CN104410662A - 物联网并行海量数据传输中间件及其工作方法 - Google Patents

物联网并行海量数据传输中间件及其工作方法 Download PDF

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CN104410662A
CN104410662A CN201410570932.XA CN201410570932A CN104410662A CN 104410662 A CN104410662 A CN 104410662A CN 201410570932 A CN201410570932 A CN 201410570932A CN 104410662 A CN104410662 A CN 104410662A
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史玉良
李庆忠
王新军
闫中敏
孔兰菊
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DAREWAY SOFTWARE Co Ltd
Shandong University
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DAREWAY SOFTWARE Co Ltd
Shandong University
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    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00Network-specific arrangements or communication protocols supporting networked applications
    • H04L67/12Network-specific arrangements or communication protocols supporting networked applications adapted for proprietary or special purpose networking environments, e.g. medical networks, sensor networks, networks in a car or remote metering networks

Abstract

本发明公开了物联网并行海量数据传输中间件及其工作方法,包括:数据采集模块,用于将从不同类型的传感器中采集的数据解析后转发给应用交互模块;应用交互模块,用于实现物联网并行海量数据传输中间件与物联网应用系统之间的通信,对物联网应用系统的控制命令进行解析,并传输给数据采集模块;还将解析后的传感器数据传输给数据管理模块;数据管理模块,用于对应用交互模块解析过的海量数据进行数据甄别、融合、转换,最后将计算后的数据存储到物联网应用系统中;开发规范模块,用于制定协议插件规范、通信信道插件规范、业务领域元数据插件规范等;它能够满足不同应用领域、多种通信信道、多种通信协议的大规模感知设备的高并发接入与管理。

Description

物联网并行海量数据传输中间件及其工作方法
技术领域
[0001] 本发明涉及一种物联网并行海量数据传输中间件及其工作方法。
背景技术
[0002] 物联网已成为当前世界新一轮经济和科技发展的战略制高点之一,发展物联网对于促进经济发展和社会进步具有重要的现实意义。随着物联网应用的快速发展,如何高效、实时的对海量、异构感知数据进行传输、分析、管理已成为物联网业务持续、稳定、有序开展的关键支撑。
[0003] 物联网中有各种各样的传感器,而每类传感器在不同物联网应用系统中又有不同用途,这些传感器结构不同、性能各异,其采集的数据结构也不尽相同,数据的多样性、感知模型的异构性导致了数据的异构性。
[0004] 为实现对异构数据的感知,物联网各领域的业务应用一般都构建了自己的数据感知、处理平台,但随着物联网应用领域的快速发展,现有物联网应用开发模式已无法满足需求,主要表现在:
[0005] (I)只针对特定领域,缺乏通用性
[0006] 现有的数据感知、处理平台的开发,都只是针对特定的领域,不具备良好的通用性,并且当前存在大量的重复性建设,使得对于平台的设计和开发成为当前工作的重心,造成了人力、技术资源的重复投资和浪费,严重滞缓了物联网应用的发展。
[0007] (2)同业务应用绑定过于紧密,缺乏独立性
[0008] 现有的数据感知、处理平台是面向物联网应用系统开发的,一般采用紧耦合的部署模式,其传输协议、指令集和控制方式均与应用系统的业务模式存在着密不可分的联系,该种模式下对平台的调整会影响到正常的业务处理功能,同时业务处理系统出现问题也会导致现有平台无法运行,从而影响到物联网整体业务的正常运行。
[0009] (3)海量数据实时感知、处理能力不足
[0010] 随着物联网产业化发展的不断推进,物联网应用所面向的感知数据呈几何级增长,已达到海量数据级别,现有的数据感知、处理平台已不能满足高并发、大容量数据的实时处理需求,成为制约物联网业务拓展的瓶颈。
[0011 ] (4)缺乏可视化监控能力
[0012] 现有数据感知、处理平台对通信信道、传感器设备的实时运行状况和通信效率的监控程度依然处于较低水平,运行状况分析主要通过各类查询统计实现,此种方式既不直观,也缺乏实时性,整体通信情况得不到有效监管。
发明内容
[0013] 本发明的目的就是为了解决上述问题,提供一种物联网并行海量数据传输中间件及其工作方法,它具有能够满足不同应用领域、多种通信信道、多种通信协议的大规模感知设备的高并发接入与管理的优点。
[0014] 为了实现上述目的,本发明采用如下技术方案:
[0015] 物联网并行海量数据传输中间件,包括:
[0016] 数据采集模块,用于与不同类型传感器通信,将从不同类型的传感器中采集的数据解析后转发给应用交互模块;
[0017] 应用交互模块,用于实现物联网并行海量数据传输中间件与物联网应用系统之间的通信,对物联网应用系统的控制命令进行解析,并传输给数据采集模块;还将解析后的传感器数据传输给数据管理模块;
[0018] 数据管理模块,用于对应用交互模块解析过的海量数据进行数据甄别、数据融合、数据转换,最后将计算后的数据存储到物联网应用系统中;
[0019] 监控管理模块,用于在增强物联网并行海量数据传输中间件运行稳定性的同时,为中间件运行监控和传感器设备故障维护提供有效的工况信息;
[0020] 开发规范模块,用于制定协议插件规范、通信信道插件规范、业务领域元数据插件规范和物联网应用系统接入规范;
[0021] 将符合制定协议插件规范、通信信道插件规范、业务领域元数据插件规范和物联网应用系统接入规范的物联网不同应用领域的插件部署在物联网并行海量数据传输中间件中,即实现不同行业各类传感器与各类物联网应用之间的并行海量数据的传输。
[0022] 所述数据采集模块包括多信道多协议智能传感器接入引擎、可扩展信道、可扩展协议和数据通信协议解析引擎;
[0023] 所述多信道多协议智能传感器接入引擎负责建立与传感器的通信链路,通过可扩展信道匹配多种通信信道的传感器的接入,通过可扩展协议匹配多种协议的传感器的接入,建立传感器与信道和协议的适配,满足大规模、不同类型传感器的通信需求,发送及接收传感器数据;
[0024] 所述数据通信协议解析引擎将传感器传输过来的数据进行规约解析,然后将数据转发至应用交互模块。
[0025] 所述应用交互模块包括物联网应用系统接入管理模块、控制命令协议解析模块、控制命令转发模块和元数据加载与同步模块;
[0026] 所述物联网应用系统接入管理模块对物联网并行海量数据传输中间件与物联网应用系统之间的多种通信接口进行管理;
[0027] 所述控制命令协议解析模块对物联网应用系统下发的控制命令进行中间件内部的协议解析;
[0028] 所述控制命令转发模块用于将解析后的控制命令转发至数据采集模块予以执行;
[0029] 所述元数据加载与同步模块用于设计物联网应用系统元数据模型,对物联网应用系统元数据结构和元数据语义进行定义,并将经过数据解析后的传感器数据传输至数据管理模块。
[0030] 所述数据管理模块包括数据甄别引擎、数据融合引擎、大数据管理引擎和数据持久化接口 ;
[0031] 所述数据甄别引擎负责对应用交互模块的元数据加载与同步模块处理过的海量数据进行数据甄别,
[0032] 所述数据融合引擎负责对数据甄别后的海量数据进行数据融合;
[0033] 所述大数据管理引擎并行进行采集数据标准模型到业务应用数据模型的转换计算;
[0034] 所述数据持久化接口将计算后的数据存储到物联网应用系统中。
[0035] 所述监控管理模块包括通信信道运行监控模块、传感器运行监控模块、数据传输中间件监控模块、数据采集情况监控模块、信道管理模块、协议管理模块和传感器状态管理模块;
[0036] 所述通信信道运行监控模块,用于对通信信道进行监控,所述通信信道包括扣?/口0?通信、串口通信、230册12无线通信、了⑶口化社通信、网络230通信,监控内容主要包括通信总次数、通信成功次数、通信失败次数、接受字节数、发送字节数、接收数据帧数和发送数据帧数;
[0037] 所述传感器运行监控模块,用于对传感器运行设备进行监控,包含传感器详细信息查询、传感器通信控制、传感器通信报文、传感器上下线记录和传感器流量统计;
[0038] 所述数据传输中间件监控模块,用于对物联网并行海量数据传输中间件自身进行监控,包含分布式节点监控、服务器状态监控和数据库信息监控;
[0039] 所述数据采集情况监控模块,用于对数据采集情况进行监控,包含传感器采集率监控、总数据监控和数据文件读取情况监控;
[0040] 所述信道管理模块,用于信道进行管理,实现不同信道信息的查询、新增、修改和删除,对中间件支持的信道进行维护,方便新信道类型的传感器接入;
[0041] 所述协议管理模块,用于对协议进行管理,实现不同协议的查询、新增、修改和删除,对中间件支持的协议进行维护,方便新协议的传感器接入;
[0042] 所述传感器状态管理模块,用于对传感器状态进行管理,按照传感器编号、名称、地址码实现传感器类型、协议、信道类型、信道编号、传感器I?地址、传感器端口号和传感器运行状态进行设置;
[0043] 所述开发规范模块包括通信协议插件规范模块、通信信道插件规范模块、面向业务领域的元数据插件规范模块和物联网应用系统接入规范模块;
[0044] 所述通信信道插件规范模块用于定义信道类型、信道使用接口和信道I?;
[0045] 所述通信协议插件规范模块用于定义通信协议名称和协议数据帧中各字节码含义;
[0046] 所述面向业务领域的元数据插件规范模块用于定义传感器数据对应的传感器编号、传感器类型、传感器地址码、传感器信道类型、传感器规约、传感器数据内容、传感器数据标识、传感器数据长度、传感器基本参数和传感器通讯参数;
[0047] 所述物联网应用系统接入规范模块用于定义任务执行规范及应用通信规范,
[0048] 所述任务执行规范定义任务编号、任务类型、任务开始执行时间和任务解析策略。
[0049] 所述应用通信规范定义通信任务唯一序列号、传感器编号、通信任务类型和通信协议名称。
[0050] 物联网并行海量数据传输中间件的工作方法,包括如下步骤:
[0051] 步骤(1):物联网并行海量数据传输中间件插件的开发部署;
[0052] 步骤(2):传感器与物联网应用系统建立连接;
[0053] 步骤(3):物联网应用系统向物联网并行海量数据传输中间件下发任务控制命令,应用交互模块对任务控制命令进行解析,然后按照任务类型将任务转发至数据采集模块;
[0054] 步骤(4):数据采集模块将数据采集任务下发给传感器,传感器采集数据后,通过物联网并行海量数据传输中间件的数据管理模块处理后将数据上送至物联网应用系统;
[0055] 步骤(5):物联网并行海量数据传输中间件通过监控模块执行监控任务,对通信信道、传感器运行设备、数据传输中间件自身和数据采集情况进行监控,对信道、协议和传感器状态进行管理,对物联网并行海量数据传输中间件支持的信道、协议进行维护。
[0056] 所述步骤(I)中在Eclipse集成开发环境中开发遵循开发规范模块规定的技术标准的插件,将插件部署到物联网并行海量数据传输中间件中。
[0057] 所述步骤(I)的技术标准包括通信信道插件规范、协议插件规范、业务领域元数据插件规范和物联网应用系统接入规范。
[0058] 所述步骤(2)中传感器通过物联网并行海量数据传输中间件数据采集模块的多信道多协议智能传感器接入引擎开放的Socket端口接入中间件,中间件识别出传感器的规约后从可扩展协议中自动选择合适的传输协议;中间件识别出传感器的信道类型后从可扩展信道中自动选择合适的通信信道;中间件与传感器进行三次握手建立TCP连接,生成Sess1n对象,并将传感器地址码放入Sess1n对象中,以便物联网应用系统在下发任务时识别相应的传感器,对相应的传感器下发相应的任务控制命令。
[0059] 所述步骤(3)中物联网应用系统通过物联网并行海量数据传输中间件的应用交互模块的物联网应用系统接入管理与中间件建立连接,下发任务控制命令。
[0060] 所述步骤(3)的物联网应用系统通过物联网并行海量数据传输中间件应用交互模块的物联网应用系统接入管理模块接入中间件,并下发包含任务编号、任务开始执行时间、任务类型、任务解析策略的任务控制命令,控制命令协议解析模块识别任务类型,按照中间件内部的传输协议及任务解析策略对任务控制命令进行解析,控制命令转发模块根据任务类型将解析后的控制命令转发至数据采集模块。
[0061] 所述步骤(4)包括:
[0062] 步骤(4-1):数据采集模块将采集任务下发至传感器,传感器感知相关业务领域的数据,上送传感器数据至数据采集模块的通信协议解析引擎,通信协议解析引擎对传感器数据进行解析,将解析后的数据上传至应用交互模块,应用交互模块的元数据加载与同步将传感器数据存储到数据管理模块;
[0063] 步骤(4-2):数据管理模块对数据进行甄别、融合、处理后存储到物联网业务应用系统中。
[0064] 所述步骤(4-1)的传感器通过物联网并行海量数据传输中间件数据采集模块上送的传感器数据包括传感器编号、传感器类型、传感器地址码、数据内容、数据标识、数据长度、传感器基本参数和传感器通讯参数;数据采集模块的数据通信协议解析引擎对传感器数据进行解析,识别传感器编号、传感器类型、传感器地址码、传感器信道类型、传感器规约、数据内容和数据标识,将数据组织提交至应用交互模块,应用交互模块通过元数据加载与同步模块,将传感器数据存储到数据管理模块。
[0065] 所述步骤(4-2)的步骤如下:
[0066] 步骤(4-2-1):数据管理模块的数据甄别引擎将传感器数据看作不同类型的事件,通过事件预处理、事件压缩、事件聚合和事件规则匹配对数据进行过滤组合,继而判断推理决策,完成大量无关数据及不符合标准的数据的甄别,从海量传感器数据中快速提取有意义的包含高级语义信息的数据提交至数据融合引擎。
[0067] 步骤(4-2-2):数据管理模块的数据融合引擎首先通过关联多类型数据,来建立各类数据之间的关联,形成对同一实体的多维度、全方面描述,然后对多类型数据进行数据变换,最后进行数据合并,合并后的数据提交至大数据管理引擎。
[0068] 步骤(4-2-3):数据管理模块的大数据管理引擎将数据存储及并行处理,完成数据分块、存储以及复制工作,记录分块数据及处理任务与节点的对应关系,基于元数据模型将传感器数据转化为物联网应用系统业务数据,提交至数据持久化接口。
[0069] 步骤(4-2-4):数据管理模块的数据持久化接口通过多持久化语句分级策略构建可调控的优先级队列,引擎在持久化之前将业务数据转换为持久化语句。持久化语句依据业务元数据模型的分级配置,被划分成多个不同的优先级别,不同优先级别的语句作为不同的语句执行序列,动态调整持久化策略,在压力高峰期控制流量保证物联网应用系统安全稳定运行,在压力低谷期加大流量保证数据的完整和高效传输。
[0070] 本发明的有益效果:
[0071] 1本发明设计的物联网并行海量数据传输中间件,能够满足不同应用领域、多种通信信道、多种通信协议的大规模感知设备的高并发接入与管理。
[0072] 2本发明设计的物联网并行海量数据传输中间件,能够实现海量采集数据的实时、并行化传输与处理,并支持异构数据的融合、大数据的管理,为物联网业务应用提供标准格式的高质量数据支撑,保障物联网相关业务的开展。
[0073] 3本发明设计的物联网并行海量数据传输中间件,将监控模块部署在中间件容器中,实现监控的高效性、实时性,保证物联网并行海量数据传输中间件运行的稳定性和可靠性。
[0074] 4所述步骤(4)的数据管理模块的数据融合引擎对多类型数据进行数据变换以节省物联网的计算资源,最后进行数据合并,减少数据冗余,降低网络的传输开销和能耗。
[0075] 5所述步骤(4)的数据管理模块的数据持久化接口通过多持久化语句分级策略构建可调控的优先级队列,引擎在持久化之前将业务数据转换为持久化语句。持久化语句依据业务元数据模型的分级配置,被划分成多个不同的优先级别,不同优先级别的语句作为不同的语句执行序列,动态调整持久化策略,在压力高峰期控制流量保证物联网应用系统安全稳定运行,在压力低谷期加大流量保证数据的完整和高效传输。通过语句执行分级策略,有效保证高优先级语句高实时、高可靠的传输到物联网业务应用系统中。
附图说明
[0076] 图1物联网并行海量数据传输中间件架构;
[0077] 图2物联网并行海量数据传输中间件的实现流程;
[0078] 图3物联网并行海量数据传输中间件插件开发部署流程;
[0079] 图4传感器与物联网应用系统建立连接流程;
[0080] 图5物联网应用系统下发任务控制命令流程;
[0081] 图6传感器通过中间件将数据上送至物联网应用系统流程;
[0082] 图7物联网并行海量数据传输中间件实施监控流程;
[0083]其中,
[0084] 100、数据采集模块,101、多信道多协议智能传感器接入引擎,102、可扩展信道,103、可扩展协议,104、数据通信协议解析引擎,
[0085] 200、应用交互模块,201、物联网应用系统接入管理模块,202、控制命令协议解析模块,203、控制命令转发模块,204、元数据加载与同步模块,
[0086] 300、数据管理模块,301、数据甄别引擎,302、数据融合引擎,303、大数据管理引擎,304、数据持久化接口,
[0087] 400、监控管理模块,401、通信信道运行监控模块,402、传感器运行监控模块,403、数据传输中间件监控模块,404、数据采集情况监控模块,405、信道管理模块,406、协议管理模块,407、传感器状态管理模块,
[0088] 500、开发规范模块,501、通信协议插件规范模块,502、通信信道插件规范模块,503、面向业务领域的元数据插件规范模块,504、物联网应用系统接入规范模块。
具体实施方式
[0089] 下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
[0090] 本发明实施例提供的物联网并行海量数据传输中间件是在智能用电领域的应用,采用松耦合、模块化的0%1体系架构对物联网并行海量数据传输中间件进行设计。独立软件开发商遵循开发规范模块定义的协议插件规范、通信信道插件规范、业务领域元数据插件规范、物联网应用系统接入规范等各类技术标准在£(:111)86集成开发环境中开发适用于智能用电领域的插件,将插件部署到物联网并行海量数据传输中间件容器中。传感器通过中间件的采集模块与物联网应用系统建立连接,中间件将物联网应用系统下发的任务控制命令分配并下发,通过多种通信信道类型接收不同类型传感器上送的海量数据,元数据加载与同步将传感器数据存储到数据管理模块,数据管理模块对其进行甄别、融合,最后通过并行计算服务将其转化成业务数据,存储到物联网应用系统中。
[0091] 下面结合附图和实施例对本发明进行进一步详细说明。
[0092] 参考图1,是本发明物联网并行海量数据传输中间件架构,包括数据采集模块100、应用交互模块200、数据管理模块300、监控管理模块400、开发规范模块500。
[0093] 数据采集模块100包括多信道多协议智能传感器接入引擎101、可扩展信道102、可扩展协议103、数据通信协议解析引擎104。多信道多协议智能传感器接入引擎101负责建立与传感器的通信链路,通过可扩展信道102、可扩展协议103匹配多种通信信道、多种协议的传感器接入,建立传感器与信道及协议的适配,满足大规模、不同类型传感器的通信需求,发送及接收传感器数据。数据通信协议解析引擎104将传感器传输过来的数据进行规约解析,然后将数据转发至应用交互模块200。
[0094] 应用交互模块200包括物联网应用系统接入管理模块201、控制命令协议解析模块202、控制命令转发模块203、元数据加载与同步模块204。物联网应用系统接入管理模块201对中间件与物联网应用系统之间的多种通信接口进行管理;控制命令协议解析模块202对物联网应用系统下发的控制命令进行中间件内部的协议解析;控制命令转发模块203将解析后的控制命令转发至数据采集模块予以执行;元数据加载与同步模块204设计物联网应用系统元数据模型,对物联网应用系统元数据结构和元数据语义进行定义,并将经过数据解析后的传感器数据传输至数据管理模块。
[0095] 数据管理模块300包括数据甄别引擎301、数据融合引擎302、大数据管理引擎303、数据持久化接口 304。数据甄别引擎301负责对应用交互模块的元数据加载与同步模块204处理过的海量数据进行数据甄别,数据融合引擎302负责对数据甄别后的海量数据进行数据融合;大数据管理引擎303并行进行采集数据标准模型到业务应用数据模型的转换计算;数据持久化接口 304将计算后的数据存储到物联网应用系统中。
[0096] 监控管理模块400包括通信信道运行监控模块401、传感器运行监控模块402、数据传输中间件监控模块403、数据采集情况监控模块404、信道管理模块405、协议管理模块406、传感器状态管理模块407等。通过对通信信道、传感器运行设备、数据传输中间件自身、数据采集情况等的监控,在增强中间件运行稳定性的同时为中间件运行监控和传感器设备故障维护提供有效的工况信息;通过对信道、协议、传感器状态等进行管理,对中间件支持的信道、协议进行维护,以方便新信道及新协议类型的传感器接入。
[0097] 开发规范模块500包括通信协议插件规范模块501、通信信道插件规范模块502、面向业务领域的元数据插件规范模块503、物联网应用系统接入规范模块504,用于制定协议插件规范、通信信道插件规范、业务领域元数据插件规范、物联网应用系统接入规范等各类技术标准。通信信道插件规范定义信道类型、信道使用接口、信道IP等内容。通信协议插件规范定义通信协议名称、协议数据帧中各字节码含义等内容。业务领域元数据插件规范定义传感器数据对应的传感器编号、传感器类型、传感器地址码、传感器信道类型、传感器规约、传感器数据内容、传感器数据标识、传感器数据长度、传感器基本参数、传感器通讯参数等内容。物联网应用系统接入规范定义任务执行规范及应用通信规范,任务执行规范定义任务编号、任务类型、任务开始执行时间、任务解析策略。应用通信规范定义通信任务唯一序列号、传感器编号、通信任务类型、通信协议名称等内容。物联网不同应用领域的独立软件开发商只需将遵循这些规范的插件部署在中间件容器中,即可实现不同行业各类传感器与各类物联网应用之间的并行海量数据的透明传输。
[0098] 如图2所示,物联网并行海量数据传输中间件在智能用电领域的实施例包括四个部分,物联网并行海量数据传输插件的开发部署,传感器与物联网应用系统建立连接,物联网应用系统任务控制命令下发,传感器感知数据上送,物联网并行海量数据传输中间件通过监控模块对通信信道、传感器运行设备、数据传输中间件自身、数据采集情况等进行监控。
[0099] 如图3所示,其中,物联网并行海量数据传输插件的开发部署是这样实现的:
[0100] 独立软件开发商按照开发规范模块设计的通信信道插件规范、通信协议插件规范、业务领域元数据插件规范、物联网应用系统接入规范等技术标准,基于Eclipse3.5开发平台,使用Java开发语言,SDK1.6开发工具包,OSGi插件为Equinox 3.6,按照插件开发规范,开发通信信道插件,定义信道类型ChannelType、信道使用接口Channellnterface、信道IP ChannelIP,开发通信协议插件,定义协议名称ProtocolName、协议数据巾贞格式ProtocolDateFormat。开发业务领域元数据插件,定义传感器编号 TransducerIcU 传感器类型 TransducerType、传感器地址码 TransducerAddress、传感器通道类型传感器规约1、传感器数据内容 传感器数据标识 传感器数据长度丁传感器基本参数传感器通讯参数11-8118(111061-0011111111^81-8 0开发物联网应用系统接入插件,定义任务编号1^181^1(1、任务类型丁88^:1›?6、任务开始执行时间了5181^8681112-1:11116、任务解析策略1^8狀68031:1^ 1:60、传感器编号通信任务类型03臟111^81^7?6、通信协议名称00臟11?1~01:0⑶1他1116。基于0^1动态、热插拔的插件机制,将插件部署到物联网并行海量数据传输中间件容器中。
[0101] 如图4所示,传感器与物联网应用系统建立连接是这样实现的:
[0102] 传感器通过物联网并行海量数据传输中间件数据采集模块的多信道多协议智能传感器接入引擎开放的30土的端口接入中间件,可扩展信道、可扩展协议识别传感器信道类型、传感器规约,匹配传输协议,分配信道,进行三次握手建立扣?连接,生成368810!!对象,并将传感器地址码放入368810!!对象中,以便物联网应用系统在下发任务时识别相应的传感器,对其下发相应的任务控制命令。
[0103] 如图5所示,物联网应用系统任务控制命令下发是这样实现的:
[0104] 物联网应用系统通过物联网并行海量数据传输中间件应用交互模块的物联网应用系统接入管理接入中间件,并下发包含任务编号、任务开始执行时间、任务类型、任务解析策略等的传感器数据采集任务控制命令,控制命令协议解析对物联网应用系统发送来的采集任务进行预处理,按照中间件的内部传输协议对命令进行协议解析,识别任务名称、任务类型,控制命令转发根据任务类型将解析后的控制命令转发至数据采集模块,数据采集模块为采集任务控制命令建立通信信道、选择任务执行进程执行传感器数据采集任务。
[0105] 如图6所示,传感器感知数据上送是这样实现的:
[0106] (1)传感器通过采集模块上送由传感器编号、传感器类型、传感器地址码、传感器信道类型、传感器规约、数据内容、数据标识、数据长度、传感器运行状态、传感器基本参数、传感器通讯参数组成的传感器数据,将其上送至数据通信协议解析引擎,数据通信协议解析引擎对传感器数据进行解析,识别传感器编号、传感器类型、传感器地址码、传感器信道类型、传感器规约、数据内容、数据标识等内容,将数据组织提交至应用交互模块。
[0107] (2)应用交互模块的元数据加载与同步将解析完成的传感器数据存储到数据管理模块,数据管理模块的数据甄别引擎将传感器数据看作不同类型的事件,通过事件预处理、事件压缩、事件聚合、事件规则匹配对元数据进行过滤组合,继而判断推理决策,完成大量无关数据及不符合标准的数据的甄别,快速、高效的从海量传感器数据中提取有意义的包含高级语义信息的数据提交至数据融合引擎。
[0108] (3)数据管理模块的数据融合引擎首先通过关联传感器上送的多类型数据,建立各类数据之间的关联,形成对同一类型数据的多维度、全方面描述,然后对多类型数据进行数据变换以节省物联网的计算资源,最后进行数据合并,减少数据冗余,降低网络的传输开销和能耗,合并后的数据提交至大数据管理引擎。
[0109] (4)数据管理模块的大数据管理引擎基于妨叩如如⑶模型将数据存储及并行处理,完成数据分块、存储以及复制工作,记录分块数据及处理任务与节点的对应关系,基于元数据模型将传感器数据转化为包含终端编号、终端通信地址、测量点编号、测量点类型、采集数据内容、采集数据标识、采集数据长度在内的智能用电业务数据,将智能用电业务数据提交至数据持久化接口。
[0110] (5)数据管理模块的数据持久化接口通过多持久化语句分级策略构建可调控的优先级队列,引擎在持久化之前将业务数据转换成持久化语句。持久化语句依据智能用电业务元数据模型的分级配置,被划分成多个不同的优先级别,不同优先级别的语句作为不同的语句执行序列,动态调整持久化策略,在压力高峰期控制流量保证物联网应用系统安全稳定运行,在压力低谷期加大流量保证数据的完整和高效传输。通过语句执行分级策略,有效保证高优先级语句高实时、高可靠的传输到物联网业务应用系统中。
[0111] 如图7所示,物联网并行海量数据传输中间件通过监控模块执行监控任务,对通信信道、传感器运行设备、数据传输中间件自身和数据采集情况进行监控,物联网并行海量数据传输中间件对信道、协议和传感器状态进行管理,对物联网并行海量数据传输中间件支持的信道、协议进行维护。
[0112] 上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述,但并非对本发明保护范围的限制,所属领域技术人员应该明白,在本发明的技术方案的基础上,本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (10)

1.物联网并行海量数据传输中间件,其特征是,包括: 数据采集模块,用于与不同类型传感器通信,将从不同类型的传感器中采集的数据解析后转发给应用交互模块; 应用交互模块,用于实现物联网并行海量数据传输中间件与物联网应用系统之间的通信,对物联网应用系统的控制命令进行解析,并传输给数据采集模块;还将解析后的传感器数据传输给数据管理模块; 数据管理模块,用于对应用交互模块解析过的海量数据进行数据甄别、数据融合、数据转换,最后将计算后的数据存储到物联网应用系统中; 监控管理模块,用于在增强物联网并行海量数据传输中间件运行稳定性的同时,为中间件运行监控和传感器设备故障维护提供有效的工况信息; 开发规范模块,用于制定协议插件规范、通信信道插件规范、业务领域元数据插件规范和物联网应用系统接入规范; 将符合制定协议插件规范、通信信道插件规范、业务领域元数据插件规范和物联网应用系统接入规范的物联网不同应用领域的插件部署在物联网并行海量数据传输中间件中,即实现不同行业各类传感器与各类物联网应用之间的并行海量数据的传输。
2.如权利要求1所述的物联网并行海量数据传输中间件,其特征是, 所述数据采集模块包括多信道多协议智能传感器接入引擎、可扩展信道、可扩展协议和数据通信协议解析引擎; 所述多信道多协议智能传感器接入引擎负责建立与传感器的通信链路,通过可扩展信道匹配多种通信信道的传感器的接入,通过可扩展协议匹配多种协议的传感器的接入,建立传感器与信道和协议的适配,满足大规模、不同类型传感器的通信需求,发送及接收传感器数据; 所述数据通信协议解析引擎将传感器传输过来的数据进行规约解析,然后将数据转发至应用交互模块。
3.如权利要求1所述的物联网并行海量数据传输中间件,其特征是, 所述应用交互模块包括物联网应用系统接入管理模块、控制命令协议解析模块、控制命令转发模块和元数据加载与同步模块; 所述物联网应用系统接入管理模块对物联网并行海量数据传输中间件与物联网应用系统之间的多种通信接口进行管理; 所述控制命令协议解析模块对物联网应用系统下发的控制命令进行中间件内部的协议解析; 所述控制命令转发模块用于将解析后的控制命令转发至数据采集模块予以执行; 所述元数据加载与同步模块用于设计物联网应用系统元数据模型,对物联网应用系统元数据结构和元数据语义进行定义,并将经过数据解析后的传感器数据传输至数据管理模块。
4.如权利要求1所述的物联网并行海量数据传输中间件,其特征是, 所述数据管理模块包括数据甄别引擎、数据融合引擎、大数据管理引擎和数据持久化接口 ; 所述数据甄别引擎负责对应用交互模块的元数据加载与同步模块处理过的海量数据进行数据甄别, 所述数据融合引擎负责对数据甄别后的海量数据进行数据融合; 所述大数据管理引擎并行进行采集数据标准模型到业务应用数据模型的转换计算; 所述数据持久化接口将计算后的数据存储到物联网应用系统中。
5.如权利要求1所述的物联网并行海量数据传输中间件,其特征是, 所述监控管理模块包括通信信道运行监控模块、传感器运行监控模块、数据传输中间件监控模块、数据采集情况监控模块、信道管理模块、协议管理模块和传感器状态管理模块; 所述通信信道运行监控模块,用于对通信信道进行监控,所述通信信道包括TCP/UDP通信、串口通信、230MHz无线通信、TCPClient通信、网络230通信,监控内容主要包括通信总次数、通信成功次数、通信失败次数、接受字节数、发送字节数、接收数据帧数和发送数据帧数; 所述传感器运行监控模块,用于对传感器运行设备进行监控,包含传感器详细信息查询、传感器通信控制、传感器通信报文、传感器上下线记录和传感器流量统计; 所述数据传输中间件监控模块,用于对物联网并行海量数据传输中间件自身进行监控,包含分布式节点监控、服务器状态监控和数据库信息监控; 所述数据采集情况监控模块,用于对数据采集情况进行监控,包含传感器采集率监控、总数据监控和数据文件读取情况监控; 所述信道管理模块,用于信道进行管理,实现不同信道信息的查询、新增、修改和删除,对中间件支持的信道进行维护,方便新信道类型的传感器接入; 所述协议管理模块,用于对协议进行管理,实现不同协议的查询、新增、修改和删除,对中间件支持的协议进行维护,方便新协议的传感器接入; 所述传感器状态管理模块,用于对传感器状态进行管理,按照传感器编号、名称、地址码实现传感器类型、协议、信道类型、信道编号、传感器IP地址、传感器端口号和传感器运行状态进行设置。
6.如权利要求1所述的物联网并行海量数据传输中间件,其特征是, 所述开发规范模块包括通信协议插件规范模块、通信信道插件规范模块、面向业务领域的元数据插件规范模块和物联网应用系统接入规范模块; 所述通信信道插件规范模块用于定义信道类型、信道使用接口和信道IP ; 所述通信协议插件规范模块用于定义通信协议名称和协议数据帧中各字节码含义;所述面向业务领域的元数据插件规范模块用于定义传感器数据对应的传感器编号、传感器类型、传感器地址码、传感器信道类型、传感器规约、传感器数据内容、传感器数据标识、传感器数据长度、传感器基本参数和传感器通讯参数; 所述物联网应用系统接入规范模块用于定义任务执行规范及应用通信规范, 所述任务执行规范定义任务编号、任务类型、任务开始执行时间和任务解析策略; 所述应用通信规范定义通信任务唯一序列号、传感器编号、通信任务类型和通信协议名称。
7.物联网并行海量数据传输中间件的工作方法,其特征是,包括如下步骤: 步骤(I):物联网并行海量数据传输中间件插件的开发部署; 步骤(2):传感器与物联网应用系统建立连接; 步骤(3):物联网应用系统向物联网并行海量数据传输中间件下发任务控制命令,应用交互模块对任务控制命令进行解析,然后按照任务类型将任务转发至数据采集模块;步骤(4):数据采集模块将数据采集任务下发给传感器,传感器采集数据后,通过物联网并行海量数据传输中间件的数据管理模块处理后将数据上送至物联网应用系统; 步骤(5):物联网并行海量数据传输中间件通过监控模块执行监控任务,对通信信道、传感器运行设备、数据传输中间件自身和数据采集情况进行监控,对信道、协议和传感器状态进行管理,对物联网并行海量数据传输中间件支持的信道、协议进行维护。
8.如权利要求7所述的物联网并行海量数据传输中间件的工作方法,其特征是,所述步骤⑷包括: 步骤(4-1):数据采集模块将采集任务下发至传感器,传感器感知相关业务领域的数据,上送传感器数据至数据采集模块的通信协议解析引擎,通信协议解析引擎对传感器数据进行解析,将解析后的数据上传至应用交互模块,应用交互模块的元数据加载与同步将传感器数据存储到数据管理模块; 步骤(4-2):数据管理模块对数据进行甄别、融合、处理后存储到物联网业务应用系统中。
9.如权利要求7所述的物联网并行海量数据传输中间件的工作方法,其特征是,所述步骤(4-1)的传感器通过物联网并行海量数据传输中间件数据采集模块上送的传感器数据包括传感器编号、传感器类型、传感器地址码、数据内容、数据标识、数据长度、传感器基本参数和传感器通讯参数;数据采集模块的数据通信协议解析引擎对传感器数据进行解析,识别传感器编号、传感器类型、传感器地址码、传感器信道类型、传感器规约、数据内容和数据标识,将数据组织提交至应用交互模块,应用交互模块通过元数据加载与同步模块,将传感器数据存储到数据管理模块。
10.如权利要求7所述的物联网并行海量数据传输中间件的工作方法,其特征是,所述步骤(4-2)的步骤如下: 步骤(4-2-1):数据管理模块的数据甄别引擎将传感器数据看作不同类型的事件,通过事件预处理、事件压缩、事件聚合和事件规则匹配对数据进行过滤组合,继而判断推理决策,完成大量无关数据及不符合标准的数据的甄别,从海量传感器数据中快速提取有意义的包含高级语义信息的数据提交至数据融合引擎; 步骤(4-2-2):数据管理模块的数据融合引擎首先通过关联多类型数据,来建立各类数据之间的关联,形成对同一实体的多维度、全方面描述,然后对多类型数据进行数据变换,最后进行数据合并,合并后的数据提交至大数据管理引擎; 步骤(4-2-3):数据管理模块的大数据管理引擎将数据存储及并行处理,完成数据分块、存储以及复制工作,记录分块数据及处理任务与节点的对应关系,基于元数据模型将传感器数据转化为物联网应用系统业务数据,提交至数据持久化接口 ; 步骤(4-2-4):数据管理模块的数据持久化接口通过多持久化语句分级策略构建可调控的优先级队列,引擎在持久化之前将业务数据转换为持久化语句;持久化语句依据业务元数据模型的分级配置,被划分成多个不同的优先级别,不同优先级别的语句作为不同的语句执行序列,动态调整持久化策略,在压力高峰期控制流量保证物联网应用系统安全稳定运行,在压力低谷期加大流量保证数据的完整和高效传输。
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