CN110474839A - 边缘计算网关设备 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种边缘计算网关设备，包括：采集管理模块，用于采集多个传感设备的采集数据，其中，采集数据包括模拟量、开关量、文件以及音视频文件；计算模块，用于对采集数据进行边缘计算和就地控制计算以对多个传感设备进行控制；容器管理模块，用于对多个容器进行管理，容器包括CPU核的数量、内存、存储资源和接口资源的组合，其中，每个容器各自运行有自身的应用软件。本发明结合软件定义技术、虚拟化边缘计算环境技术和物联网技术，使得边缘计算网关的功能更加多样化，且计算效率高、可靠性高、适用范围广、灵活性和便携性好，能够满足多方需求。

Description

边缘计算网关设备

技术领域

本发明涉及软件技术领域，特别涉及一种边缘计算网关设备。

背景技术

边缘计算技术对于改善“云-端”模式的计算性能的意义巨大，这是业界的共识，边缘计算技术在当前互联网、物联网行业发挥的作用已经越来越大，并且成为AI技术能够提供更好的实施方案的最好载体。

随着边缘计算技术的发展，两个趋势越来越明显：

(1)边缘计算***由大型化快速小型化，相比采用传统PC架构的边缘计算***向着部署更灵活、成本更低廉的小型化、微型化嵌入式边缘计算设备发展。

(2)越来越多的AI功能和算法基于边缘计算设备进行部署和实施，使得现场反应更及时，更灵活。

在行业应用、工业应用领域，随着5G等最后一公里回传技术的迅速发展和性能提高，小型化、微型化边缘计算设备将会快速发展，随之而来的工业类APP、行业类APP也将会爆发式发展。

在这种发展趋势下，当前边缘计算技术及设备面临的最大问题是：

1、协议多样性带来的***复杂性和不可靠问题。

工业和智能制造领域涉及的控制及通信协议复杂多样，从物理层、链路层、网络层到应用层，不同的标准化组织、行业和企业提出和应用了大量的控制协议和通信协议，导致在现场应用中，要采用大量硬件设备和软件对这些协议进行适配、转换，使得成本增加、工程复杂度增加、日常维护难度增加、故障环节多、***可靠性降低。

2、容量和性能限制带来的可用性问题。

随着工业和制造业互联网化、物联网化的不断发展，机器对机器的连接数量将呈指数型增加，未来智能制造的发展需要应对海量设备之间的互相通信，并保证其通信质量。传统的工业通信网关由于受限于原有的软件、硬件技术架构和电子器件水平，在容量和性能方面都无法满足物联网、大数据应用的需求。

3、“云计算”技术无法满足工业和制造业应用要求。

云计算技术虽然日趋完善，但对工业和制造业等现场控制要求高的场合，云端计算的时延、稳定性、安全性始终是巨大的阻碍。而“边缘计算”技术的出现，可以很好地解决这些问题。区别于采用边缘IDC、CDN等技术提供的大粒度边缘计算资源解决方案，小型化/微型化、单体化边缘计算网关则更适合于工业和制造业的应用场景。

4、设备计算架构无法满足应用逻辑和算法的敏捷、快速产生和应用。

也即是说，传统的工业通信网关或者控制设备，采用传统的嵌入式计算环境，只能支持单一的处理逻辑和算法，其软件/固件写入到设备后，设备成为一个单一功能体，如果想引入新的功能或者算法，必须停机重新进行编程和加载，或者干脆更换设备，在灵活性、便捷性，尤其是大量、多在种类的APP应用的快速复制和共享方面存在极大问题。

发明内容

本发明旨在至少解决上述技术问题之一。

为此，本发明的目的在于提出一种边缘计算网关设备，结合软件定义技术、虚拟化边缘计算环境技术和物联网技术，使得边缘计算网关的功能更加多样化，且计算效率高、可靠性高、适用范围广、灵活性和便携性好，能够满足多方需求。

为了实现上述目的，本发明的实施例提出了一种边缘计算网关设备，包括：采集管理模块，用于采集多个传感设备的采集数据，其中，所述采集数据包括模拟量、开关量、文件以及音视频文件；计算模块，用于对所述采集数据进行边缘计算和就地控制计算以对所述多个传感设备进行控制；容器管理模块，用于对多个容器进行管理，所述容器包括CPU核的数量、内存、存储资源和接口资源的组合，其中，每个容器各自运行有自身的应用软件。

另外，根据本发明上述实施例的边缘计算网关设备还可以具有如下附加的技术特征：

在一些示例中，还包括：容器监控模块，用于监控所述多个容器的容器重启、CPU占用率、内存使用率或存储资源越限。

在一些示例中，还包括：容器升级控制模块，用于在所述多个容器进行升级时，停止所述容器之中的应用软件的运行。

在一些示例中，所述边缘计算网关设备基于嵌入式ARM处理器，且基于嵌入式Linux***。

在一些示例中，还包括：APP管理模块，用于将采集数据、计算数据、存储数据抽象为APP，并对所述APP进行管理。

在一些示例中，还包括：异常信息上报模块，用于在所述容器监控模块监控的容器重启、CPU占用率、内存使用率或存储资源越限异常时，进行上报。

在一些示例中，还包括：告警模块，用于在所述CPU占用率、所述内存使用率和内部存储占用率超过阈值时，进行告警。

根据本发明实施例的边缘计算网关设备，结合软件定义技术、虚拟化边缘计算环境技术和物联网技术，采用通用高性能、低功耗微处理器计算结构，改变传统边缘计算网关设备的功能单一的缺陷，使边缘计算网关的功能更加多样化，且计算效率高、可靠性高、适用范围广、灵活性和便携性好，能够满足多方需求，诸如可应用于智能制造及工业领域中的跨平台/协议通信、海量数据采集、实时控制等，通过虚拟化嵌入式计算技术及物联网边缘计算技术，使得工业APP模式以及现场控制技术可以采用平台化、知识共享化的模式得以快速发展。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是根据本发明一个实施例的边缘计算网关设备的结构示意图；

图2是根据本发明第二个实施例的边缘计算网关设备的结构示意图；

图3是根据本发明第三个实施例的边缘计算网关设备的结构示意图；

图4是根据本发明第四个实施例的边缘计算网关设备的结构示意图；

图5是根据本发明第五个实施例的边缘计算网关设备的结构示意图；

图6是根据本发明第六个实施例的边缘计算网关设备的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

以下结合附图描述根据本发明实施例的边缘计算网关设备。

图1是根据本发明一个实施例的边缘计算网关设备的结构示意图。如图1所示，该边缘计算网关设备100，包括：采集管理模块110、计算模块120和容器管理模块130。

其中，采集管理模块110用于采集多个传感设备的采集数据，其中，采集数据包括模拟量、开关量、文件以及音视频文件。

计算模块120用于对采集数据进行边缘计算和就地控制计算以对多个传感设备进行控制。

容器管理模块130用于对多个容器进行管理，容器包括CPU核的数量、内存、存储资源和接口资源的组合，其中，每个容器各自运行有自身的应用软件。

在本发明的一个实施例中，该边缘计算网关设备100基于嵌入式ARM(AdvancedRISC Machine)处理器，且基于嵌入式Linux***。具体的说，即该边缘计算网关设备100基于嵌入式ARM通用计算硬件架构，建立嵌入式操作***和资源虚拟化技术运行环境，可实现主板(即核心板)和接口板的分离，并具备板载计算、存储、通信接口能力，同时，具备无线及有线通信物理接口。并且，基于嵌入式linux操作***研发硬件、软件资源虚拟化技术。在传统的边缘计算网关架构基础上，引入嵌入式操作***虚拟化容器技术，并采用精细的软硬件匹配及优化技术，基于提升***效率的对操作***特性进行裁剪和优化。

具体的说，该边缘计算网关设备100基于嵌入式linux操作***，该操作***及其虚拟计算特性包括：嵌入式Linux实时操作***裁剪版，***内置docker或lxc容器服务；支持ARM GCC交叉编译环境；支持Python运行环境；支持标准ARMV7指令集；支持平台级DOCKER共享模式；支持面向APP的硬件资源分配和运行环境安全隔离。

基于此，边缘计算网关设备100可接入现场智能传感设备数据，支持使用Modbus、MQTT、IEC101、IEC104、DL/T 645等规约协议进行数据采集。通过对现场设备的数据进行边缘计算，可以通过安装不同软件，实现各种应用，例如数据清洗，协议转换、能效分析等。

具体的，边缘计算网关设备100可对采集参数、采集设备、采集协议、采集测点进行统一远程管理。可根据采集设备状况、传输网络带宽、接收目标接收能力等实现自适应、自调节相关参数，实现智能采集。需具备有断点续传、本地磁盘缓存、冗余高可靠、加密传输、数据变化传输、带宽流量及优先级控制等相关特性。

具体的，采集管理模块110可通过不同介质接口使用Modbus、MQTT、IEC101、IEC104、DL/T 645等规约协议实时采集多个传感设备的采集数据，如模拟量、开关量、文件及音视频文件等。采集管理模块110进一步对所采集的实时信息进行有效性检查、工程值转换、信号变化、系数计算等加工，可以将采集的模拟量、开关量等各种实时数据及数据品质描述传送至计算模块120。

进一步地，采集管理模块110还可接受应用***的控制命令，利用规约协议实现对多个传感设备和控制终端进行控制。

进而，计算模块120对采集模块110发送的采集数据进行边缘计算和就地控制，可以针对采集的实时数据进行公式计算，并且可以按照一定规则进行数据清洗。进一步地，计算模块120可根据本地分析计算结果进行就地多个传感设备的控制。另外，计算模块120支持RPC(Remote Procedure Call，远程过程调用)模式设计，可以在本地计算也可以在管理区进行计算。

具体的，如前所述，容器管理模块130用于对多个容器进行管理，容器包括CPU核的数量、内存、存储资源和接口资源的组合，其中，每个容器各自运行有自身的应用软件。也即是说，容器管理模块130提供分配容器运行的CPU核数量、内存、存储资源、接口资源的功能。进一步地，容器管理模块130支持容器运行管理，包括容器启动、停止等。

进一步地，在本发明的一个实施例中，如图2所示，该边缘计算网关设备100还包括容器监控模块140。

容器监控模块140用于监控多个容器的容器重启、CPU占用率、内存使用率或存储资源越限。具体的说，即容器监控模块140具有容器监控功能，包括容器重启、CPU占用率、内存使用率、存储资源越限等情况。当存储资源越限、容器重启时需要上报告警，CPU占用率和内存占用率越限上报时需要告警并重启容器。

进一步地，在本发明的一个实施例中，如图3所示，该边缘计算网关设备100还包括容器升级控制模块150。

容器升级控制模块150用于在多个容器进行升级时，停止容器之中的应用软件的运行。具体的说，即容器升级控制模块150支持容器升级，升级过程中自动停止容器中应用软件的运行，容器升级完成后应用软件自动恢复正常运行。

进一步地，在本发明的一个实施例中，如图4所示，该边缘计算网关设备100还包括APP管理模块160。APP管理模块160用于将采集数据、计算数据、存储数据抽象为APP，并对APP进行管理。具体的说，即APP管理模块160采用软件定义技术，将硬件设备功能采用软件实现。将网关功能如数据采集、数据计算、数据存储抽象成为APP；将通信及接口协议转换程序转变为APP模式进行开发和部署。进一步地，基于虚拟化技术，实现嵌入式应用开发环境设计和标准化，实现APP应用在线开发、分发、部署和卸载、边缘计算网关设备状态监测和可用性管控技术等。

进一步地，该边缘计算网关设备100基于模型化方法和行业知识模型，实现物联网智能共性支撑。针对物联网建模工具不足、行业算法和模型库缺失、模块化组件化能力较弱问题，通过对通用建模工具的深度改造，将大量技术原理、行业知识、基础模型规则化、软件化、模块化，并封装为可重复使用和灵活调用的微服务组件库，降低建模门槛和成本，提高模型建立、开发、测试、部署效率，为海量开发者汇聚、开放社区建设提供支撑和保障。

进一步地，该边缘计算网关设备100可实现边云协同体系下的智能化共性支撑。基于物联网领域的业务逻辑，合理设计云端***和边缘计算设备的能力模型，通过水平化的边缘计算领域模型和参考架构屏蔽技术复杂性，将垂直行业技术诀窍Know-How进行模型化封装，实现智能物联网技术能力与垂直行业的有效匹配和协同。

进一步地，在本发明的一个实施例中，如图5所示，该边缘计算网关设备100还包括异常信息上报模块170。异常信息上报模块170，用于在容器监控模块140监控的容器重启、CPU占用率、内存使用率或存储资源越限异常时，进行上报。也即是说，当容器监控模块140监控容器存在容器重启、CPU占用率、内存使用率或存储资源越限等异常情况时，异常信息上报模块170将异常信息进行上报，同时，容器监控模块140重启容器。

进一步地，在本发明的一个实施例中，如图6所示，该边缘计算网关设备100还包括告警模块180。

告警模块180用于在CPU占用率、内存使用率和内部存储占用率超过阈值时，进行告警。具体的说，即当容器监控模块140监控容器存在容器重启、CPU占用率、内存使用率或存储资源越限等异常情况时，异常信息上报模块170将异常信息进行上报，同时，容器监控模块140重启容器，同时，告警模块180进行告警，以达到及时提醒的目的。

在具体示例中，该边缘计算网关设备100可通过web页面利用管理网络通道、远程安全访问方式进行远程配置、升级、管理及状态监视。边缘计算网关设备100的运行状态信息也可以通过安全访问接口供其它信息管理***访问和信息获取。

进一步地，边缘计算网关设备100可支持设置/查询本地时间和时区。

进一步地，边缘计算网关设备100可支持网关网络配置的修改和查询，如入网，注册，发射接收功率，工作模式等。

进一步地，边缘计算网关设备100可支持对软件包合法性校验，当软件包被破坏后，程序应启动失败。

如前所述，边缘计算网关设备100可支持设备软件、容器、应用软件的远程升级，同时支持断点续传。进一步地，边缘计算网关设备100可支持设置和查看终端的CPU占用率、内存占用率、内部存储占用率等告警门限。进一步地，边缘计算网关设备100可支持监测***异常上报，异常信息包括但不限于设备CPU占用率越限、设备内存越限、设备存储空间不足、设备复位等。

综上，该边缘计算网关设备例如采用最新研发的虚拟化计算环境，使得设备硬件和软件资源可分割和隔离为多个虚拟设备，不同的应用软件可以分别装载、隔离运行，这一基础变革使得设备可以同时运行更多的协议、软件APP等，做到“一机多能”，使得边缘计算设备的灵活性和可用性大大提高。这也是全球边缘计算设备共同追求的目标之一。该边缘计算网关设备采用5G和物联网技术，使得作为边缘计算设备的时延、接入容量得以大大提升，以满足工业和制造业应用。该边缘计算网关设备将采用小型化、微型化等技术，提供很高的集成度，但同时提供很高的计算性能，使得边缘技术的颗粒度大大降低，从而具备规模化应用条件。该边缘计算网关设备使得边缘计算工业APP的开发、分发和应用改变传统模式，从“功能机”时代迈入“智能机”时代，将彻底改变工业APP的开发和运营模式，将创造巨大的商业机会。

根据本发明实施例的边缘计算网关设备，结合软件定义技术、虚拟化边缘计算环境技术和物联网技术，采用通用高性能、低功耗微处理器计算结构，改变传统边缘计算网关设备的功能单一的缺陷，使边缘计算网关的功能更加多样化，且计算效率高、可靠性高、适用范围广、灵活性和便携性好，能够满足多方需求，诸如可应用于智能制造及工业领域中的跨平台/协议通信、海量数据采集、实时控制等，通过虚拟化嵌入式计算技术及物联网边缘计算技术，使得工业APP模式以及现场控制技术可以采用平台化、知识共享化的模式得以快速发展。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同限定。

Claims (7)

1.一种边缘计算网关设备，其特征在于，包括：

采集管理模块，用于采集多个传感设备的采集数据，其中，所述采集数据包括模拟量、开关量、文件以及音视频文件；

计算模块，用于对所述采集数据进行边缘计算和就地控制计算以对所述多个传感设备进行控制；

容器管理模块，用于对多个容器进行管理，所述容器包括CPU核的数量、内存、存储资源和接口资源的组合，其中，每个容器各自运行有自身的应用软件。

2.如权利要求1所述的边缘计算网关设备，其特征在于，还包括：

容器监控模块，用于监控所述多个容器的容器重启、CPU占用率、内存使用率或存储资源越限。

3.如权利要求1所述的边缘计算网关设备，其特征在于，还包括：

容器升级控制模块，用于在所述多个容器进行升级时，停止所述容器之中的应用软件的运行。

4.如权利要求1所述的边缘计算网关设备，其特征在于，所述边缘计算网关设备基于嵌入式ARM处理器，且基于嵌入式Linux***。

5.如权利要求1所述的边缘计算网关设备，其特征在于，还包括：

APP管理模块，用于将采集数据、计算数据、存储数据抽象为APP，并对所述APP进行管理。

6.如权利要求2所述的边缘计算网关设备，其特征在于，还包括：

异常信息上报模块，用于在所述容器监控模块监控的容器重启、CPU占用率、内存使用率或存储资源越限异常时，进行上报。

7.如权利要求2所述的边缘计算网关设备，其特征在于，还包括：

告警模块，用于在所述CPU占用率、所述内存使用率和内部存储占用率超过阈值时，进行告警。