0引言

隨著信息技術的快速發展，嵌入式裝備系統性能不斷提升與完善，人機協同作業、有人無人協同工作已逐漸普及，并以成為未來作業模式的主要形態［1］，業務應用逐步向以數據密集、智能化、協同化為顯著特征的智能應用轉變，其實時性需求愈發嚴苛，對大數據訪問、共享、利用的需求，趨向于低時延、低CPU負載，例如，智能態勢認知應用需要及時獲取周遭環境多源、多維度感知數據，運用人工智能技術，準確認識、分析環境態勢［2-3］；多源數據融合應用需要快速匯聚不同角度、不同維度的感知數據，融合以獲取更有價值的信息［4］；協同數據處理應用面向海量數據分析處理，多節點協同處理，加速信息轉換與生成［5-6］。顯然，實現“從數據到決策”的根本是智能數據融合與分析技術，增強指揮控制系統的智能化數據處理能力是完成“從信息到指令”的前提［7］。然而，異構數據之間難以共享，可將底層數據源以數據服務的形式提供給用戶［8］，例如，基于數據服務構建縣級國土資源“一張圖”綜合管理系統，實現跨平臺的數據傳輸［9］；基于B/S架構，設計動態數據服務發布引擎，解決數據模型的異構性問題［10］；基于微服務架構，設計數據服務框架，實現靈活的數據共享［11］。

在嵌入式裝備系統領域，既有結構化的時序數據、又有非結構化的圖像視頻數據，整體呈現數據流量大、帶寬需求高的特征，分散的數據源和分布式的任務處理節點，構成分布式數據網絡，因此有效管理和利用大數據意義重大。在分布式數據網絡中［12］，數據的“管”與“用”相輔相成，“管”促進數據的“用”，“用”增強數據的“管”。然而，有限存儲、計算、通信資源制約大數據的深度使用，具體表現為：（1）多源異構的數據缺乏統一管理，數據標準不規范，數據模型定義不一致，導致數據使用困難；（2）業務應用之間的壁壘，使數據孤島現象突出，導致數據共享困難；（3）任務系統相互獨立，對數據處理時，存在重復處理與開發；（4）數據源分散，計算資源受限，導致數據缺乏深度加工和利用。為此，本文研究基于邊緣緩存的數據服務共享技術，探索以數據服務的形式支撐智能應用，以促進數據的流通與共享、數據價值的實現。具體而言，首先基于邊緣計算架構，設計數據加工和服務共享架構，支持數據的加工和數據服務的生產；然后基于元數據管理，提出分布式數據服務管理調度方法，支持集中式調度與分布式調度相配合；最后為加速數據服務請求響應速度，提出數據服務共享方法，通過預先緩存數據服務和元數據目錄，提高數據服務檢索定位效率和數據服務請求響應效率。

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作者信息：

任德旺1，2，周俊鵬1，2，倪鑫1，2，李麗娜1，2，李亞暉1，2，李運喜1，2

 （1航空工業西安航空計算技術研究所，陜西西安710068；2機載彈載計算機航空科技重點實驗室，陜西西安710065）