李亞鋒

【摘 要】軍事領(lǐng)域一體化作戰(zhàn)大趨勢(shì)不可逆轉(zhuǎn)，戰(zhàn)場(chǎng)上大數(shù)據(jù)的處理對(duì)指揮信息系統(tǒng)越來(lái)越重要，因此，作戰(zhàn)云的思想應(yīng)運(yùn)而生，旨在從應(yīng)用的作戰(zhàn)云體系結(jié)構(gòu)角度，使指揮信息系統(tǒng)對(duì)于大數(shù)據(jù)分析和處理達(dá)到更高的要求。本文中首先介紹作戰(zhàn)云的技術(shù)體系架構(gòu)，然后提出了一種基于Hadoop技術(shù)實(shí)現(xiàn)的作戰(zhàn)云構(gòu)建方法。

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)；Hadoop架構(gòu)；MapReduce模型；作戰(zhàn)云

0 引言

網(wǎng)絡(luò)中心戰(zhàn)，其實(shí)質(zhì)是一種集偵查、情報(bào)、計(jì)算、監(jiān)控、通信、指揮控制、殺傷于一體的C4KISR系統(tǒng)間的對(duì)抗[1]。對(duì)于網(wǎng)絡(luò)中心戰(zhàn)的進(jìn)一步發(fā)展，是整合陸、海、空、天、賽博等多維作戰(zhàn)力量，各傳感器、作戰(zhàn)平臺(tái)、武器系統(tǒng)組成虛擬存在的“云”，在體系層面實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)場(chǎng)資源的動(dòng)態(tài)高效管控、海量異構(gòu)信息實(shí)時(shí)、高速、分布式處理共享，構(gòu)建跨領(lǐng)域、跨軍種、分布式、網(wǎng)絡(luò)化的“云殺傷”協(xié)同作戰(zhàn)云；

作戰(zhàn)云[2]是基于網(wǎng)絡(luò)化的信息基礎(chǔ)設(shè)施，采用面向服務(wù)的模式，為指揮決策、部隊(duì)行動(dòng)、武器打擊提供按需、便捷、快速的專業(yè)、權(quán)威的數(shù)據(jù)和應(yīng)用服務(wù)。

與民用的“云”相比較，作戰(zhàn)云的特點(diǎn)主要表現(xiàn)在以下3方面：

1）信息系統(tǒng)的組織性、計(jì)劃性的要求更高；

2）在嚴(yán)酷的環(huán)境中可靠性和安全性的要求更高；

3）信息服務(wù)的正確性、精確性、實(shí)時(shí)性、專業(yè)化的要求更高；

協(xié)同作戰(zhàn)云作為未來(lái)軍事作戰(zhàn)的核心，其要求是反應(yīng)快速，決策正確、反饋及時(shí)。因此、結(jié)合我軍現(xiàn)有的軍事基礎(chǔ)設(shè)施，充分利用開(kāi)源Hadoop技術(shù)發(fā)展的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，構(gòu)建一套完整的作戰(zhàn)云體系架構(gòu)，為我軍制定未來(lái)作戰(zhàn)云的作戰(zhàn)思想、技術(shù)演練以及方案設(shè)計(jì)都有極深遠(yuǎn)的影響。

1 概述

1.1 作戰(zhàn)云概念

美空軍將“作戰(zhàn)云”概念定義為情報(bào)/偵察/監(jiān)視、打擊、機(jī)動(dòng)、保障綜合體，在靈活作戰(zhàn)框架內(nèi)實(shí)現(xiàn)當(dāng)前、未來(lái)的海上、空中、空間和網(wǎng)絡(luò)等能力的綜合一體，數(shù)據(jù)共享和跨域協(xié)同，每個(gè)平臺(tái)作為一個(gè)節(jié)點(diǎn)，可向云端提供信息或從云端下載所需信息。

它所具有的特征可以表述為以下幾個(gè)特點(diǎn)：

1）動(dòng)態(tài)化、虛擬化資源池。將地理分散的各作戰(zhàn)平臺(tái)、傳感器、武器系統(tǒng)、各類數(shù)據(jù)等戰(zhàn)場(chǎng)資源相互鏈接，構(gòu)建一個(gè)網(wǎng)絡(luò)化戰(zhàn)場(chǎng)資源池。具備分布網(wǎng)絡(luò)化、虛擬化、動(dòng)態(tài)自組織接入、按需訪問(wèn)等特征，可根據(jù)特定作戰(zhàn)任務(wù)需求，進(jìn)行動(dòng)態(tài)資源分配。

2）云融合?！白鲬?zhàn)云”的本質(zhì)是融合，基于云技術(shù)實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)場(chǎng)資源整合管控，實(shí)現(xiàn)地域、空域、時(shí)間域分散的各有源、無(wú)源傳感器協(xié)同探測(cè)，完成戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)實(shí)時(shí)共享和決策支持，縮短戰(zhàn)術(shù)決策時(shí)間，提升單元要素間的協(xié)同能力與整體殺傷效能。

3）分布式“云殺傷鏈”。“作戰(zhàn)云”打破了作戰(zhàn)平臺(tái)、傳感器、武器系統(tǒng)之間的硬鏈接，以松耦合方式構(gòu)建“探測(cè)-跟蹤-決策-打擊-評(píng)估”的完整“云殺傷鏈”，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)超視距目標(biāo)的先敵發(fā)現(xiàn)、先敵攻擊、先敵摧毀。

1.2 基于作戰(zhàn)云的大數(shù)據(jù)分析

現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)已步入到了大數(shù)據(jù)時(shí)代[3]。未來(lái)戰(zhàn)場(chǎng)中，具備大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)的一方，就占有了重要戰(zhàn)略資源，才能在戰(zhàn)場(chǎng)上百戰(zhàn)不殆。

在現(xiàn)代信息化戰(zhàn)場(chǎng)，其明顯特征就是數(shù)據(jù)體量特別巨大。但是大數(shù)據(jù)并不是數(shù)據(jù)量大，而是數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含著巨大的價(jià)值量，因此亟待運(yùn)用新技術(shù)結(jié)合大數(shù)據(jù)和云計(jì)算，建立快速處理各種數(shù)據(jù)的作戰(zhàn)云系統(tǒng)。

1.3 作戰(zhàn)云系統(tǒng)對(duì)大數(shù)據(jù)要求

從20世紀(jì)90年代，信息戰(zhàn)成為了軍事領(lǐng)域的主流，如何理解信息戰(zhàn)，怎樣打好信息戰(zhàn)，怎樣做好打信息戰(zhàn)的準(zhǔn)備，對(duì)每個(gè)國(guó)家在信息戰(zhàn)略層面提出了巨大的挑戰(zhàn)。通過(guò)信息化作戰(zhàn)的方式手段，用“信息流”去控制“能量流”、“物質(zhì)流”，獲取制信息權(quán)。但是，在當(dāng)前戰(zhàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)量日益巨大的前提下，構(gòu)成作戰(zhàn)云的數(shù)據(jù)主要有以下幾個(gè)特點(diǎn)：

1）數(shù)據(jù)量巨大，數(shù)據(jù)形式異構(gòu)復(fù)雜；

2）數(shù)據(jù)處理的難度增大；

3）數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性要求越來(lái)越高。

2 Hadoop架構(gòu)的作戰(zhàn)云

2.1 Hadoop架構(gòu)概念

Hadoop是由Apache基金會(huì)開(kāi)發(fā)的一個(gè)分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)，用戶即使在不了解分布式底層的情況下也可開(kāi)發(fā)分布式程序[4]。從原理概念上講，它是一套開(kāi)源、以Java為基礎(chǔ)、可對(duì)PB級(jí)的大數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算和存儲(chǔ)的軟件開(kāi)放平臺(tái)，能讓數(shù)萬(wàn)計(jì)服務(wù)器組成一個(gè)穩(wěn)定的、強(qiáng)大的集群，從實(shí)現(xiàn)角度上講，Hadoop是要給實(shí)現(xiàn)了MapReduce模式的開(kāi)源分布式編程框架。

2.2 Hadoop云構(gòu)建的優(yōu)點(diǎn)

1）擴(kuò)容能力（Scalable）：能可靠地（reliably）存儲(chǔ)和處理千兆字節(jié)（PB）數(shù)據(jù)；

2）容錯(cuò)能力強(qiáng)：而Hadoop架構(gòu)可以有效的保證數(shù)據(jù)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上存在備份；

3）成本低（Economical）：可以通過(guò)普通機(jī)器組成的服務(wù)器群來(lái)分發(fā)以及處理數(shù)據(jù)；

4）靈活性高：可以幫助指揮系統(tǒng)更快捷地進(jìn)行新數(shù)據(jù)的訪問(wèn)、分析；

5）高效率（Efficient）：可以在數(shù)據(jù)所在的節(jié)點(diǎn)上并行地（parallel）處理數(shù)據(jù)；

6）可靠性（Reliable）：能自動(dòng)地維護(hù)數(shù)據(jù)的多份復(fù)制、能自動(dòng)地重新部署計(jì)算任務(wù)。

3 基于Hadoop的作戰(zhàn)云的構(gòu)建原理

作戰(zhàn)云構(gòu)建過(guò)程包括數(shù)據(jù)信息的獲取收集、收據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)的分析挖掘和結(jié)果展示（指令的終結(jié)）。

1）數(shù)據(jù)收集：能接收來(lái)自海上、空中、空間和網(wǎng)絡(luò)的情報(bào)/偵察/監(jiān)視、打擊、機(jī)動(dòng)、保障等綜合信息；

2）數(shù)據(jù)預(yù)處理：進(jìn)行數(shù)據(jù)清理（去除噪聲、去除不一致的數(shù)據(jù)）、數(shù)據(jù)集成（多數(shù)據(jù)源的組合）和數(shù)據(jù)選擇（定義數(shù)據(jù)過(guò)濾法則），用戶通過(guò)定義過(guò)濾、正則匹配等；

3）數(shù)據(jù)的分析挖掘：運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘算法[6]對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理的數(shù)據(jù)執(zhí)行挖掘算法；

4）結(jié)果顯示：經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)分析挖掘，將海量信息數(shù)據(jù)中的有價(jià)值的信息顯示出來(lái)。

4 對(duì)未來(lái)云協(xié)同作戰(zhàn)的思考

通過(guò)對(duì)基于Hadoop構(gòu)建的協(xié)同作戰(zhàn)云模擬仿真，隨著戰(zhàn)場(chǎng)形勢(shì)的日益多變，作為指揮信息系統(tǒng)核心的計(jì)算機(jī)需要處理越來(lái)的越巨大的數(shù)據(jù)量，作戰(zhàn)云擁有在新時(shí)期應(yīng)對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)快速的信息變化重構(gòu)信息處理的機(jī)制，而基于Hadoop并行運(yùn)行的作戰(zhàn)云，在體系層面能實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)場(chǎng)資源的動(dòng)態(tài)高效管控及海量信息高速、實(shí)時(shí)、分布式處理與共享，構(gòu)建跨域、跨軍種、分布式、網(wǎng)絡(luò)化的“云殺傷”協(xié)同作戰(zhàn)處理；將對(duì)未來(lái)的空戰(zhàn)體系產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。

1）空戰(zhàn)體系。各域作戰(zhàn)平臺(tái)通過(guò)云端實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通，云作戰(zhàn)體系呈現(xiàn)虛擬化、無(wú)形化趨勢(shì)。

2）分布式常態(tài)空戰(zhàn)模式。當(dāng)前各域平臺(tái)之間的信息共享有限，空戰(zhàn)模式仍采用集中指揮、分散執(zhí)行的線性模式。構(gòu)建出靈活多樣的動(dòng)態(tài)“蜂窩式”力量結(jié)構(gòu)和分布式作戰(zhàn)樣式。

3）有人/無(wú)人協(xié)同成為常態(tài)編隊(duì)形式。在云協(xié)同環(huán)境下，載荷量較小、但智能化程度不斷提升的無(wú)人機(jī)將從戰(zhàn)場(chǎng)支援角色轉(zhuǎn)變?yōu)椤坝^察-確定-決策-行動(dòng)”（OODA）作戰(zhàn)鏈的全程參與者甚至主導(dǎo)者，構(gòu)建無(wú)人-有人編隊(duì)，共同執(zhí)行戰(zhàn)術(shù)任務(wù)。

4）多樣化協(xié)同空戰(zhàn)樣式。借助云協(xié)同技術(shù)，空戰(zhàn)樣式將呈現(xiàn)更加的多樣化，實(shí)現(xiàn)作戰(zhàn)平臺(tái)、傳感器、武器系統(tǒng)等空戰(zhàn)資源的聚合優(yōu)化與空戰(zhàn)效能的最大化。

5 結(jié)論

這種基于Hadoop的作戰(zhàn)云構(gòu)建方法，能結(jié)合我軍現(xiàn)有的軍事基礎(chǔ)設(shè)施，充分利用了開(kāi)源Hadoop技術(shù)發(fā)展的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，構(gòu)建了一套完整的作戰(zhàn)云體系架構(gòu)，為我軍制定未來(lái)作戰(zhàn)云的作戰(zhàn)思想、技術(shù)演練以及方案設(shè)計(jì)都有極深遠(yuǎn)的影響。

【參考文獻(xiàn)】

[1]李小華，李姝.大數(shù)據(jù)分析在指揮信息系統(tǒng)中的應(yīng)用[C]//第二屆中國(guó)指揮控制大會(huì)論文集，北京：國(guó)防工業(yè)出版社，2014：872-816.

[2]趙國(guó)宏.作戰(zhàn)云體系結(jié)構(gòu)研究[J].指揮與控制學(xué)報(bào)，2015.1（3）：292-295.

[3]李垚，朱亮，陳國(guó)潤(rùn).Hadoop平臺(tái)在大數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用[J].電信技術(shù)，2013（04）：34-38.

[4]黃麗萍，葛萌.Hadoop平臺(tái)在大數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用研究[J].現(xiàn)代計(jì)算機(jī)（專業(yè)版），2013（29）：12-15.

[5]Dean J，Ghemawat S.MapReuce：Simplified data Processing on large cluster[J].Communication of the ACM，2008.51（1）：107-113.

[6]張凱玉，陳磊.一種基于Hadoop架構(gòu)的指揮系統(tǒng)大數(shù)據(jù)挖掘方法[C]//第三屆中國(guó)指揮控制大會(huì)論文集.北京：國(guó)防工業(yè)出版社，2015：195-197.

[7]魯偉明，杜晨陽(yáng)，魏寶剛，等.基于MapReduce的分布式緊鄰傳播聚類算法[J].計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展，2012.49（8）：1762-1772.

[責(zé)任編輯：王偉平]