CN113391600A - 一种工业互联网平台架构 - Google Patents

Abstract

本发明涉及工业互联网领域,具体涉及是一种用于工业互联网平台系统的架构设计及实现方法，它包括边缘层、IaaS层、平台层、应用层四大核心层级，并具备泛在连接、云化服务、知识积累、应用创新四大特性。应用七大类关键技术，分别为数据集成和边缘处理技术、IaaS技术、平台使能技术、数据管理技术、工业数据建模与分析技术、应用开发和微服务技术、安全技术。本发明具有易扩展、高可用、高并发等特点，能够支持多种协议接入，并提供开放性接口，帮助OT层与IT层更好的融合，打破生产现场数据孤岛，将工业数据转化为商业价值。通过叠加大数据处理、工业数据分析、工业微服务等创新功能，来构建可扩展的开放式工业互联网云平台。

Description

一种工业互联网平台架构

技术领域

本发明涉及工业互联网领域,具体涉及是一种用于工业互联网平台系统的架构设计及实现方法。

背景技术

工业互联网平台目标是实现工业现场设备的设备连接、数据采集、数据存储、数据分析以及组态设计，向目标客户提供直观的、实时的设备状态展示。同时需满足大规模现场设备的接入要求，提供可动态伸缩的高实时应用服务。作为基础平台，具备灵活的扩展架构，用户可通过数据组态设计工具实现个性化监控画面设计，面向系统集成商，提供在线功能开发环境，为最终用户快速搭建个性化功能需求。同时可通过开放接口，实现个性化应用的二次开发。

发明内容

设备监控云平台是一个面向工业设备的基础应用平台，支持两种集成模式。第一种，第三方应用采用个性化微服务模式集成到设备云平台中；第二种，设备监控云平台集成到企业管理平台中，通过数据接口的形式，为上级应用提供数据。

扩展性方面，采用基础平台+个性化微服务的模式，将客户的个性化定制功能作为独立的微服务单元进行开发和维护，并通过配置化的形式将个性化功能集成到基础平台中去。

协议支持方面，平台支持符合内置标准数据协议的MQTT协议的设备连接。可通过驱动程序，实现第三方设备的接入。

本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：

一种工业互联网平台架构，包括：

边缘层，用于通过边缘网关采集原始设备数据，并将原始设备数据上传给平台层；

平台层，用于对边缘层上传的原始设备数据进行处理、实现业务规则以及存储设备数据；

应用层，用于平台与用户进行信息交互以及管理生产现场的设备。

所述原始设备数据包括设备状态数据、环境数据、控制数据、系统数据、设备生产数据。

基于平台微服务实现。

所述平台层包括：

数据采集服务，用于从边缘网关采集原始设备数据，经过处理后转发给历史服务、报警服务和消息服务；

历史服务，用于将数据采集服务发送的处理后的设备数据进行分类，形成持久化数据、业务逻辑数据以及高频使用数据并保存到数据库中；

报警服务，用于根据用户预先设定的报警规则，实时监测数据采集服务发送的处理后的设备数据，当有设备数据触发警报规则时，产生警报信息并发送给消息服务；

消息服务，用于接收数据采集服务发送的处理后的设备数据以及警报服务发送的警报信息并发送给应用层。

所述处理具体为：通过数据冗余剔除、异常数据监测对原始设备数据进行清洗。

所述持久化数据是设备上传的设备状态数据；业务逻辑数据是包含用户帐号、设备名称、数据项名的系统数据；高频使用数据是包含用户登录后的会话信息的系统数据。

所述平台层还包括：

微服务注册与发现，用于管理、协同、解耦各个微服务；

配置服务，用于配置各个服务所需的运行参数、配置参数、基础数据；

服务监控，用于监控配置服务、报警服务、历史服务和采集服务的运行情况。

本发明具有以下有益效果及优点：

1.本发明具备更好的扩展能力，可以满足业务不断增长的需求。

2.本发明具备更高可用性，即使单一的服务出现故障，整个系统仍可正常运转。

3.本发明具备更高的并发处理能力，平台的吞吐量可支持百万台设备同时在线。

4.本发明能够更有效的打破生产现场数据孤岛，将数据在云端进行集中存储、管理和计算，让数据变得更有价值，同时也完成了设备之间的互联互通。

5.通过平台能够让数据可视化，可描述，可优化，可诊断，可预测，可决策。

6.本发明可以开发出各种各样的工业APP，这些应用可以提供从单机设备、到生产线、到产业链、再到产业生态系统的系统级展示、管理及优化，实现从局部到全局转变。

附图说明

图1为本发明总体框架图；

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明做进一步的详细说明。

一种工业互联网平台架构，包括边缘层、基础设施层(IaaS)、平台层(PaaS)、应用层(SaaS)。该设计是面向装备行业智能化需求，提供基于现场数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造业设备连接、弹性供给的工业云平台架构。

边缘层

边缘层提供设备接入、边缘计算、协议转换、数据传输、数据存储等功能。同时边缘层还支持与ERP、MES等系统的集成。

边缘层的作用是通过边缘设备将制造设备、生产线和信息系统产生的数据搜集起来，经过计算处理后集中发送给云平台，同时还能将云平台发送过来的数据或指令经过计算处理后分发给各个设备。边缘层是设备与云平台之间的桥梁。

边缘层的设备有很多种类，包括路由器、交换机、网关等。每类设备都具备一定的数据处理能力。其中智能网关设备具备现场设备接入、协议转换、数据处理等功能，支持采用不同工业协议的工业设备的接入。边缘设备计算处理数据速度更快，能够很好的分担云平台的计算压力。

基础设施层

基础设施层具有基础的计算管理、存储管理、网络管理功能。基础设施层是工业互联网平台的运行基础，主要提供基本的计算、存储、网络等物理资源，提供基础的资源服务能力。基础设施层，在边缘层与平台层之间，可以理解为平台运行的服务器。

平台层

在平台层可叠加大数据处理、工业数据分析、工业微服务等创新功能。设备监控云平台提供工业数据管理能力，将数据科学与工业机理结合，帮助制造企业构建工业数据分析能力，实现数据价值挖。实现了将技术、知识、经验等资源固化为可移植、可复用的工业微服务组件库，供开发者调用。

平台层的作用是将各个边缘层上传上来的海量工业数据资源进行整合和分析，并对需要持久化的数据进行存储，同时还可以根据网络资源分布动态调整边缘计算层的部署策略和算法。用户通过平台层提供的微服务组件和工业应用开发工具，能够自行快速构建定制化的工业APP。

平台层是基于Spring Cloud微服务架构实现的，其还可以细分为访问层、接口层、服务层、存储层。

访问层主要负责和用户进行交互，移动端或PC端设备通过包括WEB页面、APP页面、供第三方调用的接口等方式访问云端系统，访问层是指平台层的对外的访问部分,作为平台层的接口与应用层进行数据交互。

接口层又称API网关层，它是系统的统一入口，外部通过统一的API网关接入微服务，同时该层还负责处理一些非业务功能，如监控，负载均衡，流量控制，身份认证等。

服务层是负责实现业务规则，是系统的核心部分。业务服务是指对单个业务实现的微服务，负责实现本业务模块的业务规则，一般是通过操作业务数据集来实现单一的业务规则。聚合服务负责实现跨业务模块的复杂的业务规则，他需要两个或两个以上的基础服务共同来完成一个复杂的业务规则。服务管理包括服务注册、服务发现、服务降级、熔断机制等。各微服务间是以Rest API的方式进行服务通信。

存储层是对在服务层处理过的数据进行持久化操作。

所述应用层包括：平台开发工具和微服务组件。

通过使用和调用平台开发工具、微服务组件和工业机理模型，形成面向智能装备行业的数字化解决方案。围绕实时监控可视化、资产管理、生产运行、安全管理、经营管理等工业应用场景，构建云化工业软件和新型工业APP。

平台采用了基于Spring Cloud的微服务架构，异构设备数据总线采用基于MQTT协议的EMQX中间件和私有协议的Kafka中间件，微服务之间的发现调用采用Eureka中间件，平台配置数据、设备数据分别存储到MySQL和InfluxDB中。平台支持企业内部私有云和外部第三方公有云部署。

所述平台层还包括：

微服务注册与发现，用于注册与管理各个微服务，在解耦各个微服务之间依赖的同时又能让它们很好的协同工作；

配置服务，用于管理各个服务所需的运行参数、配置参数、基础数据；

服务监控，用于监控配置服务、报警服务、历史服务和采集服务的运行情况。当发现运行异常的服务时，服务监控系统能够通过短信、邮件等形式及时的将异常信息发送给相关运维人员，通知运维人员对异常的服务进行维护。

总体架构图如图1所示：

本发明的具体业务技术流程方案如下：

1.边缘层使用边缘网关设备采集生产现场的设备数据，边缘网关支持ModBus、OPC、CAN等各类工业通信协议的解析。通过以太网、3G/4G等通信协议可将生产现场各类设备和信息系统接入到边缘网关。

2.边缘网关通过MQTT协议，将现场设备数据上传到云平台数据接入层。实现数据的远程接入。

3.平台层对上传的数据进行过滤、处理、分析等操作。通过数据库隔离的方式实现不同租户应用和服务的隔离，保护其隐私与安全。采用EMQX和Kafka大数据消息处理框架来满足海量数据的接收。运用数据冗余剔除、异常数据检测等方法对原始数据进行清洗。对清洗后的数据进行计算处理和告警检测。最后将需要持久化的数据存储到InfluxDB中，业务逻辑数据存储到Mysql中，高频使用数据存储到Redis中，持久化的数据是设备上传上来的设备状态数据；业务逻辑数据是保存的用户帐号、设备名称、数据项名信息；高频使用数据是用户登录后的会话信息。

(1)数据采集服务从EMQ数据总线提取数据，经过处理后，转发到平台内部设备数据总线Kafka。

(2)历史服务从平台内部设备数据总线Kafka订阅数据，经过处理后，保存到InfluxDB历史时序数据库中。

(3)报警服务从平台内部设备数据总线Kafka订阅数据，根据用户预先设定的报警规则，实时检测设备上传的数据，一旦检测到触发报警规则的数据，立即通过数据推送服务通知设备维护人员，及时处理发生异常的设备。

(4)消息服务从平台内部设备数据总线Kafka订阅数据，同时也从报警服务获取报警信息。经过处理后，将消息发送到软件网关上。

(5)平台提供设备数字化建模，包括设备的数据项、报警规则和单设备的组态画面，并实现模型复用避免重复定义。用户可在继承的模型上，进行相应的修改。通过算法实现面向历史数据、实时数据、时序数据的聚类、关联和预测分析。

4.应用层用户可以通过平台管理界面对所管理的设备、产品进行组态，组态成功后，用户可以通过数据可视化模块分别监视该用户的不同组态画面。

本文描述的工业互联网平台架构能够帮助OT层与IT层更好的融合，打破生产现场数据孤岛。通过叠加大数据处理、工业数据分析、工业微服务等创新功能，来构建可扩展的开放式工业互联网云平台。基于本架构搭建的工业互联网平台已在国内典型工业企业中应用，并成功帮助企业将工业数据转化为商业价值，验证了本架构的可行性。

Claims (7)

1.一种工业互联网平台架构，其特征在于，包括：

边缘层，用于通过边缘网关采集原始设备数据，并将原始设备数据上传给平台层；

平台层，用于对边缘层上传的原始设备数据进行处理、实现业务规则以及存储设备数据；

应用层，用于平台与用户进行信息交互以及管理生产现场的设备。

2.根据权利要求1所述的一种工业互联网平台架构，其特征在于，所述原始设备数据包括设备状态数据、环境数据、控制数据、系统数据、设备生产数据。

3.根据权利要求1所述的一种工业互联网平台架构，其特征在于，基于平台微服务实现。

4.根据权利要求1所述的一种工业互联网平台架构，其特征在于，所述平台层包括：

数据采集服务，用于从边缘网关采集原始设备数据，经过处理后转发给历史服务、报警服务和消息服务；

历史服务，用于将数据采集服务发送的处理后的设备数据进行分类，形成持久化数据、业务逻辑数据以及高频使用数据并保存到数据库中；

报警服务，用于根据用户预先设定的报警规则，实时监测数据采集服务发送的处理后的设备数据，当有设备数据触发警报规则时，产生警报信息并发送给消息服务；

消息服务，用于接收数据采集服务发送的处理后的设备数据以及警报服务发送的警报信息并发送给应用层。

5.根据权利要求1或4所述的一种工业互联网平台架构，其特征在于，所述处理具体为：通过数据冗余剔除、异常数据监测对原始设备数据进行清洗。

6.根据权利要求4所述的一种工业互联网平台架构，其特征在于，所述持久化数据是设备上传的设备状态数据；业务逻辑数据是包含用户帐号、设备名称、数据项名的系统数据；高频使用数据是包含用户登录后的会话信息的系统数据。

7.根据权利要求1所述的一种工业互联网平台架构，其特征在于，所述平台层还包括：

微服务注册与发现，用于管理、协同、解耦各个微服务；

配置服务，用于配置各个服务所需的运行参数、配置参数、基础数据；

服务监控，用于监控配置服务、报警服务、历史服务和采集服务的运行情况。

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