CN110069385A - 基于物联网的量子云监控系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于物联网的量子云监控系统及方法，属于物联网技术领域，要解决的技术问题为如何利用物联网技术实现多种量子计算机的云端统一监控并实现智能运维。其结构包括：物联网采集模块，用于实时获取量子计算机涉及的硬件设备的运行状态数据；日志采集模块，用于实时获取量子计算机涉及的软件系统的日志数据；量子云中心，用于提供量子计算云服务，物联网连接模块，用于将运行状态数据和日志数据传输至量子云中心。其方法包括：获取量子计算机的实时监控数据；对实时监控数据进行数据分析，以实现对硬件设备的实时诊断分析、监控分析和预测性维护，并实现对硬件设备和软件系统的能耗分析；对实时监控数据和数据分析结构进行数据展示。
Description
技术领域
本发明涉及物联网技术领域，具体地说是一种基于物联网的量子云监控系统及方法。
背景技术
近年来，量子计算技术发展迅速，对于量子计算机的研究为信息技术的发展开辟了新的途径，量子计算机(Quantum Computer)是一类遵循量子力学规律进行高速数学和逻辑运算、存储及处理量子信息的物理装置。
所谓量子，是构成物质的各种物理量的最基本单元，不可分割。人们所熟知的分子、原子、电子、光子等微观粒子，都是量子的一种表现形态。不同于电子计算机(或称传统计算机)，在量子信息中用“量子比特”来描述存储单位，量子比特可以制备在两个逻辑状态的叠加体，它可以同时存储“0”和“1”。如果是N个量子比特，理论上可以同时存储2的N次方的数据。量子计算机使用量子算法来进行数据操作，在进行运算时，可以同时计算2的N次方的数学运算，相当于经典计算机要重复2的N次方的计算，由此可见，量子计算机可以节约大量的时间和计算单元。
量子计算机可以超越现在最好的经典超级计算机，几乎所有的基础问题已经在理论上得到了解决，量子计算机的作用还远不止是解决一些经典计算机无法解决的问题，与经典计算机相比，量子计算机最重要的优越性体现在量子并行计算上。未来一台64位量子计算机的单次运算速度，达到目前普通计算机 CPU的级别(1GHz)，那么这台量子计算机的数据处理速度，理论上已经远超目前世界上最快的超级计算机。通用量子计算机一旦实现，将对通信安全、导航、成像以及人工智能、生物制药、新材料研发等诸多领域产生颠覆性影响，带来国家安全和社会经济发展的极大变革。
目前,实现量子计算机的途径主要有5种方法,分别是超导、离子阱、量子点、量子光学和拓扑量子计算，未来可能还会有其他形式，基于不同实现方式的量子计算机将用于不同的场景，其中每一种实现方法都需要大量的高精度物理设备，其复杂的结构和控制，都需要更加精细化、智能化的运维。而未来量子云中心会共存多种不同实现方式的量子计算机，统一对外提供量子云服务，这就需要及时了解量子计算机的运行状况，保证量子计算机的高可用，充分使用量子计算机的资源。
基于上述分析，如何利用物联网技术实现多种量子计算机的云端统一监控并实现智能运维成为亟须解决的问题。
发明内容
本发明的技术任务是针对以上不足，提供一种基于物联网的量子云监控系统及方法，来解决如何利用物联网技术实现多种量子计算机的云端统一监控并实现智能运维的问题。
第一方面，本发明提供一种基于物联网的量子云监控系统，包括：
物联网采集模块，用于实时获取量子计算机涉及的硬件设备的运行状态数据；
日志采集模块，用于实时获取量子计算机涉及的软件系统的日志数据；
量子云中心，用于提供量子计算云服务，量子计算云服务包括但不限于云存储服务、云计算服务和数据展示服务，云计算服务用于对运行状态数据和日志数据进行数据分析，并用于实现对硬件设备的实时诊断分析、监控分析和预测性维护、以及对硬件设备和软件系统的能耗分析；
物联网连接模块，用于将运行状态数据和日志数据传输至量子云中心。
在上述实施方式中，量子计算机的实现方式不同，所配置的硬件设备有所不同，通过物联网采集模块采集量子计算机涉及的硬件设备的运行状态数据时，根据量子计算的涉及的具体硬件设备配置物联网采集模块。，从而通过物联网技术实现多种量子计算机的云端统一监控并实现智能运维。
作为优选，物联网采集模块包括但不限于传感器采集子模块、控制器采集子模块、独立设备采集子模块和网关采集子模块。
作为优选，物联网采集模块还包括：
建模分析模块，用于对量子计算机的每个硬件设备构建分析模型并设置数据指标，并基于分析模型和数据指标对采集的相应运行状态数据进行结构化和格式化。
作为优选，量子云中心以量子计算机为主体，并配置有：
注册模块，用于实现量子计算机的注册；
建模模块，用于根据量子计算机的实现方式为对应量子计算机进行数据建模，并为量子计算机的每个硬件设备建立ID编号；
规则设置模块，用于根据硬件设备的特性，为量子计算机的每个硬件设备设置相应的告警规则和异常处理规则；
实时诊断分析模块，用于通过规则引擎对运行状态数据进行数据分析，以实现对相应硬件设备的实时诊断分析和告警；
异常处理模块，用于基于量子计算机每个硬件设备的模型对运行状态数据进行分析，以得到对相应硬件设备的异常情况分析并定位异常点；
预测维护模块，用于对运行状态数据进行数据分析，以实现对相应硬件设备的实时巡检，并根据实时巡检得到设备潜在异常问题；
能耗分析模块，用于对运行状态数据和日志数据进行数据分析，以得到量子计算机的使用情况、行为习惯以及能耗情况。
作为优选，量子计算机主要由量子芯片、信号采集系统、测控系统、模拟数字转换模块、量子编程框架和基于经典计算机架构的量子服务系统组成，所述量子计算机支持采用超导、离子阱、量子点、量子光学和拓扑量子计算中的任意一种实现形式。
作为优选，数据展示服务包括以页面的形式向运维人员展示数据，并支持将展示的数据实时传输至移动终端；
展示的数据包括运行状态数据、日志数据和通过数据分析服务得出的相关数据。
作为优选，物联网连接模块包括：
第一连接子模块，用于实现物联网采集模块至量子云中心的单向数据传输；
第二连接子模块，用于实现日志采集模块至量子云中心的单向数据传输。
第二方面，本发明提供一种基于物联网的量子云监控方法，通过如第一方面任一项所述的基于物联网的量子云监控系统对量子计算机进行监控，包括：
获取量子计算机的实时监控数据，包括采集量子计算机涉及的硬件设备的运行状态数据、采集量子计算机涉及的软件系统的日志数据；
对实时监控数据进行数据分析，以实现对硬件设备的实时诊断分析、监控分析和预测性维护，并实现对硬件设备和软件系统的能耗分析；
对实时监控数据和数据分析结构进行数据展示。
作为优选，获取量子计算机的实时监控数据之前，还包括：
在量子云中心注册对应的量子计算机；
根据量子计算机的实现方式，为对应的量子计算机进行数据建模，并为量子计算机的每个硬件设备建立ID编码；
根据量子计算机每个硬件设备的特性，设置与硬件设备对应的告警规则和异常处理规则。
作为优选，对实时监控数据进行数据分析，包括：
通过规则引擎对运行状态数据进行数据分析，以实现对相应硬件设备的实时诊断分析和告警；
基于量子计算机每个硬件设备的模型对运行状态数据进行分析，以得到对相应硬件设备的异常情况分析并定位异常点；
对运行状态数据进行数据分析，以实现对相应硬件设备的实时巡检，并根据实时巡检得到设备潜在异常问题；
对运行状态数据和日志数据进行数据分析，以得到量子计算机的使用情况、行为习惯以及能耗情况。
本发明的基于物联网的量子云监控系统及方法具有以下优点：
1、通过物联网采集模块采集量子计算机的硬件设备的运行状态，实时诊断分析、监控分析、量子计算机的预测性维护以及能耗优化等服务，实现量子云中心的量子计算机高精度物理设备的精细化和智能化运维，方便运维人员定位异常点；
2、通过能耗优化服务，可减少量子计算机的宕机时间，提升量子计算机的使用效率；
3、物联网连接中，物联网采集模块和日志采集模块均为独立的连接方式，不影响量子计算机算法执行网络，同时物联网采集模块和日志采集模块均单向通过对应的连接模块单向传输至量子云中心，保证了量子计算机的安全性。
附图说明
为了更清除地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例中描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
下面结合附图对本发明进一步说明。
附图1为实施例2基于物联网的量子云监控方法的流程框图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定，在不冲突的情况下，本发明实施例以及实施例中的技术特征可以相互结合。
本发明实施例提供基于物联网的量子云监控系统及方法，用于解决如何利用物联网技术实现多种量子计算机的云端统一监控并实现智能运维的技术问题。
实施例1：
本发明的基于物联网的量子云监控系统，包括物联网采集模块、日志采集模块、量子云中心和物联网连接模块。其中，物联网采集模块用于实时获取量子计算机涉及的硬件设备的运行状态数据，日志采集模块用于实时获取量子计算机涉及的软件系统的日志数据，量子云中心用于提供量子计算云服务，量子计算云服务包括但不限于云存储服务、云计算服务和数据展示服务，云计算服务用于对运行状态数据和日志数据进行数据分析，并用于实现对硬件设备的实时诊断分析、监控分析和预测性维护、以及对硬件设备和软件系统的能耗分析；物联网连接模块用于将运行状态数据和日志数据传输至量子云中心。
物联网采集模块包括建模分析模块、传感器采集子模块、控制器采集子模块、独立设备采集子模块和网关采集子模块。传感器采集模块用于采集传感器的运行状态数据，控制器采集模块用于采集控制器的运行状态数据，独立设备采集模块用于采集独立设备的运行状态，网关采集模块用于采集网关的运行状态数据，建模分析模块用于对量子计算机的每个硬件设备构建分析模型，并根据硬件设备的特点设计温度、湿度、电压、能耗等多种数据指标，实现量子计算机运行状态数据的结构化和标准化，并最终将量子计算机的运行状态数据汇集到量子云中心。
量子云中心以量子计算机为主体，并配置有注册模块、建模模块、规则设置模块、实时诊断分析模块、异常处理模块、预测维护模块和能耗分析模块，注册模块用于实现量子计算机的注册，建模模块用于根据量子计算机的实现方式为对应量子计算机进行数据建模，并为量子计算机的每个硬件设备建立ID 编号，规则设置模块用于根据硬件设备的特性，为量子计算机的每个硬件设备设置相应的告警规则和异常处理规则，实时诊断分析模块用于通过规则引擎对运行状态数据进行数据分析，以实现对相应硬件设备的实时诊断分析和告警；异常处理模块用于基于量子计算机每个硬件设备的模型对运行状态数据进行分析，以得到对相应硬件设备的异常情况分析并定位异常点；预测维护模块用于对运行状态数据进行数据分析，以实现对相应硬件设备的实时巡检，并根据实时巡检得到设备潜在异常问题；能耗分析模块用于对运行状态数据和日志数据进行数据分析，以得到量子计算机的使用情况、行为习惯以及能耗情况。
量子计算机主要由量子芯片、信号采集系统、测控系统、模拟数字转换模块、量子编程框架和基于经典计算机架构的量子服务系统组成，所述量子计算机支持采用超导、离子阱、量子点、量子光学和拓扑量子计算中的任意一种实现形式。
数据展示服务包括以页面的形式向运维人员展示数据，并支持将展示的数据实时传输至移动终端；展示的数据包括运行状态数据、日志数据和通过数据分析服务得出的相关数据。
物联网连接模块包括第一连接子模块和第二连接模块，第一连接模块用于实现物联网采集模块至量子云中心的单向数据传输，第二连接子模块用于实现日志采集模块至量子云中心的单向数据传输。
本实施例中，物联网采集模块以及日志采集模块采集功能都是单向传输，采用另外的通信信道，从量子计算机向云端传输，尽量少占用量子计算机资源，同时保证量子计算机的运行安全性。
本发明的基于物联网的量子云监控系统，通过其物联网采集模块采集量子计算机每个硬件设备的运行状态数据，通过日志采集模块采集量子计算机每个软件系统的日志数据，量子云中心根据运行状态数据和日志数据进行数据分析，实现对硬件设备的实时诊断分析、监控分析和预测性维护、以及对硬件设备和软件系统的能耗分析。
实施例2：
如附图1所示，本发明的基于物联网的量子云监控方法，通过实施例1公开的基于物联网的量子云监控系统对量子计算机进行监控，包括：
在量子云中心注册对应的量子计算机；
根据量子计算机的实现方式，为对应的量子计算机进行数据建模，并为量子计算机的每个硬件设备建立ID编码；
根据量子计算机每个硬件设备的特性，设置与硬件设备对应的告警规则和异常处理规则；
获取量子计算机的实时监控数据，包括采集量子计算机涉及的硬件设备的运行状态数据、采集量子计算机涉及的软件系统的日志数据；
对实时监控数据进行数据分析，以实现对硬件设备的实时诊断分析、监控分析和预测性维护，并实现对硬件设备和软件系统的能耗分析；
对实时监控数据和数据分析结构进行数据展示。
对实时监控数据进行数据分析，包括：
通过规则引擎对运行状态数据进行数据分析，以实现对相应硬件设备的实时诊断分析和告警；
基于量子计算机每个硬件设备的模型对运行状态数据进行分析，以得到对相应硬件设备的异常情况分析并定位异常点；
对运行状态数据进行数据分析，以实现对相应硬件设备的实时巡检，并根据实时巡检得到设备潜在异常问题；
对运行状态数据和日志数据进行数据分析，以得到量子计算机的使用情况、行为习惯以及能耗情况。
以上所述实施例仅是为充分说明本发明而所举的较佳的实施例，本发明的保护范围不限于此。本技术领域的技术人员在本发明基础上所作的等同替代或变换，均在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围以权利要求书为准。
Claims (10)
1.基于物联网的量子云监控系统，其特征在于包括：
物联网采集模块，用于实时获取量子计算机涉及的硬件设备的运行状态数据；
日志采集模块，用于实时获取量子计算机涉及的软件系统的日志数据；
量子云中心，用于提供量子计算云服务，量子计算云服务包括但不限于云存储服务、云计算服务和数据展示服务，云计算服务用于对运行状态数据和日志数据进行数据分析，并用于实现对硬件设备的实时诊断分析、监控分析和预测性维护、以及对硬件设备和软件系统的能耗分析；
物联网连接模块，用于将运行状态数据和日志数据传输至量子云中心。
2.根据权利要求1所述的基于物联网的量子云监控系统，其特征在于物联网采集模块包括但不限于传感器采集子模块、控制器采集子模块、独立设备采集子模块和网关采集子模块。
3.根据权利要求2所述的基于物联网的量子云监控系统，其特征在于物联网采集模块还包括：
建模分析模块，用于对量子计算机的每个硬件设备构建分析模型并设置数据指标，并基于分析模型和数据指标对采集的相应运行状态数据进行结构化和格式化。
4.根据权利要求1-3任一项所述的基于物联网的量子云监控系统，其特征在于量子云中心以量子计算机为主体，并配置有：
注册模块，用于实现量子计算机的注册；
建模模块，用于根据量子计算机的实现方式为对应量子计算机进行数据建模，并为量子计算机的每个硬件设备建立ID编号；
规则设置模块，用于根据硬件设备的特性，为量子计算机的每个硬件设备设置相应的告警规则和异常处理规则；
实时诊断分析模块，用于通过规则引擎对运行状态数据进行数据分析，以实现对相应硬件设备的实时诊断分析和告警；
异常处理模块，用于基于量子计算机每个硬件设备的模型对运行状态数据进行分析，以得到对相应硬件设备的异常情况分析并定位异常点；
预测维护模块，用于对运行状态数据进行数据分析，以实现对相应硬件设备的实时巡检，并根据实时巡检得到设备潜在异常问题；
能耗分析模块，用于对运行状态数据和日志数据进行数据分析，以得到量子计算机的使用情况、行为习惯以及能耗情况。
5.根据权利要求4所述的基于物联网的量子云监控系统，其特征在于量子计算机主要由量子芯片、信号采集系统、测控系统、模拟数字转换模块、量子编程框架和基于经典计算机架构的量子服务系统组成，所述量子计算机支持采用超导、离子阱、量子点、量子光学和拓扑量子计算中的任意一种实现形式。
6.根据权利要求4任一项所述的基于物联网的量子云监控系统，其特征在于数据展示服务包括以页面的形式向运维人员展示数据，并支持将展示的数据实时传输至移动终端；
展示的数据包括运行状态数据、日志数据和通过数据分析服务得出的相关数据。
7.根据权利要求1-3任一项所述的基于物联网的量子云监控系统，其特征在于物联网连接模块包括：
第一连接子模块，用于实现物联网采集模块至量子云中心的单向数据传输；
第二连接子模块，用于实现日志采集模块至量子云中心的单向数据传输。
8.基于物联网的量子云监控方法，其特征在于通过如权利要求1-7任一项所述的基于物联网的量子云监控系统对量子计算机进行监控，包括：
获取量子计算机的实时监控数据，包括采集量子计算机涉及的硬件设备的运行状态数据、采集量子计算机涉及的软件系统的日志数据；
对实时监控数据进行数据分析，以实现对硬件设备的实时诊断分析、监控分析和预测性维护，并实现对硬件设备和软件系统的能耗分析；
对实时监控数据和数据分析结构进行数据展示。
9.根据权利要求8所述的基于物联网的量子云监控方法，其特征在于获取量子计算机的实时监控数据之前，还包括：
在量子云中心注册对应的量子计算机；
根据量子计算机的实现方式，为对应的量子计算机进行数据建模，并为量子计算机的每个硬件设备建立ID编码；
根据量子计算机每个硬件设备的特性，设置与硬件设备对应的告警规则和异常处理规则。
10.根据权利要求8或9所述的基于物联网的量子云监控方法，其特征在于对实时监控数据进行数据分析，包括：
通过规则引擎对运行状态数据进行数据分析，以实现对相应硬件设备的实时诊断分析和告警；
基于量子计算机每个硬件设备的模型对运行状态数据进行分析，以得到对相应硬件设备的异常情况分析并定位异常点；
对运行状态数据进行数据分析，以实现对相应硬件设备的实时巡检，并根据实时巡检得到设备潜在异常问题；
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