Page 22 - 水利学报2021年第52卷第2期
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图 2 流域多源异构生态环境大数据集成
图 3 高性能分布式三级并行计算技术
模式”，采用递进控制和平行控制两种并行启动方式，分别对模型内部、分块单元、模型之间进行并
行化处理。融合云计算迅速响应和弹性计算等特性，采用边接收边处理的数据流式处理方法，减少
了大量不必要的运行等待时间。该技术基于云端的区域分割、功能分解和进程扩充，摆脱了数据庞
杂、模型众多和算法低效的束缚，提升了流域云端水环境水生态精细化模拟预测的高性能计算能力。
4.3 智慧化平台“云边终”协同技术 智慧化云平台基于 SOA 和 SaaS 架构，在云端布设模型集群体
系，在边缘端提供基于 Web 的服务组合，在终端实现基础数据接入与甄别处理，促进平台业务化独
立性和共享性的协同提升（图 4）。将支撑水质预报、风险预警、污染溯源和生态调度等差异化服务的
全流域多过程全时段复杂耦合模型体系布设在云端的多个域和服务器存储空间上，组成集群体系，
各业务逻辑之间互不干扰、独立运行，其联系、相
互调用以及数据交换通过控制中心完成。通过负载
监控获取集群各个节点的动态实时负载状况信息，
进行收集、处理和直观显示，并发送到负载均衡服
务器，执行系统管理员对集群的控制命令，达到平
衡云计算系统负载分布、提高节点计算效率、减小
任务响应时间和提高系统鲁棒性等效果。基于 Web
Service 的应用系统自动化集成技术，利用对象连接
与嵌入技术开发可重复使用的对象组件模型，提供
以统一应用系统框架为基础的定制界面服务。经由
网络传输终端采集的水文、水质等数据以还原流域
现场态势，完成基础数据直接监控获取与个性化精
细服务结果最终发布。“云边终”协同技术打开了现
实世界用户直连流域水环境水生态模拟服务计算的 图 4 “云边终”协同工作模式
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