中文引用格式： 高先周，郭敬東，何陽，等. 高并發(fā)的數(shù)據(jù)安全能力微服務(wù)架構(gòu)及調(diào)度算法[J]. 電子技術(shù)應(yīng)用，2024，50(9)：18-24.
英文引用格式： Gao Xianzhou，Guo Jingdong，He Yang，et al. Microservice architecture and scheduling algorithm of high concurrency data security capability[J]. Application of Electronic Technique，2024，50(9)：18-24.
引言
當(dāng)前，電力系統(tǒng)業(yè)務(wù)以微服務(wù)為主，業(yè)務(wù)架構(gòu)發(fā)生了顯著變化，數(shù)據(jù)安全能力需要與業(yè)務(wù)深度融合。然而，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)安全能力仍以傳統(tǒng)軟硬件架構(gòu)為主，敏感數(shù)據(jù)識別、數(shù)據(jù)脫敏、水印溯源等數(shù)據(jù)安全能力廣泛分散在各個系統(tǒng)或服務(wù)中，呈現(xiàn)出碎片化特點，難以協(xié)同，無法滿足跨域流動場景的動態(tài)彈性防護(hù)需求，難以適應(yīng)業(yè)務(wù)架構(gòu)的變化，亟需研究基于微服務(wù)化架構(gòu)的數(shù)據(jù)共享交互安全保護(hù)技術(shù)，將各種數(shù)據(jù)安全能力微服務(wù)化，利用微服務(wù)模塊化、靈活可擴(kuò)展的特點，將不同的微服務(wù)自由組合形成不同的數(shù)據(jù)安全能力防護(hù)手段，以實現(xiàn)場景化防護(hù)、標(biāo)準(zhǔn)化集成和柔性化架構(gòu)的數(shù)據(jù)安全能力[1]。所謂的微服務(wù)，是指將大型分布式系統(tǒng)按照不同的業(yè)務(wù)和功能拆分成若干獨(dú)立的微服務(wù)，每個微服務(wù)專注于提供特定的業(yè)務(wù)處理功能，相當(dāng)于一個獨(dú)立的小型服務(wù)系統(tǒng)[2]。由于每個微服務(wù)功能單一，可以更靈活地應(yīng)用流量限制技術(shù)和負(fù)載均衡算法[3]，從而使系統(tǒng)更好地應(yīng)對并發(fā)場景。微服務(wù)架構(gòu)的引入為電力系統(tǒng)的安全帶來了新的挑戰(zhàn)，需要針對其特殊性進(jìn)行研究和優(yōu)化。
電網(wǎng)運(yùn)行過程中會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，如變壓器、線路、斷路器等設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，由傳感器采集并通過局域網(wǎng)發(fā)送到邊緣計算節(jié)點。邊緣計算節(jié)點初步處理數(shù)據(jù)后，通過通信網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)秸{(diào)控機(jī)構(gòu)的云中心。云中心包括數(shù)據(jù)接收節(jié)點、業(yè)務(wù)計算節(jié)點和數(shù)據(jù)存儲節(jié)點，分別負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)收集、業(yè)務(wù)計算和數(shù)據(jù)存儲。電網(wǎng)中有多級調(diào)控機(jī)構(gòu)（如國家電網(wǎng)的國調(diào)、分中心、省調(diào)、地調(diào)、縣調(diào)），各級機(jī)構(gòu)之間存在上下級關(guān)系，下級云上傳數(shù)據(jù)至上級云，上級云下達(dá)調(diào)度指令。各云中心的業(yè)務(wù)計算節(jié)點運(yùn)行故障處理、計劃檢修、發(fā)電調(diào)度、無功優(yōu)化等調(diào)控業(yè)務(wù)軟件。而這些不同種類的數(shù)據(jù)在云中心進(jìn)行調(diào)控調(diào)度時有著不同的數(shù)據(jù)安全需求，需調(diào)用不同的數(shù)據(jù)安全能力微服務(wù)進(jìn)行防護(hù)，在這種高并發(fā)的場景下，目前的微服務(wù)架構(gòu)和負(fù)載均衡算法難以解決電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)安全能力微服務(wù)架構(gòu)的負(fù)載失衡問題，無法滿足電力系統(tǒng)的低時延要求。因此如何有效地分配請求負(fù)載成為了一個關(guān)鍵問題[4]。當(dāng)客戶端任務(wù)需要響應(yīng)時，如果選擇的微服務(wù)實例正好部署在負(fù)載較大的服務(wù)器上，那么該任務(wù)的響應(yīng)時間可能會變長。為了解決這個問題，需要依靠有效的負(fù)載均衡算法，將任務(wù)合理地分配給集群中的服務(wù)器，減輕后端的服務(wù)器壓力，提高整個集群系統(tǒng)的處理效率[5]。
目前，存在兩種常用的開源微服務(wù)架構(gòu)：Dubbo和Spring Cloud[6]。它們僅提供了一些簡單的負(fù)載均衡策略，無法應(yīng)對高并發(fā)下的負(fù)載均衡。針對這一不足，相關(guān)學(xué)者提出了一些動態(tài)負(fù)載均衡算法，但這些算法考慮的負(fù)載參數(shù)較少，且未考慮微服務(wù)之間的依賴關(guān)系對負(fù)載平衡的影響，結(jié)果表明在高并發(fā)情況下，這些算法的負(fù)載均衡效果還有待提高。因此需要一種能夠應(yīng)對高并發(fā)場景的微服務(wù)負(fù)載均衡算法。
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作者信息：
高先周1，郭敬東2，何陽1，李宏發(fā)2，羅富財2
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2.國網(wǎng)福建省電力有限公司，福建 福州 350003）
