CN113382057B - 一种平台架构及实现、应用方法 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供了一种平台架构及实现、应用方法，其中，该平台架构包括：IoT层、IaaS层、PaaS层、BaaS层和SaaS层；IoT层，用于采集设备数据、对数据采集进行处理和分析、对数据处理规则进行设置、对数据处理流程进行设置、对用户进行管理以及调用资源通过算法模型或者直接对设备数据进行处理；IaaS层，用于提供资源以及对资源进行虚拟化；PaaS层，用于对资源进行分配和纳管、对资源运行进行监控、以及对微服务进行监控和管理；BaaS层，用于提供数据处理的算法模型；SaaS层，用于提供行业入口、通过所述行业入口访问的各个行业平台以及为各所述行业平台通用的公共功能，可以根据需求构建工业互联网解决方案所需的基础能力，可以对多个行业进行开放。

Description

一种平台架构及实现、应用方法
技术领域
本发明实施例涉及互联网技术，尤其涉及一种平台架构及实现、应用方法。
背景技术
随着5G、物联网时代的到来，企业在构建工业物联网解决方案时，需要具备海量的设备接入、管理能力，设备数据实时处理能力以及其他能力，这些对于物联网解决方案而言均为最基础能力，这些能力与企业自身在制造业及数字化方面的深厚积淀相结合，就能为企业带来最好的工业物联网解决方案。
现有工业互联网平台虽然提供了基础能力，但对中小企业而言，要构建适合自己的工业互联网解决方案仍需要大量工作和资源投入；还有一些行业工业互联网平台，仅仅聚焦于本行业，对于构建互联网解决方案的基础能力不开放或不具备开放条件。
发明内容
本发明实施例提供一种平台架构及实现、应用方法，可以根据需求构建工业物联网解决方案所需的基础能力，可以对多个行业进行开放。
第一方面，本发明实施例提供了一种平台架构，包括：物联网IoT层、基础设施即服务IaaS层、平台即服务PaaS层、业务即服务BaaS层和软件即服务SaaS层；
IoT层，用于采集设备数据、对数据采集进行、处理和分析、数据处理规则设置、对数据处理流程进行设置、对用户进行管理以及调用资源通过算法模型或者直接对设备数据进行处理；
IaaS层，用于提供资源以及对资源进行虚拟化；
PaaS层，用于对资源进行纳管、对资源运行进行分配、监控、预警、以及对微服务进行监控和管理；
BaaS层，用于提供数据处理的算法模型；
SaaS层，用于提供行业入口、通过所述行业入口访问的各个行业平台以及为各所述行业平台通用的公共功能。
第二方面，本发明实施例还提供了一种平台架构的实现方法，包括：
通过IoT层采集设备数据、对数据采集进行处理和分析、对数据处理规则进行设置、对数据处理流程进行设置、对用户进行管理以及调用资源通过算法模型或者直接对设备数据进行处理；
通过IaaS层提供资源以及对资源进行虚拟化；
通过PaaS层对资源进行纳管、对资源运行进行分配、监控、预警、以及对微服务进行监控和管理；
通过BaaS层提供数据处理的算法模型；
通过SaaS层提供行业入口、通过所述行业入口访问的各个行业平台以及为各所述行业平台通用的公共功能。
第三方面，本发明实施例还提供了一种平台架构的应用方法，所述方法本发明实施例提供的平台架构，所述方法包括：
接收到用户的定制请求，通过IoT层中的摄像头采集用户数据；
通过SaaS层中纺织行业平台中的产品功能模块将与所述用户数据对应的服装进行推荐。
第四方面，本发明实施例提供了一种平台架构的应用方法，所述方法本发明实施例提供的平台架构，所述方法包括：
通过SaaS层中的交互定制平台获取至少两个用户之间的产品交流信息；
通过BaaS层的大数据平台对所述产品交流信息进行分析，并将分析信息进行推送。
第五方面，本发明实施例提供了一种平台架构的应用方法，所述方法应用于本发明实施例提供的平台架构，所述方法包括：
通过SaaS层中的行业平台接收产品定制的订单，通过所述SaaS层中的生产制造模块基于所述订单进行生产排产；
在产品生产完毕的情况下，通过IoT层采集产品的数据，并通过所述BaaS层中的算法模型对产品进行质量检测，得到检测结果。
第六方面，本发明实施例提供了一种平台架构的应用方法，所述方法应用于本发明实施例提供的平台架构，所述方法包括：
通过IoT层采集温室中的环境信息以及作物信息；
通过所述IoT层基于所述环境信息以及所述作物信息控制作业设备。
第七方面，本发明实施例提供的一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明实施例提供的方法。
第八方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明实施例提供的方法。
本发明实施例提供的技术方案，通过设置IoT层、IaaS层、PaaS层、BaaS层和SaaS层，其中，通过IoT层采集设备数据、对数据采集进行加工和分析、对数据处理规则进行设置、数据处理流程进行设置、对用户进行管理以及调用资源通过算法模型或者直接对设备数据进行处理；通过IaaS层提供资源以及对资源进行虚拟化；通过PaaS层对资源进行分配和纳管、对资源运行进行监控、以及对微服务进行监控和管理；BaaS层，用于提供数据处理的算法模型；通过SaaS层提供行业入口、通过所述行业入口访问的各个行业平台以及为各所述行业平台通用的公共功能，可以根据需求构建工业物联网解决方案所需的基础能力，可以对多个行业进行开放。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种平台架构的框架图；
图2是本发明实施例提供的一种平台架构的框架图；
图3是本发明实施例提供的一种IoT层的架构图；
图4是本发明实施例提供的PaaS层和IaaS层的架构图；
图5是本发明实施例提供的大数据平台的架构图；
图6是本发明实施例提供的一种AI平台架构图；
图7是本发明实施例提供的工业机理平台架构图；
图8是本发明实施例提供的区块链平台架构图；
图9是本发明实施例提供的标识解析平台架构图；
图10是本发明实施例提供的一种安全服务平台的架构图；
图11是本发明实施例提供的一种平台架构的实现方法流程图；
图12是本发明实施例提供的一种平台架构的应用方法流程图；
图13a是本发明实施例提供的一种平台架构的应用方法流程图；
图13b是交互定制平台架构图；
图14是5G+边缘计算的应用场景图；
图15是本发明实施例提供的一种平台架构的应用方法流程图；
图16a是本发明实施例提供的平台架构的应用方法流程图；
图16b是农业应用场景图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
图1是本发明实施例提供的一种平台架构的框架图，如图1所示，该平台结构包括物联网IoT层、基础设施即服务IaaS层、平台即服务PaaS层、业务即服务BaaS层和软件即服务SaaS层；IoT层，用于采集设备数据、对数据采集进行处理和分析、对数据处理规则设置、对数据处理流程进行设置、对用户进行管理以及调用资源通过算法模型或者直接对设备数据进行处理；IaaS层，用于提供资源以及对资源进行虚拟化；PaaS层，用于对资源进行分配和纳管、对资源运行进行分配、监控、预警、以及对微服务进行监控和管理；BaaS层，用于提供数据处理的算法模型；SaaS层，用于提供行业入口、通过所述行业入口访问的各个行业平台以及为各所述行业平台通用的公共功能。
可选的，如图1所示，该平台架构还可以包括安全防护体系和标准标识体系；安全防护体系，用于提供安全服务；标准标识体系，用于为提供行业标准。其中，标准标识体系和安全防护体系贯穿其他层。
本发明实施例提供的技术方案，通过设置IoT层、IaaS层、PaaS层、BaaS层和SaaS层，其中，通过IoT层采集设备数据、对数据采集形式、数据处理规则、数据处理流程进行设置、对用户进行管理以及调用资源通过算法模型或者直接对设备数据进行处理；通过IaaS层提供资源以及对资源进行虚拟化；通过PaaS层对资源进行纳管、对资源运行进行分配、监控、预警、以及对微服务进行监控和管理；BaaS层，用于提供数据处理的算法模型；通过SaaS层提供行业入口、通过所述行业入口访问的各个行业平台以及为各所述行业平台通用的公共功能，可以根据需求构建工业物联网解决方案所需的基础能力，可以对多个行业进行开放。
图2是本发明实施例提供的一种平台架构的框架图，图3是本发明实施例提供的一种IoT层的架构图，如图2-3所示，IoT层是以“端、边、云”的结合的IoT物联网平台，包括：智能网关盒子，云设备管理云平台和边缘计算平台。所述边缘计算平台，用于在边缘侧对调用所述资源对设备数据以及业务数据进行分析、以及对所述工业设备进行管理；所述IoT设备管理云平台，用于在云端对数据采集进行处理和分析、对数据处理规则设置、对数据处理流程进行设置以及对用户进行管理。智能网关盒子，用于把工业设备接入网络，把工业协议转换为IT协议，并在网关侧对数据采集进行加工和处理、对数据处理规则设置、以及进行数据缓存，其中，智能网关盒子和边缘计算平台支持容器化部署。
其中，IoT层负责设备接入、设备管理、维护设备，实现与接入设备的双向通信，设备数据经过初步处理后持久化到时序数据库中。IoT层会区分热数据和冷数据，热数据可以理解为实时数据，数据流经过流处理引擎处理后可实时分享给其它服务，如驱动工业机理模型构建的数字孪生体以匹配远程监测、诊断和预测维护场景；冷数据时间间隔较长，以批处理方式执行数据处理操作，支持将海量的设备数据分享给大数据分析引擎，执行复杂的分析以匹配辅助决策场景；同时也可以用于训练AI模型，并将训练好的AI应用下发到边缘计算节点，以匹配边缘侧对设备低延时闭环管理场景。
其中，智能网关盒子在硬件层面可以包括低、中、高三种配置，支持linux、Window等操作系统。提供强劲的数据接入与处理，支持Agent程序接入、SDK包嵌入、协议适配与数据接入；支持如Modbus、OPC、TCP、UDP、HTTP、MQTT、CoAP、GPRS、4G LTE、NB-IoT、5G、Lora、WIFI、Bluetooth、ZigBee、Sub-G多种工业通讯协议。
其中，IoT物联网平台为IoT层核心产品，支持多种语言如JAVA、Python、Go等多语言；插件式与远程设备管理。灵活的图形化开发与管理，如全图形化开发工具、全图形化运维监控、设计态与运行态分离。支持基于容器的应用，可以实现低延迟的实时边缘计算，并解决断网时智能设备仍然能够正常工作及对边缘设备的闭环管理。
需要说明的是，在图2和图3的各个模块可以是框架的各个功能模块。
在本发明实施例中，可选的，所述IaaS层包括IaaS平台；所述IaaS平台，用于基于接收运维用户的第一指令，将资源进行虚拟化，以及接收运维用户的第二指令，基于企业属性进行分配资源分配。可选的，所述PaaS层包括GPaaS层和APaaS层；所述GPaaS层，用于对云服务器、云网络、云数据库、云存储、云容器、集群、中间件、分发服务、域名服务、监控服务、预警以及日志进行纳管；所述APaaS层，所述APaaS层，用于提供开发者平台、微服务治理平台以及开放平台；其中，开发者平台，用于提供平台开发运维服务；所述微服务治理平台，用于提供对微服务进行监控和管理；所述开放平台，用于对资源使用的计量计费进行监控、运维和预警。其中，如图4所示，IaaS层实现了计算虚拟化，存储虚拟化以及网络虚拟化，具体实现了对网络、裸金属、虚拟机、容器、存储、安全、内容分发网络(CDN)等资源，基于OpenStack来做虚拟化封装和纳管，并提供日志，监控，预警，容灾备份等服务。
其中，如图4所示，PaaS层包括基础类框架、应用类框架、开发类框架以及运维类框架。PaaS层包括GPaaS层和APaaS层；通用GPaaS层实现了云服务器、云网络、云数据库(mysql、mssqlserver、MongoDB、influxDB、opentsdb、Redis、Hbase等)、云存储(Glusterfs/Ceph)、云容器(Kubernetes)、集群、中间件、分发、域名服务、监控、预警、日志等等，为用户提供一站式服务。APaaS层实现开发者平台DevOps开发运维一体化(如，实现代码托管，代码检查，编译打包，发布上线，工作流引擎等)以及微服务(基于网格服务)治理。其中，开发者平台可以开发本发明实施例提供的平台架构。
在本发明实施例中，可选的，所述BaaS层包括大数据平台、工业机理平台、人工智能AI平台、区块链平台、标识解析平台以及数字孪生平台；所述大数据平台，用于通过图形对数据进行分析和展示，对数据采集过程中的状态进行监控，以及对数据进行管理；所述工业机理平台，提供工业机理模型，对所述工业机理模型进行配置以及所述工业机理模型进行管理；所述人工智能AI平台，用于提供AI模型以及对所述AI模型进行管理；所述区块链平台，用于对数据进行分布式存储；所述标识解析平台，用于对工业设备的标识信息以及数据表单的标识信息进行存储；其中，所述数据包括设备数据以及业务数据。数字孪生平台，对物理设备进行数字化三维展示以及对运行数据实时控制。其中，BaaS层还可以包括开发者平台，可以通过开发者平台进行开发本发明实施例提供的平台架构。其中，BaaS层还可以包括通用能力框架，通用能力框架可以实现通用功能，例如，用户中心，支付中心，结算中心，权限中心，搜索引擎，工作流引擎等。
图5是本发明实施例提供的大数据平台的架构图，如图5所示，大数据平台主要功能是数据建模和分析展示。其中，大数据平台可以采用Flink作为数据处理引擎，提供多种(大于10)数据采集接口，统一的任务调度及监控告警功能，并监控数据采集过程的执行状态。其中，大数据平台通过大数据组件开发支持图形化工作流设计，支持多种(大于20)数据处理组件，流程管理支持流程模板创建编辑，导入导出、启用停用、复杂调度、流程依赖、版本管理等流程操作。其中，大数据平台中的数据分析支持即席查询，提供标准的SQL编辑器，支持多引擎使用；大数据平台可以支持创建可视化图表用于数据分析和展示；支持用户对元数据管理和分析；制定数据质量标准，进行数据全局情况掌控，数据资产监控，数据安全，数据全生命周期的管理等等。大数据平台可以支持数据一键式发布应用程序接口(API)服务，可视化API创建使用。大数据平台可以将数据进行整合，打破企业内各个条线的业务壁垒，实现可管控的数据共享；基于数据库的基础上构建数据仓库和分析环境，降低企业的运营成本。
图6是本发明实施例提供的一种AI平台架构图，如图6所示，AI平台可以提供AI模型，其中，AI模型可以是深度学习模型、机器学习模型、增强学习等模型，其中，AI平台可以与PaaS层中的PaaS平台进行交互，其中AI平台可以提供机器学习算法库、知识图谱、自动化机器学习、模型开发、模型部署等。其中，AI平台为开发人员提供数据处理、算法开发、算法模型开发及应用开发的环境和工具；为企业业务用户提供丰富的行业算法模板以及算法模型；为系统管理用户提供管理与运维功能。其中，AI平台具备海量数据处理能力、成熟的算法库、分布式模型训练、预测能力及完善的平台资源管理能力等。AI平台提供丰富的API和SDK接口，方便企业将成熟的算法模型以及应用集成在AI平台进行统一的管理。
图7是本发明实施例提供的工业机理平台架构图，如图7所示，工业机理平台可以对工业机理模型进行管理，具体包括模型上下架管理、机理模型审核等。工业机理平台可以通过机理模型库实现对模型批量导入等功能。具体的，工业机理平台可以通过将算法模块化，目前已经集成了几十种模块化算法，不需要针对具体场景定向开发专用算法，工业机理平台可以通过配置块采用图形化窗口配置，项目搭建步骤化，并且附带软件使用指引，不需要专业图像处理人员进行编程，只需拖曳相应的功能块即可实现视觉项目搭建，极大降低了使用难度及开发周期；工业机理平台，覆盖检测、测量、引导、识别，机器视觉4大类应用，通用性高，可以解决尺寸类、缺陷类等多种质量要素检测。
图8是本发明实施例提供的区块链平台架构图，如图8所示，区块链平台可以通过账本对数据进行分布式存储，在存储数据时，可以采用加密算法等。区块链平台可以支持Hyperledger Fabric、Go-Ethereum、以及企业以太坊Quorum，为企业用户构建更安全稳定的区块链环境，简化部署运维及开发流程，实现业务快速上链。交易相关方以区块链链群合约为基础驱动采购、制造、物流，相关数据保存在联盟链，根据智能合约规定的数据约束条件进行数据加密，保证数据的安全。
图9是本发明实施例提供的标识解析平台架构图，如图9所示，标识解析平台可以提供标识服务，具体对工业设备的标识信息以及数据表单的标识信息进行存储，其中，标识解析平台还可以通过接口协议与PaaS层中的PaaS平台进行交互。标识解析平台是网络的基础设施，在工业互联网中，用户可以通过标识解析平台提供的标识，来访问保存机器、物料、零部件和产品等相关信息的服务器，并通过标识实现对信息的智能关联，为信息共享以及全生命周期管理提供重要手段和支撑，标识解析平台提供企业节点产品及集成、开发服务，实现与国家标识解析基础设施对接。
在本发明实施例的中，可选的，SaaS层提供的行业入口可以面向企业/用户/开发者/运营的操作台和应用市场，可以让用户可以在应用市场里购买应用程序(app)，微服务API(如工业机理模型，算法模型，业务模型等)，有利于企业提质增效，降低成本。其中，行业平台涉及的行业可以包括家电、模具、机械、服装、房车、农业、教育、能源、建陶、健康、电子、交通、智慧城市、化工以及定制等。其中，SaaS层提供的公共功能可以通过SaaS层中的公共功能模块来实现。
在本发明实施例中，可选的，安全防护体系包括安全服务平台。图10是本发明实施例提供的一种安全服务平台的架构图，如图10所示，该平台可以提供账号安全、数据安全、应用安全、主机安全、网络安全等服务。安全服务平台提供SaaS层的用户/租户访问安全控制，Web防火墙，网页防篡改，漏洞扫描，数据加密防泄漏等整个安全保障能力；提供PaaS层的多租户数据隔离，防攻击检测，防渗透和安全势态感知等安全保障服务；提供IaaS层的VPC虚拟网络资源隔离，抗分布式拒绝服务攻击(Ddos)，虚机安全，容器安全等，可以提供IoT层的设备接入安全认证，设备安全芯片加密等安全保障服务。如：在网关设备支持加密芯片硬加密，与云端设备可通过用户认证以及HTTPs等协议保证数据的安全性；整个安全服务平台通过了各类资质。
本发明实施例提供的平台架构，整个平台架构从上到下依次为SaaS层、BaaS层、PaaS层、IaaS层、IoT层共5个层级，以及纵穿这5个层次的标准标识体系和安全防护体系。设备数据经IoT层采集之后，经过初步处理可无缝分享到BaaS层的数字空间，驱动模型数字孪生体(BaaS层包含的各个平台可以设置于对应的数字空间或者知识图谱中)。BaaS层采用知识数据与孪生体数据的映射，将工业机理模型转化为数据模型，建立孪生体数据与虚拟实体、物理实体以及服务相互之间的连接关系，形成产品虚拟、产线虚拟以及产业链虚拟管理模型，实现产品、产线、全产业链的优化，提高工业产品的综合效率。IaaS层提供了支撑微服务及应用运行的基础IT支撑环境，PaaS层提供容器编排引擎、大数据AI服务、开发者服务及富含各类功能与服务的微服务组件池，供开发者构建适合自己的工业物联网解决方案，SaaS层包含了实践检验的多个应用，用户可经过简单申请配置流程直接使用。
图11是本发明实施例提供的一种平台架构的实现方法流程图，所述方法可以由服务器来执行，所述方法应用于工业网联网的平台架构实现的场景中。如图11所示，本发明实施例提供的技术方案，包括：
S111：通过IoT层采集设备数据、对数据采集进行处理和分析、对数据处理规则进行设置、对数据处理流程进行设置、对用户进行管理以及调用资源通过算法模型或者直接对设备数据进行处理。
S112：通过IaaS层提供资源以及对资源进行虚拟化。
S113：通过PaaS层对资源进行分配和纳管、对资源运行进行分配、监控和预警、以及对微服务进行监控和管理。
S114：通过BaaS层提供数据处理的算法模型。
S115：通过SaaS层提供行业入口、通过所述行业入口访问的各个行业平台以及为各所述行业平台通用的公共功能。
上述步骤的介绍可以参考上述实施例的介绍。
图12是本发明实施例提供的一种平台架构的应用方法流程图，所述方法可以由本发明实施例提供的平台架构来执行，所述方法可以应用服务行业的场景中，如图12所示，本发明实施例提供的技术方案包括：
S121：接收到用户的定制请求，通过IoT层中的摄像头采集用户数据。
在本发明实施例中，用户可以通过OMS定制下单系统发送定制请求，由平台架构接收该定制请求，其中，定制请求中包含定制信息。用户数据可以包含用户身高、胖瘦等数据。
S122：通过SaaS层中纺织行业平台中的产品功能模块将与所述用户数据对应的服装进行推荐。
在本发明实施例中，可以通过SaaS层中纺织行业平台中的产品功能模块向用户推荐与用户数据匹配的服装。
本发明实施例中，通过将评价架构应用于服装行业，可以利用信息技术管理优势，全面改造业务流程和管理流程，建立柔性的快速响应机制，实现“产品多样化、定制化”的大规模定制生产模式。具体的，可以实现企业内部的高效协同及产业链上下游组织的协同合作，协同消费者用户、设计师和厂家共建设计研发，并通过共享产品研发信息，缩短产品研发周期，满足差异化市场需求；可以打通面辅料厂商、供应商、外协工厂、外协打样间、生产工厂、外贸公司、设计师端、用户端资源，通过数据驱动全流程互联互通，全平台运营，提升产业链价值，可以助力企业实现增值分享：其中，按需生产，库存降低35％；生产智能化，生产效率提高28％；定制产品毛利率从12.5％提升至40％以上；可以带动服装企业体验升级，其中，工厂快速响应，交期由45天缩短至7天，满足用户个性化需求。
图13a是本发明实施例提供的一种平台架构的应用方法流程图，所述方法可以由本发明实施例提供的平台架构来执行，所述方法可以应用于交互定制行业，如图13a所示，本发明实施例提供的技术方案包括：
S131：通过SaaS层中的交互定制平台获取至少两个用户之间的产品交流信息。
在本发明实施例中，用户可以登录交互定制平台对定制产品进行沟通交流，其中，用户可以是设计师。交互定制平台可以获取产品交流信息；其中，产品交流信息可以包括产品的相关信息。
S132：通过BaaS层的大数据平台对所述产品交流信息进行分析，并将分析信息进行推送。
在本发明实施例中，可以通过大数据平台对产品交流信息进行分析，得到分析信息，其中，分析信息该交流产品是否畅销，以及该产品的市场调研等信息，并进行推送。
在本发明实施例中，图13b可以是交互定制平台的架构图，其中，用户可以登录交互定制平台实现交互定制，用户可以提交有关产品的创意和想法，可以开创了行业独有的MTD定制流程(Mind to Deliver),整合了设计师资源、专业的研发资源、供应链资源，帮助用户实现创意到产品转化；在另外的场景下，可选的，网友用户可以提出希望拥有一整套设定家电产品的愿望，可以引发粉丝用户的集体支持，在创意的启发下，设计师用户可以设计与网友用户持续交互，以超过设定数量的投票数完成众创，并与授权方推出该系列定制家电产品。
在本发明实施例中，采用平台架构可以应用在大规模定制的场景中，可以通过交互定制平台进行交流，得到需要定制产品(可以是家电产品)的信息，从而下订单对产品进行生产，实现大规模定制，可以颠覆传统的工业体系，实现产品周期到用户生命周期的实现，可以以用户为中心的并联流程实现了大规模制造到大规模定制转型，使得每个企业、资源方和用户都可以在平台上共创共赢共享。
在本发明实施例中，通过本发明实施例提供的平台架构可以应用于5G+边缘计算的场景中。图14是5G+边缘计算的应用场景图，在该场景下，平台架构的IoT层可以通过5G+网络进行数据传输，各个区域的工厂设备、边缘计算设备(对应边缘云)、云端设备(对应中心云)之间通过5G+网络传输，可以从“建设”到“运营”网络打通，部署切片满足“人机料法环测”不同网络要求，部署移动边缘计算(MEC)数据不出区域的情况下实现远程部署和运维，部署运营平台让企业“可得见”5G；从“终端”到“生态”行业打通，开发5G行业终端(工业设备)，摆脱客户终端设备(CPE)，对接工业互联网平台发展生态，提供高安全的“避风港”服务。
图15是本发明实施例提供的一种平台架构的应用方法流程图，所述方法可以由本发明实施例提供的平台架构执行，所述方法应用于模具行业的场景中，如图15所示，本发明实施例提供的方法包括：
S151：通过SaaS层中的行业平台接收产品定制的订单，通过所述SaaS层中的生产制造模块基于所述订单进行生产排产。
在本发明实施例中，行业平台可以是模具平台，生产制造模块可以基于订单对产品进行生产排产，从而对产品进行生产。
S152：在通过模具将所述产品生产完毕的情况下，通过IoT层采集产品的数据，并通过所述BaaS层中的算法模型对产品进行质量检测，得到检测结果。
在本发明实施例中，工厂可以通过模具生产产品，在该产品生产完毕后，通过IoT层的摄像头，或者其他设备采集产品的数据，并通过BaaS中的算法模型对产品的数据进行分析，从而验证产品的质量，确定产品质量是否符合要求。
本发明实施例中，通过采用平台架构可以应用于模具行业，可以实现从模具协同设计、协同采购、协同制造、模具物联、协同售后到协同回收的用户全流程参与可视化，在提升产业协同能力的同时，促进模具行业数字化转型，为模具企业提供一站式解决方案。具体的，外发模具的数据透明，时效性及准确性高，可以通过NB-IoT智能终端(工业设备)自主上报模具状态，实现无人到现场的自动盘点；可以实时监控模具位置数据，避免了模具的违规外放或者调拨，通过位置监控实时追踪模具，并自动生成移动轨迹，防止资产流失；可以获得真实完整的模具履历信息、模次以及单日的生产信息，数据准确。在模具的寿命管理场景，可以通过数字化生产数据管理，自动生成报表并自动预警模具寿命及模具位置异常；可以进行数据查询，安全可靠，可追溯模具全生命周期；可以依托平台架构收集模具使用各环节管理数据，通过生成模具履历信息实现模具全生命周期可视；可以通过合模计数、模具成型周期、开机率等生产数据的建模分析，实现生产订单和模具产能的实际校核。
图16a是本发明实施例提供的平台架构的应用方法流程图，所述方法可以由本发明实施例提供的平台架构来执行，所述方法可以应用于农业场景中，如图16a所示，本发明实施例提供的方法包括：
S161：通过IoT层采集温室中的环境信息以及作物信息。
在本发明实施例中，可以通过IoT层的环境传感设备采集环境信息，例如，可以是湿度传感器采集温度信息，可以通过湿度传感器采集湿度信息，可以通过浓度传感器采集二氧化碳浓度信息，可以通过摄像头采集作业长势信息。
S162：通过所述IoT层基于所述环境信息以及所述作物信息控制作业设备。
在本发明实施例中，作业设备可以包括加湿器、加热器、鼓风机等。若温度较低，可以控制加热器进行加热，若湿度较低，可以控制加湿器加湿等。
在本发明实施例中，如图16b所示，通过温室内布设的环境传感设备，实时采集温度、湿度、光照强度、二氧化碳浓度等环境参数以及作物长势信息，结合数据分析和专家指导信息，远程操控相关作业设备(如浇灌设备、卷帘器、加湿器等)，调控温室环境，同时针对病虫害风险进行科学防治，保障温室作物产量和质量。
在本发明实施例中，可以将平台架构应用于农业场景中，可以利用RFID及二维码识别技术，结合标识解析平台、区块链平台，形成“一物一码”的溯源管理体系，保障农产品生产过程及质量安全。
本发明实施例提供的平台架构可以应用于生鲜物联的场景中，可以通过微型智能生鲜柜，可以提供24小时生鲜果蔬服务，减少中间流程，让用户吃的健康、吃的安全、吃的放心，让种植户增销增收，该生鲜柜和本发明实施提供的平台架构进行交互，可以实现具有如下优势：(1)自售功能：扫码开门、关门结算(2)三格存储：每格可储货30kg(3)冷藏保鲜：零下3-零上45摄氏度(4)远程控制：温度、灯光、压缩机、风扇、开关门等(5)适合场所：社区、学校、写字楼等(6)自动定位：自动获客，多重收益(7)自动称重，自动识别商品按件计费(8)开放式取货：物品接触，方便挑选(9)产地透明可视、产品可诚信溯源。
本发明实施例提供的平台架构可以应用于电力托管的场景中，在该场景下，以电力托管服务模式、以互联网和智慧电网为技术支撑，依托平台架构的基础服务平台，实现电费托管、运维托管、电能监控、电能质量优化、综合能源解决方案等服务于一体的智慧电力综合体项目。其中，网关设备作为Modbus主动采集下位设备的数据，并将数据打包加密上传到IoT平台，用户在IoT平台的后台即可完成设备、数据规则、组态画面、用户的创建。然后可以通过电脑网页、手机网页或应用程序(APP)登录平台即可实现对设备的远程管理(数据查看和远程控制)。提供的电力增值服务，为用户提供设备运维、节能降耗、电能质量治理、清洁能源利用、安全用电等方面制定全面专业的方案，这样既能保障用户的用电安全，又能降低企业运营成本。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (11)

1.一种平台架构，其特征在于，包括：物联网IoT层、基础设施即服务IaaS层、平台即服务PaaS层、业务即服务BaaS层和软件即服务SaaS层；
IoT层，用于采集设备数据、对数据采集进行处理和分析、对数据处理规则进行设置、对数据处理流程进行设置以及对用户进行管理；其中，所述IoT层包括：边缘计算平台；所述边缘计算平台，用于在边缘侧调用资源通过算法模型或者直接对设备数据以及业务数据进行加工和处理、以及对工业设备进行管理；
IaaS层，用于提供资源以及对资源进行虚拟化；
PaaS层，用于对资源进行分配和纳管、对资源运行进行分配、监控和预警、以及对微服务进行监控和管理；
BaaS层，用于提供数据处理的算法模型；其中，所述BaaS层包括人工智能AI平台，所述AI平台用于接收所述IoT层发送的业务数据，基于所述业务数据进行模型训练得到所述算法模型，并通过所述PaaS层将所述算法模型下发至所述边缘计算平台；
SaaS层，用于提供行业入口、通过所述行业入口访问的各个行业平台以及为各所述行业平台通用的公共功能；
所述SaaS层，具体用于：通过所述SaaS层中纺织行业平台中的产品功能模块将与所述IoT层中的摄像头采集到的用户数据对应的服装进行推荐；或者，通过所述SaaS层中的交互定制平台获取至少两个用户之间的产品交流信息，以通过所述BaaS层的大数据平台对所述产品交流信息进行分析，并将分析信息进行推送；或者，通过所述SaaS层中的行业平台接收产品定制的订单，通过所述SaaS层中的生产制造模块基于所述订单进行生产排产。
2.根据权利要求1所述的平台架构，其特征在于，
所述IoT层是以“端、边、云”结合的IoT物联网平台，包括：智能网关盒子，云设备云管理平台和边缘计算平台；
所述云设备云管理平台，用于在云端对数据采集进行处理和分析、对数据处理规则进行设置、对数据处理流程进行设置以及对用户进行管理；
智能网关盒子，用于把工业设备接入网络，把工业协议转换为IT协议，并在网关侧对数据采集进行加工和处理、对数据处理规则设置、以及进行数据缓存。
3.根据权利要求1所述的平台架构，其特征在于，
所述IaaS层包括IaaS平台；
所述IaaS平台，用于基于接收运维用户的第一指令，将资源进行虚拟化，以及接收运维用户的第二指令，基于企业属性进行分配资源分配以及提供运维服务。
4.根据权利要求1所述的平台架构，其特征在于，
所述PaaS层包括GPaaS层和APaaS层；
所述GPaaS层，用于对云服务器、云网络、云数据库、云存储、云容器、集群、中间件、分发服务、域名服务、监控服务、预警以及日志进行纳管；
所述APaaS层，用于提供开发者平台、微服务治理平台以及开放平台；
其中，开发者平台，用于提供平台运维服务；
所述微服务治理平台，用于提供对微服务进行监控和管理；
所述开放平台，用于对资源使用进行计量计费提供进行监控、运维和预警。
5.根据权利要求1所述的平台架构，其特征在于，
所述BaaS层包括大数据平台、工业机理平台、人工智能AI平台、区块链平台标识解析平台和数字孪生平台；
所述大数据平台，用于通过图形对数据进行分析和展示，对数据采集过程中的状态进行监控，以及对数据进行管理；
所述工业机理平台，用于提供工业机理模型，对所述工业机理模型进行配置以及所述工业机理模型进行管理；
所述AI平台，用于提供AI模型以及对所述AI模型进行管理；
所述区块链平台，用于对数据进行加密后实现分布式存储；
所述标识解析平台，用于对工业设备的标识信息以及数据表单的标识信息进行存储和溯源；其中，所述数据包括设备数据以及业务数据；
所述数字孪生平台，用于对物理设备进行数字化三维展示以及对运行数据实时控制。
6.根据权利要求1所述的平台架构，其特征在于，还包括：
安全防护体系和标准标识体系；所述安全防护体系和所述标准标识体系贯穿所述IoT层、所述IaaS层、所述PaaS层、所述BaaS层和所述SaaS层；
所述安全防护体系，用于提供安全防护和保障服务；
所述标准标识体系，用于为提供行业标准。
7.一种平台架构的实现方法，其特征在于，包括：
通过IoT层采集设备数据、对数据采集进行处理和分析、对数据处理规则进行设置、对数据处理流程进行设置、对用户进行管理以及通过所述IoT层所包括的边缘计算平台在边缘侧调用资源通过算法模型或者直接对设备数据以及业务数据进行加工和处理、以及对工业设备进行管理；其中，所述算法模型是BaaS层根据IoT层发送的业务数据进行模型训练得到并通过PaaS层发送至IoT层的；
通过IaaS层提供资源以及对资源进行虚拟化；
通过PaaS层对资源进行纳管、对资源运行进行分配、监控和预警、以及对微服务进行监控和管理；
通过BaaS层提供数据处理的算法模型；
通过SaaS层提供行业入口、通过所述行业入口访问的各个行业平台以及为各所述行业平台通用的公共功能；
通过所述SaaS层中纺织行业平台中的产品功能模块将与所述IoT层中的摄像头采集到的用户数据对应的服装进行推荐；或者，通过所述SaaS层中的交互定制平台获取至少两个用户之间的产品交流信息，以通过所述BaaS层的大数据平台对所述产品交流信息进行分析，并将分析信息进行推送；或者，通过所述SaaS层中的行业平台接收产品定制的订单，通过所述SaaS层中的生产制造模块基于所述订单进行生产排产。
8.一种平台架构的应用方法，其特征在于，所述方法应用于如权利要求1-6任一项所述的平台架构，所述方法包括：
接收到用户的定制请求，通过IoT层中的摄像头采集用户数据；
通过SaaS层中纺织行业平台中的产品功能模块将与所述用户数据对应的服装进行推荐。
9.一种平台架构的应用方法，其特征在于，所述方法应用于如权利要求1-6任一项所述的平台架构，所述方法包括：
通过SaaS层中的交互定制平台获取至少两个用户之间的产品交流信息；
通过BaaS层的大数据平台对所述产品交流信息进行分析，并将分析信息进行推送。
10.一种平台架构的应用方法，其特征在于，所述方法应用于如权利要求1-6任一项所述的平台架构，所述方法包括：
通过SaaS层中的行业平台接收产品定制的订单，通过所述SaaS层中的生产制造模块基于所述订单进行生产排产；
在通过模具将所述产品生产完毕的情况下，通过IoT层采集产品的数据，并通过所述BaaS层中的算法模型对产品进行质量检测，得到检测结果。
11.一种平台架构的应用方法，其特征在于，所述方法应用于如权利要求1-6任一项所述的平台架构，所述方法包括：
通过IoT层采集温室中的环境信息以及作物信息；
通过所述IoT层基于所述环境信息以及所述作物信息控制相关作业设备。
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