与发展。

分布存储技术指的是用户根据自己的需求在网上的计算机存储系统上进行分析, 接下来购买网上的存储空间来达到满足数据存储的目的。而对于数据是怎样被存储在Internet上的, 这也是一个重要问题。以云计算环境为基础, 因为数据中心不同, 使得其有着不同的节点, 各种数据不是存储在节点上, 就是存储在数据中心上。数据中心就会使用相关的程序对数据进行适当的编排, 接下来再使用一个专门的计算机, 让其使用端口将数据有组织的传输给用户, 接下来用户就要使用专门的计算机端口, 将数据存储在数据中心上。云计算是一种计算模型, 是以Internet技术为基础的, 它有一个最大的特点, 那就是能够分享基础资源。

2 分布存储技术的结构

2.1 以交换机为核心结构

在云计算环境还未出现前, 许多用户的数据中心都是通过交换机来实现的, 我们可以这样理解, 用户运用交换机当做数据中心的纽带, 交换机与服务器的链接能够实现数据包的转发, 当然, 这个数据包的转发是在互联网的技术条件之下。但是服务器又好比是存储设备, 可以实现数据包的存储以及数据包的读取, 进而使得整个数据中心得以实现。其结构形式主要是树形结构, 主要包含以下几个部分, 第一个部分是聚合层, 第二个部分是边缘层, 第三个部分是核心层。树形结构有着以下几方面的特点, 第一是操作简单、第二是易链接、第三易扩展, 与此同时, 也存在一些缺陷, 那就是存储容量有限, 难以满足当今世界发展对数据存储的需求, 这样一来, 使得整个系统在以下几方面都有着较大的提升空间, 第一是在操作的灵活性上, 第二是存储的效率上。

2.2 以服务器为核心结构

与传统的结构相比, 以服务器为核心的结构有所不同, 用户会将每一个服务器与进行连接, 与互联网的设备进行连接。在该过程当中, 服务器有着其独特的工作任务, 那就是将Internet的数据进行转发。该数据存储结构存在着简单的特征, 然而其数据的链路呈现冗余的特征, 制约了数据存储空间的发展。

2.3 相互联系, 取长补短

就是将上文中所讲述的两个核心结构相结合, 这样就能够达到取长补短的目的, 将这两者结构的优点尽可能的表现出来。这样一来, 混合结构应运而生。该结构是以交换机数据中心为支撑, 将其连接节点进行互相连接, 然后运用互联网设备, 使得服务器能够同时参与到数据包以下几种功能, 第一是转发功能, 第二是读取功能, 第三是路由功能。

3 分布存储技术的分析

3.1 易产生错误

随着时代的变化与发展, 计算机的存储容量越来越难以适应用户的需求, 为了满足用户的数据能够实现更好的存储这一要求, 这就在一定程度上使得数据存储的成本有所增加, 这样一来, 云计算的经济效益就难以得到发挥, 其所表现出来的大量数据的存储功能也没有很好的体现出来。根据调查研究表明, 在用户的数据中心之中, 一个工作任务在运行过程中, 就会有一定数量的节点连接失效, 大概为四个节点, 但是在用户的数据中心里, 有3200个节点, 经过计算, 在一定的时间内, 云计算会有一个磁盘失效, 难以实现其功能的发挥, 这个时间大概为每五个小时。这样一来, 就没有为数据的存储营造一个有效的环境, 还会使得用户产生一种质疑感, 对云服务供应商的技术能力有所怀疑, 进而使得经济损失加大, 对于计算机技术的发展也极为不利。所以, 在云计算环境下, 要进一步提升分布存储技术, 要尽量提升其准确性。

3.2 可扩展性

在云计算环境之前, 数据存储的方式较为冗余, 主要是采取提升其扩展性的方法, 以达到增加存储空间的目的, 进而使得数据包以下几方面的功能得以满足, 第一是存储功能, 第二是读取功能、第三是转发功能。在云计算环境产生之后, 数据包的存储空间极为庞大。

当前, 在数据中心的数据存储中, 数据的计量单位主要为以下两种, 一个是BP来进行计算, 另一个是以EB拉力进行计算。随着科学技术的不断发展, 计算机信息技术将会取得更好的发展, 同时计算机的存储数量也会大大提升。而随着数据存储技术的不断发展, 用户对于数据中心的需求也会逐渐增大, 这样一来, 就对整个数据的存储系统有着更高的要求, 主要是对系统的扩展性方面提出了更大的挑战。对于用户的数据存储规模的要求也有了更高的要求, 对存储结构的精简性也有着更高的要求, 那么就必须要对存储硬件的扩展性进行研究, 要对扩展性进行改进, 只有这样才能使得当前的存储需求得到更好的满足, 进而满足客户的需求, 进而使得共同分享基础资源能够得以实现。

4 结语

随着云计算的功效取得较大发展, 被广泛应用于以下几个领域, 第一个是计算机科学领域, 第二个是计算机商业领域。在云计算环境下, 分布存储有着其核心的问题, 那就是解决了当前用户对大量数据存储的需要, 从而使得计算机系统的兼容性能够得以提升, 能够在一定程度上使得数据存储的冗余性有所下降。在今后的研究发展中, 计算机研究人员要注重对可扩展性技术的研究, 要对数据中心结构进行探究, 要为大量的数据存储营造一个高效的存储空间。这样一来, 就使得用户对大量数据存储的需求得以满足, 能够极大的促进云计算技术的发展。

参考文献

[1]王意洁, 孙伟东, 周松, 裴晓强, 李小勇.云计算环境下的分布存储关键技术[J].软件学报, 2012 (04) :962-986.

[2]郭翠云.云计算环境下的分布存储关键技术分析[J].硅谷, 2013 (16) :42+22.

如皋市大气环境污染物时空分布研究 篇10

1. 如皋市概况及数据来源

(1) 如皋市概况。

如皋市地处苏中平原, 南临长江, 是我国沿海开放港口南通市所辖的对外开放县市之一, 全年盛行东南风, 春夏季以东南风为主, 冬季以西北风居多。如皋市以传统燃料煤炭为主要能源, 工业燃煤导致大量废气污染物排放, 是造成环境空气污染的主要原因;同时, 如皋市作为典型的农业大市, 农业生产污染突出, 秸秆焚烧污染大气环境等愈演愈烈;此外, 随着城市经济的发展和人们生活水平的提高, 城市机动车保有量逐年增加, 机动车尾气污染日趋严重*。

(2) 数据来源。

基于如皋市环境监测站2006-2010年大气污染的主要监测数据, 以对如皋市主要大气污染物时空特征进行分析[2]。如皋市共设监测站、大生机电2个大气自动监测点位, 气象局、泰慕士、妇幼保健所3个降尘监测点位。监测数据是采用空气大流量自动采样器在大生机电制造有限公司、泰慕士服装中心、妇幼保健所、如皋市监测站、如皋市气象局空气例行监测点对二氧化硫 (SO2) 、氮的氧化物 (以NO2计) 、可吸入颗粒物 (PM10) 、自然降尘进行了“隔日法” (24h自动采样—人工分析) 监测获得[3]。

2. 如皋市大气污染物时间分布研究

(1) 要污染物年变化规律。

基于上述监测点与监测方法的选择, 对相关数据进行处理与统计分析[4], 2006-2010年如皋市大气环境主要污染物SO2、NO2、可吸入颗粒物以及降尘的浓度 (见图1和图2) 。

(1) 主要污染物浓度变化。

由图1可知, 2006-2010年如皋市大气污染物中, PM10浓度总体上高于SO2、NO2的浓度, 其中SO2的平均浓度最低 (0.022mg/m3) ;NO2平均浓度约为0.027mg/m3, 略高于SO2的平均浓度, 总体上NO2浓度随年度增长呈下降趋势, 但在2010年略有回升;PM10平均浓度约为0.078mg/m3, 呈波动上升趋势, 在2008年和2010年均有所回升。

由图2可知, 如皋市降尘浓度总体呈波动式下降, 其中2007年和2009年降尘浓度低, 2008年和2010年均上升, 2010年较2006年降尘浓度下降了约30%。

根据环境空气质量国家二级标准[5], 如皋市环境空气中SO2、NO2年日均值均优于环境空气质量, 环境空气质量评价结果表明:环境空气质量的主要污染因子是可吸入颗粒物和降尘, 空气质量总体为轻污染水平。

(2) 主要污染物浓度水平变化。

采用Spearman秩相关系数法*进行趋势检验 (见表1) 。由表1可知, 2006-2010年如皋市综合污染指数呈不显著下降趋势, 其中SO2、NO2、降尘均呈不显著下降趋势, 可吸入颗粒物呈不显著上升趋势。

(3) 污染物浓度水平程度变化趋势。

采用污染负荷系数法**计算得到表2。

由表2可知, 2006-2010年SO2污染负荷系数最低, NO2污染负荷系数次之, 可吸入颗粒物和降尘的污染负荷系数最高, 说明可吸入颗粒物和降尘仍然是主要的城市空气污染物, 以扬尘型污染为主。

(2) 主要污染物月变化规律。

根据2010年如皋市大气污染物浓度月均值得出SO2、NO2、可吸入颗粒物月均值变化曲线 (见图3) , 降尘月均值变化曲线[6] (见图4) 。

由图3可知, 7月、11月、12月的SO2浓度值明显高于其他月份;6月和7月的NO2浓度值明显高于其他月份;6月、11月的可吸入颗粒物浓度值明显高于其他月份[7]。

由图4可知, 降尘3月浓度值明显高于其他月份, 春、夏、秋、冬各季平均值分别为6.2、3.8、4.7、4.4吨/平方公里·月。

由表3可知, 2006年到2010年的6月和11月的可吸入颗粒物月均值均较其他月份高 (见表3) 。出现这种情况的主要原因是, 如皋市以农业生产为主, 夏收和秋收主要集中在6月和11月, 大量的秸秆焚烧, 导致环境空气中可吸入颗粒物浓度大幅度升高。

3. 如皋市大气污染物空间分布研究

如皋市主要大气污染物不仅在时间分布上存在着明显变化, 在空间区域分布上也存在着较明显的区域差异。目前国内外主要通过两种途径来分析污染物浓度的空间分布:一种是根据污染源排放规律, 结合气象条件和地形因子建立扩散方程, 用解析法或数值法求解方程得到浓度空间分布图;另一种是通过对监测数据的空间插值得到浓度分布图[1]。本文基于如皋市大气环境监测点位分布, 运用GIS技术、秩相关分析法、污染负荷系数法等对如皋市大气污染物的空间分布进行分析[8]。

(1) 主要污染物年值空间分布。

根据2006-2010年如皋市大气自动监测站以及降尘监测站监测结果, 运用GIS技术绘制了如皋市主要污染物空间分布图 (见图5-8) 。

由图5可知, 大生机电站区域的SO2浓度总体略高于如皋市监测站区域的SO2浓度, 且大生机电站区域与如皋市监测站区域的年度变化状况存在明显差别[9]。大生机电区域SO2的浓度变化在2006-2009年间呈明显下降趋势。

由图6可知, 大生机电站区域的NO2浓度总体略高于如皋市监测站区域的NO2浓度, 2006-2007年大生机电区域NO2的浓度最高, 2008-2010年则呈明显上升趋势。

在SO2和NO2的浓度上, 如皋市监测站区域的大气环境质量明显优于大生机电监测区域[10]。这是由于2009年至2010年期间, 大生机电站区域附近, 化工、热电厂等企业不断增加, 排放的SO2、NO2总量较高;另外如皋市监测站区域以农业为主, 工矿企业相对较少, 主要污染物浓度较低。

由图7可知, PM10浓度总体较高, 大生机电监测区域PM10浓度略低于如皋市监测站区域, 2007年两监测区域相对其他年份PM10浓度都较低。如皋市监测站区域PM10浓度总体呈明显上升趋势, 2010年明显高于其他年份。

由图8可知, 泰慕士服装中心、妇幼保健所、如皋市气象局监测区域降尘浓度基本城乡“W”型变化, 总体上均呈下将趋势, 且各监测区之间的差别不大。2006年泰慕士服装中心监测区域降尘浓度较高, 在各监测点中居最高。

主要大气污染物在各个区域的年变化规律主要呈现为:各个区域的SO2总体呈下降趋势, 但是2010年监测区域均出现明显回升;NO2浓度总体呈下降趋势;可吸入颗粒物则总体变化不大, 但如皋市监测站2010年达到最高值;降尘总体呈波浪式变化[10], 2010年有所回升, 但整体上呈下降趋势。

(2) 主要污染物月均值空间分布。

根据2010年如皋市大气自动监测点监测站子站、大生机电子站和降尘监测点气象局、泰慕士、妇幼保健所得到主要污染物的月均值监测数据[12,13] (见表5和表6) 。

由表5可知, 如皋市监测站区域优良天数比例于6月和11月达到最低 (<80%) , 说明6月和11月该地的大气环境质量较差;而大生机电区域则只在11月最低 (<80%) , 表明此时的大气环境质量较其他月份较差。这是因为如皋市的夏收和秋收主要在6月和11月, 秸秆燃烧造成的环境污染较为严重。如皋市监测站的SO2和NO2均值低于大生机电, 监测站的可吸入颗粒物均值高于大生机电。

由表6可知, 降尘量泰慕士测点最高, 气象局测点次之, 但妇幼保健所测点最低。泰慕士服装中心、妇幼保健所、如皋市气象局监测区域降尘浓度变化幅度大, 总的来说, 妇幼保健所监测区域降尘浓度最低, 降尘污染最少;泰慕士服装中心最高, 降尘污染最严重。从污染物区域时空分布上看, 如皋市大气环境中的降尘污染主要集中在夏冬季, 大气质量总体呈东南部优于西北部。

4. 如皋市大气环境污染的防治对策与建议

(1) 调整能源结构, 加强工业废气污染管理。

(1) 限制使用高硫煤, 加强对污染源头的控制。一是控制燃煤设施燃用的原煤含硫量;二是加强监督管理。对城市煤炭运输、销售、采购等环节加强监督管理, 限制燃煤大户高硫煤的使用。

(2) 对重点污染源进行治理, 推广清洁燃料。对全市的SO2排放重点单位, 要加强监督管理, 在全市推行区域集中供热, 逐步淘汰原有燃烧锅炉, 推广使用气、油、电等清洁燃料。

(2) 禁止秸秆焚烧, 全面推进秸秆综合利用。

(1) 加强组织领导, 加大宣传力度。在各镇区成立秸秆禁烧和综合利用工作领导小组, 实行秸秆综合利用承诺制, 把责任落实到村、组、户。通过各种宣传标语、大屏幕、广播等多种形式, 宣传秸秆还田及综合利用的政策, 引导农民树立新观念, 调动全民参与秸秆综合利用的积极性和自觉性, 努力营造浓烈的环境保护舆论氛围。

(2) 大力推进秸秆机械化还田, 发展农机合作组织全托管服务。要把秸秆机械化还田作为秸秆综合利用的主要途径, 组织培训机械化还田专业技术人员, 并对机械化还田的农户及所在村镇给予补助。发展农机专业合作组织全托管服务, 增强农机专业化、产业化、规模化服务能力。

(3) 加强治理饮食服务业管理, 做到油烟净化。

(1) 加强部门联系, 形成齐抓共管机制。要做好公建配套设施的规划, 从源头上避免饮食服务业与居民住宅区的混杂;环保、工商、公安、城管等相关部门要建立协调运作机制, 加强对饮食服务业的环境管理, 形成齐抓共管机制。

(2) 严把审批关, 集中规划建设。在对饮食娱乐服务业的审批中, 各部门要严格把好审批关。同时在主城区居民相对集中的区域附近, 选择合适的地块建设餐饮集中区, 既便于市民消费, 繁荣餐饮业, 又便于相关部门管理, 污染物集中处理, 避免了分散经营, 污染扰民。

(4) 控制大气中的扬尘, 做好机动车尾气污染的防治。

(1) 加强渣土清运管理。定期对主要道路进行机械化洒水清扫作业, 主要建筑工地要进行围拦作业, 防止运输过程中的撒落, 城市大型燃料和建材堆场要实施喷水围挡和表面覆盖等措施。

(2) 加强城市绿化及隔离带建设。减少自然尘土对大气环境的影响;扩大绿化面积, 减少裸露地面;完善城市灰霾、区域空气质量监测体系及机理研究;提高城市道路质量, 防止交通干线大气污染, 并对道路进行经常性的维护与保养。

(3) 大力倡导公共交通方式, 降低尾气排放污染。扩大城市公交营运范围, 增加公交车数量, 提高公交车班次。确保机动车全部使用无铅汽油[14], 尾气达标排放, 淘汰污染严重的在用车;在用机动车辆未取得尾气排放合格证的, 不得在主城区内行驶。

5. 结论

本文根据如皋市环境监测站近年环境空气质量监测数据, 选取SO2、NOx、PM10等污染物指标, 采用EXCEL相关统计分析方法, 分析如皋市大气污染物的年变化、月变化、区域分布等污染特征及其变化规律, 运用秩相关分析法、污染负荷系数法分析大气环境污染物水平及趋势, 并借助于GIS的空间数据分析方法, 对大气污染源数据进行可视化, 分析结果表明:

(1) 各类污染物主要表现为冬夏季高, 春秋季低的季节性变化规律。主要是受季风气候的影响, 如皋市冬夏季的大气状态过于稳定, 人们生产生活大范围污染排放所致。

(2) SO2、NO2在大生机电监测区域污染严重。这是由于大生机电站区域附近的化工、热电厂等企业不断增加, 导致排放的SO2、NO2总量较高, 污染严重。

(3) PM10和降尘污染整体较严重。空气污染类型以扬尘型污染为主, 主要污染物为可吸入颗粒物 (PM10) 和自然降尘。如皋市建筑施工、渣土运输等, 使得降尘量明显增加, 控制城市降尘污染迫在眉睫;另外, 如皋市以农业生产为主, 大量的秸秆焚烧, 导致环境空气中可吸入颗粒物浓度大幅度升高。因此, 大气环境综合整治工程, 即秸秆气化或制粒等工程势在必行。