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1、第8卷第5期Vol.8No.52016年10月Oct.2016面向BIM数据的分布式文件存储系统设计与实施王宝会高远(北京航空航天大学软件学院,北京100191)【摘要】国内的BIM相关技术在近几年发展迅速,随之高速增长的BIM数据对存储系统的高可用性、负载均衡、横向扩容等功能也提出了更高的要求。本文就BIM行业内某公司需求,设计并实施了以FastDFS为主HDFS为辅的分布式文件存储系统。该公司主要存储BIM数据中常见的.rfa文件和.rvt文件,其中,.rfa文件的大小在KB级,而部分.rvt
2、文件则体量较大。主流分布式存储系统HDFS适合存储大文件,为节省研发HDFS针对小文件存储算法方面的成本,本文引入了适合存储中小型文件的轻量级分布式存储系统FastDFS,以此为主要存储系统,并部署HDFS,存储大文件,为公司之后优化HDFS小文件存储,迁移全部存储平台至HDFS,并在此之上建立分布式计算平台打下技术基础。本文在两个存储系统之上布置了配有Keepalived模块的Nginx反向代理服务器,统一用户存取入口,在保证系统负载均衡和高可用性能力的同时封装了WebAPI,依据文件大小,将B
3、IM数据分别存入FastDFS和HDFS。经测试,新系统较原系统在存储性能方面有较大提升,并增添了高可用性、负载均衡、横向扩容等功能。【关键词】BIM数据;FastDFS;HDFS【中图分类号】TU17【文献标识码】A【文章编号】1674-7461(2016)05-0040-05【DOI】10.16670/j.cnki.cn11-5823/tu.2016.05.08库难以满足其存储需求,应选择文件存储系统存储1引言其相关数据。1．2BIM数据量的不断增长BIM(BuildingInformatio
4、nModeling)是“建筑信随着工程项目的不断开展,BIM数据的体量不息建模”的简称。自上世纪70年代于美国提出至断增大,呈现大数据(BigData)特性。由于BIM大今,BIM以其在缩短工期、节约成本、提高生产效率数据是企业的宝贵财富,往往不会删除,这就要求等方面的先天优势,广泛应用于以美国为首的众多[1]存储系统具有优秀的横向扩容能力,以适应增长的国家。BIM的不断发展也对其相关数据的存储提数据量。出了更高的要求。经总结,BIM数据有如下特点:BIM数据的应用贯穿建筑设施的全部生命周期1．1
5、BIM数据的非结构性(见图1),存储系统应具有高可用性,以保证数据的依据美国国家BIM标准对BIM的定义,该模型长期存储且,便于项目各阶段的工作人员随时调用具有物理特性(PhysicalCharacteristic)和功能特性信息。[2](FunctionalCharacteristic)。其中,物理特性可以理海量的BIM数据还包含了多种格式,为提升系解为其包含了建筑的几何信息;功能特性,是指其统处理BIM数据的效率,应对于常用的几种数据格集成了工程项目中的各种相关信息。BIM各方信息式进行更有针
6、对性的存储处理。相关性大、结构复杂,非结构性明显,传统关系数据在性能方面,存储系统应具有负载均衡功能,【基金项目】国家科技支撑计划子课题“建筑行业设计服务共性技术集成平台研发与应用”(编号:2014BAH25F03-04)【作者简介】王宝会(1973-),男,教授级高工,硕士,主要研究方向:软件架构;高远(1992-),男,硕士在读,主要研究方向:软件工程。面向BIM数据的分布式文件存储系统设计与实施41图1BIM数据应用于建筑设施的全部生命周期图2原存储系统结构以满足大量数据的存储、调用并行操作
7、需求。本文就BIM行业内某公司需求,建立以Fast-DFS为主HDFS为辅的分布式存储系统,为该公司的长远发展打下BIM数据的存储技术基础。2总体概述该公司原存储系统框架是基于SOA(Service-O-rientedArchitecture)的传统文件存储系统,配置WCF(WindowsCommunicationFoundation)中间件,图3功能需求连接客户端和存储服务器,提供文件处理和业务功能服务,详细系统结构如图2所示。文件,为公司之后优化HDFS小文件存储,迁移全部根据BIM数据在非结
8、构性和体量大方面的特存储平台至HDFS,并在此之上建立分布式计算平点,总结出如下功能需求如图3所示。台打下技术基础。BIM数据格式方面,该公司存储的以Revit的为便于分配FastDFS和HDFS的存储任务,保．rfa文件和.rvt文件为主。其中,．rfa文件的大小在持系统的高可用性和负载均衡能力,统一用户使用KB级,适合用FastDFS存储,而部分.rvt文件体量接口,本文在FastDFS和HDFS之上布置了配有过大,超出了FastDFS的适用范围。出于对系统性Keepalive
