CN114945040A - 基于云边协同的物联网设备管理*** - Google Patents
基于云边协同的物联网设备管理*** Download PDFInfo
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Abstract
本申请涉及一种基于云边协同的物联网设备管理***,包括云端、边缘端和设备端,其中,云端,用于生成统一数据采集模块,并将统一数据采集模块下发至边缘端;设备端,用于获取原始数据,并将原始数据发送至边缘端;边缘端,用于接收云端下发的统一数据采集模块,接收设备端发送的原始数据,并基于统一数据采集模块中的预设配置格式,将原始数据转换为标准数据,将标准数据发送至云端。本申请能够将大量不同结构的边缘设备的数据采集并转换为标准数据,将标准数据发送至云端,降低了在边缘网关宕机时数据丢失的风险,且能够通过云端批量大规模实现网关或者物联网设备的更新升级,提高了物联网设备的数据处理效率。
Description
技术领域
本申请涉及物联网技术领域,特别是涉及一种基于云边协同的物联网设备管理***。
背景技术
随着物联网以及云计算技术的发展,当前接入物联网的设备数量越来越多,这些设备包括各种机器及传感器、智能家居、车辆、穿戴设备以及工业设备等,每年产生的数据量非常庞大,为了提高物联网数据处理速度,目前,物联网中几乎一半数据会在网络边缘节点进行处理。
边缘作为云的延伸,可以提供IoT(Internet of Things,物联网)设备接入与数据采集的能力。在边缘节点上,由于各种设备的格式不统一,边缘节点采集的数据都需要多层协议转换,最后将数据上报至网关,进而实现数据采集。
传统的物联网设备管理效率越来越不能满足大规模设备以及数据的爆发式增长,例如对于海量边缘设备的场景,如果网关一旦宕机则会导致与网关相连的边缘设备的数据丢失。再者,如果需要更新升级网关,无法做到短时间内批量大规模的更新升级,另外,传统的IoT场景下发设备的控制指令流程比较繁琐,例如在给设备做鉴权时,从云端对设备实现细粒度的控制等等都会导致数据处理流程繁琐、降低数据处理效率。
发明内容
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种基于云边协同的物联网设备管理***。
一种基于云边协同的物联网设备管理***,所述***包括:云端、边缘端和设备端;其中,
所述云端,用于生成统一数据采集模块,并将所述统一数据采集模块下发至所述边缘端;
所述设备端,用于获取原始数据,并将所述原始数据发送至所述边缘端;
所述边缘端,用于接收所述云端下发的统一数据采集模块,接收所述设备端发送的原始数据,并基于所述统一数据采集模块中的预设配置格式,将所述原始数据转换为标准数据,将所述标准数据发送至所述云端。
在其中一个实施例中,所述云端中包含设备控制器;所述云端,用于构建设备模板,并基于所述设备模板绑定设备实例,通过所述设备控制器利用所述设备实例与所述设备模板间的对应关系生成所述统一数据采集模块。
在其中一个实施例中,所述云端,还用于获取用户输入的设备协议,利用自动装配模型基于所述设备协议构建所述设备模板。
在其中一个实施例中,所述设备协议数量为多个;所述自动装配模型,进一步用于针对所述设备协议进行正确性校验,若所述设备协议都正确,则构建所述设备模板。
在其中一个实施例中,所述云端,还用于若所述设备协议不正确,则反馈对应的第一修改提示信息。
在其中一个实施例中,所述云端,用于利用所述设备控制器针对所述设备实例中的属性条目数与所述设备模板中的属性条目数进行正确性校验,若所述设备实例中的属性条目数与所述设备模板中的属性条目数相等,则生成所述统一数据采集模块。
在其中一个实施例中,所述云端,用于若所述设备实例中的属性条目数与所述设备模板中的属性条目数不相等,则反馈对应的第二修改提示信息。
在其中一个实施例中,所述设备实例包含设备模板名称、设备传输协议、设备属性访问信息和设备孪生属性中的至少一个。
在其中一个实施例中,所述设备模板为基于Kubernetes API构建的模板。
在其中一个实施例中,所述设备模板包括模板名称、设备属性名称、设备属性描述、设备属性访问模式、设备属性预设最大值和设备属性单位中的至少一个。
上述实施例提供了一种基于云边协同的物联网设备管理***,包括云端、边缘端和设备端,其中,云端,用于生成统一数据采集模块,并将统一数据采集模块下发至边缘端;设备端,用于获取原始数据,并将原始数据发送至边缘端;边缘端,用于接收云端下发的统一数据采集模块,接收设备端发送的原始数据,并基于统一数据采集模块中的预设配置格式,将原始数据转换为标准数据,将标准数据发送至云端。本申请能够将大量不同结构的边缘设备的数据采集并转换为标准数据,将标准数据发送至云端,降低了在边缘网关宕机时数据丢失的风险,且能够通过云端批量大规模实现网关或者物联网设备的更新升级,提高了物联网设备的数据处理效率。
附图说明
图1为一个实施例中基于云边协同的物联网设备管理***的***结构图;
图2为另一个实施例中于云边协同的物联网设备管理***的应用环境图;
图3为另一个实施例中基于云边协同的物联网设备管理***的***结构图;
图4为一个实施例中计算机设备的内部结构图;
图5为另一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
本申请提供的基于云边协同的物联网设备管理***,其***结构如图1所示。其中,设备端103通过网络与边缘端102连接,边缘端102与云端101连接。其中,设备端103为各种智能设备,包括但不限于是不同生产厂家生产的不同结构的个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备,例如各种门禁设备、空调、智能电表或智能水表等信号采集和测试设备,边缘端102,也即边缘网关,为在网络边缘侧的网关,可提供轻量化的联接管理、协议转换、实时数据分析及应用管理功能;云端103可以是基于SaaS(Software-as-a-Service,软件即服务)的云端服务器。
在一个实施例中,如图2所示,上述云端103可与用户的终端设备100通过网络连接,以使用户能够通过在终端设备上实现对边缘端102以及设备端103的管理。
在一个实施例中,如图3所示,图3展示了上述基于云边协同的物联网设备管理***的具体结构框图。该***包括云端、边缘端和设备端,其中,云端,用于生成统一数据采集模块,并将所述统一数据采集模块下发至所述边缘端。
具体地,用户通过终端设备实现对云端的管控,用户在终端设备上述输入需要的各种配置信息,云端根据这些配置信息生成统一数据采集模块。其中,统一数据采集模块是指针对同一类别的设备的数据采集模块,例如对空调类的各种不同型号的设备实现数据采集,并转换为统一的格式。云端101根据用户输入的配置信息自动生成统一数据采集模块,并将该模块下发至边缘端102,即边缘网关,将统一数据采集模块布局在边缘网关上。
设备端,用于获取原始数据,并将原始数据发送至边缘端;
具体地,设备端即布局在物联网中的各种终端设备,例如空调、水表等。由于厂商不同,生产的同一类别的设备型号也不同,这些设备采集到的原始数据格式不同,因此需要将各种不同类型的设备产生的原始数据转换为统一格式,以供云端进行处理。
边缘端,用于接收云端下发的统一数据采集模块,接收设备端发送的原始数据,并基于统一数据采集模块中的预设配置格式,将原始数据转换为标准数据,将标准数据发送至云端。
具体地,边缘端利用上述统一数据采集模块,将设备端发送的不同格式、不同类型的原始数据转换为标准数据,并将该标准数据发送至云端。
上述实施例,能够将大量不同结构的边缘设备的数据采集并转换为标准数据,将标准数据发送至云端,降低了在边缘网关宕机时数据丢失的风险,且能够通过云端批量大规模实现网关或者物联网设备的更新升级,提高了物联网设备的数据处理效率。
在一实施例中,云端中包含设备控制器;云端,用于构建设备模板,并基于设备模板绑定设备实例,通过设备控制器利用设备实例与设备模板间的对应关系生成统一数据采集模块。
具体地,云端包含设备控制器,设备控制器中运行有建立设备模板的算法,设备模板描述了同类设备(这些设备基于同类协议)的设备属性,包括属性名称、默认值、类型等配置,用户可访问这些属性获取相应信息。设备模板是一个可重复使用的模板,可以管理大规模的同类别同协议设备。设备模板可以绑定多个不同的设备实例,例如同一个设备模板可绑定来自不同厂家生产的不同品牌型号的空调。设备实例代表一个实际的设备对象,与设备模板有着强耦合的关系,相当于引用了设备模板中定义的属性并进行了相应的实例化。设备实例中的设备访问规范(即设备本身的一些固有属性)是静态的,但是设备属性的数据变化与设备本身的状态报告(例如设备采集的数据,如温度、设备当前状态正常还是故障)是动态的。用户输入需要绑定的设备实例的属性信息,设备控制器依据这些属性信息以及相应的算法自动生成设备模板,同时将该设备模板与上述各个设备实例进行绑定。设备控制器根据已经建立的设备模板与设备实例的对应关系生成统一数据采集模块。
上述实施例,通过在云端运行设备控制器建立设备模板,自动建立不同型号的同类别设备实例的统一数据采集模块,以便后续将不同类型的设备实例的原始数据转换为标准数据,提高不同设备实例接入的兼容性,不需要厂家定制不同的边缘网关,简化了设备实例接入流程,并能批量高效处理数据。
在一实施例中,云端,还用于获取用户输入的设备协议,利用自动装配模型基于设备协议构建设备模板。
由于不同的设备使用的协议不同,云端还可根据用户输入的多个设备实例的设备协议,利用自动装配模型构建设备模板。
具体地,算法中提供各类协议的自动装配模型:
{protocol1,protocol2,…,protocoln}
其中,protocoln(n=1,2,3……)为各个协议名称,每个协议代表一类设备;当输入以上配置信息(包括各类协议以及设备属性)后,可进行设备模板创建,自动装配,计算公式为:
Model=protocol(p1,p2,…,pn),p1到pn表示的是具体物理设备的各种属性,将属性集合打包到协议模型中,形成最终的设备模板即为Model。
上述实施例,利用四栋装配模型基于不同的设备协议自动生成设备模板,能够自适应地兼容不同的设备实例。
在一实施例中,设备协议数量为多个;自动装配模型,进一步用于针对设备协议进行正确性校验,若设备协议都正确,则构建设备模板。云端,还用于若设备协议不正确,则反馈对应的第一修改提示信息。
具体地,算法还提供每个协议对应的正确性校验模型:
{check1,check2,…,checkn}
Model=protocol(p1,p2,…,pn),上式中的checkn表示对设备属性pn进行正确性校验,p1到pn表示的是设备属性,Model为最终的设备模板。
对上述公式中的p1到pn进行校验,计算公式为:
当p1到pn都正确时,则构建设备模板;当其中有不正确的时,则将相应的错误的pn反馈给用户端,作为第一修改提示信息,以提示用户进行更正。
上述实施例,使用自动装配模型,根据用户输入的设备属性或者设备协议,自动生成设备模板,能够自动更新升级设备模板,提高设备管控水平。
在一实施例中,云端,用于利用设备控制器针对设备实例中的属性条目数与设备模板中的属性条目数进行正确性校验,若设备实例中的属性条目数与设备模板中的属性条目数相等,则生成统一数据采集模块。云端,用于若设备实例中的属性条目数与设备模板中的属性条目数不相等,则反馈对应的第二修改提示信息。
具体地,通过设备控制器,按照设备实例与其绑定设备模板的信息,生成统一数据采集模块所需格式的配置内容,在生成配置的过程中会进行条目正确性校验,计算公式如下:
COUNT(p)表示设备实例中的属性条目数,Pd表示设备模板的属性条目数,当两者相等时为0,反之为1,需反馈给用户第二修改提示信息以提示用户重新修改配置。
上述实施例,通过检验设备实例的属性条目数与设备模板的属性条目数实现设备实例与设备模板的绑定。
在一实施例中,上述设备实例包含设备模板名称、设备传输协议、设备属性访问信息和设备孪生属性中的至少一个。
具体地,设备实例的构建需要输入以下多个参数中的至少一个:
1)deviceModelRef.name,即设备模板名称,选择使用已创建的设备模板,作为一种关联。
2)protocol,即设备传输协议,数据类型为字符串,表示设备需要的传输协议。
3)propertyVisitors,即设备属性访问的具体信息,数据类型为字符串。
4)twins,即设备孪生属性,用于记录下发给设备的控制指令以及记录设备上报的数据。
上述实施例,通过定义设备属性参数,为后续构建设备实例的数学描述提供数据铺垫。
在一实施例中,上述设备模板为基于Kubernetes API构建的模板。
具体地,本申请中的设备模板是基于Kubernetes API扩展的定制资源以及声明式API构建的,这样可将设备模板作为可被Kubernetes集群所管控的资源对象。设备模板描述了同类协议设备的设备属性,包括属性名称、默认值、类型等配置,用户可访问这些属性获取相应信息。设备模板是一个可重复使用的模板,可以管理大规模的同型号同协议设备。
同理,设备实例也是基于Kubernetes API扩展的定制资源以及声明式API构建的,将设备实例作为一类可被Kubernetes集群所管控的资源对象。设备实例代表一个实际的设备对象,与设备模板有着强耦合的关系,相当于引用了设备模型中定义的属性并进行了相应的实例化。设备实例中的设备访问规范是静态的,但是设备属性的数据变化与设备本身的状态报告是动态的。创建设备实例时需声明该设备的各种具体属性信息,包括属性名称、属性类型、属性默认值、属性访问模式,并且根据不同设备协议(如BLE,MODBUS,OPCUA)还需具有相应的访问地址在的设置,从而完成设备实例对象的创建。
另外,上述设备控制器可基于上述设备模板和设备实例对象,生成统一数据采集模块。Kubernetes通过List/Watch机制获取到对象的内容,合成json数据下发到边缘端以供给设备数据采集程序使用。当边缘端上报设备状态数据时,控制器会将相应的数据更新到Kubernetes中相对应的设备实例对象中,在边缘与云之间进行设备更新。
上述实施例,基于Kubernetes API构建构建设备模板和设备实例,有利于统一规范,实现轻松灵活的应用快速升级部署。
在一实施例中,上述设备模板包括模板名称、设备属性名称、设备属性描述、设备属性访问模式、设备属性预设最大值和设备属性单位中的至少一个。
具体地,设备模板的配置参数包含以下多个参数中的至少一个:
1)metadata.name,即设备模板名称,数据类型为字符串,是设备模板唯一标识,由小写字母,数字和中划线组成。
2)properties.name,即与模板关联的设备的属性名,数据类型为字符串。
3)properties.description,即设备属性的描述,数据类型为字符串。
4)properties.type.int.accessMode,即设备属性的访问模式,数据类型为字符串,该字段有两类值,分别是ReadOnly和ReadWrite,ReadOnly表示只读,ReadWrite表示可写。
5)properties.type.int.maximum,即设备属性的最大值,采集到的数据不能超过该值。
6)properties.type.int.unit,即设备属性的单位。
上述实施例,通过定义设备模板的配置参数,为后续构建设备模板的数学描述提供数据铺垫。
下面以一具体应用场景对上述***进行说明,具体实施方式如下:
(1)设备模板构建。建立设备模板的算法,通过该算法可直接在云端创建设备模板。模板配置如图2所示,包括以下多个方面:
1.1)metadata.name,即设备模板名称,数据类型为字符串,是设备模板唯一标识,由小写字母,数字和中划线组成。
1.2)properties.name,即与模板关联的设备的属性名,数据类型为字符串。
1.3)properties.description,即设备属性的描述,数据类型为字符串。
1.4)properties.type.int.accessMode,即设备属性的访问模式,数据类型为字符串,该字段有两类值,分别是ReadOnly和ReadWrite,ReadOnly表示只读,ReadWrite表示可写。
1.5)properties.type.int.maximum,即设备属性的最大值,采集到的数据不能超过该值。
1.6)properties.type.int.unit,即设备属性的单位。
算法中提供各类协议的自动装配模型:
{protocol1,protocol2,…,protocoln}
也提供每个协议对应的正确性校验模型:
{check1,check2,…,checkn}
当输入以上配置信息后,根据协议选择指定模型进行设备模板创建,自动装配,计算公式为:
Model=protocol(p1,p2,…,pn),p1到pn表示的是设备属性,Model为最终的设备模板。
同时在算法中提供了正确性校验,对上述公式中的p1到pn进行校验,计算公式为:
(2)设备实例构建。如图2所示,包括以下多个方面:
2.1)deviceModelRef.name,即设备模板名称,选择使用已创建的设备模板,作为一种关联。
2.2)protocol,即设备传输协议,数据类型为字符串,表示设备需要的传输协议。
2.3)propertyVisitors,即设备属性访问的具体信息,数据类型为字符串。
2.4)twins,即设备孪生属性,用于记录下发给设备的控制指令以及记录设备上报的数据。
(3)设备采集配置生成与下发
通过设备控制器,按照设备实例与其绑定设备模板的信息,生成数据采集模块所需格式的配置内容,在生成配置的过程中会进行条目正确性校验,计算公式如下:
COUNT(p)表示设备实例中的属性条目数,Pd表示设备模板的属性条目数,当两者相等时为0,反之为1,需重新修改配置。
(4)统一数据采集模块
采集模块中可提供不同协议的设备数据采集,通过云中心将统一数据采集模块下发到边缘侧,模块使用步骤(3)的配置进行相应的数据采集并上报到云端。
上述实施例,通过构建设备模板和设备实例模板,云端下发设备的属性信息到边缘节点,边缘节点的应用可根据云端下发的信息的变化做成相应的响应从而实现云边协同。代替了传统的实体物理网关,可灵活轻松实现应用快速升级部署,实现从下到上的高效数据采集和从上到下的设备控制。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,该计算机设备可以作为上述云端服务器101,其内部结构图可以如图4所示。该计算机设备包括通过***总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中,该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储设备模板、设备属性、设备实例以及采集的设备数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,该计算机设备也可以是终端,作为上述云端组件,其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括通过***总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中,该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信,无线方式可通过WIFI、运营商网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏,该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层,也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板,还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解,图4-5中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定,具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该计算机程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限,RAM可以是多种形式,比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory,SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory,DRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种基于云边协同的物联网设备管理***,其特征在于,所述***包括:云端、边缘端和设备端;其中,
所述云端,用于生成统一数据采集模块,并将所述统一数据采集模块下发至所述边缘端;
所述设备端,用于获取原始数据,并将所述原始数据发送至所述边缘端;
所述边缘端,用于接收所述云端下发的统一数据采集模块,接收所述设备端发送的原始数据,并基于所述统一数据采集模块中的预设配置格式,将所述原始数据转换为标准数据,将所述标准数据发送至所述云端。
2.根据权利要求1所述的***,其特征在于,所述云端中包含设备控制器;所述云端,用于构建设备模板,并基于所述设备模板绑定设备实例,通过所述设备控制器利用所述设备实例与所述设备模板间的对应关系生成所述统一数据采集模块。
3.根据权利要求2所述的***,其特征在于,所述云端,还用于获取用户输入的设备协议,利用自动装配模型基于所述设备协议构建所述设备模板。
4.根据权利要求3所述的***,其特征在于,所述设备协议数量为多个;所述自动装配模型,进一步用于针对所述设备协议进行正确性校验,若所述设备协议都正确,则构建所述设备模块。
5.根据权利要求4所述的***,其特征在于,所述云端,还用于若所述设备协议不正确,则反馈对应的第一修改提示信息。
6.根据权利要求2所述的***,其特征在于,所述云端,用于利用所述设备控制器针对所述设备实例中的属性条目数与所述设备模板中的属性条目数进行正确性校验,若所述设备实例中的属性条目数与所述设备模板中的属性条目数相等,则生成所述统一数据采集模板。
7.根据权利要求6所述的***,其特征在于,所述云端,用于若所述设备实例中的属性条目数与所述设备模板中的属性条目数不相等,则反馈对应的第二修改提示信息。
8.根据权利要求2所述的***,其特征在于,所述设备实例包含设备模板名称、设备传输协议、设备属性访问信息和设备孪生属性中的至少一个。
9.根据权利要求2所述的***,其特征在于,所述设备模板为基于Kubernetes API构建的模板。
10.根据权利要求2至9任一项所述的***,其特征在于,所述设备模板包括模板名称、设备属性名称、设备属性描述、设备属性访问模式、设备属性预设最大值和设备属性单位中的至少一个。
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2022
- 2022-04-01 CN CN202210339717.3A patent/CN114945040A/zh active Pending
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