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摘要
针对航天器试验任务过程监控的在轨故障诊断状态检测、健康状态评估与航天器寿命预测等多个环节中，海量试验数据在传输、共享、处理分析、存储等过程中面临的巨大压力，构建面向航天器多源异构数据管理的分布式发布/订阅系统框架（Big-Data Publish/Subscribe System， 简称BPSS）。借助大数据与云平台技术，设计了一套航天器海量在轨试验数据传输、管理与缓存方案，对云节点实现主从调控与弹性扩容，并通过基于消息一致性的动态选举算法完成大规模发布/订阅任务，保证数据传输安全性、一致性与计算效率，具备大数据订阅响应迅速、多源异构数据高吞吐稳定性、分布式组件部署灵活等优点。实地航天器数管实验结果表明，BPSS数据订阅的平均响应时延为0.05s/GB，同时在单日吞吐量达到85GB量级时，数据丢帧率限制于0.025%、数据破损率限制于0.018%，与其他开源的发布/订阅系统如Kafka、RabbitMQ、RocketMQ相比具备一定竞争力。
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单位中国科学院国家空间科学中心; 中国人民解放军63921部队
