CN111273071A - 一种边缘计算的ai监控系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种边缘计算的AI监控系统及方法，包括，边缘计算模块，用以管理边缘设备及其内的算法运算，监控边缘设备的信息处理及收发交互信息；监控模块，用以处理监控指令，控制监控设备对被监控设备进行相关监控处理；报警模块，用以控制报警设备及处理报警信息；AI算法模块，用以运行相关算法，接收开发数据及算法需求，并对算法进行测试和发布。本发明可实现将其内部数据的变化实时的传输到监控设备上，将其传输的数据通过监控设备进行呈现，便于工作人员对边缘计算单元进行实时的掌控，感应边缘计算单元内的温度、电压变化的数值，便于工作人员对边缘计算单元的检修，防止边缘计算单元出现故障造成的系统损坏瘫痪的情况发生。
Description
技术领域
本发明涉及监控技术领域，特别是涉及一种边缘计算的AI监控系统及方法。
背景技术
物联网中的前端数据采集点(边缘设备)，最初都只具有数据采集、传递的功能，由于目前传感器集成度高，边缘设备获取的数据量增大，客户所在的边界侧对计算结果的需求速度也在不断提升，这就促使了边缘计算理论的诞生。
传统的边缘计算是在物理上靠近数据生成的位置并处理数据的方法，其运转的过程中，边缘计算单元的电压、温度的数值在一直发生变化，工作人员无法对变化的数值进行实时的掌控，且边缘计算单元的电压、温度的数值超过额定值时，会造成整个系统的瘫痪，且易发生危险事故。
发明内容
本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种边缘计算的AI监控系统及方法，解决，工作人员无法对变化的数值进行实时的掌控，且边缘计算单元的电压、温度的数值超过额定值时，会造成整个系统的瘫痪，且易发生危险事故的技术问题。
本发明的一方面，提供一种边缘计算的AI监控系统，包括：
边缘计算模块，用以管理边缘设备及其内的算法运算，监控边缘设备的信息处理及收发交互信息，；
监控模块，用以处理监控指令，控制监控设备对被监控设备进行相关监控处理；
报警模块，用以控制报警设备及处理报警信息；
AI算法模块，用以运行相关算法，接收开发数据及算法需求，并对算法进行测试和发布。
进一步，所述边缘计算模块包括：
边缘接入单元，用以将数据包信息接入平台，与边缘分析单元之间为双向电性连接；
边缘分析单元，用以分析数据包信息，与反馈控制单元之间为双向电性连接；
反馈控制单元，用以对其分析后的数据进行反馈到云端，与所述云端接入单元为双向电性连接；
云端接入单元，用以将其分析后的数据包与反馈数据包输入云端，进行云端共享；
规则引擎，用以接受数据输入，解释业务规则，并根据业务规则做出业务决策；
协议转换模块，用以将一个设备的标准或协议转换成适用于另一设备的协议；
设备管理模块，用以对设备的物质和数据运动进行全过程的科学型管理，数据预处理单元之间为双向电性连接；
数据预处理单元，用以在处理以前对数据进行的一些处理，与服务扩展单元之间为双向电性连接；
服务扩展单元，用以供数据采集、数据传输、数据存储、数据处理、数据交换、数据销毁等数据各种生存形态演变的一种信息技术驱动的服务。
进一步，所述AI算法模块包括:
算法管理模块，用以接收开发者提交的算法，接收算法需求信息，同时对所述算法进行测试和发布；
SDK管理模块，用以管理辅助软件的相关文档，范例与数据传输；
算法发布模块，用以发布数据指令，最终产生输出并停止于一个终态；
模型管理模块，用以对其建构的数据框架或其搭造的模型进行管理；
数据集中管理模块，用以将其传送和接受的数据集中一个模块内，对其进行管理。
进一步，所述算法管理模块的一端通过双向信号连接所述数据集中管理模块，所述算法管理模块的另一端分别连接所述SDK管理模块、所述算法发布模块和所述模型管理模块。
进一步，所述报警模块包括：
电源接入模块，用以接入供电电源，为报警模块提供工作电压；
信号接入模块，用以报警模块与其他模块的信息互通；
中央控制器，用以自动控制灯光模块、音频模块以及传感器；
音频模块，用以当中央控制器发出报警指令时，发出报警音频信息；
灯光模块，用以当中央控制器发出报警指令时，发出报警灯光信息；
传感器，用以感应边缘计算模块的电压、温度。
进一步，所述监控模块包括监控设备，所述监控设备分析被监控设备上执行文件的编译过程文件，根据需要监控的对象对编译过程文件进行分析和筛选，以生成监控命令并对编译过程文件进行分析，获取变量监控列表。
相应的，本发明的又一方面还提供一种边缘计算的AI监控方法，依靠如上所述的系统进行实现，包括以下步骤；
步骤S1，监控设备分析被监控设备上执行文件的编译过程文件，根据需要监控的对象对编译过程文件进行筛选和分析，获取变量监控列表，进一步生成监控命令；
步骤S2,被监控设备接收监控命令，监控设备根据监控命令，定时查询所述状态报告控制表判断当前时间与状态报告控制表中的时间和粒度是否匹配，若匹配则采集数据信息，若不匹配则继续查询状态报告控制表；
步骤S3，将采集到的数据信息保存至数据池中，判断数据池中保存的数据信息是否满足预定条件，满足所述预定条件时，将数据信息反馈给所述监控设备；
步骤S4，将数据信息按照第二预定条件打包成数据包，将数据包按采样序列发送给所述监控设备。
进一步，在步骤S1中，所述生成监控命令的具体过程为，按照需求在监控变量列表中选择所要监控的状态信息和/或统计信息，以生成并下发所述监控命令。
进一步，在步骤S3中，所述预定条件至少包括以下一个条件：
保存在数据池中的数据信息的采集时间超过预定时间；
数据池中无空闲空间；
采集数据信息的次数大于或等于预定变量值。
进一步，在步骤S4中，所述第二预定条件至少包括以下一个条件：
所述数据包小于等于预定包长；
监控设备接收到的数据信息队列为空。
综上，实施本发明的实施例，具有如下的有益效果：
本发明提供的这种边缘计算的AI监控系统及方法，通过监控模块对检测设备、安全保护设备、规则引擎、设备管理和信息转换多方面进行实时监控，AI算法模块可以接收开发者在数据，开发系统提交的算法，用于接收算法需求信息，对所述算法进行测试、标记和发布，将其内部数据的变化实时的传输到监控设备上，通过编译文件分析单元和监控管理单元，可以将其传输的数据通过监控设备进行呈现，便于工作人员对边缘计算单元进行实时的掌控，通过传感器可以感应边缘计算单元内的温度、电压变化的数值，将数值传送给中央控制器，达到预设的数值后，中央控制器自动控制灯光模块和音频模块，起到警报警示作用，便于工作人员对边缘计算单元的检修，防止边缘计算单元出现故障造成的系统损坏瘫痪的情况发生。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，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，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，根据这些附图获得其他的附图仍属于本发明的范畴。
图1为本发明提供的边缘计算的AI监控系统的结构图。
图2为本发明提供的边缘计算的AI监控系统的一个实施例的报警模块的示意图。
图3为本发明提供的边缘计算的AI监控系统的一个实施例的AI算法模块示意图。
图4为本发明提供的边缘计算的AI监控方法的主流程示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。
如图1所示，为本发明提供的一种边缘计算的AI监控系统的一个实施例的示意图。在该实施例中，一种边缘计算的AI监控系统，包括：
边缘计算模块1，用以管理边缘设备及其内的算法运算，监控边缘设备的信息处理及收发交互信息；
监控模块2，用以处理监控指令，控制监控设备21对被监控设备进行相关监控处理；
报警模块3，用以控制报警设备及处理报警信息；
AI算法模块4，用以运行相关算法，接收开发数据及算法需求，并对算法进行测试和发布。
具体一个实施例中，如图1所示，所述边缘计算模块1包括：
边缘接入单元11，用以将数据包信息接入平台，与边缘分析单元之间为双向电性连接；
边缘分析单元12，用以分析数据包信息，与反馈控制单元之间为双向电性连接；
反馈控制单元13，用以对其分析后的数据进行反馈到云端，与所述云端接入单元为双向电性连接；
云端接入单元14，用以将其分析后的数据包与反馈数据包输入云端，进行云端共享；
规则引擎15，用以接受数据输入，解释业务规则，并根据业务规则做出业务决策；
协议转换模块16，用以将一个设备的标准或协议转换成适用于另一设备的协议；
设备管理模块17，用以对设备的物质和数据运动进行全过程的科学型管理，数据预处理单元之间为双向电性连接；
数据预处理单元18，用以在处理以前对数据进行的一些处理，与服务扩展单元之间为双向电性连接；
服务扩展单元19，用以供数据采集、数据传输、数据存储、数据处理(包括计算、分析、可视化等)、数据交换、数据销毁等数据各种生存形态演变的一种信息技术驱动的服务。
具体的，如图3所示，所述AI算法模块4包括:
算法管理模块41，用以接收开发者提交的算法，接收算法需求信息，同时对所述算法进行测试和发布；
SDK管理模块42，用以管理辅助软件的相关文档，范例与数据传输；
算法发布模块43，用以发布数据指令，最终产生输出并停止于一个终态；
模型管理模块44，用以对其建构的数据框架或其搭造的模型进行管理；
数据集中管理模块45，用以将其传送和接受的数据集中一个模块内，对其进行管理。
其中，所述算法管理模块41的一端通过双向信号连接所述数据集中管理模块45，所述算法管理模块41的另一端分别连接所述SDK管理模块42、所述算法发布模块43和所述模型管理模块44。
具体的，如图2所示，所述报警模块3包括：
电源接入模块31，用以接入供电电源，为报警模块3提供工作电压；
信号接入模块32，用以报警模块3与其他模块的信息互通；
中央控制器33，用以自动控制灯光模块35、音频模块34以及传感器36,中央控制器33控制灯光模组和音频模组的开启；
音频模块34，用以当中央控制器33发出报警指令时，发出报警音频信息；
灯光模块35，用以当中央控制器33发出报警指令时，发出报警灯光信息；
传感器36，用以感应边缘计算模块1的电压、温度，所述传感器36感应到访问地址的温度及电压数值变化后，将其数据传送到中央控制器33,对访问地址的实时监控；
其中，所述信号接入模块32连接中央控制器33，所述中央控制器33分别连接灯光模块35、音频模块34和传感器36。
具体的，所述监控模块2包括监控设备21，所述监控设备21分析被监控设备上执行文件的编译过程文件，根据需要监控的对象对编译过程文件进行分析和筛选，以生成监控命令并对编译过程文件进行分析，获取变量监控列表。
相应地，如图4所示，本发明的又一方面还提供一种边缘计算的AI监控方法，依靠如上任一所述的系统进行实现，该方法包括以下步骤：
步骤S1，监控设备21分析被监控设备上执行文件的编译过程文件，根据需要监控的对象对编译过程文件进行筛选和分析，获取变量监控列表，进一步生成监控命令；
具体一个实施例中，在步骤S1中，所述生成监控命令的具体过程为，所述监控设备21分析被监控设备上执行文件的编译过程文件，并根据需要监控的对象对所述编译过程文件进行分析和筛选，按照需求在监控变量列表中选择所要监控的状态信息和/或统计信息，以生成并下发所述监控命令。
步骤S2,被监控设备接收监控命令的控制命令和/或观察命令，监控设备21根据监控命令，通过所述观察命令来更新状态报告控制表，根据所述状态报告控制表中的信息来采集所述数据信息，定时查询所述状态报告控制表判断当前时间与状态报告控制表中的时间和粒度是否匹配，若匹配则采集数据信息，若不匹配则继续查询状态报告控制表；
步骤S3，将采集到的数据信息保存至数据池中，判断数据池中保存的数据信息是否满足预定条件，满足所述预定条件时，将数据信息反馈给所述监控设备21；
具体一个实施例中，所述预定条件至少包括以下一个条件：
保存在数据池中的数据信息的采集时间超过预定时间；
数据池中无空闲空间；
采集数据信息的次数大于或等于预定变量值。
步骤S4，将数据信息按照第二预定条件打包成数据包，将数据包按采样序列发送给所述监控设备21。
具体一个实施例中，所述第二预定条件至少包括以下一个条件：
所述数据包小于等于预定包长；
监控设备21接收到的数据信息队列为空。
综上，实施本发明的实施例，具有如下的有益效果：
本发明提供的这种边缘计算的AI监控系统及方法，通过监控模块2对检测设备、安全保护设备、规则引擎15、设备管理和信息转换多方面进行实时监控，AI算法模块4可以接收开发者在数据，开发系统提交的算法，用于接收算法需求信息，对所述算法进行测试、标记和发布，将其内部数据的变化实时的传输到监控设备21上，通过编译文件分析单元和监控管理单元，可以将其传输的数据通过监控设备21进行呈现，便于工作人员对边缘计算单元进行实时的掌控，通过传感器36可以感应边缘计算单元内的温度、电压变化的数值，将数值传送给中央控制器33，达到预设的数值后，中央控制器33自动控制灯光模块35和音频模块34，起到警报警示作用，便于工作人员对边缘计算单元的检修，防止边缘计算单元出现故障造成的系统损坏瘫痪的情况发生。
以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。
Claims (10)
1.一种边缘计算的AI监控系统，其特征在于，包括：
边缘计算模块，用以管理边缘设备及其内的算法运算，监控边缘设备的信息处理及收发交互信息；
监控模块，用以处理监控指令，控制监控设备对被监控设备进行相关监控处理；
报警模块，用以控制报警设备及处理报警信息；
AI算法模块，用以运行相关算法，接收开发数据及算法需求，并对算法进行测试和发布。
2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述边缘计算模块包括：
边缘接入单元，用以将数据包信息接入平台，与边缘分析单元之间双向电性连接；
边缘分析单元，用以分析数据包信息，与反馈控制单元之间双向电性连接；
反馈控制单元，用以将其分析后的数据反馈到云端，与所述云端接入单元双向电性连接；
云端接入单元，用以将其分析后的数据包与反馈数据包输入云端，进行云端共享；
规则引擎，用以接受数据输入，解释业务规则，并根据业务规则做出业务决策；
协议转换模块，用以将一个设备的标准或协议转换成适用于另一设备的协议；
设备管理模块，用以对设备的物质和数据运动进行管理，与数据预处理单元双向电性连接；
数据预处理单元，用以对以前数据进行处理，与服务扩展单元之间双向电性连接；
服务扩展单元，用以供数据采集、数据传输、数据存储、数据处理、数据交换、数据销毁过程中的数据的信息技术驱动。
3.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述AI算法模块包括:
算法管理模块，用以接收开发者提交的算法，接收算法需求信息，同时对所述算法进行测试和发布；
SDK管理模块，用以管理辅助软件的相关文档，范例与数据传输；
算法发布模块，用以发布数据指令，最终产生输出并停止于一个终态；
模型管理模块，用以对其建构的数据框架或其搭造的模型进行管理；
数据集中管理模块，用以将其传送和接受的数据集中模块内，对其进行管理。
4.如权利要求3所述的系统，其特征在于，所述算法管理模块的一端通过双向信号连接所述数据集中管理模块，所述算法管理模块的另一端分别连接所述SDK管理模块、所述算法发布模块和所述模型管理模块。
5.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述报警模块包括：
电源接入模块，用以接入供电电源，为报警模块提供工作电压；
信号接入模块，用以报警模块与其他模块的信息互通；
中央控制器，用以自动控制灯光模块、音频模块以及传感器；
音频模块，用以当中央控制器发出报警指令时，发出报警音频信息；
灯光模块，用以当中央控制器发出报警指令时，发出报警灯光信息；
传感器，用以感应边缘计算模块的电压、温度。
6.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述监控模块包括监控设备，所述监控设备分析被监控设备上执行文件的编译过程文件，根据需要监控的对象对编译过程文件进行分析和筛选，以生成监控命令并对编译过程文件进行分析，获取变量监控列表。
7.一种边缘极端的AI监控方法，基于如权利要求1-6所述的系统进行实现，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1，监控设备分析被监控设备上执行文件的编译过程文件，根据需要监控的对象对编译过程文件进行筛选和分析，获取变量监控列表，进一步生成监控命令；
步骤S2,被监控设备接收监控命令，监控设备根据监控命令，定时查询所述状态报告控制表判断当前时间与状态报告控制表中的时间和粒度是否匹配，若匹配则采集数据信息，若不匹配则继续查询状态报告控制表；
步骤S3，将采集到的数据信息保存至数据池中，判断数据池中保存的数据信息是否满足预定条件，满足所述预定条件时，将数据信息反馈给所述监控设备；
步骤S4，将数据信息按照第二预定条件打包成数据包，将数据包按采样序列发送给所述监控设备。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，在步骤S1中，所述生成监控命令的具体过程为，按照需求在监控变量列表中选择所要监控的状态信息和/或统计信息，以生成并下发所述监控命令。
9.如权利要求7所述的方法，其特征在于，在步骤S3中，所述预定条件至少包括以下一个条件：
保存在数据池中的数据信息的采集时间超过预定时间；
数据池中无空闲空间；
采集数据信息的次数大于或等于预定变量值。
10.如权利要求7所述的方法，其特征在于，在步骤S4中，所述第二预定条件至少包括以下一个条件：
所述数据包小于等于预定包长；
监控设备接收到的数据信息队列为空。
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