面向智能家居大数据云存储系统设计与实现

赵　妍，黄伟剑（.北京电子科技职业学院电信工程学院，北京　0076；.中国电子工程设计院，北京　004）



面向智能家居大数据云存储系统设计与实现

赵妍1，黄伟剑2
（1.北京电子科技职业学院电信工程学院，北京100176；2.中国电子工程设计院，北京100142）

摘要：为了使传统家居设备可以进行远程遥控，开发了在家具传统设备上引入无线组网技术，使其达到访问和远程控制的效果。针对在数据存储中，传统云存储系统缺少灵活性，不透明，鲁棒性不强，无法有效存储、管理和维护大数据的问题，设计并实现了面向大数据的云存储系统，通过逻辑控制模块对家居系统各业务请求进行智能处理，利用用户访问模块为用户提供底层实现的各项功能，采用存储模块为家居系统提供透明的数据存取功能，利用文件读/写模块将上层逻辑处理和底层存储进行隔离，使所设计系统更加健壮。软件设计过程中，给出数据云存储程序代码，实现大数据云存储。实验结果表明，新一代智能家居云存储系统具有很高的可行性和实用性。

关键词：智能家居；大数据存储；云存储；远程遥控

近年来，随着计算机信息技术的逐渐发展和应用，云存储技术成为一种新型的大数据存储解决方案，被开发者和企业广泛应用到众多领域，以减少大数据管理和运维成本，同时降低大数据的冲击[1⁃4]。智能家居是新一代家居领域的一个重要课题，其由于高度的智能化，所涉及的数据量较大，这也限制了一般存储技术的应用，其特点导致适用于云存储技术[5⁃6]。因此，对其的研究具有重要意义，已经成为相关学者研究的重点课题，受到越来越广泛的关注[7⁃9]。

但是，当前的智能家居提出一种面向智能家居的大数据云存储技术，结合智能家居数据存储的特点，给出了存储系统总体结构，详细分析了系统各模块的硬件结构，软件设计过程中，在对智能家居大数据进行云存储时同步给出数据云存储程序代码。仿真实验结果表明，本文设计的系统具有很高的可行性和实用性。

1　系统设计

1.1面向智能家居大数据云存储系统总体逻辑设计

新一代的面向智能家居大数据云存储系统主要由逻辑控制模块、用户访问模块、存储模块、文件读/写模块和面向智能家居的大数据云存储模块。

1.2智能家居云存储系统硬件设计

1.2.1逻辑控制模块

逻辑控制模块是整个面向智能家居大数据云存储系统的核心，是逻辑处理的枢纽，各业务类请求均在该模块中被处理，因为加入了模糊处理特征，其也被称为模糊处理模块。模糊处理模块主要包括代理模块、Jet⁃tyServer模块和元数据存储模块，详细硬件结构如图1所示

图1　逻辑控制模块硬件结构

代理模块接收用户访问块的请求，再按照请求的数据和家居相关的数据类型分别处理。针对各业务类的请求，代理模块会将该请求发送至JettyServer模块中，对其处理结果进行接收，同时将接收到的结果发送至前端浏览器，实现对用户请求的处理。

代理模块与JettyServer模块在对用户请求进行处理的过程中，都会和用户元数据的访问相关，但只有JettyServer模块才会和存储模块进行通信。为了达到系统并发性能的要求，可将JettyServer看作是服务器引擎，在JettyServer之上建立整个系统的处理逻辑。Jetty⁃Server主要包括Connector组件、Handler组件和线程池等。元数据存储模块保存有整个系统的元数据信息，主要由用户信息、bucket信息、object信息等，是系统的关键部分。

1.2.2用户访问模块

用户访问模块是智能家居中的用户和云存储系统交互的纽带，新一代智能家居设计的面向大数据云存储系统可利用该模块透明的为用户提供底层实现的各项功能。该模块硬件结构图如图2所示。

用户访问模块主要由Web前端访问模块和SDK访问模块组成。Web前端访问模块以浏览器的形式为用户提供注册、登陆、上传下载文件等功能。SDK访问模块为用户提供了访问基本的文件上传、下载、删除等操作。SDK访问模块最大的特点为能够上传大于浏览器限制的大文件。

图2　用户访问模块硬件结构

1.2.3存储单元模块

存储模块为新一代智能家居云存储系统提供了透明的数据存取功能，详细结构如图3所示。

图3　存储模块硬件结构

为了节约成本，整个家居云存储系统采用的服务器均较廉价。为了解决廉价服务器不稳定、准确率低的问题，新一代系统采用具有良好容错能力、良好纠错和故障检测恢复机制的文件系统HDFS用于底层智能家居数据的存储。HDFS在有效解决廉价服务器产生的弊端的同时，也充分利用了各种数据云存储设备，大大降低了成本。

1.2.4文件读/写模块

文件读/写模块主要负责将上层逻辑处理和底层存储进行隔离，使本文设计系统更加健壮。该模块硬件接口结构如图4所示。

图4　文件读写模块硬件结构

为了使上层模块的应用更加顺畅，新一代智能家居云存储系统采用HDFS进行存储访问，设计了文件读/写模块。该模块对底层存储系统HDFS的读/写接口进行封装，获取HDFS Operate接口，上层模块可利用该接口对云存储模块进行访问，实现了访问接口的统一，屏蔽了存储的细节，使系统结构化程度大大增强。

1.2.5云存储逻辑结构的设计

面向智能家居的大数据云存储的逻辑结构是整个系统的关键，逻辑结构设计的合理性对从用户访问至关重要，模块接收到的请求进行处理后，传输至存储模块，再由存储模块发送到面向智能家居的大数据云存储模块，在该模块中实现大数据云存储。详细的云存储逻辑结构如图5所示。

图5　面向智能家居的大数据云存储模块硬件结构

在上述面向智能家居的大数据云存储模块硬件结构分析的基础上，给出智能家居大数据云存储的存储实现流程，如图6所示。依据图6描述的流程图，给出智能家居大数据云存储实现代码：

2　仿真实验分析

为了验证本文设计的面向智能家居大数据云存储系统的有效性，需要进行相关的实验分析。实验将基于ARM处理器的智能家居大数据云存储系统作为对比进行分析。

2.1实验环境

实验环境的搭建主要包括服务器和测试客户端，本实验将PC机作为服务器，将Android测试机作为测试客户端，通过一台TP⁃LINK 100M无线路由器构成局域网进行系统测试，详细实验环境如表1和表2所示。

图6　智能家居大数据云存储流程图

表1　PC硬件配置

表2　Android测试机硬件配置

2.2系统性能测试

本文将平均每秒事务数、平均事务响应时间、CPU使用率和内存使用率作为衡量系统性能的指标。在20并发每并发用户发送200次请求条件下，本文系统和ARM系统测试结果如表3所示。

表3　性能比较结果

分析表3可以看出，采用本文系统的平均每秒事务数、平均事务响应时间、CPU使用率和内存使用率均优于ARM系统，说明本文系统的性能明显高于ARM系统，能够用户的要求。

2.3磁盘吞吐率测试

分别采用本文系统和ARM系统在4 GB磁盘中对智能家居大数据进行云存储，对两种系统的磁盘吞吐率进行测试，得到的结果如图7所示。

图7　两种系统吞吐率比较结果

分析图7可以看出，本文系统的吞吐率基本保持在40 MB/s，而ARM系统一直低于本文系统。这是因为ARM系统容易受到网络传输速度和存储节点磁盘读写速度的影响，大大降低了访问速度。

2.4可扩展性测试

可扩展性是大数据云存储的一个重要特性，针对本文系统和ARM系统在不同虚拟机数量下二者所表现出来的性能，对其可扩展性进行比较，结果如图8所示。

图8　两种系统可扩展性比较结果

分析图8可以看出，在虚拟机数量逐渐增加的情况下，本文系统和ARM系统所能执行的事务数量均逐渐降低，但本文系统的下降幅度明显低于ARM系统，说明本文系统的可扩展性优于ARM系统。

3　结　论

本文设计并实现了一种面向智能家居大数据的云存储系统，通过逻辑控制模块对系统各业务请求进行处理，利用用户访问模块透明的为用户提供底层实现的各项功能，通过存储模块为系统提供透明的数据存取功能。利用文件读/写模块将上层逻辑处理和底层存储进行隔离，使所设计系统更加健壮。软件设计过程中，在

对智能家居大数据进行云存储时同步给出数据云存储程序代码，实现智能家居大数据云存储。仿真实验结果表明，本文设计的系统具有很高的可行性和实用性。

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Design and implementation of big data cloud storage system for smart home

ZHAO Yan1，HUANG Weijian2
（1. Department of Computer Technology Beijing Polytechnic，Beijing 100176，China；2. China Electronics Engineering Design Institute，Beijing 100142，China）

Abstract：In order to achieve the access and remote control of the traditional home equipments，the wireless network tech⁃nology is introduced into the traditional home equipments. However，the traditional cloud storage system lacks flexibility，trans⁃parency，strong robustness，and cannot effectively store，manage and maintain the large data，so the design and implementation schemes for a big data cloud storage system are put forward. The smart processing of each business request to smart home sys⁃tems is executed through the logic control module. The access module is used to provide the users with all the functions of the underlying implementation. The storage module is adopted to provides transparent data access functions for the users. The file read⁃write module is taken to isolate the upper logic processing from the underlying storage to make the designed system more ro⁃bust. The data cloud storage program code is given for achievement of big data cloud storage. The experimental results show that the smart home cloud storage system of new generation has the high feasibility and practicability.

Keywords：smart home；big data storage；cloud storage；remote control

中图分类号：TN926⁃34；TP242

文献标识码：A

文章编号：1004⁃373X（2016）10⁃0021⁃04

doi：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2016.10.006

收稿日期：2015⁃10⁃25

基金项目：国家自然科学基金（2014JGB347）

作者简介：赵妍（1978—），女，山东莱州人，讲师，硕士研究生。主要研究方向为物联网应用技术、软件技术。