Cổng thông tin điện tử cho hệ thống dự báo thời tiết
sử dụng công nghệ tính toán lưới

Nguyễn Thanh Thủy
*
, Doãn Trung Tùng
**
, Đỗ Đức Thành
*
, Nguyễn Chí Linh
**
*Faculty of Information System
**High Performance Computing Center
Hanoi University of Technology
Hanoi, Vietnam

Tóm tắt: Trong những năm gần đây, công nghệ tính toán lưới đã có những bước phát triển
mạnh mẽ và được triển khai ứng dụng ngày càng nhiều. Tính toán lưới không chỉ cung cấp nền
tảng hợp tác để chia sẻ các nguồn tài nguyên không đồng nhất giữa các tổ chức ảo mà còn có
khả năng triển khai các mô hình dịch vụ phục vụ kinh doanh và phát triển các phần mềm mang
tính xã hội. Bài báo này xin giới thiệu cổng điện tử - portal cho hệ thống lưới dữ liệu phục vụ dự
báo thời tiết sử dụng công nghệ tính toán lưới được xây dựng tại Trung tâm Tính Toán Hiệu
năng cao, trường Đại Học Bách Khoa Hà nội.

Từ khóa: grid computing, Grid portal, Meteorology data grid, Portal

1 Giới thiệu
Công nghệ Tính toán lưới đang phát triển rất nhanh trên nhiều phương diện như mục
đích, phạm vi và cộng đồng ứng dụng, tính xã hội với việc sử dụng nhiều tài nguyên phân tán
không đồng nhất bao gồm các siêu máy tính, các trung tâm tính toán hiệu năng cao, cơ sở dữ
liệu, các thiết bị lưu trữ, trang thiết bị đặc biệt hay các thiết bị hiển thị tiên tiến [1]. Những tài

dựng. Phần 5 trình bày một số kết quả triển khai. Kết luận và hướng phát triển được trình bày
trong phần 6.
2 Một số mô hình dự báo thời tiết
Như chúng ta đã biết, bài toán dự báo thời tiết ra đời nhằm cung cấp thông tin dự báo
về thời tiết, các thảm họa liên quan đến khí tượng để giúp đưa ra những cảnh báo sớm, nhờ đó
đảm bảo cho người dân yên tâm lao động sản xuất cũng như giảm thiểu thiệt hại do thiên tai
gây ra. Vấn đề này ngày càng chiếm một vị trí quan trọng khi mà xã hội đã nhận ra vai trò của
công tác dự báo khí tượng nhất là sau những thiên tai xảy ra gây thiệt hại không nhỏ đến con
người và tài sản, ảnh hưởng nghiêm trọng tới nền kinh tế trong những năm gần đây. Trong bài
toán dự báo thời tiết thì quan trọng nhất chính là mô hình dự báo. Đó là một tập các quy tắc
toán học thao tác trên bộ dữ liệu khí tượng, giúp mô phỏng các quá trình diễn biến của khí hậu
ví dụ như hình ảnh trực quan về sự di chuyển của các luồng không khí, sự thay đổi của độ ẩm,
khí áp ..v..v.. để từ đó đưa ra các kết quả dự báo thời tiết cho tương tai. Dưới đây xin tóm tắt
một số mô hình dự báo thời tiết phổ biến trên thế giới.
Fifth generation Penn State/NCAR mesoscale model (MM5) mô hình khí tượng động lực quy
mô vừa thế hệ thứ 5 của Trung tâm Quốc gia Nghiên cứu Khí quyển Mỹ (NCAR) và Trường Đại
học Tổng hợp Pennsylvania Mỹ (PSU) là thế hệ mới nhất trong một loạt các mô hình dự báo
được phát triển từ mô hình thời tiết quy mô vừa do Anthes xây dựng tại bang Pennsylvania, Mỹ
từ những năm 1970. MM5 được thiết kế để mô phỏng hoặc dự đoán quá trình lưu thông quyển
khí trong hệ thời tiết quy mô vừa.
The Weather Research and Forecasting (WRF) là thế hệ tiếp theo của mô hình khí tượng động
lực học hệ thống dự báo thời tiết được thiết kế để phục vụ dự báo và nghiên cứu khí quyển khi
cần thiết. Nét đặc biệt của nó là đa lõi động, một hệ thống đồng hóa dữ liệu ba biến đổi 3 chiều
và một kiến trúc phần mềm cho phép tính toán song song và mở rộng hệ thống. WRF thích hợp
với các ứng dụng dự báo có độ dao động lớn từ vài kilomet đến vài ngàn kilomet.
High resolution Regional Model (HRM) là mô hình dự báo thời tiết số học được phát triển bởi
Dịch Vụ Thời tiết Đức - trực thuộc viện thời tiết Đức - vào năm 1999. Hiện có rất nhiều trung
tâm khí tượng, trường đại học và viện nghiên cứu quốc tế đang sử dụng mô hình này. HRM
được viết bằng Fortran 90, và một vài hàm thư viện của C để mã và giải mã định dạng GRIB 1.
Mô hình này hỗ trợ song song hóa dựa trên OpenMP - để chia sẻ bộ nhớ đa vi xử lý - và trên

băng thông mạng, và các tệp dữ liệu nằm phân tán trên các nút lưới.
Lưới tính toán
Lưới dữ liệu
Môi trường tính toán lưới

Hình 1 Thành phần của một lưới
Hệ thống lưới dữ liệu phục vụ chia sẽ dữ liệu phân tán được xây dựng tại Trung tâm
Tính toán Hiệu năng cao, Đại học Bách Khoa Hà Nội có mô hình hoạt động minh họa trong hình
2 dưới đây:

Hình 2 Mô hình hệ thống
Hàng ngày, các mô hình dự báo số trị nằm tại các trung tâm tính toán sản sinh ra các
tệp dự báo khí tượng thủy văn dưới dạng chuẩn GRIB hoặc NetCDF. Các tệp này thường có
kích thước rất lớn. Tổng dung lượng dữ liệu tạo ra trong một ngày có thể lên đến 3 GB. Những
bộ dữ liệu này được tự động lưu trữ vào các máy chủ dữ liệu. Quá trình lưu trữ không chỉ đơn
thuần là việc truyền một tệp kích thước lớn giữa các máy tính phân tán về mặt địa lý, mà còn
bao gồm quá trình tích hợp các thông tin mô tả để phục vụ quá trình tìm kiếm sau này. Ngoài
ra, một dịch vụ nhân bản cũng được triển khai để tăng tính sẵn dùng và giảm thiểu thời gian
truy cập dữ liệu khi cần thiết. Dịch vụ sinh ảnh từ các kết quả dự báo này tự động chạy hàng
ngày và sinh ra các bức ảnh dự báo về nhiệt độ, lượng mưa, độ ẩm… Các máy chủ dữ liệu
cũng nằm phân tán, và tài nguyên lưu trữ trên các máy này được chia sẻ dựa trên công nghệ
tính toán lưới. Bộ phần mềm nền Globus Toolkit 4.0 [8] được lựa chọn để xây dựng các dịch vụ
lưới dữ liệu. Người sử dụng truy cập các dịch vụ của hệ thống thông qua công thông tin lưới –
Grid Portal. Phần tiếp theo trình bày kiến trúc của thành phần này.
4 Cổng thông tin cho hệ thống lưới dữ liệu
Trong môi trường tính toán lưới, các tài nguyên là phân tán, phức tạp và thường xuyên
biến động. Thêm vào đó, hầu hết những người dùng lưới đều là những nhà khoa học trong lĩnh
vực chuyên môn, và không có nhiều kinh nghiệm làm việc trong một môi trường phân tán và
nhiều biến động như lưới. Vì vậy, việc làm việc trực tiếp với các tài nguyên phân tán là rất khó
khăn. Grid Portal làm việc như một giao diện giữa người sử dụng đầu cuối với các dịch vụ mức

hàng ngày. Porlet cấu hình hệ thống sẽ cho phép người quản trị portal có thể chỉnh sửa các
tham số của thành phần công cụ sinh ảnh và thành phần bảo mật của hệ thống. Portlet quản lý
mô tả của tệp hàng ngày cho phép người quản trị viết các nhận xét của mình về tệp kết quả
của mô hình dự báo, lưu các nhận xét này và cho phép chuyên gia khí tượng có thể tìm kiếm
theo nhận xét trong cơ sở dữ liệu.
Nhóm portlet tìm kiếm: Cho phép chuyên gia khí tượng có thể tìm kiếm theo thời gian mô hình
dự báo sản sinh ra tệp, hoặc cũng có thể tìm kiếm theo các nhận xét của người quản trị portal
về tệp. Từ các kết quả tìm kiếm, chuyên gia khí tượng có thể sử dụng công cụ sinh ảnh của hệ
thống để sinh ra các ảnh chuyên môn, hoặc gắn thẻ cho các kết quả ưa thích phục vụ cho lần
đăng nhập sau, hay tải tệp metadata hoặc tệp kết quả dự báo cho kết quả tìm kiếm đó.
Nhóm portlet hiển thị: Bao gồm các portlet hiển thị nhiệt độ, biểu tượng thời tiết hàng ngày và
portlet hiển thị ảnh chuyên môn hàng ngày. Porlet hiển thị nhiệt độ và biểu tượng thời tiết sẽ
hiển thị biểu tượng thời tiết cho các thành phố lớn trong cả nước ở ngay trang chủ của portal.
Còn portlet hiển thị ảnh chuyên môn hàng ngày sẽ hiển thị các ảnh chuyên môn hay được các
chuyên gia khí tượng sử dụng là ảnh dự báo cho trường mưa, gió, độ ẩm, nhiệt độ do thành
phần sinh ảnh dự báo GrADS sinh sẵn hàng ngày. Porlet này cũng cung cấp khả năng hiển thị
các trường dự báo dưới dạng hoạt hình để các chuyên gia dễ dàng quan sát.
Nhóm portlet quản lý thẻ: Bao gồm portlet quản lý các thẻ mà người dùng đã gắn cho các kết
quả tìm kiếm, nhằm giúp họ ghi nhớ một sự kiện thời tiết đáng quan tâm nào đó. Portlet này
cung cấp khả năng truy nhập nhanh từ các thẻ tới tệp kết quả tương ứng..

Hình 3 Kiến trúc của Portal
5 Một số kết quả triển khai
Phần này trình bày một số kết quả triển khai thử nghiệm được thực hiện tại Trung tâm Tính
toán Hiệu năng cao, trường Đại học Bách Khoa Hà Nội bao gồm các chức năng như hiển thị
thông tin hàng ngày, sinh ảnh dự báo theo yêu cầu, quản lý thẻ cho tệp dự báo, cấu hình hệ
thống…
5.1 Chức năng hiển thị thông tin dự báo hàng ngày
Nhiệt độ cũng như biểu tượng thời tiết của một số thành phố lớn sẽ được hiển thị ngay
ở trang chủ của portal. Portlet đảm nhận vai trò này sẽ truy cập tới lưới dữ liệu thông qua dịch