CN103532750A - 用于海底观测网仪器智能配置的云配置方法 - Google Patents

用于海底观测网仪器智能配置的云配置方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种用于海底观测网仪器智能配置的云配置方法,为每一个海底观测仪器设计一个存储在云端的“虚拟设备”,与实际仪器一一对应,包含了仪器所有配置信息,能够随着实际仪器更新进行自动更新,能够根据通用唯一识别码(UUID)随时获取,同时在多台主机上同时进行智能配置。当一个新的仪器接入到海底观测网中时,管理系统自动识别其UUID,并且根据UUID向云端请求其cloud puck,获取cloud puck之后自动根据其中信息对仪器进行配置。本发明的有益效果在于:与人工配置相比,这种配置方法可以自动配置多台主机,更加智能化,并且能够极大地提高海底观测的配置速度、可扩展性和互操作性。

Description

用于海底观测网仪器智能配置的云配置方法
技术领域
本发明属于海洋探测领域,具体涉及一种用于大型海底观测网的快速配置新仪器的方法,即用于海底观测网仪器智能配置的云配置方法。
背景技术
一个海底观测网的示意图如图1所示。图中从通信服务器开始,往上至互联网符号处,所有的服务器共同组成管理系统。管理系统向下负责管理所有的观测仪器,包括对仪器进行控制、管理观测数据等等;向上负责应答用户的需求,根据用户的需求向其提供相应的服务,包括下载某个仪器某个时间段的数据、控制某个仪器等等。
当前海底观测网的规模越来越大,从原来的仅包含一个仪器到现在包含数百上千个仪器。而且海底观测网的管理系统也越来越复杂,从原来的集中系统,到现在的分布式系统。原来配置一个新仪器(可能的仪器有:温盐深仪、地震仪、矢量流速计、叶绿素测量仪、声学多普勒剖面仪等等),一般是由仪器操作员人工进行配置,只需要在一台系统主机上安装相关驱动软件,录入配置信息和元数据信息即可,这个过程我们成为“仪器配置”。而现在,不仅仪器数目庞大,而且往往不仅仅需要给一台主机配置,甚至可能是需要同时配置数百台主机(系统对仪器进行操作就必须“认识”该仪器,也就是必须进行配置)。这样,人工配置过程出现错误的概率就大大增加。而配置错误无疑将给整个系统造成非常严重的后果,轻则仪器相关观测数据失去可读性,重则危及整个海底观测系统的正常运行。因此有必要设计一种智能配置机制,来更有效地配置仪器。同时,由于海底观测网的特殊性,这种配置机制,还需要有非常好的可扩展性和互操作性。
海底观测网通常包含非常多的观测仪器(每个仪器里面包含至少一个传感器),组成一个传感器web网络。这些仪器需要跟仪器管理员、岸基数据中心(就是管理系统的数据库,用来存储和管理观测系统所有数据的)实现互操作。甚至,为了检测海底突发异常事件,例如海啸等,仪器之间还需要实现互操作。所谓互操作,就是系统内部各组成成员之间(各仪器之间)能够有效地交换和共享信息,并且根据交换和共享的信息作出相应的行为(可能的行为会有:更改采样频率、调整仪器角度等等),从而能够协调工作,达到一个共同的目标。为了实现这些复杂的、多种实体之间的信息的交换和共享,需要在主机上安装相应的软件和其他信息到系统中,这一安装过程就是仪器的配置过程。仪器的配置主要包括以下三个方面的内容:
接口软件:通过接口软件,系统能够与仪器进行信息的交换。
仪器驱动软件:实现接口软件中所提供的接口方法。(这里的接口软件就相当于一些方法的名称,例如,可能有“turn off”这样一个方法,但是没有具体实现。然后驱动软件里需要具体实现“turn off”这个方法,告诉电脑我这个“turn off”怎么关闭仪器)
仪器元数据:以机器可读或者人类可读的方式去描述和定义一个仪器。元数据可能包括仪器制造商、序列号、校验参数等等(元数据安装在主机)。没有元数据的原始数据没有任何科学价值。(因为没有元数据的话,没法解读观测数据。例如,一个观测数据可能是7.9。没有元数据的话,我根本不知道他的单位,他的测量精度,他是在哪里、什么时间测量得到的。)
发明内容
为了实现自动配置、即插即用的目的,本发明设计了一种用于海底观测网仪器智能配置的云配置方法,它是一个基于云端(存储在云端)的云配置方法,用于促进仪器配置的自动化、智能化。
为实现本发明的目的,采取下述的技术方案:为每一个海底观测仪器设计一个存储在云端的“虚拟设备”,与实际仪器一一对应,包含了仪器所有配置信息,能够随着实际仪器更新进行自动更新,能够根据通用唯一识别码(UUID)随时获取,同时在多台主机上同时进行智能配置。当一个新的仪器接入到海底观测网中时,管理系统自动识别其UUID,并且根据UUID向云端请求其cloud puck,获取cloud puck之后自动根据其中信息对仪器进行配置。
本发明的有益效果在于:与人工配置相比,这种配置方法可以自动配置多台主机,更加智能化,并且能够极大地提高海底观测的配置速度、可扩展性和互操作性。
附图说明
下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步的详细描述。
图1是一个海底观测网的系统示例图。
图2为“虚拟设备”Cloud PUCK的结构示意图;
图3为本发明的仪器配置过程;
图4为Cloud PUCK的标准仪器接口UML图;
图5为Cloud PUCK的标准仪器解码器UML图;
图6为Cloud PUCK的仪器数据解码器示意图;
具体实施方式
本实施例设计一个云配置方法和系统,为每一个海底观测仪器配备一个唯一的“虚拟设备”——云配置精灵cloud puck,存储在云端。每个仪器与其cloud puck一一对应,用UUID(Universal Unique Identifier,通用唯一识别码)进行唯一识别。Cloud puck里面包含了仪器配置所需要的所有信息,包括仪器元数据、仪器接口软件、仪器驱动软件等等。
当一个新的仪器接入到海底观测网中时,管理系统自动识别其UUID,并且根据UUID向云端请求其cloud puck,获取cloud puck之后自动根据其中信息对仪器进行配置。
同时,由于仪器元数据、驱动软件会不定期进行更新,Cloud PUCK也提供相应的更新方法,对相应cloud puck实体进行更新。
为了满足管理系统和观测仪器之间的互操作的需求,管理系统需要对观测仪器的观测数据进行解码,以识别观测数据。Cloud PUCK提供了一套灵活的、适合不同种类传感器的解码机制。
具体说明如下:
对于每一个仪器,都将按图2所示配置一个“虚拟设备”cloud puck,它存储有如下信息:cloud puck的通用唯一识别码(也称UUID,是与仪器一一对应的关键码,将由海底观测网的管理系统统一进行分配,以保证唯一性)、仪器自身的序列号(也称Instrument serial number)、仪器名称(也称Instrument name)、仪器生产厂家的ID(也称Manufacturer ID,由管理系统进行统一分配)、仪器类型ID(也称Instrument type ID,由管理系统统一编码)、仪器版本ID(也称Instrument version ID,仪器自身版本编码)、puck使用的PUCK版本号(也称PUCK version,由管理系统统一管理)、元数据信息头大小(也称Header size,用于寻址,即头部分的元数据信息到哪里结束,并开始存储仪器的观测数据格式)、储仪器的观测数据格式(也称Observation Data Format)。
仪器服务软件(包括仪器接口软件和驱动软件)以jar文件(可以用其他文件格式;因为本实施例的系统是用java写的,所以jar文件比较方便)的形式存储在cloud puck中。海底观测网需要处理的观测仪器类型可能达到几百上千种。每种仪器都有自己独特的命令集和通信协议,而这些命令集和通信协议是与这些仪器交互时必须遵循的规则。这就给管理系统造成了非常大的交互压力。例如,系统需要包含一些应用模块,例如对这些仪器进行初始化、接收和解码观测数据、控制仪器的电源、记录仪器的运行状态等等。解决这一问题的一个办法就是:针对每一种应用,为每一个仪器类型专门设计符合其协议要求的应用程序。这样带来的问题是:当一种新的仪器接入网中,或者某个已经存在的仪器协议发生变化时,应用程序就需要改变。
这里采用另一种方法来解决问题,即定义标准仪器接口,如图4所示是标准仪器接口软件类的UML图(其中的英文是用于表示类名,这里的东西包括在Instrument service jar里)。管理系统不直接与仪器交互,而是通过标准仪器接口与仪器进行交互。这样当增加新仪器,或者仪器协议发生变化时,就不需要改变管理系统的应用程序,只需要对标准仪器接口的实现进行更新即可。如图4所示,标准仪器接口在图4中称为“仪器类”(类名为“Instrument”)由“仪器服务类”(Instrument Service)实现。其中Instrument Service实现了海底观测仪器共同的方法(例如,接收数据,控制电源等等),而将其他方法(就是没有实现的方法,打了abstract标签)设置为虚拟方法。同时,由特定(就是具体某种仪器,比如ADCP(Acoustic Doppler Current Profiler,声学多普勒剖面仪服务类))的仪器服务(所谓仪器服务,就是专门用于操作这个仪器的各种服务的软件,例如,管理它的数据,控制它的电源使用等等)对Instrument Service进行扩展(举例来说,就是用于操作ADCP这种仪器的各种服务的类ADCP service,这个类是instrumentservice的子类,子类是对父类instrument service的扩展)。例如,ADCP有着自己独特的函数方法,只需要在ADCP service中扩展相应的函数即可。而且由于海底观测仪器的共同方法占据了所有方法的70%,这就极大地方便了新仪器的配置。新仪器的服务中只需要扩展非常少的方法函数即可。Instrument service是一个父类,里面包含了很多方法(function),这些方法里面包含了上述“共同方法”,包括:CTD service(温盐深仪服务类)、Fluoro service(地震仪服务器)、ADV service(矢量流速计服务类)等。
然后,仪器服务的实现(图4整个就是实现的UML示意图)将以jar文件的形式存储在其cloud puck中(存在Instrument service jar,即仪器服务软件组件),管理系统可以直接提取使用。
仪器的观测数据格式采用OGC(Open Geospatial Consortium,开放地球空间组织)制定的O&M标准(Observation&Measurement,观测与测量)进行编码,采用XML文件格式。由于海底观测网将处理各种不同类型的仪器,而各种仪器都有自己独特的观测数据格式。为了实现海底观测网管理系统与仪器的互操作,管理系统需要能够识别不同类型仪器的观测数据,因此需要设计相应的解码器对其进行解码。与仪器服务类似,这里也需要定义标准解码器接口,如图5所示是对标准解码器接口软件类的UML图。
管理系统接收到观测数据后,如图6所示,将遵循下面的流程进行解码:
(1)根据UUID搜索相关解码适配器,如果找到了,转入步骤(3),否则转入步骤(2);
(2)查询其关联cloud puck,提取其中的观测数据格式,通过扩展标准解码器接口的方法增加解码适配器;
(3)利用解码适配器进行解码。
为了提高Cloud PUCK的可扩展性,cloud puck中提供适当余量,可以用于存储其他格式的相关文件(例如sensorML文件),并提供相应的地址指针进行寻址。此即为图2中的有效组件标签。
当新的仪器接入到海底观测网中后,管理系统探测到仪器的接入后,将按示意图3所示自动进行配置:
(1)根据仪器UUID向云端请求其cloud puck;
(2)获得cloud puck后,提取其中的元数据、观测数据格式和仪器软件;
(3)输入元数据,根据观测数据格式生成对应的解析适配器,安装仪器驱动软件;
(4)与仪器进行交互。
本实施例还能在实际仪器更新时进行自动更新,其更新方法如下:
1.通过检测仪器厂商的驱动软件更新情况、设备操作员的指令,判断是否需要更新,如果需要,转至2,否则结束;
2.判断更新来源,如果来源于软件厂商,直接获取更新源,对cloud puck相应部分进行更新;
3.如果来源于设备操作员,提示设备操作员进行上传更新源。

Claims (5)

1.一种用于海底观测网仪器智能配置的云配置方法,其特征是包括如下步骤:
根据用户指令,为每一个海底观测仪器配备一个唯一的“虚拟设备”cloudpuck,存储在云端,每个仪器与其cloud puck一一对应,用UUID进行唯一识别,cloud puck里面包含了仪器配置所需要的所有信息,包括仪器元数据、仪器接口软件、仪器驱动软件;
当一个新的仪器接入到海底观测网中时,管理系统自动识别其UUID,并且根据UUID向云端请求其cloud puck,获取cloud puck之后自动根据其中信息对仪器进行配置。
2.如权利要求1所述的一种用于海底观测网仪器智能配置的云配置方法,其特征是“虚拟设备”cloud puck存储有如下信息:cloud puck的通用唯一识别码UUID、仪器自身的序列号Instrument serial number、仪器名称Instrument name、仪器生产厂家的ID Manufacturer ID、仪器类型ID Instrument type ID、仪器版本IDInstrument version ID、puck使用的PUCK版本号PUCK version、元数据信息头大小Header size、储仪器的观测数据格式(也称Observation Data Format)。
3.如权利要求1所述的一种用于海底观测网仪器智能配置的云配置方法,其特征是:根据用户指令定义标准仪器接口,管理系统通过标准仪器接口与仪器进行交互;当增加新仪器,或者仪器协议发生变化时,只对标准仪器接口的实现进行更新。
4.如权利要求1所述的一种用于海底观测网仪器智能配置的云配置方法,其特征是:管理系统接收到观测数据后,遵循下面的流程进行解码:
(1)根据UUID搜索相关解码适配器,如果找到了,转入步骤(3),否则转入步骤(2);
(2)查询其关联cloud puck,提取其中的观测数据格式,通过扩展标准解码器接口的方法增加解码适配器;
(3)利用解码适配器进行解码。
5.如权利要求1所述的一种用于海底观测网仪器智能配置的云配置方法,其特征是:获取cloud puck之后自动根据其中信息对仪器进行配置的步骤如下:
获得cloud puck后,提取其中的元数据、观测数据格式和仪器软件;
输入元数据,根据观测数据格式生成对应的解析适配器,安装仪器驱动软件。
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