CN113377387B - 一种煤矿智能应用的统一发布、部署、升级的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种煤矿智能应用的统一发布、部署、升级的方法，包括以下过程；获取煤矿数据建立数据库，依据数据库进行算法模型制作，并将算法模型上传至算法库，完成发布步骤；调用算法库中的算法模型，结合数据库和物理资源库生成煤矿智能应用，将煤矿智能应用部署在部署设备中进行应用，完成部署步骤；在煤矿智能应用运行的同时，开发新的煤矿智能应用，将新的煤矿智能应用更新至部署设备中，完成升级步骤。大幅度提升煤矿智能应用发布、部署、升级的效率。开发算法与应用时，避免开发人员逐个去安装软件、应用，减少工作量和出错率；针对不同的煤矿智能应用，本方法均可实施，可以很广泛的应用于煤矿智能应用开发中。
Description
技术领域
本发明属于煤矿智能化技术领域，具体属于一种煤矿智能应用的统一发布、部署、升级的方法。
背景技术
随着大数据与人工智能技术的逐步成熟，煤矿建设开始尝试向智能矿山建设的目标靠拢。智能矿山的建设通常会全面覆盖煤炭的生产、销售、管理等业务环节，且各个环节又涉及到类别繁多的智能应用，这些智能应用包含各种不同的专业算法及数据，为其统一发布、部署、升级带来了困难。
煤矿智能应用通常由煤矿数据、智能分析算法和业务应用三部分组成。业务应用的实现需要以精确的智能分析算法为基础，智能分析算法的设计依赖于海量的煤矿数据。然而，煤矿数据通常由煤矿自己收集并管理，智能分析算法的设计通常由高校和科研院所等的研究人员完成，业务应用的开发大多由专业的软硬件开发公司完成。不同的实体(煤矿、科研院所、开发公司)对其成果(数据、算法、应用)都会有保护措施，都希望在充分保护其产权的前提下提供给外部使用，这就给煤矿智能应用的开发及统一发布带来了挑战。
煤矿的生产活动通常在井下进行，销售经营通常在地面进行，而管理业务时常会跨越井下和地面同时进行。在这种背景下，不同的智能应用可能会被部署在不同的区域，有些在井下，有些在地面，还有一些会是井下和地面同时部署，这给煤矿智能应用的统一部署带来了挑战。
煤矿业务的特殊性给煤矿智能算法的升级也提出了更高的要求。为保障我国煤炭市场的供应，长期以来，煤矿企业普遍执行24小时不间断日夜连续生产作业方式。同时，为保障瓦斯排放、突出煤层揭煤、火区启封及密闭等高风险作业的顺利完成，相关的监测应用需不间断的工作。这些特殊性都要求煤矿智能应用的升级要在原有版本持续工作的状态下进行，新旧版本的运行也要尽量做到能做到无缝衔接。
发明内容
为了解决现有技术中存在的问题，本发明提供一种煤矿智能应用的统一发布、部署、升级的方法。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种煤矿智能应用的统一发布、部署、升级的方法，包括以下过程；
获取煤矿数据建立数据库，依据数据库进行算法模型制作，并将算法模型上传至算法库，完成发布步骤；
调用算法库中的算法模型，结合数据库和物理资源库生成煤矿智能应用，将煤矿智能应用部署在部署设备中进行应用，完成部署步骤；
在煤矿智能应用运行的同时，开发新的煤矿智能应用，将新的煤矿智能应用更新至部署设备中，完成升级步骤。
优选的，所述发布步骤中具体包括以下步骤，
步骤1，获取煤矿数据，对煤矿数据进行转化、抽取处理，将数据传输至储存设备形成数据库；
步骤2，数据库暴露web端口为外部提供数据服务接口，进行数据访问；
步骤3，调用数据库的数据服务接口获取所需数据，制作训练数据集，进行算法模型设计，调试算法模型；
步骤4，算法模型制作完成后，将算法模型上传至算法库。
进一步的，步骤1中，所述数据库中的数据是通过采集煤矿设备、传感器及自动化系统中的数据。
进一步的，步骤4中，算法模型制作完成后，对算法模型进行测试，测试合格后将算法模型上传至算法库。
优选的，所述部署步骤中具体包括以下步骤，
步骤1，算法库暴露web端口为外部提供算法服务接口，提供算法模型；
步骤2，将服务器和井下设备虚拟化，生成物理资源库；物理资源库暴露物理资源服务接口，提供煤矿智能应用的调试环境以及运行环境的虚拟物理资源；
步骤3，获取煤矿智能应用运行所需的虚拟物理资源，调用算法库中的算法模型，获取数据库中的原始应用数据；
步骤4，进行应用调试，生成可执行程序与对应的应用镜像；
步骤5，将可执行程序与应用镜像发送到部署设备中，生成煤矿智能应用；
步骤6，将煤矿智能应用上传至应用库进行储存；
步骤7，应用库将煤矿智能应用打包传输至对应设备进行部署应用。
进一步的，步骤7中，将应用库中的可执行程序与应用镜像通过Web Service的方式发送到部署设备中；部署设备经过虚拟化，将应用镜像直接运行成为容器，进行部署应用。
优选的，所述升级步骤中具体包括以下步骤，
步骤1，在现有应用运行的同时，开发新应用的可执行程序和应用镜像；
步骤2，开发完成后，发送到指定需要更新的部署设备中；
步骤3，部署设备根据可执行程序与应用镜像重新生成一个容器；
步骤4，通过容器之间的web service接口的映射转换完成不间断的版本升级。
与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：
本发明提供了一种设计运用煤矿智能应用统一发布、部署和升级的方法，大幅度提升煤矿智能应用发布、部署、升级的效率。开发算法与应用时，避免开发人员逐个去安装软件、应用，减少煤矿智能应用开发相关人员工作量和出错率；应用开发完成后，应用被打包发送至指定设备启动运行，减少开发人员实地部署的工作量；应用升级时，应用被打包发送至指定设备，在煤矿设备生产和安全监测不停的情况下，对应用进行热更新，实现应用的不间断升级；针对不同的煤矿智能应用，本方法均可实施，可以很广泛的应用于煤矿智能应用开发中。
进一步的，本发明使用Web Service技术，将煤矿管理人员收集的数据、科研院校算法设计人员设计的算法以及业务开发公司开发的应用封装成Web service，向外界暴露出一个能够通过Web进行调用的API。对于需要访问数据库及算法库的算法开发人员与业务开发人员来说，访问方式是网络IP+端口，并不需要直接拷贝数据库或算法库的具体结构信息和算法代码等敏感信息。既保证了数据和算法产权的安全性，又为使用者提供了便捷的访问方式。
进一步的，本发明使用网络互联与容器化技术相结合，将煤矿井下设备与服务器集群化、容器化，利用kubernetes统一管理设备，将应用镜像和可执行程序发送到指定设备中，设备根据镜像运行程序，实现统一部署、管理。
进一步的，在升级过程中，通过使用容器化技术，将煤矿智能应用的不同版本封装为不同的镜像，通过智能应用web service接口的映射转换(从指向旧版本的镜像切换为新版本的镜像)实现不间断的版本升级。
附图说明
图1为本发明一种煤矿智能应用的统一发布方法流程图；
图2为本发明一种煤矿智能应用的统一部署方法流程图；
图3为本发明一种煤矿智能应用的统一升级方法流程图。
具体实施方式
下面结合具体的实施例对本发明做进一步的详细说明，所述是对本发明的解释而不是限定。
本发明的煤矿智能应用的统一发布、部署、升级方法，需要三种角色相互配合完成，分别是煤矿数据管理人员、科研院校开发人员、业务开发人员。
煤矿数据管理人员负责收集煤矿设备、传感器及自动化系统中的数据，经转化、抽取等处理后，将其存储在数据库中；负责煤矿设备的管理与调度、智能应用运行所需物理资源的分配、算法的审批、应用的部署工作。
科研院校开发人员负责算法设计。科研院校开发人员调用煤矿数据接口获取数据集，然后进行算法的设计与测试，最后将制作好的算法文件上传到算法库。
业务开发人员负责将算法向应用服务转化。业务开发人员调用算法服务接口获取算法可执行程序，调用数据服务接口获取数据，调试应用程序代码，生成智能应用，最后将智能应用上传到应用库中。
本发明一种煤矿智能应用的统一发布、部署、升级的方法，包括以下过程；
获取煤矿数据建立数据库，依据数据库进行算法模型制作，并将算法模型上传至算法库，完成发布步骤；
调用算法库中的算法模型，结合数据库和物理资源库生成煤矿智能应用，将煤矿智能应用部署在部署设备中进行应用，完成部署步骤；
在煤矿智能应用运行的同时，开发新的煤矿智能应用，将新的煤矿智能应用更新至部署设备中，完成升级步骤。
发布步骤的详细流程如下：
1)数据库存储煤矿管理人员收集到的数据。这些数据来自煤矿设备、传感器以及自动化系统，并经过转化、抽取处理。数据库暴露web端口为外部提供数据服务接口，以供其他角色进行数据访问。
2)算法制作。算法开发人员调用数据库的数据服务接口获取所需数据，制作训练数据集，进行算法设计，调试算法。算法制作完成后，算法开发人员将算法以可执行文件的格式上传至算法库。
3)算法库暴露web端口为外部提供算法服务接口，为业务开发人员提供算法可执行程序。
部署步骤的详细流程如下：
1)物理资源库配置。煤矿管理人员将服务器和井下设备虚拟化，生成物理资源库。物理资源库暴露物理资源服务接口，为业务开发人员提供的应用调试环境以及运行环境。
2)应用制作。业务开发人员向物理资源服务接口发送web形式的物理资源请求，获取应用运行所需的虚拟物理资源；向算法服务调用接口发送web形式的算法调用请求，获得需求的可执行程序；向数据服务接口发送web形式的数据访问请求，获得所需要的原始应用数据。应用代码经过调试后，生成可执行程序与对应的应用镜像。
3)应用部署。将可执行程序与应用镜像通过Web Service的方式发送到指定设备中。指定的设备经过虚拟化，可以将应用镜像直接运行成为容器，向外提供服务。
升级步骤的详细流程如下：
升级应用。业务开发人员在现有版本应用继续运行的同时，开发新版本应用的可执行程序和应用镜像，开发完成后，发送到指定需要更新的设备中。设备根据可执行程序与应用镜像重新生成一个容器，并通过容器之间的web service接口的映射转换(从指向旧版本的容器切换为新版本的容器)实现不间断的版本升级。
本发明中创新性地使用Web Service技术，将煤矿数据管理人员收集的数据、科研院校设计的算法以及业务开发公司开发的应用封装成Web service，向外界暴露出一个能够通过Web进行调用的API。对于需要访问数据库及算法库的科研院校开发人员与业务开发人员来说，访问方式是网络IP+端口，并不需要直接拷贝数据库或算法库的具体结构信息和算法代码等敏感信息。既保证了数据和算法产权的安全性，又为使用者提供了便捷的访问方式。
本发明中创新性地使用网络互联与容器化技术相结合，将煤矿井下设备与服务器集群化、容器化，将煤矿智能应用及应用所运行的环境打包成容器，根据应用特征和需求分发到井下设备和地面服务器中，实现统一部署、管理。
本发明中创新性地使用容器化技术，将煤矿智能应用的不同版本封装为不同的镜像，通过智能应用web service接口的映射转换(从指向旧版本的镜像切换为新版本的镜像)实现不间断的版本升级。
本发明提出的一种基于煤矿智能应用的统一部署、发布、升级的方法，将数据、算法、应用分离，将设备与服务器容器化，在此基础上利用微服务技术与自动化程序实现煤矿智能应用的远程协同发布、远程协同部署和远程协同升级，统一整个煤矿智能应用的开发流程。
本发明提供了一种设计运用煤矿智能应用统一发布、部署和升级的方法，大幅度提升煤矿智能应用发布、部署、升级的效率。开发算法与应用时，避免开发人员逐个去安装软件、应用，减少煤矿智能应用开发相关人员工作量和出错率；应用开发完成后，应用被打包发送至指定设备启动运行，减少开发人员实地部署的工作量；应用升级时，应用被打包发送至指定设备，在煤矿设备生产和安全监测不停的情况下，对应用进行热更新，实现应用的不间断升级；针对不同的煤矿智能应用，本方法均可实施，可以很广泛的应用于煤矿智能应用开发中。
实施例
如图1所示，本实施例中的发布方法具体包括以下步骤，
步骤1，获取煤矿数据，对煤矿数据进行转化、抽取处理，将煤矿数据上传至储存设备，形成数据库；数据库中的数据是通过采集煤矿设备、传感器及自动化系统中的数据。
步骤2，数据库暴露web端口为外部提供数据服务接口，进行数据访问；
步骤3，依据数据访问请求，调用数据库的数据服务接口获取所需数据，制作训练数据集，进行算法模型设计，调试算法模型；
步骤4，算法模型制作完成后，对算法模型进行测试，测试合格后将算法模型上传至算法库。
如图2所示，本实施例中的部署方法具体包括以下步骤，
步骤1，算法库暴露web端口为外部提供算法服务接口，提供算法模型；
步骤2，将服务器和井下设备虚拟化，生成物理资源库；物理资源库暴露物理资源服务接口，提供煤矿智能应用的调试环境以及运行环境的虚拟物理资源；
步骤3，获取煤矿智能应用运行所需的虚拟物理资源，调用算法库中的算法模型，获取数据库中的原始应用数据；
步骤4，进行应用调试，生成可执行程序与对应的应用镜像；
步骤5，将可执行程序与应用镜像发送到部署设备中，生成煤矿智能应用；
步骤6，将煤矿智能应用上传至应用库进行储存；
步骤7，应用库将煤矿智能应用打包传输至对应设备进行部署应用。
如图3所示，本实施例中的升级方法具体包括以下步骤，
步骤1，在现有应用运行的同时，开发新应用的可执行程序和应用镜像；
步骤2，开发完成后，发送到指定需要更新的部署设备中；
步骤3，部署设备根据可执行程序与应用镜像重新生成一个容器；
步骤4，通过容器之间的web service接口的映射转换完成不间断的版本升级。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。
Claims (4)
1.一种煤矿智能应用的统一发布、部署、升级的方法，其特征在于，包括以下过程；
获取煤矿数据建立数据库，依据数据库进行算法模型制作，并将算法模型上传至算法库，完成发布步骤；
发布步骤中具体包括以下步骤，
步骤1，获取煤矿数据，对煤矿数据进行转化、抽取处理，将数据传输至储存设备形成数据库；
步骤2，数据库暴露web端口为外部提供数据服务接口，进行数据访问；
步骤3，调用数据库的数据服务接口获取所需数据，制作训练数据集，进行算法模型设计，调试算法模型；
步骤4，算法模型制作完成后，将算法模型上传至算法库；
调用算法库中的算法模型，结合数据库和物理资源库生成煤矿智能应用，将煤矿智能应用部署在部署设备中进行应用，完成部署步骤；
部署步骤中具体包括以下步骤，
步骤1，算法库暴露web端口为外部提供算法服务接口，提供算法模型；
步骤2，将服务器和井下设备虚拟化，生成物理资源库；物理资源库暴露物理资源服务接口，提供煤矿智能应用的调试环境以及运行环境的虚拟物理资源；
步骤3，获取煤矿智能应用运行所需的虚拟物理资源，调用算法库中的算法模型，获取数据库中的原始应用数据；
步骤4，进行应用调试，生成可执行程序与对应的应用镜像；
步骤5，将可执行程序与应用镜像发送到部署设备中，生成煤矿智能应用；
步骤6，将煤矿智能应用上传至应用库进行储存；
步骤7，应用库将煤矿智能应用打包传输至对应设备进行部署应用；
在煤矿智能应用运行的同时，开发新的煤矿智能应用，将新的煤矿智能应用更新至部署设备中，完成升级步骤；
升级步骤中具体包括以下步骤，
步骤1，在现有应用运行的同时，开发新应用的可执行程序和应用镜像；
步骤2，开发完成后，发送到指定需要更新的部署设备中；
步骤3，部署设备根据可执行程序与应用镜像重新生成一个容器；
步骤4，通过容器之间的web service接口的映射转换完成不间断的版本升级。
2.根据权利要求1所述的一种煤矿智能应用的统一发布、部署、升级的方法，其特征在于，步骤1中，所述数据库中的数据是通过采集煤矿设备、传感器及自动化系统中的数据。
3.根据权利要求1所述的一种煤矿智能应用的统一发布、部署、升级的方法，其特征在于，步骤4中，算法模型制作完成后，对算法模型进行测试，测试合格后将算法模型上传至算法库。
4.根据权利要求1所述的一种煤矿智能应用的统一发布、部署、升级的方法，其特征在于，步骤7中，将应用库中的可执行程序与应用镜像通过Web Service的方式发送到部署设备中；部署设备经过虚拟化，将应用镜像直接运行成为容器，进行部署应用。
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Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106156186A (zh) * | 2015-04-21 | 2016-11-23 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种数据模型管理装置、服务器及数据处理方法 |
| CN106598650A (zh) * | 2016-11-25 | 2017-04-26 | 积成电子股份有限公司 | 基于光纤通信的fpga程序在线升级的装置及方法 |
| CN108052333A (zh) * | 2017-12-11 | 2018-05-18 | 北京紫优能源科技有限公司 | 一种电力调度集控系统标准化自动化部署方法及架构 |
| CN109150608A (zh) * | 2018-08-22 | 2019-01-04 | 苏州思必驰信息科技有限公司 | 用于语音对话平台的接口服务升级方法及系统 |
| WO2020097814A1 (zh) * | 2018-11-14 | 2020-05-22 | 深圳市互盟科技股份有限公司 | 一种容器编排引擎的安装方法、装置及电子设备 |
| CN111814911A (zh) * | 2020-08-17 | 2020-10-23 | 安徽南瑞继远电网技术有限公司 | 一种基于容器化管理的电力ai训练平台及其训练方法 |
| CN112507330A (zh) * | 2020-11-04 | 2021-03-16 | 北京航空航天大学 | 一种基于分布式沙箱的恶意软件检测系统 |
| CN112585919A (zh) * | 2018-03-30 | 2021-03-30 | 思科技术公司 | 利用基于云的应用管理技术来管理应用配置状态的方法 |
-
2021
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Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106156186A (zh) * | 2015-04-21 | 2016-11-23 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种数据模型管理装置、服务器及数据处理方法 |
| CN106598650A (zh) * | 2016-11-25 | 2017-04-26 | 积成电子股份有限公司 | 基于光纤通信的fpga程序在线升级的装置及方法 |
| CN108052333A (zh) * | 2017-12-11 | 2018-05-18 | 北京紫优能源科技有限公司 | 一种电力调度集控系统标准化自动化部署方法及架构 |
| CN112585919A (zh) * | 2018-03-30 | 2021-03-30 | 思科技术公司 | 利用基于云的应用管理技术来管理应用配置状态的方法 |
| CN109150608A (zh) * | 2018-08-22 | 2019-01-04 | 苏州思必驰信息科技有限公司 | 用于语音对话平台的接口服务升级方法及系统 |
| WO2020097814A1 (zh) * | 2018-11-14 | 2020-05-22 | 深圳市互盟科技股份有限公司 | 一种容器编排引擎的安装方法、装置及电子设备 |
| CN111814911A (zh) * | 2020-08-17 | 2020-10-23 | 安徽南瑞继远电网技术有限公司 | 一种基于容器化管理的电力ai训练平台及其训练方法 |
| CN112507330A (zh) * | 2020-11-04 | 2021-03-16 | 北京航空航天大学 | 一种基于分布式沙箱的恶意软件检测系统 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 智慧矿山能力开放平台架构与关键技术研究;韩建萍;;数字通信世界(05);18-20 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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