CN111163002A

CN111163002A - 一种基于容器的边缘网关系统和能源数据处理方法

Info

Publication number: CN111163002A
Application number: CN201911421685.6A
Authority: CN
Inventors: 朱传柏; 禹驱; 杨宇; 章伟成
Original assignee: Hangzhou Zhiguang Econ Technology Co ltd; Guangzhou Zhiguang Electric Co ltd
Current assignee: Hangzhou Zhiguang Econ Technology Co ltd; Guangzhou Zhiguang Electric Co ltd
Priority date: 2019-12-31
Filing date: 2019-12-31
Publication date: 2020-05-15
Anticipated expiration: 2039-12-31
Also published as: CN111163002B

Abstract

本发明公开了一种基于容器的边缘网关系统和能源数据处理方法。所述系统包括云端和至少一个边缘网关端，所述边缘网关端包括设备通信模块、云端通信接口模块、元数据管理模块、基于容器的业务处理模块和数据存储模块；其中所述基于容器的业务处理模块用于运行经docker容器封装的云端训练或测试后的程序，并将程序的运行结果传送给云端或设备，使得所述边缘网关端反向控制所述设备。上述方案实现了一种基于容器的边缘网关的轻量级、标准化、实时性强、分布式的能源数据处理架构和数据处理方法。

Description

一种基于容器的边缘网关系统和能源数据处理方法

技术领域

本发明涉及分布式计算领域，具体涉及一种基于容器的边缘网关系统和能源数据处理方法。

背景技术

能源现场涉及各种电力设备以及转换设备的管理，电力设备的能源现场分布地域广，设备种类多，如何衔接各种电力源现场，充分利用各种能源，从而减少能源的消耗，同时降低对环境影响，是当前解决的一个问题。

边缘计算网关以数据采集功能为基础，在工业互联网边缘节点实现数据优化、实时响应、敏捷连接、智能分析；显著减少现场与云端的数据流量，避免云端运算能力遇到瓶颈；优化网络架构，更安全、更快响应，同时更智能化实现现场业务。为此，本发明提出了一种将基于容器技术的边缘计算网关架构用于分布式综合能源现场的数据处理。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于容器的边缘网关系统和能源数据处理方法。

依据本发明的一个方面，提供了一种基于容器的边缘网关系统，所述系统包括云端和至少一个边缘网关端，所述边缘网关端包括设备通信模块、边缘网关接口模块、元数据管理模块、基于容器的业务处理模块和数据存储模块；

所述设备通信模块用于与外部的设备通信，并为所述边缘网关端提供发布和订阅服务；

所述边缘网关接口模块用于实现与云端的数据通信；

所述元数据管理模块用于实现所述云端通信接口模块与所述基于容器的业务处理模块的数据通信，以及提供数据的查询服务；

所述基于容器的业务处理模块用于运行经docker容器封装的云端训练或测试后的程序，并将程序的运行结果传送给云端或设备，使得所述边缘网关端反向控制所述设备；

所述数据存储模块与所述元数据管理模块连接，用于为所述边缘网关端提供数据存取服务。

可选的，所述边缘网关端还包括设备孪生模块，所述设备孪生模块连接所述设备通信模块，用于镜像设备状态的元数据，与所述基于容器的业务处理模块实现数据通信。

可选的，所述基于容器的业务处理模块还用于提供边缘函数计算和流数据分析，所述边缘函数计算用于提供程序托管服务，所述流数据分析用于实现数据过滤、聚合计算、数据连接以及异常检测中的任一项或几项。

可选的，所述系统包括Redis实时存储系统和mangoDB时序数据库，所述Redis实时存储系统用于存储所述边缘网关端的实时数据，所述mangoDB时序数据库用于缓存所述边缘网关端的历史数据。

可选的，所述设备通信模块包括设备连接配置单元和设备接入SDK单元，所述设备连接配置单元与所述设备接入SDK单元之间实现数据转换以及数据控制命令通信。

可选的，所述设备通信模块提供标准接口，所述标准接口可采用MQTT、ModbusTCP、IEC60870系列、CAN、BACnet、S7协议中的任一种或几种；所述设备通信模块还用于在发送数据时定义一个包括多种数据来源的数据组，实现多对多的数据分发。

可选的，所述边缘网关接口模块通过数据流服务和web套接字服务实现所述边缘网关端与云端之间的数据通信。

可选的，所述云端包括云端接口模块、边缘网关配置模块和接口服务模块；

所述云端接口模块用于实现云端与边缘网关端的数据通信；

所述边缘网关配置模块基于kubernetes构建，用于实现docker容器的编排和数据定位，并对所述基于容器的业务处理模块中的docker容器进行配置；

所述接口服务模块用于为配置边缘网关控制模块提供连接服务。

依据本发明的另一方面，提供了一种基于容器的分布式能源数据处理方法，利用上述任一项所述的系统，所述方法包括：

利用所述设备通信模块通过标准接口接收能源现场中设备的能源数据；

将所述能源数据通过所述边缘网关接口模块上传至所述基于容器的业务处理模块；

所述基于容器的业务处理模块利用docker容器中的程序对所述数据进行处理；

将数据处理结果通过所述边缘网关接口模块上传至所述云端或反馈给所述能源现场中设备。

可选的，所述能源数据包括设备状态数据；所述方法还包括：

通过所述元数据管理模块或设备孪生模块查询或传递所述设备状态数据或根据设备状态数据生成的结果数据。

依据本发明的又一方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行如上述任一所述的方法。

依据本发明的再一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现如上述任一所述的方法。

由上述可知，本发明的上述技术方案可以获得以下的技术效果：

一、通过边缘网关技术可以将能源现场的本地数据快速采集、处理并上传到云端，且各边缘网关能够实现分布式运算，减轻了云端计算的压力；

二、边缘网关可以在离线模式下工作，具有轻量级和容器化特点，支持边缘的异构硬件，能够实现异构运算；

三、通过docker容器等虚拟化技术，可以将多种语言开发的应用程序或机器学习等算法封装在容器中，且对CPU、内存和存储的额外开销非常小；

四、通过kubernates容器编排工具实现容器在多个边缘计算网关的分发、配置和运行；

五、通过提供标准化的统一接口，能够实现多种协议消息的订阅和发布，很好地处理了电力等分布式能源现场的数据处理需求。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了根据本发明一个实施例的基于容器的边缘网关系统的结构示意图；

图2示出了根据本发明一个实施例的基于容器的分布式能源数据处理方法的流程示意图；

图3示出了根据本发明一个实施例的电子设备的结构示意图；

图4示出了根据本发明一个实施例的计算机可读存储介质的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。

图1示出了根据本发明一个实施例的示出了根据本发明一个实施例的基于容器的边缘网关系统的结构示意图。所述系统包括云端和至少一个边缘网关端，所述边缘网关端包括设备通信模块、边缘网关接口模块、元数据管理模块、基于容器的业务处理模块和数据存储模块。

本发明该实施例公开的系统能够将云端的计算框架，例如Spark、TensorFlow等，通过裁剪、合并等简化手段，迁移至边缘计算平台，使得能在边缘计算系统上运行云端训练后的智能分析算法；且边缘网关系统能够利用docker容器等虚拟化技术在单台计算机或者少数几台计算机组成的小规模集群环境中隔离主机资源，实现分布式计算框架的资源调度。上述各模块的具体功能如下：

所述设备通信模块用于与外部的设备通信，并为所述边缘网关端提供发布和订阅服务。该模块可以通过数据总线(data bus)以及协议适配器(protocal adapters)实现，设备通信模块可以支持不同通信协议进行数据采集和反向控制设备的运行。优选的，它可以是与MQTT服务器(mosquitto)交互的MQTT客户端，为其他模块提供发布和订阅功能。

所述边缘网关接口模块用于实现与云端的数据通信，通过设备管理单元以及数据流服务(DataRiver)，边缘网关将分析后的数据或者原始数据通过HTTPS或者WebSocket传输到云端的数据存储中，以作后续的智能化分析。

所述元数据管理模块用于实现所述云端通信接口模块与所述基于容器的业务处理模块的数据通信，以及提供数据的查询服务。其中元数据包括设备的运行状态数据，该模块主要用于对云端接口模块和业务处理模块之间的消息处理器，它还负责向轻量级的数据库(SQLite)存储/检索元数据。

所述基于容器的业务处理模块用于运行经docker容器封装的云端训练或测试后的程序，并将程序的运行结果传送给云端或设备，使得所述边缘网关端反向控制所述设备。该模块可用于管理Edge的容器化应用程序，主要功能包括对docker容器进行管理和应用其中的应用程序对数据进行处理，其中包括pod、configmap、volume、prober、event等单元。

所述数据存储模块与所述元数据管理模块连接，用于为所述边缘网关端提供数据存取服务。该模块主要用于存储用于表征设备运行状态的元数据。

综上，该实施例公开的容器化边缘计算网关系统框架能够将将容器化管理从云端扩展到边缘，凭借一致且可扩展的界面，容器化边缘计算网关框架支持边缘集群的编排和管理，为将云计算功能快速有效地提升到边缘提供了无缝可能性；该框架支持所有边缘节点、应用程序、设备甚至是与云端容器化部署接口一致的集群管理，为开发部署节省大量时间和成本；该框架具有固有的可扩展性，使用一致的注册和模块化通信，使得基于体系结构优化和改进成为现实；且由于它是模块化和优化的，重量轻，可以部署在资源不多的设备上，安装和测试简便。

在一个实施例中，所述边缘网关端还包括设备孪生模块，所述设备孪生模块连接所述设备通信模块，用于镜像设备状态的元数据，与所述基于容器的业务处理模块实现数据通信。

该设备孪生模块是处理设备元数据的软件镜像，有助于处理设备状态并将其同步到云端，该模块反映相对应的实体装备的实际运行状态，支持基于设备对象的全面管理，同时将云端对于设备的操作反馈至实体设备。它还为应用程序提供查询接口，因为它与轻量级数据库(SQLite)接口。

具体地，边缘网关端通过MQTT订阅获取接入设备的云端“设备影子”信息，边缘计算网关支持接入设备的“设备影子”建立、“设备影子”与接入设备的状态同步和与云端“设备影子”的同步。“设备影子”是一个JSON文档，用于存储设备上报状态、应用程序期望状态信息。每个设备有且只有一个“设备影子”，设备可以通过MQTT获取和设置“设备影子”来同步状态，该同步可以是影子同步给设备，也可以是设备同步给影子。

在一个实施例中，所述基于容器的业务处理模块还用于提供边缘函数计算和流数据分析，所述边缘函数计算用于提供程序托管服务，所述流数据分析用于实现数据过滤、聚合计算、数据连接以及异常检测中的任一项或几项。

其中，函数计算是基于事件驱动的编程模型，事件源可以是设备消息和定时器，也可以是其它函数的调用请求。每一个函数计算不仅以一个独立的程序任务存在，还可以跟普通函数一样被调用，接收调用时传入的参数，并返回处理结果。

流数据分析是一种使用流的方法快速实时处理数据的计算方式，边缘计算中的流数据分析，继承了物联网平台的流数据分析能力，在物联网平台创建流数据分析任务，并将该任务下发到边缘端，通过边缘设备实时运行，运行结果可以存储在边缘端也可以直接传输至云端。

边缘端流数据分析主要特点如下：运行在边缘端，不依赖网络，低时延；对数据进行采集、清洗、加工、聚合之后再上云，大大减少数据传输成本；提供和工业互联网云流式计算完全相同的SQL语法，开发一次SQL，既可以在云上执行、也可以在边缘执行；提供了内建的字符串处理和时间、统计等各类计算函数；持对消息乱序的处理。

在一个实施例中，所述系统包括Redis实时存储系统和mangoDB时序数据库，所述Redis实时存储系统用于存储所述边缘网关端的实时数据，所述mangoDB时序数据库用于缓存所述边缘网关端的历史数据。上述数据存储系统或数据库可根据需要设置在云端或其他服务器上。

其中，实时数据库系统以标准的、统一的、开放的、透明的模式，支持在平台上建立大型、特殊、复杂的各种应用。redis是一个key-value存储系统，支持Key-Value数据查询模式，数据存储在内存中，它的优点有：支持多种数据类型，包括set，zset，list，hash，string这五种数据类型，操作非常方便；持久化存储，redis使用rdb和aof做数据的持久化存储，主从数据同时，生成rdb文件，并利用缓冲区添加新的数据更新操作做对应的同步；丰富的特性，pub/sub，key过期策略，事务，支持多个DB等；性能好，由于是全内存操作，所以读写性能很好，每秒可以处理超过10万次读写操作。

数字世界需要实时跟踪物理世界动态变化，并按照时间序列存储完整的历史数据。新一代时序数据库TSDB(Time Series Database)是存放时序数据(包含数据的时间戳等信息)的数据库，并且需要支持时序数据的快速写入、持久化、多纬度的聚合查询等基本功能。为了确保数据的准确和完整性，时序数据库需要不断插入新的时序数据，而不是更新原有数据。

边缘计算网关采用mangoDB时序数据库作为历史数据库，缓存历史数据，MongoDB的设计目标是高性能、可扩展、易部署、易使用，存储数据非常方便。

在一个实施例中，所述设备通信模块包括设备连接配置单元和设备接入SDK单元，所述设备连接配置单元与所述设备接入SDK单元之间实现数据转换以及数据控制命令通信。

设备接入是工业互联网边缘网关提供的基础能力，设备接入模块在工业互联网边缘网关中称为驱动(driver)或设备接入驱动。所有连接到工业互联网边缘网关的设备都需要通过驱动实现接入。

一个完整的驱动(设备接入模块)由设备的连接管理、设备的数据(协议)转换和设备的数据交互三个模块组成。

连接管理，指设备与网关建立通信连接。工业互联网边缘网关不限制建立通信连接的协议，可根据业务需求灵活选择。

数据转换，指设备接入驱动将获取到的终端设备数据转换为符合工业互联网云IoT物模型规范的数据格式，并上报到工业互联网物联网中间件。

数据与命令处理，指驱动可以处理云端对于设备的操作请求，并完成对设备的服务调用和处理调用结果，最终将结果返回到工业互联网云平台。

设备接入驱动是工业互联网边缘网关中独立的服务模块，根据业务协议需求开发自定义设备接入驱动。下图展示了自定义驱动的功能和数据流向，并指出了开发一个自定义驱动需要做的开发工作。

在一个实施例中，所述设备通信模块提供标准接口，所述标准接口可采用MQTT、Modbus TCP、IEC60870系列、CAN、BACnet、S7协议中的任一种或几种；所述设备通信模块还用于在发送数据时定义一个包括多种数据来源的数据组，实现多对多的数据分发。

边缘计算网关支持多种与平台之间的数据分发方式，提供MQTT、RESTful、Streaming、Modbus TCP、IEC60870系列、CAN、BACnet、S7的消息通道等。通过实时数据库与MQTT协议数据分发，支持5万/秒操作数的短消息转发，处理时延小于1ms。

在数据交互过程中，经常遇到收到一组数据，然后需要把该组数据的全部或其中一部分通过同一种协议或不同协议发送到另外的地方，发送的目的地可能是多个，边缘计算网关对转发做了灵活处理，针对要发送的数据可以定义数据组，数据组的每个数据来源可以是来自本数据组，也可以是来自另外的数据组，这种定义方式为一个数据转发至不同地方提供了可能，而且有非常高的效率，例如对收到的某组数据，以此数据组为源，可以定义多个转发组，这些转发组的数据都来自这个组，转发组可以通过不同通道、不同协议转发至不同地方，边缘计算网关同时也支持多对多的数据分发。

在一个实施例中，所述边缘网关接口模块通过数据流服务和web套接字服务实现所述边缘网关端与云端之间的数据通信。

远程配置是通过工业互联网平台更新设备的配置信息，包括设备的系统参数、网络参数或者本地策略等，设备无需重启或中断运行即可在线完成配置的更新。设备远程配置功能应包括：设备接收更新配置信息，设备主动请求更新配置信息。远程配置采用JSON格式，工业互联网平台对配置内容没有特殊要求，但系统会对配置内容进行JSON格式校验，避免错误格式引起配置异常。配置文件最大支持64KB。

远程服务访问包含了远程连接(SSH协议)，远程文件管理(SFTP协议)和其他基于TCP协议的网络服务远程访问。物联网边缘计算支持使用远程连接方式登录到网关，方便控制网关设备。远程文件管理是对边缘网关上文件的管理，可以将本地PC上的文件上传到边缘网关或将边缘网关上的文件下载到本地PC上。

在一个实施例中，所述云端包括云端接口模块、边缘网关配置模块和接口服务模块；

所述云端接口模块用于实现云端与边缘网关端的数据通信；云端的通信接口模块。一个Web套接字服务器，负责监视云端的更改、缓存并向边缘网关接口模块发送消息。

所述边缘网关配置模块基于kubernetes构建，用于实现docker容器的编排和数据定位，并对所述基于容器的业务处理模块中的docker容器进行配置；该模块实际上是一个扩展的Kubernetes控制器，用于管理边缘节点和pod元数据，以便将数据定位到特定的边缘节点。

所述接口服务模块用于为配置边缘网关控制模块提供连接服务。在具体实践中，用户可根据kubernetes的API server服务中的kubectl实现对边缘网关控制模块的配置。

图2示出了根据本发明一个实施例的基于容器的分布式能源数据处理方法的流程示意图；该方法利用上述任一项的系统，所述方法包括：

步骤S110，利用所述设备通信模块通过标准接口接收能源现场中设备的能源数据。该步骤是边缘网关端通过设备通信模块接收来自设备中的传感器等其他数据采集设备的设备状态运行参数、计算请求等数据。

步骤S120，将所述能源数据通过所述边缘网关接口模块上传至所述基于容器的业务处理模块。在边缘网关端内，上述数据经过边缘王宽接口模块调度后上传至业务处理模块。

步骤S130，所述基于容器的业务处理模块利用docker容器中的程序对所述数据进行处理。业务处理模块利用云端配置在其中的容器以及容器中的应用程序对所述数据进行处理。

步骤S140，将数据处理结果通过所述边缘网关接口模块上传至所述云端或反馈给所述能源现场中设备。将处理后的数据可上传到云端，或者根据运算结果反馈控制能源现场中的设备，或者也可以将运行状态参数的改变写入到数据存储模块中。

综上，根据上述方法，实现了对电力等综合能源现场的中的能源设备的数据根据实际需要进行处理，获得了对现场中设备的有效管理和处理运算，达到了统一的、标准化的、快速有效的运算处理效果，

在一个实施例中，所述能源数据包括设备状态数据；所述方法还包括：通过所述元数据管理模块或设备孪生模块查询或传递所述设备状态数据或根据设备状态数据生成的结果数据。

在该实施例中，通过元数据管理模块或设备孪生模块实现了数据在边缘网关端内的传递和查询，沟通了各功能模块。

综上所述，本发明公开的技术方案中的系统包括云端和至少一个边缘网关端，所述边缘网关端包括设备通信模块、云端通信接口模块、元数据管理模块、基于容器的业务处理模块和数据存储模块；其中所述基于容器的业务处理模块用于运行经docker容器封装的云端训练或测试后的程序，并将程序的运行结果传送给云端或设备，使得所述边缘网关端反向控制所述设备。上述方案实现了一种基于容器的边缘网关的轻量级、标准化、实时性强、分布式的能源数据处理架构和方法。

需要说明的是：

在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟装置或者其它设备固有相关。各种通用装置也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类装置所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本发明并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的基于容器的边缘网关系统中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

例如，图3示出了根据本发明一个实施例的电子设备的结构示意图。该电子设备300包括处理器310和被安排成存储计算机可执行指令(计算机可读程序代码)的存储器320。存储器320可以是诸如闪存、EEPROM(电可擦除可编程只读存储器)、EPROM、硬盘或者ROM之类的电子存储器。存储器320具有存储用于执行上述方法中的任何方法步骤的计算机可读程序代码331的存储空间330。例如，用于存储计算机可读程序代码的存储空间330可以包括分别用于实现上面的方法中的各种步骤的各个计算机可读程序代码331。计算机可读程序代码331可以从一个或者多个计算机程序产品中读出或者写入到这一个或者多个计算机程序产品中。这些计算机程序产品包括诸如硬盘，紧致盘(CD)、存储卡或者软盘之类的程序代码载体。这样的计算机程序产品通常为例如图4所述的计算机可读存储介质。图4示出了根据本发明一个实施例的一种计算机可读存储介质的结构示意图。该计算机可读存储介质400存储有用于执行根据本发明的方法步骤的计算机可读程序代码331，可以被电子设备300的处理器310读取，当计算机可读程序代码331由电子设备300运行时，导致该电子设备300执行上面所描述的方法中的各个步骤，具体来说，该计算机可读存储介质存储的计算机可读程序代码331可以执行上述任一实施例中示出的方法。计算机可读程序代码331可以以适当形式进行压缩。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

Claims

1.一种基于容器的边缘网关系统，其特征在于，所述系统包括云端和至少一个边缘网关端，所述边缘网关端包括设备通信模块、边缘网关接口模块、元数据管理模块、基于容器的业务处理模块和数据存储模块；

所述边缘网关接口模块用于实现与云端的数据通信；

2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述边缘网关端还包括设备孪生模块，所述设备孪生模块连接所述设备通信模块，用于镜像设备状态的元数据，与所述基于容器的业务处理模块实现数据通信。

3.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述基于容器的业务处理模块还用于提供边缘函数计算和流数据分析，所述边缘函数计算用于提供程序托管服务，所述流数据分析用于实现数据过滤、聚合计算、数据连接以及异常检测中的任一项或几项。

4.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统包括Redis实时存储系统和mangoDB时序数据库，所述Redis实时存储系统用于存储所述边缘网关端的实时数据，所述mangoDB时序数据库用于缓存所述边缘网关端的历史数据。

5.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述设备通信模块包括设备连接配置单元和设备接入SDK单元，所述设备连接配置单元与所述设备接入SDK单元之间实现数据转换以及数据控制命令通信。

6.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述设备通信模块提供标准接口，所述标准接口可采用MQTT、Modbus TCP、IEC60870系列、CAN、BACnet、S7协议中的任一种或几种；所述设备通信模块还用于在发送数据时定义一个包括多种数据来源的数据组，实现多对多的数据分发。

7.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述边缘网关接口模块通过数据流服务和web套接字服务实现所述边缘网关端与云端之间的数据通信。

8.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述云端包括云端接口模块、边缘网关配置模块和接口服务模块；

所述云端接口模块用于实现云端与边缘网关端的数据通信；

9.一种基于容器的分布式能源数据处理方法，利用权利要求1-8任一项所述的系统，其特征在于，所述方法包括：

10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述能源数据包括设备状态数据；所述方法还包括：

通过所述元数据管理模块查询或传递所述设备状态数据或根据设备状态数据生成的结果数据。