CN116503054B - 一种基于大数据的设备统一运维平台及方法 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种基于大数据的设备统一运维平台及方法,该方法包括如下步骤：构建同一物联网内各个设备之间的网络连接地图；实时监测并获取网络连接地图中各个设备的异常特征数据；根据具有通信连接关系的设备的异常特征数据，计算各个设备的异常风险值；比较设备的异常风险值与预设阈值的大小，若设备的异常风险值大于预设阈值，则对该设备进行安全隐患排查，否则，无需对该设备进行安全隐患排查。本申请对工业设备进行统一的运维管理，提高设备运行的可靠性、稳定性和安全性。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于大数据的设备统一运维平台及方法。
背景技术
由于先进制造技术、信息技术与智能化技术的高速发展，工业设备的种类增多、结构日趋复杂，设备智能化运维管理已然成为智能制造的重要环节。
目前，传统的工业设备运维模式采用的是设备定期检修加故障维修的方法，是根据设备检修规程周期性地开展设备检修工作，并利用综合监控等系统进行设备故障监测。终端设备的运行状态缺乏有效监控：没有有效的手段监控设备的运行状态，及时反馈终端设备异常现象，并且，终端设备受到第三方攻击后，容易造成工业设备所在的物联网存在安全隐患。
因此，目前亟需解决的技术问题是：如何对工业设备进行统一的运维管理，提高设备运行的可靠性、稳定性和安全性。
发明内容
本申请的目的在于提供一种基于大数据的设备统一运维平台及方法，对工业设备进行统一的运维管理，提高设备运行的可靠性、稳定性和安全性。
为达到上述目的，本申请提供一种基于大数据的设备统一运维方法,该方法包括如下步骤：构建同一物联网内各个设备之间的网络连接地图；实时监测并获取网络连接地图中各个设备的异常特征数据；根据具有通信连接关系的设备的异常特征数据，计算各个设备的异常风险值；比较设备的异常风险值与预设阈值的大小，若设备的异常风险值大于预设阈值，则对该设备进行安全隐患排查，否则，无需对该设备进行安全隐患排查。
如上所述的基于大数据的设备统一运维方法,其中，构建同一物联网内各个设备之间的网络连接地图包括如下步骤：获取属于同一个物联网内各个设备之间的通信连接关系和地理位置信息；将各个设备按照其地理位置信息显示在地图中；根据各个设备之间的通信连接关系，在地图中，将具有通信连接关系的两个设备进行连接，形成网络连接地图。
如上所述的基于大数据的设备统一运维方法,其中，对设备进行安全隐患排查包括排查当前设备和与其通信连接的设备的故障原因或者外部侵入第三方，并针对排查到的当前设备和与其通信连接的设备进行故障修复，或将第三方加入黑名单。
如上所述的基于大数据的设备统一运维方法,其中，该方法还包括：在网络连接地图中设备的地理位置处显示设备运行状态或故障原因，并通过网络连接地图远程查看设备的运行状态参数。
如上所述的基于大数据的设备统一运维方法,其中，该方法还包括：响应于运维设备发送的运维请求数据，获取运维设备的运维指标数据；根据运维设备的运维指标数据，判断运维设备是否具有运维权限，若是，则接收运维设备发送的运维请求信息，执行运维设备的运维操作，否则，禁止执行运维设备的运维操作。
如上所述的基于大数据的设备统一运维方法,其中，根据运维设备的运维指标数据，判断运维设备是否具有运维权限的方法包括：根据运维设备的运维指标数据，计算运维设备的可靠值；比较运维设备的可靠值与预设可靠阈值的大小，若运维设备的可靠值大于预设可靠阈值，则该运维设备具有运维权限，否则，该运维设备不具有运维权限。
如上所述的基于大数据的设备统一运维方法,其中，计算运维设备的可靠值的公式为：
；
其中，表示运维设备的可靠值；/>表示运维设备的标识是否属于黑名单，若运维设备的标识属于黑名单中的标识，则/>；否则/>；/>表示运维指标数据的总种类数量；/>表示第/>个运维指标数据的权重；/>表示运维设备第/>个运维指标数据的实际值；/>表示第/>个运维指标数据的最小限值。
作为本申请的第二方面，本申请提供一种基于大数据的设备统一运维平台，执行所述基于大数据的设备统一运维方法，该平台包括：构建模块，用于构建同一物联网内各个设备之间的网络连接地图；第一获取模块，用于实时监测并获取网络连接地图中各个设备的异常特征数据；数据处理器，用于根据具有通信连接关系的设备的异常特征数据，计算各个设备的异常风险值；数据比较器，用于比较设备的异常风险值与预设阈值的大小，若设备的异常风险值大于预设阈值，则对该设备进行安全隐患排查，否则，无需对该设备进行安全隐患排查。
如上所述的基于大数据的设备统一运维平台，其中，还包括展示模块，用于在网络连接地图中设备的地理位置处显示设备运行状态或故障原因。
如上所述的基于大数据的设备统一运维平台，其中，还包括：第二获取模块，用于响应于运维设备发送的运维请求数据，获取运维设备的运维指标数据；判断模块，用于根据运维设备的运维指标数据，判断运维设备是否具有运维权限，若是，则接收运维设备发送的运维请求信息，执行运维设备的运维操作，否则，禁止执行运维设备的运维操作。
本申请实现的有益效果如下：
（1）本申请对设备运行运行状态进行实时监控，及时找到存在安全隐患的设备，并对设备进行安全隐患排查，提高设备运行的可靠性、稳定性和安全性。
（2）本申请在网络连接地图中设备的地理位置显示设备运行状态、故障原因，并能通过网络连接地图远程方便查看设备的运行状态参数。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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申请中记载的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例的一种基于大数据的设备统一运维方法的流程图。
图2为本申请实施例的构建同一物联网内各个设备之间的网络连接地图的方法流程图。
图3为本申请实施例的一种基于大数据的设备统一运维平台的结构示意图。
附图标记：10-构建模块；20-第一获取模块；30-数据处理器；40-数据比较器；50-第二获取模块；60-判断模块；70-展示模块；100-设备统一运维平台。
具体实施方式
下面结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域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，都属于本申请保护的范围。
实施例一
如图3所示，本申请提供一种基于大数据的设备统一运维平台100，该平台包括：
构建模块10，用于构建同一物联网内各个设备之间的网络连接地图。
第一获取模块20，用于实时监测并获取网络连接地图中各个设备的异常特征数据。
数据处理器30，用于根据具有通信连接关系的设备的异常特征数据，计算各个设备的异常风险值。
数据比较器40，用于比较设备的异常风险值与预设阈值的大小，若设备的异常风险值大于预设阈值，则对该设备进行安全隐患排查，否则，无需对该设备进行安全隐患排查。
第二获取模块50，用于响应于运维设备发送的运维请求数据，获取运维设备的运维指标数据。
判断模块60，用于根据运维设备的运维指标数据，判断运维设备是否具有运维权限，若是，则接收运维设备发送的运维请求信息，执行运维设备的运维操作，否则，禁止执行运维设备的运维操作。
展示模块70，用于在网络连接地图中设备的地理位置处显示设备运行状态或故障原因。
作为本发明具体的实施例，设备的异常风险值的计算公式为：
；
其中，表示第n个设备的异常风险值；/>和/>分别表示运行特征异常数据和安全隐患数据的影响权重；/>表示第n个设备运行特征异常数据的总种类数；/>表示第n个设备第i种运行特征异常数据的权重；/>表示第i种运行特征异常数据的标准值；表示第n个设备第i种运行特征异常数据的实测值；/>表示第n个设备第i种运行特征异常数据的持续异常值；/>表示第n个设备安全隐患数据的总种类数；/>表示第n个设备第/>种安全隐患数据的危险因子；/>表示第n个设备第/>种安全隐患数据的的危险值；表示第n个设备第/>种安全隐患数据的数量;/>表示与第n个设备具有通信连接关系（直接或间接连接）的设备的总数量；/>表示与第n个设备具有通信连接关系的第/>个设备与第n个设备之间所连接设备的数量；/>表示第n个设备运行特征异常数据的总种类数；表示与第n个设备具有通信连接关系的第/>个设备第/>种运行特征异常数据的权重；表示与第n个设备具有通信连接关系的第/>个设备第/>种运行特征异常数据的标准值；/>表示第/>个设备第/>种运行特征异常数据的实测值；/>表示与第n个设备具有通信连接关系的第/>个设备第/>种运行特征异常数据的持续异常值；/>表示与第n个设备具有通信连接关系的第/>个设备安全隐患数据的总种类数；/>表示与第n个设备具有通信连接关系的第/>个设备第/>种安全隐患数据的危险因子；/>表示与第n个设备具有通信连接关系的第/>个设备第/>种安全隐患数据的的危险值；/>表示与第n个设备具有通信连接关系的第/>个设备第/>种安全隐患数据的数量。
作为本发明的具体实施例，若第个设备与第n个设备直接连接，则与第n个设备具有通信连接关系的第/>个设备与第n个设备之间所连接设备的数量/>为0，若第/>个设备与第n个设备之间通过1个设备连接，则第/>个设备与第n个设备之间所连接设备的数量为1。
实施例二
如图1所示，本申请提供一种基于大数据的设备统一运维方法，该方法包括如下步骤：
步骤S1，构建同一物联网内各个设备之间的网络连接地图。
其中，同一物联网内包括多个设备，设备与设备之间具有通信连接关系。设备例如为：数据采集设备、数据通信设备、数据监控设备、传感器和加工设备等。
如图2所示，步骤S1包括如下子步骤：
步骤S110，获取属于同一个物联网内各个设备之间的通信连接关系和地理位置信息。
步骤S120，将各个设备按照其地理位置信息显示在地图中。
步骤S130，根据各个设备之间的通信连接关系，在地图中，将具有通信连接关系的两个设备进行连接，形成网络连接地图。
步骤S2，实时监测并获取网络连接地图中各个设备的异常特征数据。
其中，设备的异常特征数据包括：运行特征异常数据和安全隐患数据。运行特征异常数据包括：温度数据、工作电压、工作电流、输出频率等异常数据。安全隐患数据包括：安全漏洞、第三方恶意入侵指令、链接或代码等。
步骤S3，根据具有通信连接关系的设备的异常特征数据，计算各个设备的异常风险值。
其中，定义同一个物联网内有N个设备。
具体的，设备的异常风险值的计算公式为：
；
其中，表示第n个设备的异常风险值；/>和/>分别表示运行特征异常数据和安全隐患数据的影响权重；/>表示第n个设备运行特征异常数据的总种类数；/>表示第n个设备第i种运行特征异常数据的权重；/>表示第i种运行特征异常数据的标准值；表示第n个设备第i种运行特征异常数据的实测值；/>表示第n个设备第i种运行特征异常数据的持续异常值；/>表示第n个设备安全隐患数据的总种类数；/>表示第n个设备第/>种安全隐患数据的危险因子；/>表示第n个设备第/>种安全隐患数据的的危险值；表示第n个设备第/>种安全隐患数据的数量;/>表示与第n个设备具有通信连接关系（直接或间接连接）的设备的总数量；/>表示与第n个设备具有通信连接关系的第/>个设备与第n个设备之间所连接设备的数量；/>表示第n个设备运行特征异常数据的总种类数；表示与第n个设备具有通信连接关系的第/>个设备第/>种运行特征异常数据的权重；表示与第n个设备具有通信连接关系的第/>个设备第/>种运行特征异常数据的标准值；/>表示第/>个设备第/>种运行特征异常数据的实测值；/>表示与第n个设备具有通信连接关系的第/>个设备第/>种运行特征异常数据的持续异常值；/>表示与第n个设备具有通信连接关系的第/>个设备安全隐患数据的总种类数；/>表示与第n个设备具有通信连接关系的第/>个设备第/>种安全隐患数据的危险因子；/>表示与第n个设备具有通信连接关系的第/>个设备第/>种安全隐患数据的的危险值；/>表示与第n个设备具有通信连接关系的第/>个设备第/>种安全隐患数据的数量。
作为本发明的具体实施例，若第个设备与第n个设备直接连接，则与第n个设备具有通信连接关系的第/>个设备与第n个设备之间所连接设备的数量/>为0，若第/>个设备与第n个设备之间通过1个设备连接，则第/>个设备与第n个设备之间所连接设备的数量为1。
作为本发明的具体实施例，第i种运行特征异常数据的持续异常值的计算方法为：
；
其中，表示当前设备采样时间点前一段时间内（例如5分钟内、10分钟内）存在运行特征异常数据的时间点的数量；/>表示当前设备采样时间点前一段时间内时间点的总数量；/>表示包含连续运行特征异常数据的时间段的总数量；/>表示产生第i种连续运行特征异常数据第/>个时间段的时长。
其中，第个设备第/>种运行特征异常数据的持续异常值/>与/>的计算方法相同。
步骤S4，比较设备的异常风险值与预设阈值的大小，若设备的异常风险值大于预设阈值，则对该设备进行安全隐患排查，否则，无需对该设备进行安全隐患排查。
作为本发明的具体实施例，对设备进行安全隐患排查包括排查当前设备和与其通信连接的设备的故障原因或者外部侵入第三方，并针对排查到的结果，对当前设备和与其通信连接的设备进行故障修复或将第三方加入黑名单。
作为本发明的具体实施例，本申请对设备运行运行状态进行实时监控，及时找到存在安全隐患的设备，并对设备进行安全隐患排查，提高设备运行的可靠性、稳定性和安全性。
作为本发明的具体实施例，在网络连接地图中设备的地理位置处显示设备运行状态、故障原因，并通过网络连接地图远程方便查看设备的运行状态参数。运行状态参数包括温度数据、工作电压、工作电流和输出频率等。
步骤S5，响应于运维设备发送的运维请求数据，获取运维设备的运维指标数据。
具体的，运维指标数据包括：设备可接入设备数量、设备响应速度和设备处理器速度等。
步骤S6，根据运维设备的运维指标数据，判断运维设备是否具有运维权限，若是，则接收运维设备发送的运维请求信息，执行运维设备的运维操作，否则，禁止执行运维设备的运维操作。
其中，运维设备包括多个。根据运维设备的运维指标数据，判断运维设备是否具有运维权限，若是，则被请求运维的设备接收运维设备发送的运维请求信息，执行运维设备的运维操作，否则，禁止被请求运维的设备执行运维设备的运维操作。
作为本发明的具体实施例，根据运维设备的运维指标数据，判断运维设备是否具有运维权限的方法包括：
步骤S610，根据运维设备的运维指标数据，计算运维设备的可靠值。
其中，计算运维设备的可靠值的公式为：；
其中，表示运维设备的可靠值；/>表示运维设备的标识是否属于黑名单（黑名单中记录恶意第三方设备的标识），若运维设备的标识属于黑名单中的标识，则/>；否则/>；/>表示运维指标数据的总种类数量；/>表示第/>个运维指标数据的权重；表示运维设备第/>个运维指标数据的实际值；/>表示第/>个运维指标数据的最小限值。
步骤S620，比较运维设备的可靠值与预设可靠阈值的大小，若运维设备的可靠值大于预设可靠阈值，则该运维设备具有运维权限，否则，该运维设备不具有运维权限。
具体的，比较运维设备的可靠值与预设可靠阈值的大小，若运维设备的可靠值大于预设可靠阈值，则该运维设备具有运维权限，该运维设备可以对其要运维的设备进行运维操作控制，否则，该运维设备不具有运维权限，该运维设备不可以对其要运维的设备进行运维操作控制。
本申请实现的有益效果如下：
（1）本申请对设备运行运行状态进行实时监控，及时找到存在安全隐患的设备，并对设备进行安全隐患排查，提高设备运行的可靠性、稳定性和安全性。
（2）本申请在网络连接地图中设备的地理位置显示设备运行状态、故障原因，并能通过网络连接地图远程方便查看设备的运行状态参数。
在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本申请的描述中，“例如”一词用来表示“用作例子、例证或说明”。本申请中被描述为“例如”的任何实施例不一定被解释为比其它实施例更优选或更具优势。为了使本领域任何技术人员能够实现和使用本发明，给出了以下描述。在以下描述中，为了解释的目的而列出了细节。应当明白的是，本领域普通技术人员可以认识到，在不使用这些特定细节的情况下也可以实现本发明。在其它实例中，不会对公知的结构和过程进行详细阐述，以避免不必要的细节使本发明的描述变得晦涩。因此，本发明并非旨在限于所示的实施例，而是与符合本申请所公开的原理和特征的最广范围相一致。
以上所述仅为本发明的实施方式而已，并不用于限制本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原理内所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包括在本发明的权利要求范围之内。
Claims (10)
1.一种基于大数据的设备统一运维方法,其特征在于，该方法包括如下步骤：
构建同一物联网内各个设备之间的网络连接地图；
实时监测并获取网络连接地图中各个设备的异常特征数据；
根据具有通信连接关系的设备的异常特征数据，计算各个设备的异常风险值；
比较设备的异常风险值与预设阈值的大小，若设备的异常风险值大于预设阈值，则对该设备进行安全隐患排查，否则，无需对该设备进行安全隐患排查；
设备的异常风险值的计算公式为：
；
其中，表示第n个设备的异常风险值；/>和/>分别表示运行特征异常数据和安全隐患数据的影响权重；/>表示第n个设备运行特征异常数据的总种类数；/>表示第n个设备第i种运行特征异常数据的权重；/>表示第i种运行特征异常数据的标准值；/>表示第n个设备第i种运行特征异常数据的实测值；/>表示第n个设备第i种运行特征异常数据的持续异常值；/>表示第n个设备安全隐患数据的总种类数；/>表示第n个设备第/>种安全隐患数据的危险因子；/>表示第n个设备第/>种安全隐患数据的危险值；/>表示第n个设备第/>种安全隐患数据的数量;/>表示与第n个设备具有通信连接关系（直接或间接连接）的设备的总数量；/>表示与第n个设备具有通信连接关系的第/>个设备与第n个设备之间所连接设备的数量；/>表示第n个设备运行特征异常数据的总种类数；/>表示与第n个设备具有通信连接关系的第/>个设备第/>种运行特征异常数据的权重；/>表示与第n个设备具有通信连接关系的第/>个设备第/>种运行特征异常数据的标准值；/>表示第/>个设备第/>种运行特征异常数据的实测值；/>表示与第n个设备具有通信连接关系的第/>个设备第/>种运行特征异常数据的持续异常值；/>表示与第n个设备具有通信连接关系的第/>个设备安全隐患数据的总种类数；/>表示与第n个设备具有通信连接关系的第/>个设备第/>种安全隐患数据的危险因子；/>表示与第n个设备具有通信连接关系的第/>个设备第/>种安全隐患数据的危险值；/>表示与第n个设备具有通信连接关系的第个设备第/>种安全隐患数据的数量；
其中，第i种运行特征异常数据的持续异常值的计算方法为：
；
其中，表示当前设备采样时间点前一段时间内存在运行特征异常数据的时间点的数量；/>表示当前设备采样时间点前一段时间内时间点的总数量；/>表示包含连续运行特征异常数据的时间段的总数量；/>表示产生第i种连续运行特征异常数据第/>个时间段的时长。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的设备统一运维方法,其特征在于，构建同一物联网内各个设备之间的网络连接地图包括如下步骤：
获取属于同一个物联网内各个设备之间的通信连接关系和地理位置信息；
将各个设备按照其地理位置信息显示在地图中；
根据各个设备之间的通信连接关系，在地图中，将具有通信连接关系的两个设备进行连接，形成网络连接地图。
3.根据权利要求1所述的基于大数据的设备统一运维方法,其特征在于，对设备进行安全隐患排查包括排查当前设备和与其通信连接的设备的故障原因或者外部侵入第三方，并针对排查到的当前设备和与其通信连接的设备进行故障修复，或将第三方加入黑名单。
4.根据权利要求1所述的基于大数据的设备统一运维方法,其特征在于，该方法还包括：
在网络连接地图中设备的地理位置处显示设备运行状态或故障原因，并通过网络连接地图远程查看设备的运行状态参数。
5.根据权利要求1所述的基于大数据的设备统一运维方法,其特征在于，该方法还包括：
响应于运维设备发送的运维请求数据，获取运维设备的运维指标数据；
根据运维设备的运维指标数据，判断运维设备是否具有运维权限，若是，则接收运维设备发送的运维请求信息，执行运维设备的运维操作，否则，禁止执行运维设备的运维操作。
6.根据权利要求5所述的基于大数据的设备统一运维方法,其特征在于，根据运维设备的运维指标数据，判断运维设备是否具有运维权限的方法包括：
根据运维设备的运维指标数据，计算运维设备的可靠值；
比较运维设备的可靠值与预设可靠阈值的大小，若运维设备的可靠值大于预设可靠阈值，则该运维设备具有运维权限，否则，该运维设备不具有运维权限。
7.根据权利要求6所述的基于大数据的设备统一运维方法,其特征在于，计算运维设备的可靠值的公式为：
；
其中，表示运维设备的可靠值；/>表示运维设备的标识是否属于黑名单，若运维设备的标识属于黑名单中的标识，则/>；否则/>；/>表示运维指标数据的总种类数量；/>表示第/>个运维指标数据的权重；/>表示运维设备第/>个运维指标数据的实际值；/>表示第/>个运维指标数据的最小限值。
8.一种基于大数据的设备统一运维平台，执行权利要求1-7之一所述方法，该平台包括：
构建模块，用于构建同一物联网内各个设备之间的网络连接地图；
第一获取模块，用于实时监测并获取网络连接地图中各个设备的异常特征数据；
数据处理器，用于根据具有通信连接关系的设备的异常特征数据，计算各个设备的异常风险值；
数据比较器，用于比较设备的异常风险值与预设阈值的大小，若设备的异常风险值大于预设阈值，则对该设备进行安全隐患排查，否则，无需对该设备进行安全隐患排查。
9.根据权利要求8所述的基于大数据的设备统一运维平台，其特征在于，还包括，展示模块，用于在网络连接地图中设备的地理位置处显示设备运行状态或故障原因。
10.根据权利要求8所述的基于大数据的设备统一运维平台，其特征在于，还包括：
第二获取模块，用于响应于运维设备发送的运维请求数据，获取运维设备的运维指标数据；
判断模块，用于根据运维设备的运维指标数据，判断运维设备是否具有运维权限，若是，则接收运维设备发送的运维请求信息，执行运维设备的运维操作，否则，禁止执行运维设备的运维操作。
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