隨著進(jìn)出口貿(mào)易量的迅速增長(zhǎng),鐵水聯(lián)運(yùn)已經(jīng)成為我國(guó)國(guó)際貿(mào)易的主流運(yùn)輸方式。作為鐵水聯(lián)運(yùn)業(yè)務(wù)信息的載體和協(xié)調(diào)系統(tǒng),聯(lián)運(yùn)信息平臺(tái)建設(shè)水平的高低不但直接影響鐵水聯(lián)合物流運(yùn)輸?shù)男屎桶踩?在很大程度上也決定了鐵水聯(lián)運(yùn)的業(yè)務(wù)質(zhì)量和服務(wù)水平。近年來(lái),我國(guó)主要大型港口基本實(shí)現(xiàn)了鐵水聯(lián)運(yùn)的業(yè)務(wù)信息化,但由于不同區(qū)域的聯(lián)運(yùn)信息化發(fā)展不均衡、系統(tǒng)構(gòu)架僵化、信息共享程度不高、以及數(shù)據(jù)管理分析手段欠缺等問(wèn)題,在很大程度制約了聯(lián)運(yùn)信息化的整體發(fā)展水平。隨著云計(jì)算技術(shù)的逐步成熟,以其靈活性、可擴(kuò)展性、資源共享性和高可靠性等優(yōu)勢(shì),對(duì)從技術(shù)上解決這些瓶頸,實(shí)現(xiàn)鐵水聯(lián)運(yùn)信息化的全面轉(zhuǎn)型提供了新方向。論文圍繞云環(huán)境下的聯(lián)運(yùn)信息平臺(tái)構(gòu)建、應(yīng)用管理、信息共享和大數(shù)據(jù)處理過(guò)程中的關(guān)鍵問(wèn)題,主要進(jìn)行了以下幾方面研究工作:1.分析并構(gòu)建了鐵水聯(lián)運(yùn)云平臺(tái)的技術(shù)構(gòu)架。針對(duì)我國(guó)目前鐵水聯(lián)運(yùn)信息系統(tǒng)建設(shè)模式的弊端,將云計(jì)算技術(shù)引入鐵水聯(lián)運(yùn)信息化建設(shè),提出了基于虛擬資源管理的分層融合云構(gòu)架(HFCA),自底向上分為資源,業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)三層支撐體系,在資源層采用虛擬化技術(shù)對(duì)資源進(jìn)行池化并為業(yè)務(wù)層提供IaaS和PaaS融合的虛擬資源設(shè)施;在業(yè)務(wù)層將聯(lián)運(yùn)應(yīng)用劃分為功能資源池,并建立基于云原生的應(yīng)用重構(gòu)和基于成熟度的SaaS應(yīng)用服務(wù)模式;在數(shù)據(jù)層基于DOA對(duì)碎片化的聯(lián)運(yùn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行集中注冊(cè)、存儲(chǔ)和檢索,形成數(shù)據(jù)資源池,并通過(guò)建立可擴(kuò)展的大數(shù)據(jù)應(yīng)用對(duì)海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和二次利用,打破了以港口為中心相互孤立的“煙囪式”系統(tǒng)構(gòu)建模式;此外,通過(guò)對(duì)聯(lián)運(yùn)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行梳理,優(yōu)化了云環(huán)境下的貨運(yùn)進(jìn)出口信息流程。2.建立了云環(huán)境下基于DevOps的一體化聯(lián)運(yùn)應(yīng)用管理體系(IAMS)。針對(duì)聯(lián)運(yùn)信息系統(tǒng)異構(gòu)化嚴(yán)重,管理效率低下的問(wèn)題,通過(guò)將業(yè)務(wù)應(yīng)用抽象為“聯(lián)運(yùn)應(yīng)用單元(ITAPP)”以屏蔽其軟硬件差異,并采用DevOps作為云環(huán)境下的信息一體化管理模式,統(tǒng)一了聯(lián)運(yùn)應(yīng)用的交付和運(yùn)維過(guò)程,首先,以虛擬鏡像為載體設(shè)計(jì)了應(yīng)用持續(xù)集成構(gòu)建模型,避免了低效的人工交付過(guò)程;其次,在資源支撐體系的抽象運(yùn)行環(huán)境(ARE)上,提出了基于“聯(lián)運(yùn)應(yīng)用單元”的自動(dòng)部署算法和高可用集群管理模型,提高了聯(lián)運(yùn)應(yīng)用的運(yùn)維效率和服務(wù)可靠性;然后,建立了基于SSO和RBAC的統(tǒng)一應(yīng)用訪問(wèn)控制策略,實(shí)現(xiàn)了多租戶(hù)環(huán)境下聯(lián)運(yùn)應(yīng)用池的集中安全管理;最后,通過(guò)云平臺(tái)構(gòu)建和應(yīng)用部署測(cè)試驗(yàn)證了虛擬環(huán)境的性能優(yōu)勢(shì)。3.提出了基于MSOA的聯(lián)運(yùn)信息共享模型,并建立了數(shù)據(jù)交換系統(tǒng)的自伸縮機(jī)制。針對(duì)目前聯(lián)運(yùn)行業(yè)主流的信息集成技術(shù)成本高,結(jié)構(gòu)笨重,性能低下的問(wèn)題,首先,采用輕量級(jí)的MSA代替總線型信息共享構(gòu)架,構(gòu)建了面向微服務(wù)的兩層共享模型,并利用“聯(lián)運(yùn)服務(wù)單元(ITSU)”對(duì)信息共享的角色、交互和流程進(jìn)行虛擬化封裝,建立了去中心化的“聯(lián)運(yùn)應(yīng)用集成單元(ITIU)”,使聯(lián)運(yùn)應(yīng)用管理與信息共享的合二為一,實(shí)現(xiàn)低成本的信息按需共享;其次,利用微服務(wù)和分布式隊(duì)列對(duì)EDI系統(tǒng)進(jìn)行重構(gòu),建立了K8S環(huán)境下可動(dòng)態(tài)擴(kuò)展的分布式報(bào)文并發(fā)處理體系和POD水平伸縮模型,并提出了基于多指標(biāo)負(fù)載集和排隊(duì)論優(yōu)化控制的自適應(yīng)組件伸縮算法,通過(guò)實(shí)時(shí)負(fù)載的伸縮閾值對(duì)POD副本集自動(dòng)定量擴(kuò)縮容,同時(shí)考慮POD的動(dòng)態(tài)負(fù)載、資源限額和需求差異性,采用改進(jìn)的DRF算法對(duì)POD副本資源分配進(jìn)行優(yōu)化,利用虛擬資源的按需分配特性提高報(bào)文數(shù)據(jù)的吞吐量。4.建立了基于聯(lián)運(yùn)大數(shù)據(jù)的智能訂單撮合系統(tǒng)(IOMS)模型,并利用人工魚(yú)群優(yōu)化的協(xié)同過(guò)濾算法對(duì)模型進(jìn)行求解。針對(duì)目前聯(lián)運(yùn)業(yè)務(wù)辦理過(guò)程中,貨主與聯(lián)運(yùn)經(jīng)營(yíng)人線下匹配不合理和效率低下的問(wèn)題,基于Spark和Hadoop分布式計(jì)算框架對(duì)既有的離線推薦模型進(jìn)行擴(kuò)展,建立了基于批量訂單特征、歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和行為反饋數(shù)據(jù)的三層IOMS模型,并采用人工魚(yú)群優(yōu)化的協(xié)同過(guò)濾算法對(duì)模型進(jìn)行求解,結(jié)合訂單特征、運(yùn)載能力約束條件和貨主行為反饋數(shù)據(jù)對(duì)推薦列表進(jìn)行持續(xù)的閉環(huán)調(diào)整,可在近線時(shí)間內(nèi)為具有不同偏好的貨主識(shí)別出若干個(gè)滿(mǎn)足訂單需求的,可接受度更高的聯(lián)運(yùn)經(jīng)營(yíng)人。本文的研究將云計(jì)算領(lǐng)域最新技術(shù)引入鐵水聯(lián)運(yùn)信息化建設(shè),在鐵水聯(lián)運(yùn)云平臺(tái)構(gòu)建的不同層次,結(jié)合其業(yè)務(wù)特點(diǎn),分別對(duì)云環(huán)境下應(yīng)用管理,業(yè)務(wù)信息共享和大數(shù)據(jù)處理等一系列關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題進(jìn)行了探索,并在作者工作單位的物聯(lián)云平臺(tái)環(huán)境下,對(duì)相關(guān)模型和算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析,驗(yàn)證了鐵水聯(lián)運(yùn)云平臺(tái)構(gòu)建的可行性,為我國(guó)鐵水聯(lián)運(yùn)信息化的發(fā)展提供可借鑒的理論和實(shí)踐支持。
【學(xué)位單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類(lèi)】：TP311.13;F512.4
【部分圖文】：

測(cè)試模塊在InterThings云平臺(tái)的部署效果

圖 4-11 不同環(huán)境下的服務(wù)吞吐量吐量測(cè)試結(jié)果類(lèi)似，服務(wù)響應(yīng)時(shí)間測(cè)試的結(jié)果如圖發(fā)數(shù)下，容器環(huán)境同樣比 VM 或 Host 方式的數(shù)據(jù)處時(shí)隨著用戶(hù)并發(fā)數(shù)量的增大，容器環(huán)境下服務(wù)器平均ost 模式下更小，說(shuō)明同樣的硬件環(huán)境下，容器環(huán)境

不同并發(fā)用戶(hù)數(shù)下的平均服務(wù)器響應(yīng)時(shí)間

本文編號(hào)：2866748