CN116074351A - 一种基于边缘计算的边云协同管理系统 - Google Patents

一种基于边缘计算的边云协同管理系统 Download PDF

Info

Publication number
CN116074351A
CN116074351A CN202310061958.0A CN202310061958A CN116074351A CN 116074351 A CN116074351 A CN 116074351A CN 202310061958 A CN202310061958 A CN 202310061958A CN 116074351 A CN116074351 A CN 116074351A
Authority
CN
China
Prior art keywords
edge
cloud
data
management system
collaborative management
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202310061958.0A
Other languages
English (en)
Inventor
潘志威
王钊哲
李宏鹏
倪振兴
孙利民
王建业
杜利达
李霄
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hegang Digital Technology Co ltd
Original Assignee
Hegang Digital Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hegang Digital Technology Co ltd filed Critical Hegang Digital Technology Co ltd
Priority to CN202310061958.0A priority Critical patent/CN116074351A/zh
Publication of CN116074351A publication Critical patent/CN116074351A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/12—Protocols specially adapted for proprietary or special-purpose networking environments, e.g. medical networks, sensor networks, networks in vehicles or remote metering networks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/44—Arrangements for executing specific programs
    • G06F9/455—Emulation; Interpretation; Software simulation, e.g. virtualisation or emulation of application or operating system execution engines
    • G06F9/45533—Hypervisors; Virtual machine monitors
    • G06F9/45558—Hypervisor-specific management and integration aspects
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46—Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G06F9/5083—Techniques for rebalancing the load in a distributed system
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/02—Standardisation; Integration
    • H04L41/024—Standardisation; Integration using relational databases for representation of network management data, e.g. managing via structured query language [SQL]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/44—Arrangements for executing specific programs
    • G06F9/455—Emulation; Interpretation; Software simulation, e.g. virtualisation or emulation of application or operating system execution engines
    • G06F9/45533—Hypervisors; Virtual machine monitors
    • G06F9/45558—Hypervisor-specific management and integration aspects
    • G06F2009/4557—Distribution of virtual machine instances; Migration and load balancing
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Computer And Data Communications (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于边缘计算的边云协同管理系统，包括边云协同管理平台，且边云协同管理平台包括云端、边端、设备端；所述边云协同管理平台提供动态调配、负载均衡、数据采集和分析、监控运维、边缘自治和云边协同；动态调配：将任务动态分配的最佳节点；负载均衡：将请求均衡的分摊到各个服务器；本发明的有益效果是：利用边端有限计算能力进行数据预处理，缓解带宽压力，进一步打通数据采集和处理环节，便于接入，缓解配置困难问题，精细化监控系统状态，提供数据服务能力；采集到的数据进行处理时，先在物联网内部进行数据清洗，再在中央处理节点进行处理，减少了干扰数据的影响，保证数据的精准。

Description

一种基于边缘计算的边云协同管理系统
技术领域
本发明属于物联网技术领域，具体涉及一种基于边缘计算的边云协同管理系统。
背景技术
物联网是通信网和互联网的拓展应用和网络延伸，它利用感知技术与智能装置对物理世界进行感知识别，通过网络传输互联，进行计算、处理和知识挖掘，实现人与物、物与物信息交互和无缝链接，达到对物理世界实时控制、精确管理和科学决策目的；在物联网发展的过程中不断会遇到越来越多的挑战，诸如：传输、带宽、安全、数据处理、数据分析等，单纯靠云计算已然显得力不从心；在工业物联网中，已经出现了通过硬件、软件和设备的部署来收集和处理数据的应用，但是这仅仅是一个开始；由于工业物联网整体解决方案的复杂性，目前的解决方案还缺失对于设备监听、管控、数据服务能力，而且当设备网络环境变差，甚至会发生丢失数据的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于边缘计算的边云协同管理系统，将数据在边端进行预处理，精细化监控节点状态，利用镜像推送缓解配置繁杂的缺陷从而完善工业物联网。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于边缘计算的边云协同管理系统，包括边云协同管理平台，且边云协同管理平台包括云端、边端、设备端；
所述边云协同管理平台提供动态调配、负载均衡、数据采集和分析、监控运维、边缘自治和云边协同；
动态调配：将任务动态分配的最佳节点；
负载均衡：将请求均衡的分摊到各个服务器；
数据采集和分析：设备会将其注册到该平台，同时上报设备信息；同时具备数据采集和分析能力，在恰当的时刻将数据先预处理后在上传到云端；
监控运维：检测平台整体状态；
边缘自治和云边协同：边缘服务自主运行，同时云端可以控制边端状态；
所述云端、设备端均与边端通信连接；
所述云端包括服务器主机，并安装有云端管理核心；
所述边端包括边缘管理核心、用于通信的MQTT服务器、用于监控的Prometheus、用于存储的MySQL软件，除边缘管理核心外，其余均以容器的形式存在于边端服务器上；
所述设备端可以是任意可以通信的设备；以温湿度传感器为例：当启动温湿度传感器后，令其向特定边端的端口发送数据；或者是可接受指令小车，当边端收到云端的指令，边端可以控制该小车作出行动，如：前进和转弯。
作为本发明的一种优选的技术方案，所述云端和边端通过交换机相连接。
作为本发明的一种优选的技术方案，所述边端和设备端通过交换机、无线连接、串口方式连接。
作为本发明的一种优选的技术方案，所述云端安装有kubernetes和kubeEdge的cloudCore，cloudCore依赖于kubernetes,服务器通过kubernetes API接口向cloudCore下发控制指令，实现对边端的控制和感知；安装pometheus和Grafana以实现对系统指标的监控；安装nacos以实现负载均衡。
作为本发明的一种优选的技术方案，所述边端安装docker，提供容器运行；边端安装edgeCore，用于同云端进行通信；边端安装Node-Red，用于接收传感器的数据，并将其转化为MQTT报文格式将其发给MQTT服务器mosquitto；边端安装MQTT服务器mosquitto，用于接收MQTT格式的报文，作出对应的反应；边端安装MySQL，用于存储数据；边端安装prometheus-node-exporter，用于向服务器推送监控所需的数据。
作为本发明的一种优选的技术方案，还包括数据流向的划分：分别为：数据采集的数据流向；设备控制的数据流向；数据采集是指某传感器将采集到的数据，通过它所要求的方式一方面发送到边端，由边端推送给云端进行展示，另一方面将有价值的数据发送到MySQL当中进行存储；设备控制是指，用户通过边云协同管理平台下发控制指令，指令通过cloudcore、edgecore直到MQTT服务器，负责监听的程序读取到控制指令，将MQTT格式的控制指令转化为对应设备的控制指令，操作设备的行为。
作为本发明的一种优选的技术方案，还包括系统整体监控，系统整体监控由pometheus 和 Grafana组合完成；Prometheus负责采集必要系统指标，Grafana负责拉取采集到的数据，将其通过可视化的方式展示出来。
作为本发明的一种优选的技术方案，所述采集到的数据进行处理时，先在物联网内部进行数据清洗，再在中央处理节点进行处理。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1.利用边端有限计算能力进行数据预处理，缓解带宽压力，进一步打通数据采集和处理环节，便于接入，缓解配置困难问题，精细化监控系统状态，提供数据服务能力；
2.采集到的数据进行处理时，先在物联网内部进行数据清洗，再在中央处理节点进行处理，减少了干扰数据的影响，保证数据的精准。
附图说明
图1为本发明的系统图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
请参阅图1，为本发明的第一个实施例，该实施例提供一种基于边缘计算的边云协同管理系统，包括边云协同管理平台，且边云协同管理平台包括云端、边端、设备端；
边云协同管理平台提供动态调配、负载均衡、数据采集和分析、监控运维、边缘自治和云边协同；
动态调配：将任务动态分配的最佳节点；
负载均衡：将请求均衡的分摊到各个服务器；
数据采集和分析：设备会将其注册到该平台，同时上报设备信息；同时具备数据采集和分析能力，在恰当的时刻将数据先预处理后在上传到云端；
监控运维：检测平台整体状态；
边缘自治和云边协同：边缘服务自主运行，同时云端可以控制边端状态；
云端、设备端均与边端通信连接；
云端包括服务器主机，并安装有云端管理核心，通过交换机实现和边端的通信；
边端包括边缘管理核心、用于通信的MQTT服务器、用于监控的Prometheus、用于存储的MySQL软件，除边缘管理核心外，其余均以容器的形式存在于边端服务器上；
本实施例中，优选的，云端和边端通过交换机相连接。
本实施例中，优选的，边端和设备端通过交换机、无线连接、串口方式连接。
本实施例中，优选的，云端安装有kubernetes和kubeEdge的cloudCore，cloudCore依赖于kubernetes,服务器通过kubernetes API接口向cloudCore下发控制指令，实现对边端的控制和感知；安装pometheus和Grafana以实现对系统指标的监控；安装nacos以实现负载均衡。
本实施例中，优选的，边端安装docker，提供容器运行；边端安装edgeCore，用于同云端进行通信；边端安装Node-Red，用于接收传感器的数据，并将其转化为MQTT报文格式将其发给MQTT服务器mosquitto；边端安装MQTT服务器mosquitto，用于接收MQTT格式的报文，作出对应的反应；边端安装MySQL，用于存储数据；边端安装prometheus-node-exporter，用于向服务器推送监控所需的数据。
本实施例中，优选的，还包括数据流向的划分：分别为：数据采集的数据流向；设备控制的数据流向；数据采集是指某传感器将采集到的数据，通过它所要求的方式一方面发送到边端，由边端推送给云端进行展示，另一方面将有价值的数据发送到MySQL当中进行存储；设备控制是指，用户通过边云协同管理平台下发控制指令，指令通过cloudcore、edgecore直到MQTT服务器，负责监听的程序读取到控制指令，将MQTT格式的控制指令转化为对应设备的控制指令，操作设备的行为。
本实施例中，优选的，还包括系统整体监控，系统整体监控由pometheus 和Grafana组合完成；Prometheus负责采集必要系统指标，Grafana负责拉取采集到的数据，将其通过可视化的方式展示出来；云端的系统监控数据由prometheus采集，边端的系统监控数据由插件prometheus-node-exporter负责采集；通过导入合适的模板仪表盘，即可优雅的展示所有的系统数据。
实施例2
请参阅图1，为本发明的第二个实施例，该实施例提供一种基于边缘计算的边云协同管理系统，包括边云协同管理平台，且边云协同管理平台包括云端、边端、设备端；
多个设备可以连接到同一边缘端上；不同的设备有不同的数据采集传输形式，以温湿度传感器为例：借助TCP将设备采集到的数据发送到边端特定端口，由一个协议转换器将其转化为MQTT形式，交由边端进一步处理；设备端可以是任意可以通信的设备；以温湿度传感器为例：当启动温湿度传感器后，令其向特定边端的端口发送数据；或者是可接受指令小车，当边端收到云端的指令，边端可以控制该小车作出行动，如：前进和转弯。
云端安装有kubernetes和kubeEdge的cloudCore，cloudCore依赖于kubernetes,服务器通过kubernetes API接口向cloudCore下发控制指令，实现对边端的控制和感知；安装pometheus和Grafana以实现对系统指标的监控；安装nacos以实现负载均衡。
边端安装docker，提供容器运行；边端安装edgeCore，用于同云端进行通信；边端安装Node-Red，用于接收传感器的数据，并将其转化为MQTT报文格式将其发给MQTT服务器mosquitto；边端安装MQTT服务器mosquitto，用于接收MQTT格式的报文，作出对应的反应；边端安装MySQL，用于存储数据；边端安装prometheus-node-exporter，用于向服务器推送监控所需的数据。
采集到的数据进行处理时，先在物联网内部进行数据清洗，再在中央处理节点进行处理；数据清洗，用于检测和纠正(或删除)记录集，表或数据库中的不准确或损坏的记录；通过有效的数据清洗，所有数据集都应该没有任何在分析期间可能出现问题的错误；数据清洗的第一步是从数据集中删除不需要的观测值：在数据收集过程中，最常见的是重复或多余的观察结果；随着数据的重复，这种观察会在很大程度上改变效率，并且可能会增加正确或不正确的一面，从而产生不忠实的结果；不相关的观察结果实际上与我们要解决的特定问题不符；数据清洗的下一步是修复数据集中的结构错误：结构错误是指在测量，数据传输或其他类似情况下出现的那些错误；数数据清洗的下一步是从数据集中过滤掉不需要的离群值；数据集包含离训练数据其余部分相距甚远的异常值；异常值会给某些类型的ML模型带来更多问题；使用离群值检测估计器，估计器拟合训练数据最集中的区域，而忽略异常观察值；处理丢失的数据，处理丢失数据的方法：删除具有缺失值的观察值：根据过去或其他观察结果估算缺失值。
负载均衡解决对微服务访问的负载均衡问题；对于整个系统在云端部署Nacos服务注册中心，负责对注册的微服务实现负载均衡能力；外部请求通过访问服务名的方式，在Nacos服务注册中心通过轮询的负载均衡策略实现对访问请求的响应。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，详见上述详尽的描述，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (8)

1.一种基于边缘计算的边云协同管理系统，其特征在于：包括边云协同管理平台，且边云协同管理平台包括云端、边端、设备端；
所述边云协同管理平台提供动态调配、负载均衡、数据采集和分析、监控运维、边缘自治和云边协同；
所述云端、设备端均与边端通信连接；
所述云端包括服务器主机，并安装有云端管理核心；
所述边端包括边缘管理核心、用于通信的MQTT服务器、用于监控的Prometheus、用于存储的MySQL软件。
2.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的边云协同管理系统，其特征在于：所述云端和边端通过交换机相连接。
3.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的边云协同管理系统，其特征在于：所述边端和设备端通过交换机、无线连接、串口方式连接。
4.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的边云协同管理系统，其特征在于：所述云端安装有kubernetes和kubeEdge的cloudCore，cloudCore依赖于kubernetes,服务器通过kubernetes API接口向cloudCore下发控制指令，实现对边端的控制和感知；安装pometheus和Grafana以实现对系统指标的监控；安装nacos以实现负载均衡。
5.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的边云协同管理系统，其特征在于：所述边端安装docker，提供容器运行；边端安装edgeCore，用于同云端进行通信；边端安装Node-Red，用于接收传感器的数据，并将其转化为MQTT报文格式将其发给MQTT服务器mosquitto；边端安装MQTT服务器mosquitto，用于接收MQTT格式的报文，作出对应的反应；边端安装MySQL，用于存储数据；边端安装prometheus-node-exporter，用于向服务器推送监控所需的数据。
6.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的边云协同管理系统，其特征在于：还包括数据流向的划分：分别为：数据采集的数据流向；设备控制的数据流向。
7.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的边云协同管理系统，其特征在于：还包括系统整体监控，系统整体监控由pometheus 和 Grafana组合完成；Prometheus负责采集必要系统指标，Grafana负责拉取采集到的数据，将其通过可视化的方式展示出来。
8.根据权利要求7所述的一种基于边缘计算的边云协同管理系统，其特征在于：所述采集到的数据进行处理时，先在物联网内部进行数据清洗，再在中央处理节点进行处理。
CN202310061958.0A 2023-01-14 2023-01-14 一种基于边缘计算的边云协同管理系统 Pending CN116074351A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310061958.0A CN116074351A (zh) 2023-01-14 2023-01-14 一种基于边缘计算的边云协同管理系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310061958.0A CN116074351A (zh) 2023-01-14 2023-01-14 一种基于边缘计算的边云协同管理系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN116074351A true CN116074351A (zh) 2023-05-05

Family

ID=86171166

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310061958.0A Pending CN116074351A (zh) 2023-01-14 2023-01-14 一种基于边缘计算的边云协同管理系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116074351A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116708451A (zh) * 2023-08-08 2023-09-05 广东奥飞数据科技股份有限公司 一种边云协同调度方法及系统

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116708451A (zh) * 2023-08-08 2023-09-05 广东奥飞数据科技股份有限公司 一种边云协同调度方法及系统
CN116708451B (zh) * 2023-08-08 2023-10-20 广东奥飞数据科技股份有限公司 一种边云协同调度方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108173874B (zh) 一种智能设备管理方法、平台、系统、介质和设备
US10715639B2 (en) Data processing method and apparatus for performing protocol parsing in a cloud
CN102902536A (zh) 一种物联网计算机系统
CN111314371A (zh) 基于智能网关技术的边缘设备接入系统及接入方法
CN116074351A (zh) 一种基于边缘计算的边云协同管理系统
CN111600297B (zh) 云-边协同下电网设备运行数据的在线分析方法及装置
CN109547240B (zh) 基于边缘计算的智能设备以及接入与设备的解析方法
CN113568743A (zh) 物联网设备的管理方法、装置、介质及电子设备
CN113569117A (zh) 一种基于工业互联网大数据服务的云平台系统及方法
CN105306573A (zh) 医学影像原始数据调度方法和医学影像传输系统
CN113434425A (zh) 一种可快速开发测控系统及测控系统看板
CN112734054A (zh) 一种基于物联网的设备远程诊断运维方法及系统
CN117082098A (zh) 一种移动的数字信息化采集系统
CN116208643A (zh) 设备状态数据采集方法、工业物联网平台及相关装置
CN114722099A (zh) 一种工程机械工况数据的传输与存储方法和设备
CN116032911A (zh) 一种基于websocket的物联网大屏实时监控系统
CN114301880A (zh) 三维数据传输方法及电子设备、信令服务器
CN114070761A (zh) 协议报文检测方法、其装置及电子设备
CN112948019A (zh) 一种基于边缘计算架构的养老智能终端服务集成方法
WO2016030141A1 (de) Energiemanagementverfahren, energiemanagementeinrichtung, vermittlungseinrichtung für eine energiemanagementeinrichtung und computersoftwareprodukt
CN114035705B (zh) 一种基于Socket消息的智慧屏数据处理方法
CN208285427U (zh) 环境信息交互设备以及系统
US9148357B2 (en) System and method for object abstraction and logging
CN117111537B (zh) 一种基于氢控制器的用于氢系统的控制系统及方法
CN114827293B (zh) 边缘智能网关管理方法及边缘智能网关

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination