基于边缘计算的工业物联网云平台架构的设计与实现

• 作 者: 李尤
• 出 处: 北京邮电大学
• 发表日期: 2020年01期
• 关键词: 工业物联网 边缘计算 规则引擎 资源管控

对于工业物联网平台而言,通常设计以云数据中心为核心,利用云端强大计算性能提供设备接入、规则引擎、服务管理、大数据分析、3D展示等诸多功能。这些功能模块中规则引擎在工业物联网中起着关键作用,规则引擎是对设备数据进行甄别,并对符合条件的数据执行某种具体操作的功能模块,包括物料配给、质量管控、生产安全管控、生产模式管控、仓储管控、环境管控等诸多和厂区生产直接相关的控制逻辑均需要依靠规则引擎实现。然而,在使用过程中发现,由于工厂厂区地理位置偏僻,网络环境糟糕,规则处理响应时间从2-3秒到1分钟不等,且存在着5%-10%的丢包率,导致数据丢失,规则无法响应。此外,由于工业企业的云数据中心需要承载其下几个厂区全部设备数据,云端每分钟需要处理超过5000条设备数据,容易产生数据积压。随着厂区及使用规模持续增长,处理压力仍在不断增大。针对目前存在的问题,本文设计了一个边云协同的物联网平台,利用边缘端近数据源的特性,通过局域网获取设备数据,进行规则处理以降低延迟保障稳定性。针对此系统,本文重点研究内容主要包括以下3点:规则判别,发挥边缘规则处理最大优势;边缘资源管控策略,保障边缘端持续稳定运行;离线处理,保障断线情况下边缘规则处理结果不丢失;此外还包括边云两端高并发流式数据处理规则引擎,实现高效数据处理;边缘端数据过滤与数据压缩,降低云数据中心带宽压力,减少云端接收设备数据频率等功能设计。最后,本课题根据设计实现了一套完整的边云协同物联网云平台,并利用真实设备对系统进行了功能测试,以模拟现实场景调控数据流量的方式进行了系统的性能测试。通过功能测试验证了系统UI界面操作功能,规则处理功能有效。通过性能测试,验证了该系统在边云两端均在超过80%负载情况下,边缘端延迟相较于云端快约10秒,边缘端资源管控策略能够限制边缘端资源占用在设定的阈值范围内。且云端带宽及计算压力在使用了该系统后下降了约70%,验证了该系统对于降低延迟,增加稳定性,减少云端压力方面有着显著的效果。