指纹自动识别系统与云计算平台的适配

全国很多公安用户在建设自己的私有云平台，希望能够把各个部门的业务系统移植到统一的平台之上。这样做的好处很多，例如能够减少采购、维护成本，易于管理，对新业务也易于扩展。其中指纹自动识别系统也是需要移植的系统之一，那么现有的指纹自动识别系统能否不加修改直接运行在这些私有云平台上吗？如果不能，需要有哪些修改才能运行在这些平台之上呢？什么样的私有云平台才最适合指纹自动识别系统运行？

对云计算的定义有多种说法。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院（NIST）定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器云计算系统组成，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。云计算的一个特点就是把原来照物理计算机进行切分的计算资源转换为可以按照CPU、内存、硬盘自由切分的计算资源。

作为云计算平台的基础设备，通常都是由许许多多单个配置并不是很高的设备通过特定的软件构成的。例如可能每台设备的CPU只有两颗，内存只有128GB，硬盘只有2TB或者4TB，等等，但是把许多（最少几十台，多至几千上万台）这样的设备通过软件、硬件连接到一起，就可以提供近乎无限的扩展能力。

云计算平台按照提供服务的类型大致可以分为三类：

Iaas：基础设施服务，例如提供满足一定要求配置的计算机（基本上都是虚拟机）。可以给用户提供用户名和密码，用户在可以在此计算机上安装相应的软件等等。

Paas：平台服务：可能会提供虚拟机也可能不提供虚拟机，同时附带提供其他的一些服务，例如存储服务，数据库服务等等。

Saas：软件服务。没有操作系统可以提供，就是提供普通的软件使用服务。

当前，对于私有云平台，通常提供基础设施服务(Iaas)和部分平台服务(Paas)。也就是说如果指纹自动识别要运行在这些云平台上，就需要能够利用云平台提供的虚拟机、数据库、存储、网络等资源。

在非云计算的时代，为了性能、安全，对于一个大容量的指纹自动识别系统，我们可能会配置两个强大的磁盘阵列：一个生产阵列，一个备份阵列。其费用可能是相当高的。当然随着计算机技术的发展，现在单台2U的服务器都能够提供高达40TB以上的存储空间，并且价格也比较适中。但是选择这样的机器就面临许多问题，例如备份如何解决、IO性能的问题。而当前的云计算技术则为我们解决这些问题提供了一个可行的方案。

如果要把指纹自动识别系统部署到云平台上，一般来讲，需要云平台提供如下的服务：

1.一个能够支持存储扩展和容错的关系数据库：主要是存储一些比对任务、文字信息、管理信息等等。

2.一个能够支持存储扩展和容错的非关系数据库：主要是存储图像、特征和其他的必要的内容。

3.若干台具有给定存储能力的服务器：主要是运行例如应用服务器、WEB服务器、通信服务器等各种各样的指纹系统服务。

而指纹自动识别系统是否能够正常运行在这样的平台上，需要解决几个重要的问题。

首先是（关系）数据库与指纹自动识别系统是否兼容，数据库的容量是否足够。通常云平台提供的数据库容量可能不是很大，很少能够存储数十TB的数据。因此如果原来的指纹自动识别系统把全部数据都存储在数据库中，则为了运行在这样的平台上，指纹自动识别系统就需要一定的改造。

其次指纹自动识别系统是否能够充分利用非关系数据库。非关系数据库是近年发展起来的技术，能够给予廉价的硬件设备提供近乎无限的存储和计算能力；而指纹自动识别系统可能是很久之前开发的，并不支持非关系数据库。因此在选择指纹自动识别系统是否能够“上云”的时候也需要考虑这个问题。

第三，计算机密集型的比对服务能否在虚拟机上运行及运行效率的问题。在很多情况下，某些物理机上可能运行了数十乃至上百个虚拟机。而对于指纹比对器来说，每台物理机器只需要运行一个比对服务实例即可能耗尽所有的CPU资源。因此在物理计算机划分很多虚拟机并不适合比对计算，但是如果每个物理机只安装一个虚拟机，在虚拟机中运行比对服务，则是一个可行的选择。同时，逐渐兴起的GPU计算如何上云的问题，也是一个有待研究的课题。

总之，考察指纹自动识别系统能否在云平台上顺利运行，既要考虑指纹自动识别系统是否为云平台做了相关的改造，同时要考虑云平台能否针对指纹自动识别系统的特点进行设置优化。只有两方面配合才能够保证指纹自动识别系统在云平台上顺利运行。

（编辑：西安站长网）

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