0引言
随着信息技术的快速发展，嵌入式装备系统性能不断提升与完善，人机协同作业、有人无人协同工作已逐渐普及，并以成为未来作业模式的主要形态［1］，业务应用逐步向以数据密集、智能化、协同化为显著特征的智能应用转变，其实时性需求愈发严苛，对大数据访问、共享、利用的需求，趋向于低时延、低CPU负载，例如，智能态势认知应用需要及时获取周遭环境多源、多维度感知数据，运用人工智能技术，准确认识、分析环境态势［2-3］；多源数据融合应用需要快速汇聚不同角度、不同维度的感知数据，融合以获取更有价值的信息［4］；协同数据处理应用面向海量数据分析处理，多节点协同处理，加速信息转换与生成［5-6］。显然，实现“从数据到决策”的根本是智能数据融合与分析技术，增强指挥控制系统的智能化数据处理能力是完成“从信息到指令”的前提［7］。然而，异构数据之间难以共享，可将底层数据源以数据服务的形式提供给用户［8］，例如，基于数据服务构建县级国土资源“一张图”综合管理系统，实现跨平台的数据传输［9］；基于B/S架构，设计动态数据服务发布引擎，解决数据模型的异构性问题［10］；基于微服务架构，设计数据服务框架，实现灵活的数据共享［11］。
在嵌入式装备系统领域，既有结构化的时序数据、又有非结构化的图像视频数据，整体呈现数据流量大、带宽需求高的特征，分散的数据源和分布式的任务处理节点，构成分布式数据网络，因此有效管理和利用大数据意义重大。在分布式数据网络中［12］，数据的“管”与“用”相辅相成，“管”促进数据的“用”，“用”增强数据的“管”。然而，有限存储、计算、通信资源制约大数据的深度使用，具体表现为：（1）多源异构的数据缺乏统一管理，数据标准不规范，数据模型定义不一致，导致数据使用困难；（2）业务应用之间的壁垒，使数据孤岛现象突出，导致数据共享困难；（3）任务系统相互独立，对数据处理时，存在重复处理与开发；（4）数据源分散，计算资源受限，导致数据缺乏深度加工和利用。为此，本文研究基于边缘缓存的数据服务共享技术，探索以数据服务的形式支撑智能应用，以促进数据的流通与共享、数据价值的实现。具体而言，首先基于边缘计算架构，设计数据加工和服务共享架构，支持数据的加工和数据服务的生产；然后基于元数据管理，提出分布式数据服务管理调度方法，支持集中式调度与分布式调度相配合；最后为加速数据服务请求响应速度，提出数据服务共享方法，通过预先缓存数据服务和元数据目录，提高数据服务检索定位效率和数据服务请求响应效率。
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作者信息：
任德旺1，2，周俊鹏1，2，倪鑫1，2，李丽娜1，2，李亚晖1，2，李运喜1，2
（1航空工业西安航空计算技术研究所，陕西西安710068；2机载弹载计算机航空科技重点实验室，陕西西安710065）
