CN109669400A - 用于选择代理计算机的系统和方法 - Google Patents

用于选择代理计算机的系统和方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109669400A
CN109669400A CN201810959486.XA CN201810959486A CN109669400A CN 109669400 A CN109669400 A CN 109669400A CN 201810959486 A CN201810959486 A CN 201810959486A CN 109669400 A CN109669400 A CN 109669400A
Authority
CN
China
Prior art keywords
expert rules
destination apparatus
agent
computer
logic
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201810959486.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN109669400B (zh
Inventor
何巍
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Yokogawa Electric Corp
Original Assignee
Yokogawa Electric Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Yokogawa Electric Corp filed Critical Yokogawa Electric Corp
Publication of CN109669400A publication Critical patent/CN109669400A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109669400B publication Critical patent/CN109669400B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/4188—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by CIM planning or realisation
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/50—Network services
    • H04L67/56—Provisioning of proxy services
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/4185—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by the network communication
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
    • G06N5/04—Inference or reasoning models
    • G06N5/046—Forward inferencing; Production systems
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/08—Configuration management of networks or network elements
    • H04L41/0896—Bandwidth or capacity management, i.e. automatically increasing or decreasing capacities
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/16—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks using machine learning or artificial intelligence
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L63/00—Network architectures or network communication protocols for network security
    • H04L63/20—Network architectures or network communication protocols for network security for managing network security; network security policies in general
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Computer And Data Communications (AREA)

Abstract

一种代理选择系统包括：专家规则模块，其存储可应用于每个目标装置的一组相应专家规则，每个专家规则具有相应选择权重因数。智能模块包括：用于从所述分离器获取每个目标装置的被分类的装置数据的逻辑；用于从所述专家规则模块搜索全部可应用于每个目标装置的一组相应专家规则的逻辑；用于应用针对每个目标装置搜索的所述相应组的专家规则的逻辑；用于计算所应用的所述一组相应专家规则中的所有专家规则的所述相应选择权重因数的逻辑；以及用于基于所述选择权重因数的计算的结果来选择一个或多个代理计算机的逻辑。

Description

用于选择代理计算机的系统和方法
技术领域
本发明的实施例通常涉及用于在工厂网络中选择代理计算机的系统和方法，并且更具体地，但不限于，在工厂中的综合控制和安全系统(ICSS)中的虚包数据(facade data)获取方法和系统。
背景技术
通常，在工厂中的综合控制和安全系统(integrated control and safetysystem,ICSS)使用专用网络和复杂架构。有效数据获取或直接数据获取基于综合控制和安全系统(ICSS)的复杂架构。综合控制和安全系统(ICSS)的架构复杂度难于进行有效数据获取或直接数据获取。例如，架构复杂度使通用计算机(如PC)难于直接访问所有工业网络装置。在一些情况下，通过识别和选择一个或多个代理计算机作为网络中的人机接口站或系统，每个计算机通过控制总线访问现场控制系统或站。因此，综合控制和安全系统(ICSS)的专用网络使用多个专用网络装置，其需要专用配置数据。这意味着，必须选择这种代理计算机以满足条件，包括静态条件和动态条件。静态条件的示例可以是但不限于每个代理计算机的规范和修订。动态条件的示例可以是但不限于每个代理计算机的当前状态。当前状态的示例可以是忙或不忙。必须基于这种包括静态条件和动态条件的复杂条件选择每个代理计算机。如果进行了代理计算机的不适当选择以从如现场控制系统或站的工厂装置获取信息，则不能执行数据获取，同时还影响一些类型的关键装置的任何性能。对代理计算机的不适当的选择的示例可以是但不限于选择已经具有高负载的代理计算机，将所选择的代理计算机置于过负载状态。
图1是现有技术中选择代理计算机与目标装置通信以从目标装置获取数据的方式的示图。本文所使用的术语“代理计算机”指针对客户端装置用作客户端装置的代理者以与一个或多个目标装置通信并从所述一个或多个目标装置获取数据或信息的计算机。参考图1，将描述相关技术以仅提供对用于选择代理计算机与目标装置通信以从目标装置获取数据的系统的基本理解。针对综合控制和安全系统(ICSS)，工厂系统10000包括用于选择代理计算机与工厂中的目标装置通信以从目标装置获取数据的系统。用于选择代理计算机的系统包括代理选择引擎11000。工厂系统10000还包括将由代理选择引擎11000选择的代理计算机12000、以及由代理计算机12000访问并通信的目标装置13000以从目标装置13000获取数据。
代理选择引擎11000可以通过一个或多个硬件组件(如，硬件处理器)和一个或多个软件组件(如，计算机可执行的程序和/或逻辑)实施。代理选择引擎11000被配置成从客户端接收用于识别目标装置13000的目标装置信息的输入。目标装置13000可以是但不限于在综合控制和安全系统(ICSS)中的装置。目标装置13000的示例可以包括但不限于现场控制站或系统(field control station or system,FCS)或安全控制站或系统(safetycontrol station or system,SCS)。代理选择引擎11000被配置成引用某些规则，其已经事先被设置以决定代理选择引擎11000应当更好地选择哪个代理计算机。该组专家规则可以通常包括每个代理计算机的静态和动态条件。静态条件的示例可以是但不限于每个代理计算机的规范和修订。动态条件的示例可以是但不限于每个代理计算机的当前状态。当前状态的示例可以是忙或不忙。代理选择引擎11000被配置成基于所引用的该组专家规则针对通过代理选择引擎11000从客户端接收的目标装置信息识别的每个目标装置来选择代理计算机12000。通过代理选择引擎11000选择的代理计算机12000与通过目标装置信息识别的目标装置13000通信。代理计算机12000从目标装置13000获取数据并输出客户端的所需数据。
根据当前实际应用，必须要求高技能的工程师使用代理选择引擎11000作为选择工具以选择适当的代理计算机。代理选择引擎11000不会自动地基于包括静态条件(如，系统/项目设计、工作负载和工作计划)和动态条件(如，目标装置13000的当前状态)的复杂条件来选择能够获得当前应用于目标装置13000的最新数据的适当的目标装置13000。工程师必须执行高技能的和耗时的过程操作以基于包括静态条件(如，系统/项目设计、工作负载和工作计划)和动态条件(如，目标装置13000的当前状态)的复杂条件选择适当的代理计算机。例如，高技能的工程师必须手动检查静态条件(如，系统/项目设计、工作负载和工作计划)和手动检查动态条件(不仅包括代理计算机12000的当前状态，还包括整个系统的实时运行状态)。代理选择引擎11000被配置成建立用于辅助代理选择的某些规则并呈现建立的该组专家规则并允许工程师改变或修改该组专家规则。代理选择引擎11000不会自动选择能够得到与当前应用的数据同步的所有必要数据的适当代理计算机。然而，代理选择引擎11000实际上仍然需要通过这种高技能工程师的高技能的和耗时的过程以基于包括静态条件(如，系统/项目设计、工作负载和工作计划)和动态条件(如，目标装置13000的当前状态)的复杂条件来选择适当的代理计算机。
发明内容
在一些方面中，计算机实施的代理选择系统可包括但不限于专家规则模块、分离器模块和智能模块。专家规则模块可进一步包括但不限于存储装置，其存储可应用于每个目标装置的一组相应专家规则，每个专家规则具有相应选择权重因数。分离器模块被配置成基于以下来对所获取的每个目标装置的装置数据进行分类：至少部分地基于每个目标装置的系统和类型。目标装置的示例可包括但不限于现场控制站或系统(FCS)或安全控制站或系统(SCS)。智能模块，其可访问所述分离器模块，所述智能模块可包括但不限于：用于从所述分离器获取每个目标装置的被分类的装置数据的逻辑；用于从所述专家规则模块搜索可全部可应用于每个目标装置的一组相应专家规则的逻辑；用于应用为每个目标装置搜索出的所述一组相应专家规则；用于计算所应用的所述一组相应专家规则中的所有专家规则的相应的选择权重因数的逻辑；和用于基于所述选择权重因数的计算的结果来选择一个或多个代理计算机的逻辑。
附图说明
图1是现有技术中选择代理计算机与目标装置通信以从目标装置获取数据的方式的示图。
图2是在实施例中的用于选择代理计算机与目标装置通信以从目标装置获取数据的系统的示图。
图3是在其他实施例中的用于选择代理计算机与目标装置通信以从目标装置获取数据的配置项管理系统的示图。
具体实施方式
在一些方面中，计算机实施的代理选择系统可包括但不限于专家规则模块、分离器模块和智能模块。专家规则模块可进一步包括但不限于存储装置，其存储可应用于每个目标装置的一组相应专家规则，每个专家规则具有相应选择权重因数。分离器模块被配置成基于以下来对所获取的每个目标装置的装置数据进行分类：至少部分地基于每个目标装置的系统和类型。智能模块，其可访问所述分离器模块，所述智能模块可包括但不限于：用于从所述分离器获取每个目标装置的被分类的装置数据的逻辑；用于从所述专家规则模块搜索全部可应用于每个目标装置的一组相应专家规则的逻辑；用于应用针对每个目标装置搜索的所述一组相应专家规则的逻辑；用于计算所应用的所述一组相应专家规则中的所有专家规则的所述相应选择权重因数的逻辑；和用于基于所述选择权重因数的所述计算的结果选择一个或多个代理计算机的逻辑。
在一些情况下，可用于每个目标装置的所述一组相应专家规则包括：每个代理计算机的静态条件和动态条件。所述静态条件包括每个代理计算机的规范和修订。所述动态条件包括每个代理计算机的当前状态。
在一些情况下，所述专家规则涉及每个代理计算机的版本。一组算法涉及：基于计算的选择权重因数，如果代理计算机的版本低于目标装置的版本，则不选择所述代理计算机。
在一些情况下，所述专家规则涉及选择每个代理计算机的站或系统类型。一组算法涉及基于计算的选择权重因数选择目标装置的代理计算机的某个站或系统类型。
在一些情况下，所述专家规则涉及安装在每个代理计算机中的许可。一组算法涉及基于计算的选择权重因数选择安装在代理计算机中的针对目标装置的许可和/或某个许可。
在一些情况下，动态条件包括网络负载、每个代理计算机的当前状态和所述目标装置的实时状态。
在一些情况下，所述智能模块还包括：用于从所述专家规则模块自动获取所述专家规则的逻辑；用于基于可应用于每个目标装置的所有所述专家规则的所述静态条件自动确认的逻辑；用于基于可应用于每个目标装置的所述专家规则的所述静态条件，自动确定哪个代理计算机满足可应用于每个目标装置的所述专家规则的所述静态条件的逻辑；用于基于所述专家规则的所述动态条件，自动确认被确定为满足所述专家规则的所述静态条件的适当的代理计算机的所述当前状态的逻辑；用于基于所述专家规则的所述动态条件，自动确定哪个代理计算机满足所述专家规则的所述动态条件的逻辑；和用于自动确定满足所述专家规则的所述静态条件和所述动态条件两者的一个或多个代理计算机的逻辑。
在一些情况下，所述智能模块还包括：一组专家规则，可应用于每个目标装置；和一组算法，其通过应用所述一组专家规则选择一个或多个代理计算机。
在一些情况下，所述一组算法包括：用于计算每个代理计算机的选择权重因数的逻辑；和用于基于计算的所述选择权重因数选择代理的逻辑。
在一些情况下，系统可包括但不限于：在网络上的多个代理计算机；编辑器，其被配置成输入对目标装置进行识别的目标装置信息；代理选择系统；和实施数据获取(Implementation Data Acquisition)(IDA)。代理选择系统可包括但不限于：专家规则模块、分离器模块和智能模块。专家规则模块包括存储装置，其存储可应用于每个目标装置的一组相应专家规则，每个专家规则具有相应选择权重因数。分离器模块被配置成接收识别所述目标装置的所述目标装置信息。分离器模块被配置成基于以下对目标装置进行分类：至少部分地基于目标装置的系统和类型。智能模块可访问所述分离器模块。所述智能模块可包括但不限于：用于从所述分离器获取每个目标装置的被分类的装置数据的逻辑；用于从所述专家规则模块搜索全部可应用于每个目标装置的一组相应专家规则的逻辑；用于应用针对每个目标装置搜索的所述一组相应专家规则的逻辑；用于计算所应用的所述一组相应专家规则中的所有专家规则的所述相应选择权重因数的逻辑；和用于基于所述选择权重因数的所述计算的结果选择一个或多个代理计算机的逻辑。实施数据获取(IDA)被配置成：经由通过所述代理选择系统选择的所述代理计算机向通过所述目标装置信息识别的所述目标装置发送对在工厂中实施的目标装置的配置项的更详细信息的一个或多个询问，并经由通过所述代理选择系统选择的所述一个或多个代理计算机从所述目标装置获取实施方式的更详细信息。每个配置项的详细信息包括但不限于：配置项分类；属于配置项分类的配置项类型；配置项名称；和配置项全路径。
在一些情况下，可应用于每个目标装置的所述一组相应专家规则包括：每个代理计算机的静态条件和动态条件。所述静态条件包括每个代理计算机的规范和修订。所述动态条件包括每个代理计算机的当前状态。
在其他方面中，所述专家规则涉及每个代理计算机的版本。该组算法涉及：基于计算的选择权重因数，如果代理计算机的版本低于目标装置的版本，则不选择所述代理计算机。
在一些情况下，动态条件包括网络负载、每个代理计算机的当前状态和所述目标装置的实时状态。在一些情况下，所述智能模块还包括：用于从所述专家规则模块自动获取所述专家规则的逻辑；用于基于可应用于每个目标装置的所有所述专家规则的所述静态条件自动确认的逻辑；用于基于可应用于每个目标装置的所述专家规则的所述静态条件自动确定哪个代理计算机满足可应用于每个目标装置的所述专家规则的所述静态条件的逻辑；用于基于所述专家规则的所述动态条件自动确认被确定为满足所述专家规则的所述静态条件的适当的代理计算机的所述当前状态的逻辑；用于基于所述专家规则的所述动态条件自动确定哪个代理计算机满足所述专家规则的所述动态条件的逻辑；和用于自动确定满足所述专家规则的所述静态条件和所述动态条件的一个或多个代理计算机的逻辑。
在一些情况下，所述智能模块还包括：一组专家规则，可应用于每个目标装置；和一组算法，其通过应用所述一组专家规则选择一个或多个代理计算机。
在一些情况下，所述一组算法包括：用于计算每个代理计算机的选择权重因数的逻辑；和用于基于计算的所述选择权重因数选择代理的逻辑。
在又一方面中，计算机实施的代理选择系统可包括但不限于：智能模块。智能模块可包括但不限于用于搜索全部可应用于每个目标装置的一组相应专家规则的逻辑，其中，所述一组相应专家规则包括每个代理计算机的静态条件和动态条件，所述静态条件包括每个代理计算机的规范和修订，以及所述动态条件包括网络负载、每个代理计算机的当前状态和所述目标装置的实时状态；用于应用针对每个目标装置搜索的所述一组相应专家规则的逻辑；用于计算所应用的所述一组相应专家规则中的所有专家规则的所述相应选择权重因数的逻辑；和用于基于所述选择权重因数的所述计算的结果选择一个或多个代理计算机的逻辑。
在一些情况下，所述专家规则涉及每个代理计算机的版本，以及如果所述代理计算机的所述版本低于所述目标装置的版本，则一组算法不选择所述代理计算机。
在一些情况下，所述专家规则涉及选择每个代理计算机的站或系统类型，且一组算法涉及选择目标装置的代理计算机的某个站或系统类型。
在一些情况下，所述专家规则涉及安装在每个代理计算机中的许可，且一组算法涉及选择安装在代理计算机中的针对目标装置的许可和/或某个许可。
在一些情况下，包括在配置项管理中的配置项编辑器进一步被配置成从代理计算机接收获取结果，其中，获取结果包括来自工厂中的目标装置的实施方式的详细信息。
[说明性示例]
尽管上述实施例是完整的描述，但为了进一步促进理解上述实施例，将参考附图给出一些说明性示例。图2是在实施例中的用于选择代理计算机与目标装置通信以从目标装置获取数据的系统的示图。参考图2，工厂系统20000包括代理选择引擎21000，其被配置成基于工厂中的每个代理计算机的静态状态和动态状态自动选择适当的代理计算机22000以允许所选择的代理计算机22000自动与目标装置23000通信并允许所选择的代理计算机22000自动从目标装置23000获取数据。代理计算机22000的静态状态的示例可以是但不限于每个代理计算机的规范(specifications)和修订(revisions)。代理计算机22000的动态状态的示例可以是但不限于每个代理计算机的实时状态。代理选择引擎21000被配置成基于代理计算机22000的静态状态和动态状态允许来自目标装置23000的装置数据的自动登记和自动获取。来自目标装置23000的装置数据的自动登记和自动获取不需要任何来自工程师的高技能的和耗时的过程操作，以选择适当的代理计算机22000并从目标装置23000获取数据。例如，代理选择引擎21000不再需要通过工程师手动检查静态条件(如，系统/项目设计、工作负载和工作计划)和不再需要手动检查动态条件(不仅包括代理计算机22000的当前状态，还包括整个系统的实时运行状态)。当前状态的示例可以是忙或不忙。代理选择引擎21000被配置成自动选择适当的代理计算机22000，其能够得到与当前应用于目标装置23000的数据同步的所有必要数据。代理选择引擎21000被配置成支持任何没有高技能和经验的工程师以得到与当前应用于目标装置23000的数据同步的所有必要数据。代理选择引擎21000被配置成防止代理计算机22000得到来自目标装置23000的数据获取的任何不期望的结果。代理选择引擎21000被配置成执行有效数据获取而不影响任何关键的装置。代理选择引擎21000被配置成减少工程师制作和管理装置数据的成本。
代理选择引擎21000可包括但不限于分离器21100、专家规则模块21200、和智能21300，专家规则模块21200包括存储装置，其存储每个目标装置23000的一组相应专家规则。分离器21100和智能21300可以通过一个或多个硬件组件(如，硬件处理器)和一个或多个软件组件(如，计算机可执行的程序和/或逻辑)实施。专家规则模块21200可以通过存储至少一组专家规则的存储装置实施。在一些情况下，所述至少一组专家规则已经事先被设置以决定代理选择引擎21000应当更好地选择哪个代理计算机。该组专家规则可以通常包括每个代理计算机的静态和动态条件。静态条件的示例可以是但不限于每个代理计算机的规范(specifications)和性质(properties)以及修订(revisions)。动态条件的示例可以是但不限于每个代理计算机22000的当前状态。
分离器21100被配置成接收每个目标装置的装置数据的输入并根据每个目标装置所属于的系统和每个目标装置的类型对每个目标装置分类。为了以高效方式进行数据获取，系统20000需要选择不仅对于目标装置是适当的或合乎需要的、而且需要考虑对于整个数据获取过程是最优化的代理。分离器21100被配置成将每个被分类的目标装置传递到智能21300。
专家规则模块21200存储专家规则。专家规则是关于一个或多个代理计算机22000的选择的来自专家的一组逻辑知识和事实知识。专家规则可以包括但不限于静态条件和动态条件两者。静态条件的示例可以是但不限于每个代理计算机22000的规范(specifications)和修订(revisions)。动态条件的示例可以是但不限于每个代理计算机22000的当前状态。专家规则模块21200可由数据库及其变量实施。专家规则模块21200被配置成允许智能21300访问专家规则模块21200。专家规则可用于智能21300以搜索并找出满足专家规则的静态条件和动态条件的选择候选代理计算机(selection-candidates ofproxy computers)22000。换句话说，专家规则提供静态条件和动态条件以确定哪个代理计算机22000不仅对于目标装置是适当的或合乎需要的、而且对于整个数据获取过程是最优化的。
智能21300可访问分离器21100。智能21300被配置成从分离器21100获取每个被分类的目标装置的装置数据。智能21300被配置成基于每个被分类的目标装置的装置数据,来自动确认必须从其获取与目标装置有关的信息的所有目标装置的规范。
智能21300可访问专家规则模块21200。智能21300被配置成针对每个目标装置在专家规则模块21200中自动搜索可应用于每个目标装置的所有专家规则，并从专家规则模块21200自动获取专家规则。智能21300还被配置成基于可应用于每个目标装置23000的所有专家规则的静态条件自动确认代理计算机22000的规范。智能21300还被配置成基于可应用于目标装置23000的专家规则的静态条件自动确定哪个代理计算机22000满足可应用于目标装置23000的专家规则的静态条件。换句话说，智能21300还被配置成自动确定满足专家规则的静态条件的一个或多个静态适当的代理计算机22000。智能21300还被配置成基于专家规则的动态条件自动确认所有代理计算机22000的当前状态或仅是被确定为满足专家规则的静态条件的一个或多个静态适当的代理计算机22000的当前状态。当前状态的示例可以是忙或不忙。智能21300还被配置成基于专家规则的动态条件自动确定哪个代理计算机22000满足专家规则的动态条件。智能21300还被配置成自动确定满足专家规则的静态条件和动态条件两者的一个或多个代理计算机22000并自动选择满足专家规则的静态条件和动态条件两者的一个或多个代理计算机22000作为选择候选。智能21300还被配置成经由用户接口自动将满足专家规则的静态条件和动态条件两者的适当的代理计算机22000的选择候选呈现或显示给用户，以允许智能21300作出最终决定或选择适当的代理计算机22000的选择候选中的一个或多个适当的代理计算机22000，从而允许一个或多个最终选择的代理计算机22000与目标装置23000通信并从目标装置23000获取所有必要的信息。
关于智能21300如何决定或选择适当的代理计算机，智能21300使用两个因素：一组专家规则和一组算法。关于专家规则，智能21300将搜索适用于每个目标装置且将应用于每个目标装置的专家规则。例如，专家规则可涉及代理计算机的版本。在此情况下，具有比目标装置低的版本的代理计算机不能用作代理。智能21300具有存储在智能21300中的一组算法。该组算法可扩展。例如，智能21300决定开始先进行哪个目标装置数据获取，这取决于网络负载、代理计算机的实时状态和目标装置的实时状态，其中，通过使用应用程序接口(API)作为用于在各种软件组件之间建立通信的应用程序软件的一组子例程定义、协议和工具，可获取网络负载、代理计算机的实时状态和目标装置的实时状态。如果适用于两个不同目标装置的代理计算机相同，则算法可决定对一个目标装置改变一个代理计算机，或按顺序先针对第一个目标装置然后针对第二个目标装置运行数据获取过程。
该组算法是可扩展的。在另一示例中，用户可基于各种用户要求或状况修改或改变专家规则，例如，用户可通过修改或改变专家规则以避免将某些区域/位置中的一些站(stations)或系统(systems)作为代理计算机。
更详细地，智能21300被配置成收集与专家规则的静态和动态数据或条件有关的所有必要知识基本信息，以选择满足专家规则的静态和动态条件的适当的代理计算机22000的选择候选。智能21300被配置成从专家规则模块21200获取专家规则的静态和动态条件作为收集的知识基本信息。智能21300被配置成收集所有系统信息，其可包括但不限于系统结构信息和与其他系统的相互关系，这取决于被分类的数据获取目标装置23000。智能21300被配置成收集物理信息，其可包括但不限于网络布置。智能21300被配置成收集每个代理计算机22000的特征和每个代理计算机22000的当前或实时状态。每个代理计算机22000的特征的示例可包括但不限于代理计算机22000的版本。每个代理计算机22000的当前或实时状态的示例可包括但不限于代理计算机22000的忙的状态和不忙的状态。智能21300被配置成搜索规则，其基于收集的所有上面的静态和动态信息来匹配数据的模式。智能21300被配置成寻找或确定将用于每个目标装置23000的一个或多个代理计算机22000。智能21300被配置成检查网络的当前或实时负载。针对所有数据获取目标装置，智能21300被配置成寻找或确定将用于每个目标装置23000的代理计算机22000的相应的一个或多个候选。智能21300被配置成使用或引用收集的知识基本信息(knowledge baseinformation)，以作出关于所选的一个或多个代理计算机的最终决定。智能21300被配置成考虑整个数据获取过程的效率以及对关键装置的影响的最小化。
作为修改，智能21300可由两个单独的模块实施：智能模块和选择器模块。智能21300获取作出上述最终决定所必需的所有信息。可添加选择器模块。选择器模块用于检查实时的网络负载，用于考虑所有数据获取目标装置，用于使用内部存储的逻辑知识作出对一个或多个代理计算机的最终决定或选择。选择器模块被配置成通过考虑整个数据获取过程的效率以及通过对关键装置的影响的最小化来最终选择一个或多个代理计算机。
关于数据收集和专家规则，智能21300被配置成从所有可用代理计算机收集数据。智能21300收集的数据的示例可包括但不限于可用的代理计算机的REFINF版本。智能21300被配置成应用专家规则以根据性能选择更好的或适当的代理计算机。在一些情况下，总是选择较高版本REFINF的代理计算机并不合适。相反，更好的是，选择与系统的项目版本相同版本的REFINF的代理计算机。在一些情况下，智能21300被配置成选择与系统的项目版本相同版本的REFINF的代理计算机。智能21300被配置成应用专家规则，并根据应用的一个或多个专家规则从最好的代理计算机至最差的代理计算机向下列出所有可用的代理计算机。
关于获取专家规则作为收集的知识基本信息，智能21300被配置成访问专家规则模块21200并从专家规则模块21200取出专家规则。例如，对于某种装置类型，智能21300检查装置版本号，其为基于对目标装置的配置的设计数据被下载到目标装置。智能21300基于目标装置类型取出版本规则并应用专家规则以给出一些中间结果。
将由分离器21100分类的每个目标装置的装置数据的输入的典型示例可包括但不限于，以下许多属性，如“装置类型”、“装置项目类型”、所属的“子网”。如果属性能够满足专家规则“目标属性”和“条件”，则智能21300在专家规则模块21200中进行搜索。
关于智能21300如何针对代理选择分析和使用专家规则的收集的静态条件和动态条件，智能21300按照收集的信息来使用不同方法，例如，通过搜索目标装置的版本的项目数据库来收集目标装置的版本。智能21300收集每个代理计算机的版本。如果计算机可用作代理，则通信模块已经被安装以与代理选择引擎计算机和目标装置两者通信。因此，智能21300只需发送通信请求以获得每个代理计算机的版本。
关于智能21300应用多少专家规则，智能21300不应用单个专家规则，因为如果智能21300应用在与每个目标装置相关的多个专家规则中的单个专家规则，则智能21300很可能会确定或选择不适当的或不合适的代理计算机。智能21300被配置成应用与每个目标装置相关的多个专家规则中的所有专家规则。每个专家规则将给出一列不同的代理计算机。进一步的，每个专家规则可被给予相应的选择权重因数(respective selection-weightfactor)以作出对代理计算机的决定或选择。智能21300被配置成代替用户从代理计算机的选择候选作出对一个或多个代理计算机22000的最终决定或选择，以允许所述一个或多个最终选择的代理计算机22000与目标装置23000通信并从目标装置23000获取所有必要信息。由智能21300进行的决定作出过程取决于作出决定的一组算法。换句话说，智能21300被配置成代替用户根据作出决定的一组算法从代理计算机的选择候选中作出对一个或多个代理计算机22000的最终决定或选择。
配置项管理36000中包括的配置项编辑器34000进一步被配置成从所选择的代理计算机接收获取结果，其中，获取结果包括来自目标装置的实施方式的详细信息。
总之，智能21300被配置成收集数据并应用专家规则以及使用算法从而作出对一个或多个代理计算机22000的最终决定或选择。
作为专家规则的事实知识的典型示例可以是但不限于存储在专家规则模块21200中的以下版本规则：
作出对一个或多个代理计算机22000的最终决定或选择的一组算法的一些示例可以是在应用了所有规则之后，基于每个结果和每个规则选择权重因数来计算哪个是最好的算法。
例如，对于装置1
在应用了规则1之后：HIS1263；HIS1264；HIS1262；(选择权重因数:5)
在应用了规则2之后：HIS1264；HIS1263；(选择权重因数:1)
在应用了规则3之后：HIS1264；HIS1262；HIS1263；(选择权重因数:1)
结果：HIS1263
代理选择引擎21000被配置成允许智能21300在适当的代理计算机22000的选择候选中作出对一个或多个适当的代理计算机22000的最终决定或选择，以允许最终选择的代理计算机22000与目标装置23000通信并从目标装置23000获取所有必要信息。换句话说，代理选择引擎21000被配置成禁止用户经由用户接口选择不满足专家规则的静态条件和动态条件中的至少一部分的任何代理计算机。
如参考图2描述的代理选择引擎21000可应用于协助配置项管理(configurationitem management)的实施数据获取，以经由代理计算机从目标装置获取实施方式的详细的配置项信息(configuration item information)。每个配置项的详细信息包括但不限于：配置项分类；属于配置项分类的配置项类型；配置项名称；和配置项全路径。
[用于配置项管理的代理选择引擎的应用]
图3是在其他实施例中的用于选择代理计算机与目标装置通信以从目标装置获取数据的配置项管理系统的示图。参考图3，代理选择引擎31000能够可应用于系统30000以经由代理计算机32000从工厂中的目标装置33000获取并分析设计数据。系统30000包括工程工具。工程工具可包括但不限于自动设计组织者(an automation design organizer)、系统视图(a system view)和工作台(a work bench)。自动设计组织者可包括但不限于配置项管理36000。配置项管理36000可包括但不限于设计数据获取(Design DataAcquisition)(DDA)、实施数据获取(Implementation Data Acquisition)(IDA)35000和网络装置检测(Network Device Detection)(NDD)。设计数据获取(DDA)可进一步包括但不限于主设计数据分析器。主设计数据分析器被配置成：独立于经由工程工具改变在工厂下载的设计数据中的设计数据，分析在通过设计数据获取而获取到的主状态最新版本的主状态中的设计数据中所包括的工厂配置信息。配置项管理36000可访问自动设计系统中的设计数据版本管理。设计数据获取(DDA)被配置成：独立于经由工程工具改变工厂下载的设计数据，从设计数据版本管理获取主状态最新版本的主状态中的设计数据。实施数据获取(IDA)35000被配置成向现场控制系统发送对实施的现场控制系统的配置项的更详细信息的一个或多个询问，并从现场控制系统获取实施方式的更详细信息。网络装置检测(NDD)被配置成可访问连接到现场控制系统的多个网络装置。网络装置检测(NDD)被配置成针对配置项获取多个网络装置的配置状态。
代理选择引擎31000能够可用来选择代理计算机32000，以与目标装置33000通信，以使实施数据获取(IDA)35000经由选择的代理计算机32000向目标装置33000发送对实施的目标装置的配置项的更详细信息的一个或多个询问，并经由代理计算机32000从目标装置33000获取实施方式的更详细信息。
配置项管理36000具有配置项编辑器(configuration item editor)34000，其被配置成将用于识别目标装置33000的目标装置信息的输入录入到代理选择引擎11000中。目标装置13000可以是但不限于综合控制和安全系统(ICSS)中的装置。分离器31100和智能31300可以通过一个或多个硬件组件(如，硬件处理器)和一个或多个软件组件(如，计算机可执行的程序和/或逻辑)实施。专家规则模块31200可以通过存储至少一组专家规则的存储装置实施。在一些情况下，所述至少一组专家规则已经事先被设置以决定代理选择引擎21000应当更好地选择哪个代理计算机。该组专家规则可以通常包括每个代理计算机的静态和动态条件。静态条件的示例可以是但不限于每个代理计算机的规范和性质以及修订。动态条件的示例可以是但不限于每个代理计算机32000的当前状态。
分离器31100被配置成从配置项编辑器34000接收每个目标装置的装置数据的输入并根据每个目标装置所属于的系统和每个目标装置的类型对每个目标装置分类。为了以高效方式进行数据获取，系统20000需要选择不仅对于目标装置是适当的或合乎需要的、而且对于整个数据获取过程是最优化的代理。分离器31100被配置成将每个被分类的目标装置传递到智能31300。
专家规则模块21200存储专家规则，其为与一个或多个代理计算机32000的选择有关的来自专家的一组逻辑知识和事实知识。专家规则可以包括但不限于静态条件和动态条件两者。静态条件的示例可以是但不限于每个代理计算机22000的规范和修订。动态条件的示例可以是但不限于每个代理计算机22000的当前状态。
智能21300可访问分离器21100。智能21300被配置成从分离器21100获取每个被分类的目标装置的装置数据。智能21300被配置成基于每个被分类的目标装置的装置数据来自动确认必须从其获取与目标装置有关的信息的所有目标装置的说明。
智能21300被配置成针对每个目标装置在专家规则模块21200中自动搜索可应用于每个目标装置的所有专家规则，并从专家规则模块21200自动获取专家规则。智能21300还被配置成基于可应用于每个目标装置23000的所有专家规则的静态条件来自动确认代理计算机22000的规范。智能31300被配置成应用专家规则，并根据应用的一个或多个专家规则从最好的代理计算机至最差的代理计算机以装置列表37000的形式向下列出所有可用的代理计算机。智能31300还被配置成基于可应用于目标装置33000的专家规则的静态条件来自动确定哪个代理计算机32000满足可应用于目标装置33000的专家规则的静态条件。
实施数据获取(IDA)35000经由通过智能21300选择的代理计算机32000向目标装置33000发送对实施的目标装置的配置项的更详细信息的一个或多个询问，并经由代理计算机32000从目标装置33000获取实施方式的更详细信息。
在具有软件的情况下或在不具有软件的情况下，用于上述系统或设备的每个元件或装置可通过硬件实施。在一些情况下，系统或设备可通过一个或多个硬件处理器和一个或多个软件组件实施，其中，一个或多个软件组件由所述一个或多个硬件处理器执行以实施系统或设备的每个元件或装置。在一些其他情况下，系统或设备可由电路或电路系统的系统实施，该电路或电路系统被配置成执行系统或设备的每个元件或装置的每个操作。
上述实施例中的系统和方法可部分地或整体地通过执行计算机软件、软件组件、程序代码和/或在一个或多个处理器上的指令的机器或电路系统来部署。一个或多个处理器可以是通用计算机、服务器、云服务器、客户端、网络基础设施、移动计算平台、静态计算平台、或其他计算平台的一部分。一个或多个处理器可以是能够执行程序指令、代码、二进制指令等的任何种类的一个或多个计算或处理装置。所述一个或多个处理器可以是或包括信号处理器、数字处理器、嵌入式处理器、微处理器或任何变体，如协同处理器，例如数学协同处理器、图形协同处理器、通信协同处理器等，其可直接或间接促进执行其上存储的程序代码或程序指令。此外，所述一个或多个处理器可以启用对多个程序、线程和代码的执行。可同时执行线程以增强所述一个或多个处理器的性能并促进应用的同时操作。本文所述的程序代码、程序指令等可在一个或多个线程中实施。所述一个或多个处理器可包括存储器，其存储本文所述的代码、指令和程序。处理器可通过接口访问非暂时性处理器可读存储介质，其可存储本文和其他地方描述的代码、指令和程序。与处理器相关联的用于存储程序、代码、程序指令或能够由计算或处理装置执行的其他类型的指令的非暂时性处理器可读存储介质可包括但不限于以下中的一个或多个：存储器、硬盘、闪存盘、RAM、ROM、CD-ROM、DVD、高速缓存等。
处理器可包括可增强多处理器的速度和性能的一个或多个核心。在一些实施例中，处理器可以是组合了两个或更多个独立核心的双核处理器、四核处理器、其他芯片级多处理器等。
本文所述的方法和系统可部分地或整体地通过在服务器、客户端、防火墙、网关、集线器、路由器或其他此类计算机和/或网络硬件上执行计算机软件的机器来部署。
软件程序可以与一个或多个客户端相关联，客户端可包括文件客户端、打印客户端、域客户端、互联网客户端、内联网客户端和其它变体，如辅助客户端、主机客户端、分布式客户端等。客户端可包括存储器、处理器、计算机可读介质、存储介质、物理和虚拟端口、通信装置和能够通过有线或无线介质访问其它客户端、服务器、机器和装置的接口等中的一个或多个。本文所述的程序或代码可以由客户端执行。此外，在本申请中描述的方法的执行所需的其它装置可被视为与客户端相关联的基础设施的一部分。客户端可提供与其它装置的接口，其它装置包括服务器、其它客户端、打印机、数据库服务器、打印服务器、文件服务器、通信服务器、分布式服务器等。这种耦合和/或连接可促进网络上的程序的远程执行。一些或所有这些装置的联网可促进程序或方法在一个或多个位置的并行处理。此外，通过接口附接到客户端的任何装置可包括能够存储方法、程序、应用、代码和/或指令的至少一个存储介质。中央存储库可提供将在不同装置上执行的程序指令。在这个实施方式中，远程储存库可作为程序代码、指令和程序的存储介质。
软件程序可以与一个或多个服务器相关联，服务器可包括文件服务器、打印服务器、域服务器、互联网服务器、内联网服务器和其它变体，如辅助服务器、主机服务器、分布式服务器等。服务器可包括存储器、处理器、计算机可读介质、存储介质、物理和虚拟端口、通信装置和能够通过有线或无线介质访问其它服务器、客户端、机器和装置的接口等中的一个或多个。本文所述的方法、程序或代码可以由服务器执行。此外，在本申请中描述的方法的执行所需的其它装置可被视为与服务器相关联的基础设施的一部分。服务器可提供与其它装置的接口，其它装置包括客户端、其它服务器、打印机、数据库服务器、打印服务器、文件服务器、通信服务器、分布式服务器、社会网络等。这种耦合和/或连接可促进网络上的程序的远程执行。一些或所有这些装置的联网可促进程序或方法在一个或多个位置的并行处理。通过接口附接到服务器的任何装置可包括能够存储程序、代码和/或指令的至少一个存储介质。中央存储库可提供在不同装置上执行的程序指令。在这个实施方式中，远程储存库可作为程序代码、指令和程序的存储介质。
本文所描述的方法和系统可以部分地或整体地通过网络基础设施来部署。网络基础设施可包括本领域中已知的诸如计算装置、服务器、路由器、集线器、防火墙、客户端、个人计算机、通信装置、路由装置和其它有源和无源装置、模块和/或组件之类的元件。除其它组件之外，与网络基础设施相关联的计算和/或非计算装置可包括存储介质，例如闪速存储器、缓冲器、堆栈、RAM、ROM等。本文和其它地方所描述的过程、方法、程序代码、指令可由一个或多个网络基础设施元件执行。
本文描述的方法、程序代码和指令可在具有多个小区的蜂窝网络上实现。蜂窝网络可以是频分多址(FDMA)网络或码分多址(CDMA)网络。蜂窝网络可包括移动装置、小区站点、基站、中继器、天线、塔等。小区网络可为GSM、GPRS、3G、EVDO、网状网络或其它网络类型。
本文和其它地方所描述的方法、程序代码和指令可以在移动装置上或通过移动装置实现。移动装置可包括导航装置、手机、移动电话、移动个人数字助理、笔记本电脑、掌上电脑、上网本、寻呼机、电子书阅读器、音乐播放器等。除了其它组件之外，这些装置可包括存储介质，例如闪速存储器、缓冲器、RAM、ROM和一个或多个计算装置。与移动装置相关联的计算装置可被启动以执行存储在其上的程序代码、方法和指令。可替换地，移动装置可以被配置为与其它装置协作来执行指令。移动装置可以和与服务器接口的基站通信，并被配置为执行程序代码。移动装置可在对等网络、网状网络或其它通信网络上通信。程序代码可被存储在与服务器相关联的存储介质上，并由嵌入在服务器内的计算装置执行。基站可包括计算装置和存储介质。存储装置可存储由与基站相关联的计算装置执行的程序代码和指令。
计算机软件、程序代码和/或指令可被存储在机器可读介质上和/或在机器可读介质上被访问，机器可读介质可包括：计算机组件、装置和记录介质，其将用于计算的数字数据保留一定时段；称为随机存取存储器(RAM)的半导体存储器；通常用于更持久存储的大批量存储器，诸如光盘，如硬盘、磁带、磁鼓、磁卡和其他类型的磁存储形式；处理器寄存器、高速缓冲存储器、易失性存储器、非易失性存储器；如CD、DVD的光存储装置；可移动介质，诸如闪速存储器，例如，USB棒或键、软盘、磁带、纸带、穿孔卡、独立RAM盘、Zip驱动器、可移动大容量存储装置、线下存储等；其它计算机存储器，诸如动态存储器、静态存储器、读/写存储装置、可变存储装置、只读、随机存取、顺序访问、位置可寻址、文件可寻址、内容可寻址、网络附加存储、存储区域网络、条形码、磁性墨水等。
本文所描述的方法、装置、设备和系统可将物理和/或无形的项从一种状态转换为另一种状态。本文所描述的方法和系统还可将表示物理和/或无形的项的数据从一种状态转换为另一种状态。
本文描述的包括在整个附图中的流程图和框图中的模块、引擎、组件和元件意指模块、引擎、组件和元件之间的逻辑边界。然而，根据软件或硬件工程实践，模块、引擎、组件和元件及其功能可以通过计算机可执行介质在一个或多个处理器、计算机、机器上实现，其能够执行作为单片软件结构、作为独立的软件模块或者作为采用外部例程、代码、服务或这些的任何组合的模块而被存储在其上的程序指令，并且所有这种实施方式可在本公开的范围内。这些机器的示例可包括(但不限于)个人数字助理、笔记本电脑、个人计算机、移动电话、其它手持计算装置、医疗设备、有线或无线通信装置、换能器、芯片、计算器、卫星、平板PC、电子书、小工具、电子装置、具有人工智能的装置、计算装置、联网设备、服务器、路由器、处理器嵌入眼镜等。此外，流程图和框图或任何其他逻辑组件中的模块、引擎、组件和元件可在能够执行程序指令的一个或多个机器、计算机或处理器上实现。虽然以上描述和所述描述参照的附图阐述了所公开的系统的一些功能方面，但是除非明确说明或者从上下文中清楚可知，否则不应该从这些描述中推断出用于实施这些功能方面的软件的特定排列方式。还应该认识到，上面说明和描述的各个步骤可变化，并且步骤的顺序可适于本文所公开的技术的特定应用。所有这些变化和修改都旨在落入本公开的范围之内。除非特定应用所要求，或上下文中明确地说明或从中清楚地知道，否则对于不同步骤的顺序的描述不应理解为对于这些步骤需要特定的执行顺序。
上述方法和/或处理及其步骤可以在硬件、软件或适合于特定应用的硬件和软件的任何组合中实现。硬件可包括通用计算机和/或专用计算装置或特定计算装置或特定计算装置的特定方面或组件。这些处理可在一个或多个微处理器、微控制器、嵌入式微控制器、可编程数字信号处理器或其它可编程装置以及内部和/或外部存储器中实现。这些处理也可以(或替代地)在专用集成电路、可编程门阵列、可编程阵列逻辑、或任何其它装置或可被配置为处理电子信号的装置的组合中实施。还应该认识到，一个或多个处理可被实现为能够在机器可读介质上执行的计算机可执行代码。
可使用诸如C的结构化编程语言、诸如C++的面向对象的编程语言或任何其它高级或低级编程语言(包括汇编语言、硬件描述语言和数据库编程语言和技术)生成计算机可执行的代码，所述计算机可执行的代码可被存储、编译或解释，以在上述装置之一以及处理器的异构组合、处理器架构、或不同硬件和软件的组合、或能够执行程序指令的任何其他机器上运行。
因此，在一方面，上面描述的各个方法和它们的组合可以在计算机可执行代码中实施，当所述计算机可执行代码在一个或多个计算装置上执行时，执行它们的步骤。在另一方面，所述方法可在执行其步骤的系统中实施，并且可以以多种方式分布在装置上，或者所有的功能可以集成到专用的、独立的装置或其它硬件中。在另一方面，用于执行与上述过程相关联的步骤的装置可包括上述硬件和/或软件中的任一个。所有这样的排列和组合都旨在落入本公开的范围之内。
上述快照搜索系统或上述设备可部分或全部通过人工智能实施。人工智能快照搜索系统可包括快照搜索技术、模糊逻辑和神经网络，其使用户能够自动进行在工厂中的多个现场设备上的快照搜索。
虽然已经描述了本发明的特定实施例，但是这些实施例仅以示例的方式呈现，并且不旨在限制本发明的范围。事实上，本文所描述的新颖实施例可以以多种其他形式实施；此外，可以在不脱离发明精神的情况下，对本文所述的实施例的形式进行各种省略、替换和改变。所附权利要求及其等同物旨在涵盖将落入本发明范围和精神中的这些形式或修改。

Claims (16)

1.一种计算机实施的代理选择系统，包括：
专家规则模块，其包括存储装置，所述存储装置存储可应用于每个目标装置的一组相应专家规则，每个专家规则具有相应的选择权重因数；
分离器模块，其被配置成至少部分地基于每个目标装置的系统和类型来对所获取的每个目标装置的装置数据进行分类；和
智能模块，其能够访问所述分离器模块，所述智能模块包括：
获取逻辑，其从所述分离器获取每个目标装置的被分类的装置数据；
搜索逻辑，其从所述专家规则模块搜索全部可应用于每个目标装置的一组相应专家规则；
应用逻辑，其应用为每个目标装置搜索出的所述一组相应专家规则；
计算逻辑，其计算所应用的所述一组相应专家规则中的所有专家规则的相应的选择权重因数；和
选择逻辑，其基于所述选择权重因数的计算的结果来选择一个或多个代理计算机。
2.根据权利要求1所述的计算机实施的代理选择系统，
其中，可应用于每个目标装置的所述一组相应专家规则包括：每个代理计算机的静态条件和动态条件，
其中，所述静态条件包括每个代理计算机的规范和修订，以及
其中，所述动态条件包括每个代理计算机的当前状态。
3.根据权利要求2所述的计算机实施的代理选择系统，
其中，所述专家规则涉及每个代理计算机的版本，以及
其中，一组算法涉及：基于计算的选择权重因数，如果代理计算机的版本低于目标装置的版本，则不选择所述代理计算机。
4.根据权利要求2所述的计算机实施的代理选择系统，
其中，所述动态条件包括网络负载、每个代理计算机的当前状态和所述目标装置的实时状态。
5.根据权利要求1所述的计算机实施的代理选择系统，其中，所述智能模块还包括：
用于从所述专家规则模块自动获取所述专家规则的逻辑；
用于基于可应用于每个目标装置的所有专家规则的所述静态条件自动进行确认的逻辑；
用于基于可应用于每个目标装置的所述专家规则的所述静态条件，自动确定哪个代理计算机满足可应用于每个目标装置的所述专家规则的所述静态条件的逻辑；
用于基于所述专家规则的所述动态条件，自动确认被确定为满足所述专家规则的所述静态条件的适当的代理计算机的当前状态的逻辑；
用于基于所述专家规则的所述动态条件，自动确定哪个代理计算机满足所述专家规则的所述动态条件的逻辑；和
用于自动确定满足所述专家规则的所述静态条件和所述动态条件两者的一个或多个代理计算机的逻辑。
6.根据权利要求1所述的计算机实施的代理选择系统，其中，所述智能模块还包括：
一组专家规则，可应用于每个目标装置；和
一组算法，其通过应用所述一组专家规则来选择一个或多个代理计算机。
7.根据权利要求6所述的计算机实施的代理选择系统，其中，所述一组算法包括：
计算逻辑，其计算每个代理计算机的选择权重因数；和
选择逻辑，其基于计算的选择权重因数来选择代理计算机。
8.一种系统，包括:
网络上的多个代理计算机；
编辑器，其被配置成输入对目标装置进行识别的目标装置信息；
代理选择系统，包括：
专家规则模块，其包括存储装置，所述存储装置存储可应用于每个目标装置的一组相应专家规则，每个专家规则具有相应的选择权重因数；
分离器模块，其被配置成接收对所述目标装置进行识别的所述目标装置信息，所述分离器模块被配置成至少部分地基于所述目标装置的系统和类型来对所述目标装置进行分类；和
智能模块，其能够访问所述分离器模块，所述智能模块包括：
获取逻辑，其从所述分离器获取每个目标装置的被分类的装置数据；
搜索逻辑，其从所述专家规则模块搜索全部可应用于每个目标装置的一组相应专家规则；
应用逻辑，其应用为每个目标装置搜索出的所述一组相应专家规则；
计算逻辑，其计算所应用的所述一组相应专家规则中的所有专家规则的相应的选择权重因数；和
选择逻辑，其基于所述选择权重因数的计算的结果选择一个或多个代理计算机；和
实施数据获取(IDA)，其被配置成经由通过所述代理选择系统选中的代理计算机，向通过所述目标装置信息识别出的目标装置发送对被实施目标装置的配置项的更详细信息的一个或多个询问，并经由通过所述代理选择系统选中的一个或多个代理计算机从所述目标装置获取关于实施的更详细信息。
9.根据权利要求8所述的系统，
其中，可应用于每个目标装置的所述一组相应专家规则包括：每个代理计算机的静态条件和动态条件，
其中，所述静态条件包括每个代理计算机的规范和修订，以及
其中，所述动态条件包括每个代理计算机的当前状态。
10.根据权利要求9所述的系统，
其中，所述专家规则涉及每个代理计算机的版本，以及
其中，一组算法涉及：基于计算的选择权重因数，如果代理计算机的版本低于目标装置的版本，则不选择所述代理计算机。
11.根据权利要求10所述的系统，
其中，所述动态条件包括网络负载、每个代理计算机的当前状态和所述目标装置的实时状态。
12.根据权利要求8所述的系统，其中，所述智能模块还包括：
用于从所述专家规则模块自动获取专家规则的逻辑；
用于基于可应用于每个目标装置的所有专家规则的所述静态条件来自动进行确认的逻辑；
用于基于可应用于每个目标装置的所述专家规则的所述静态条件，自动确定哪个代理计算机满足可应用于每个目标装置的所述专家规则的所述静态条件的逻辑；
用于基于所述专家规则的所述动态条件，自动确认被确定为满足所述专家规则的所述静态条件的适当的代理计算机的所述当前状态的逻辑；
用于基于所述专家规则的所述动态条件，自动确定哪个代理计算机满足所述专家规则的所述动态条件的逻辑；和
用于自动确定满足所述专家规则的所述静态条件和所述动态条件两者的一个或多个代理计算机的逻辑。
13.根据权利要求8所述的系统，其中，所述智能模块还包括：
一组专家规则，可应用于每个目标装置；和
一组算法，其通过应用所述一组专家规则选择一个或多个代理计算机。
14.根据权利要求13所述的系统，其中，所述一组算法包括：
用于计算每个代理计算机的选择权重因数的逻辑；和
用于基于计算的所述选择权重因数来选择代理的逻辑。
15.一种计算机实施的代理选择系统，包括：
智能模块，其包括：
搜索逻辑，其搜索全部可应用于每个目标装置的一组相应专家规则，其中，所述一组相应专家规则包括每个代理计算机的静态条件和动态条件，所述静态条件包括每个代理计算机的规范和修订，以及所述动态条件包括网络负载、每个代理计算机的当前状态和所述目标装置的实时状态；
应用逻辑，其应用为每个目标装置搜索出的所述一组相应专家规则；
计算逻辑，其计算所应用的所述一组相应专家规则中的所有专家规则的相应的选择权重因数；和
选择逻辑，其基于所述选择权重因数的计算的结果来选择一个或多个代理计算机。
16.根据权利要求15所述的计算机实施的代理选择系统，
其中，所述专家规则涉及每个代理计算机的版本，以及
其中，如果代理计算机的版本低于目标装置的版本，则一组算法不选择所述代理计算机。
CN201810959486.XA 2017-10-13 2018-08-22 代理选择系统和工厂系统 Active CN109669400B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US15/783,489 US11184452B2 (en) 2017-10-13 2017-10-13 System and method for selecting proxy computer
US15/783,489 2017-10-13

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109669400A true CN109669400A (zh) 2019-04-23
CN109669400B CN109669400B (zh) 2023-05-23

Family

ID=63350322

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810959486.XA Active CN109669400B (zh) 2017-10-13 2018-08-22 代理选择系统和工厂系统

Country Status (4)

Country Link
US (1) US11184452B2 (zh)
EP (1) EP3471344B1 (zh)
JP (1) JP7047625B2 (zh)
CN (1) CN109669400B (zh)

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8560604B2 (en) 2009-10-08 2013-10-15 Hola Networks Ltd. System and method for providing faster and more efficient data communication
US9241044B2 (en) 2013-08-28 2016-01-19 Hola Networks, Ltd. System and method for improving internet communication by using intermediate nodes
US11057446B2 (en) 2015-05-14 2021-07-06 Bright Data Ltd. System and method for streaming content from multiple servers
EP4020940A1 (en) 2017-08-28 2022-06-29 Bright Data Ltd. Content fetching by selecting tunnel devices
EP4053717A3 (en) 2019-02-25 2022-10-26 Bright Data Ltd. System and method for url fetching retry mechanism
EP4027618A1 (en) 2019-04-02 2022-07-13 Bright Data Ltd. Managing a non-direct url fetching service
CN110601890B (zh) * 2019-09-17 2023-03-31 深圳市网心科技有限公司 一种网络性能分析方法、装置、设备及可读存储介质
CN112363465B (zh) * 2020-10-21 2022-04-01 北京工业大数据创新中心有限公司 一种专家规则集训练方法、训练器和工业设备预警系统

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040162996A1 (en) * 2003-02-18 2004-08-19 Nortel Networks Limited Distributed security for industrial networks
CN1735059A (zh) * 2003-10-24 2006-02-15 微软公司 能经由多个网络通信媒体建立连接的计算设备上的网络和接口选择
CN1811635A (zh) * 2004-09-28 2006-08-02 洛克威尔自动控制技术股份有限公司 用于传统自动化系统的基于代理的集中管理安全性
CN1950766A (zh) * 2004-05-04 2007-04-18 费舍-柔斯芒特系统股份有限公司 加工厂中过程模块和专家系统的集成
US20070150330A1 (en) * 1999-12-30 2007-06-28 Mcgoveran David O Rules-based method and system for managing emergent and dynamic processes
CN102664864A (zh) * 2010-12-15 2012-09-12 波音公司 合作的基于规则的安全
CN102915331A (zh) * 2011-09-12 2013-02-06 微软公司 用于云选择的协调引擎
CN106168757A (zh) * 2015-05-22 2016-11-30 费希尔-罗斯蒙特系统公司 工厂安全系统中的可配置鲁棒性代理
US20170017221A1 (en) * 2015-07-16 2017-01-19 Siemens Aktiengesellschaft Knowledge-based programmable logic controller with flexible in-field knowledge management and analytics
WO2017066308A1 (en) * 2015-10-12 2017-04-20 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Binding of devices in a process plant using i/o-abstracted field device configurations
US20170155623A1 (en) * 2014-06-26 2017-06-01 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Selecting proxies

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000196677A (ja) 1998-12-28 2000-07-14 Fujitsu Ltd ネットワ―クシステムに用いられる中継装置
JP3738598B2 (ja) 1999-03-30 2006-01-25 横河電機株式会社 分散オブジェクトシステムにおける通信方法及び分散オブジェクトシステムにおける通信装置
JP5604510B2 (ja) * 2009-04-30 2014-10-08 ジーイー・インフラストラクチャー・サウスアフリカ（プロプライアトリー）・リミテッド プロセス決定支援システム及び、プロセス決定支援システムを設ける方法
US9003058B2 (en) 2011-03-30 2015-04-07 Telcordia Technologies, Inc. Method, system, user equipment and program for dynamically selecting proxies for communication with servers using known paths
CN103634129B (zh) * 2012-08-22 2018-03-20 腾讯科技（深圳）有限公司 一种设置代理服务器的方法及装置
US9509566B2 (en) * 2013-06-27 2016-11-29 Yokogawa Electric Corporation System and method for generating output data
JP2015049650A (ja) * 2013-08-30 2015-03-16 ソニー株式会社 サーバ装置、情報処理方法、プログラム、端末装置、およびコンテンツ供給システム
US20150120863A1 (en) * 2013-10-25 2015-04-30 Qualcomm Incorporated Proxy network device selection in a communication network
JP6124813B2 (ja) 2014-01-30 2017-05-10 三菱電機株式会社 プラント監視制御システム
US20150358777A1 (en) * 2014-06-04 2015-12-10 Qualcomm Incorporated Generating a location profile of an internet of things device based on augmented location information associated with one or more nearby internet of things devices
US9851712B2 (en) * 2014-11-12 2017-12-26 Yokogawa Electric Corporation Process control system and configuration system for an industrial plant
JP6579884B2 (ja) * 2015-09-24 2019-09-25 キヤノン株式会社 通信装置、制御方法、及びプログラム
US10361913B2 (en) * 2017-02-09 2019-07-23 Kodacloud Inc. Determining whether to include or exclude device data for determining a network communication configuration for a target device
US10491475B2 (en) * 2017-07-31 2019-11-26 Bank Of America Corporation Proxy automatic configuration file manager

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070150330A1 (en) * 1999-12-30 2007-06-28 Mcgoveran David O Rules-based method and system for managing emergent and dynamic processes
US20040162996A1 (en) * 2003-02-18 2004-08-19 Nortel Networks Limited Distributed security for industrial networks
CN1735059A (zh) * 2003-10-24 2006-02-15 微软公司 能经由多个网络通信媒体建立连接的计算设备上的网络和接口选择
CN1950766A (zh) * 2004-05-04 2007-04-18 费舍-柔斯芒特系统股份有限公司 加工厂中过程模块和专家系统的集成
CN1811635A (zh) * 2004-09-28 2006-08-02 洛克威尔自动控制技术股份有限公司 用于传统自动化系统的基于代理的集中管理安全性
CN102664864A (zh) * 2010-12-15 2012-09-12 波音公司 合作的基于规则的安全
CN102915331A (zh) * 2011-09-12 2013-02-06 微软公司 用于云选择的协调引擎
US20170155623A1 (en) * 2014-06-26 2017-06-01 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Selecting proxies
CN106168757A (zh) * 2015-05-22 2016-11-30 费希尔-罗斯蒙特系统公司 工厂安全系统中的可配置鲁棒性代理
US20170017221A1 (en) * 2015-07-16 2017-01-19 Siemens Aktiengesellschaft Knowledge-based programmable logic controller with flexible in-field knowledge management and analytics
WO2017066308A1 (en) * 2015-10-12 2017-04-20 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Binding of devices in a process plant using i/o-abstracted field device configurations

Also Published As

Publication number Publication date
EP3471344A1 (en) 2019-04-17
US20190116236A1 (en) 2019-04-18
EP3471344B1 (en) 2020-11-18
JP7047625B2 (ja) 2022-04-05
US11184452B2 (en) 2021-11-23
CN109669400B (zh) 2023-05-23
JP2019075079A (ja) 2019-05-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109669400A (zh) 用于选择代理计算机的系统和方法
Chu et al. Open sensor web architecture: Core services
CN106020715A (zh) 存储池容量管理
CN108833197A (zh) 一种基于云的主动探测方法和探测平台
CN109194746A (zh) 基于物联网的异构信息处理方法
CN104092744B (zh) 基于记忆化服务簇映射目录的Web服务发现方法
CN109151042B (zh) 物联感知数据智能规划方法
CN108959048A (zh) 模块化环境的性能分析方法、装置及可存储介质
CN110719194B (zh) 一种网络数据的分析方法及装置
CN111953757B (zh) 基于云计算和智能设备交互的信息处理方法及云端服务器
CN106033428B (zh) 统一资源定位符的选择方法和统一资源定位符的选择装置
CN109218383A (zh) 虚拟网络功能负载平衡器
CN109828790A (zh) 一种基于申威异构众核处理器的数据处理方法和系统
Ahrabian et al. Data analysis as a web service: A case study using IoT sensor data
CN109257422A (zh) 感知网络信息重构方法
CN110460662A (zh) 物联网数据的处理方法和系统
Chen et al. Data mining-based dispatching system for solving the local pickup and delivery problem
Hoo Meng et al. A new approach towards developing a prescriptive analytical logic model for software application error analysis
CN111898766B (zh) 基于自动机器学习的以太坊燃料限制预测方法及装置
CN109670082A (zh) 用于设计数据分析的系统和方法
Pozanco et al. Learning-driven goal generation
Kovtunenko et al. Multi-agent approach to computational resource allocation in edge computing
CN110008448A (zh) 将SQL代码自动转换为Java代码的方法和装置
Spillner et al. Intent-based placement of microservices in computing continuums
Belcastro et al. Evaluation of large scale roi mining applications in edge computing environments

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant