阿里数据中心数字孪生可视化

简介: IDC 数字孪生产品的系统性解决方案。
作者 | 彭安(子奂)

业务背景

日益增长的数据中心(Internet Data Center,简称 IDC)规模和逐年增加的自建机房数量,对 IDC 资源管控、运维等工作提出了更高要求。以数据可视化为基础,结合 3D 可交互场景的数字孪生应用便应运而生。为满足不断发展的业务与技术需要,我们提出了一套 IDC 数字孪生产品的系统性解决方案。本文主要从技术角度进行分享,介绍相关的技术方案与实现,相关设计方案更多分享详见文末。

image.png

方案构成

业务架构

image.png
经过对线下 IDC 进行实地走访考察,结合日常运维管理的核心诉求和应用手段,我们拆解出 IDC 数字孪生应用的层级、脉络,得到 区域 - 机房 - 包间 - 设备 四级业务链路。同时考虑各层级的展现、交互形式,整理出一系列需求和对应功能点:
image.png

技术方案

为实现以上需求,兼顾 web 端业务的特性,我们设计并提出了一套三维交互式应用的技术方案:
image.png
方案的特色和要点主要有:

(1)光源(Light)、物体(Mesh)、数据(Data)能够在多个场景复用

(2)视图切换功能通过 场景(Scene)与相机(Camera)两两组合产生用户界面(即用户看到的画面)

(3)在相机交互(Camera Control)层实现用户交互的功能封装,如:点击、拖拽、缩放等

三维应用框架

依照前面提出的技术方案,我们实现了一套适用于数字孪生业务的三维交互式应用框架(IDC 3D Drama)

其主要功能特性如下:

(1)开放能力 & 业务驱动

  • 基于 ThreeJS 封装,支持与 ThreeJS 能力同构
  • 配置化编码风格,适用于业务驱动的开发模式

(2)高效还原

  • 图形仿真和渲染优化,追求视觉还原和 web 性能统一
  • 多领域业务资源库,快速还原业务形态

(3)快速集成

  • 模块式引用,对前端工程、环境无特殊要求
  • 按需加载和内部受控,天然支持 PWA

业务组件

为了实现业务的快速开发和落地,我们对 IDC 业务中的模型、资源进行整理,并结合代码层面的包装,开发了一系列的基础组件。
image.png
下图所示为 通用机列组件 的运行效果,组件通过数据驱动的方式进行实时渲染,在业务开发中可以通过显式的配置和指令调用实现业务图形编排。业务组件的开发、积累也是后续构建数字孪生应用 可视化构建 能力的重要内容。

640.gif

技术原理

前端应用状态

为了与现有的前端技术栈、工具链保持统一,数字孪生应用的实现本质上是在 React SPA 基础上进行的二次开发和扩展。这里对后文中反复提到的两个概念作出定义(仅限于本文):

SPA 应用:即当下的 React SPA

三维应用:基于前文的三维应用框架实现的应用实例,一个实例包含了多个场景、相机、图形、数据源等内容,详细概念可参考 THREE 官网文档。

在前端单页面应用(SPA)中,我们一般通过前端路由及其参数来控制内容“页面”的切换,路由实例化后的 url 与页面的关系往往是一一对应的。
image.png
而在数字孪生应用的实现上,还需要考虑和解决几个问题:

(1)主视觉的运行周期。即三维应用在用户首次访问应用页面时启动,在用户关闭页面时及时注销以释放资源;

(2)主视觉的 跨页面 运行。即三维应用的运行不应受页面切换、应用状态更新的影响;

(3)主视觉与页面、应用的 双向通信。应用、页面的状态更新可以驱动三维应用的变化(图形节点增减、动效等),反之,三维应用的变化也能作用于应用、页面的更新(数据图表、文本内容变化等)。
image.png
为此,在技术实现上需保证三维应用与 SPA 在运行时的有效隔离(逻辑上的解耦),同时需要一个中间层来实现两者间的通信(这里实现为一个状态机)。

用户交互

image.png
三维应用的用户交互主要与“相机”有关,基于 THREE 自带的射线检测、相机控件等能力实现了相应功能。同时考虑在业务实现上的易用性,在框架层实现了 onClick onDoubleClick onMousover 等更符合业务消费习惯的事件类型,通过回调的形式进行使用。

举例:通过处理 onMouseover 回调实现鼠标经过物体时的光标变化:
代码实现
image.png
运行效果
640 (1).gif

业务组件的实现 & 使用

image.png
业务组件是业务开发的原子物料,在业务开发中,应尽量通过组合、配置和定制化的方式来实现业务逻辑。为此,我们定义了一套基本的生命周期和API,所有的业务组件的实现均需要满足此方案(实际操作层面,通过基类的封装和继承、扩展来达到此效果):
image.png
以上文中提到的 通用机列 组件为例,在业务实现中的具体用法如下:
image.png

视觉还原

在视觉方案上使用了风格更为明快的 “三维白模” 效果,为了能够实现场景的 “像真” 和图形细节轮廓的完整还原,还需要使用到一定的光效、投影和后期(Directinal Light、Shadow Map、SAO、FXAA 等)。下图所示为图像处理的前后对比,通过对光源投影、后期效果的使用和不断调优,最终还原出较为理想的视觉效果。
image.png
image.png

其他优化

除上文所阐述内容以外,在实际的业务开发中还有很多需要考虑的因素和解决的问题:

  • 应用性能(模型体积、加载策略、设备状态、网络环境)
  • 多端适配(移动端交互适配、浏览器全屏等问题)
  • 大屏交付(投屏场景下的大屏操控方案)

篇幅原因,这里不再展开介绍,欢迎大家交流讨论。

案例展示

📢 📢 由于微信不支持浏览外部链接,建议在浏览器访问

案例01 - IDC 数字孪生(杭州仁和机房)

image.png
PC端 - 线上地址:
https://market.m.taobao.com/app/txddp/idc-digital-twin-pr/index.html
移动端 - 请扫二维码↓

image.png

案例02 - “无影” 线上体验

image.png

注:此案例与为“无影”云电脑的体验落地页,在技术实现上直接使用了本文的方案

PC端 - 线上地址:
https://apsara-stack.aliyun.com/experience-camp/streaming
移动端 - 请扫二维码↓

image.png

规划与展望

不久的将来,计划从应用、工具、资源三个层面,不断补齐、完善生产资料和相关工具链,打造一站式的数字孪生应用解决方案,为 IDC 设备运维、资源监管等业务落地和快速实践提供稳定的能力。
image.png
面对业务的发展,相信未来会有更多可以探索的机会和实际运用的场景,如数据中心运维、线下服务体验、智能 IOT 设备运维等,我们期望通过在 IDC 数字孪生领域建设系统性的解决方案,形成规模化的持续交付能力,最终助力新基建背景下 “云” 的发展。

image.png
《阿里数据中心数字孪生可视化 · 交互篇》

《阿里数据中心数字孪生可视化 · 视觉篇》

欢迎交流:txd-jobs@list.alibaba-inc.com


image.png

相关文章
|
3月前
|
数据可视化 前端开发 JavaScript
【Echarts大屏】数据中心可视化大屏(附原码一键复制)
【Echarts大屏】数据中心可视化大屏(附原码一键复制)
|
5月前
|
移动开发 监控 前端开发
基于 HTML5 WebGL 和 VR 技术的 3D 机房数据中心可视化
基于 HTML5 WebGL 和 VR 技术的 3D 机房数据中心可视化
|
机器学习/深度学习 jstorm 人工智能
带你读《2022龙蜥社区全景白皮书》——6.2.3 龙蜥社区助力阿里数据中心大幅降低成本
带你读《2022龙蜥社区全景白皮书》——6.2.3 龙蜥社区助力阿里数据中心大幅降低成本
156 4
|
传感器 人工智能 运维
所算即所得,数据中心从可量化到可视化的价值革命
所算即所得,数据中心从可量化到可视化的价值革命
|
运维 机器人 双11
2021双11|央视财经走进阿里数据中心,探秘“买买买”背后的绿色科技
服务器能“泡澡”散热,机器人能值班接替近30%的重复性工作。 先进技术不仅做到高效运维,还能助力节能减排。
2021双11|央视财经走进阿里数据中心,探秘“买买买”背后的绿色科技
|
人工智能 运维 新能源
阿里公布碳中和目标 阿里云数据中心助力2030绿色云
绿电交易+绿色科技+智能平台,阿里云数据中心助力2030绿色云~
阿里公布碳中和目标  阿里云数据中心助力2030绿色云
|
达摩院 数据中心
阿里云集齐五大超级数据中心
位于南通、杭州和乌兰察布的三座超级数据中心正式落成,将新增超百万台服务器,辐射京津冀、长三角、粤港澳三大经济带。
1482 1
阿里云集齐五大超级数据中心
|
新零售 Java 测试技术
独家揭秘!阿里大规模数据中心的性能分析
数据中心已成为支撑大规模互联网服务的标准基础设施。随着数据中心的规模越来越大,数据中心里每一次软件(如 JVM)或硬件(如 CPU)的升级改造都会带来高昂的成本。合理的性能分析有助于数据中心的优化升级和成本节约,而错误的分析可能误导决策、甚至造成巨大的成本损耗。
6335 0