一种基于阿里云与边缘计算的工业物联技术平台的制作方法

1.本发明涉及工业物联技术领域，具体为一种基于阿里云与边缘计算的工业物联技术平台。

背景技术：

2.随着时代的发展，工业企业的能耗占了全社会能耗的绝大多数，物联网边缘计算技术作为一种新型基础设施受到产学研用各界的广泛关注，何种超级应用场景会随之出现并率先得到规模化应用，成为产业最热议的话题。
3.物联网边缘计算，是阿里云能力在边缘端的拓展，物联网边缘计算继承了云安全、存储、计算，甚至人工智能的能力，可部署于不同量级的智能设备和计算节点中，阿里云通过定义物模型连接不同协议、不同数据格式的设备，可提供安全可靠、低延时、低成本、易扩展、弱依赖的本地计算服务，边缘计算是相对传统集中通用计算而言，将工作负载部署在边缘的一种计算方式，采用分散式运算架构，在尽可能靠近物、数据源或用户的地方进行应用计算与数据存储，仅将必要的结果送到云中心，同时，边缘计算也是中心云和设备之间的缓冲，是中心云的延伸，与中心云互补，目前边缘计算落地推动力分具有有限的自治权、隐私性和安全性等优点，由此可以看出边缘计算推动人、事、物的快速决策。
4.工业物联网平台包括网络、管理组件和应用组件三个部分，网络将来自接入层的各类信息通过基础承载网络传输到管理组件；管理组件为工业管理者提供一个可视化的系统管理、配置平台，帮助工业管理者快速搭建物联网应用系统的整个体系架构，以及提供支撑整个物联应用系统运行的技术基础，应用组件为工业管理者提供一个可视化的数据展现平台，包括实时数据的展现，数据对比、关联等基础性的数据分析结果展现，以及事件告警；应用组件为工业管理者提供各种界定明晰的大数据应用api，方便工业管理者调用或集成，同时提供开放的api接口，实现工业管理者自己定义的应用模块接入平台。
5.然而，传统的工业物联网平台不仅需要耗费大量的bgp带宽开销，而且市场上资源形态越来越多，比如有cpu机器、gpu机器和面向android应用的 arm阵列等，工业物联网平台提供的计算力和存储能力有限，容易出现机型的不统一和节点网络环境不统一，导致工业物联网平台传输数据有误差。

技术实现要素：

6.本发明的目的在于提供一种基于阿里云与边缘计算的工业物联技术平台，以解决上述背景技术中提出的传统的工业物联网平台不仅需要耗费大量的bgp带宽开销，而且市场上资源形态越来越多，比如有cpu机器、gpu机器和面向android应用的arm阵列等，工业物联网平台提供的计算力和存储能力有限，容易出现机型的不统一和节点网络环境不统一，导致工业物联网平台传输数据有误差的问题。
7.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：本发明提供了一种基于阿里云与边缘计算的工业物联技术平台，包括物联技术平台本体，所述物联技术平台本体包括配置管
理系统、限权管理系统、监测系统、数据分析系统和警告管理系统，所述数据分析系统包括边缘计算模块、数据存储模块、数据计算模块和数据应用模块，所述边缘计算模块包括iothub接入单元、若干个边缘网关和datahub接入单元，所述数据计算模块包括rds单元、hitsdb单元、maxcompute单元和streamcompute单元，所述数据应用模块包括datav 单元和et工业大脑芯片，边缘网关采集的工业数据上传到阿里云的物联网套件内，中间经过了mqtt协议的可靠传输iothub接入单元负责解析mqtt协议，为保证数据安全性，通过规则引擎转发到datahub接入单元数据总线中，在 datahub接入单元中保留天，确保数据不丢失，datahub接入单元的数据会转发到maxcompute单元中，这部分数据用于离线计算，离线计算结果存入关系型数据库，streamcompute单元实时进行计算，streamcompute单元实时进行计算主要包括两方面功能：一是从datahub接入单元读取实时数据解析、清洗后存储到hitsdb单元中；另一面是通过实时数据计算企业设备的运行状态，相关计算结果也是存入关系数据库中，同时提streamcompute单元流计算产品可以和hitsdb单元进行无缝对接。
8.作为本发明的一种优选技术方案，所述数据存储模块包括块储存单元、文件储存单元和对象储存单元，数据存储模块支持块存储、文件存储和对象存储等多种形态，将原有cdn的缓存能力变为通用的kv能力。
9.作为本发明的一种优选技术方案，所述警告管理系统包括对比模块、预测模块、报警模块和应急模块，警告管理系统结合系统运行期间的综合监控数据和报警信息，查询报警设备的位置及相关信息，启动应急管理流程提示，警告管理系统告警追溯可对能耗异常的车间、生产线或重点耗能设备进行直观展示，同时可自上而下追溯到出现能耗异常的设备及其运行工况参数，当重点用能设备、生产线或车间的能耗或能效指标超出限额时，可在时间和空间维度上，按照时间、地点和事件的思路进行追溯。
10.作为本发明的一种优选技术方案，所述配置管理系统包括桥梁配置模块、数据采集器配重模块、传感器配置模块和参数配重模块，企业管理者通过配置管理系统在云端搭建出与实际桥梁各采集点相对应的虚拟桥梁，将全厂及各二级单位的能效水平和波动情况可视化，为企业管理者展现能量系统健康状况的综合信息，使能源利用状况一目了然。
11.作为本发明的一种优选技术方案，所述限权管理系统包括功能权限模块和数据权限模块，限权管理系统为桥梁管理部门、养护部门等不同的机构赋予不同的管理权限。
12.作为本发明的一种优选技术方案，所述监测系统包括实时监测模块和历史查询模块，实时监测模块和历史查询模块分为两种查询方式对环境主题、变形主题、应力、应变主题、振动主题进行监测，将全厂能源流向消耗情况、生产设备启停状态、电力系统、蒸汽系统、水系统、的计量瞬时值可视化，将这些能耗相关数据实时显示在操作终端上，是实现企业信息化和生产过程透明化的关键步骤之一，避免关键数据出现“信息孤岛”，大幅提高生产效率，减少生产波动和减少人为浪费。
13.作为本发明的一种优选技术方案，所述datahub接入单元通过graphqlapi轻松的创建和添加实体标签，它提供流式数据的发布和订阅的功能，工业管理者可以轻松构建基于流式数据的分析和应用。
14.作为本发明的一种优选技术方案，所述iothub接入单元通过主流的物联网协议通讯，在智能设备与云端之间建立安全的双向连接，iothub接入单元物接入分为设备型和数据型两种项目类型，设备型适用于基于设备的物联网场景；数据型适用于基于数据流的物
联网场景。
15.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
16.1.通过设置hitsdb单元，hitsdb单元在整个物联技术平台中处于中枢地位，启动承上启下的作用，工业时序数据的存储场景，设备规模大，指标多样，精度高，hitsdb单元可以支撑每秒千万的数据指标值的写入，通过压缩技术增加写入吞如，降低存储成本支撑平台海量工业数据存储需求，满足业务系统数据查询的功能和性能需求，由于业务产品需求，需经常对历史时序数据进行查询或聚合查询，hitsdb单元可以支撑百万级别的数据请求计算，平均 rt小于1秒，为数据分析挖掘提供稳定的基础数据源；
17.2.通过设置数据分析系统，在计算上，支持三种基础计算形态，虚机容器和安全容器，终端的数字孪生计算，在存储上，支持块存储、文件存储，对象存储等多种形态，将原有cdn的缓存能力变为通用的kv能力，在网络上，实现了节点内的多种网络形态，跨节点的网络加速和交换能力，以及边缘的负载均衡产品，在安全上，提供了四七层的防攻击能力，针对内容和主机的安全能力等，600g的ddos攻击，在管控上，能够高效的进行节点的自动化建设，以及容器虚机的高效生产，和镜像发布的管控。
附图说明
18.图1为本发明物联技术平台本体的示意图；
19.图2为本发明配置管理系统的示意图；
20.图3为本发明限权管理系统的示意图；
21.图4为本发明监测系统的示意图；
22.图5为本发明数据分析系统的示意图；
23.图6为本发明边缘计算模块的示意图；
24.图7为本发明数据计算模块的示意图；
25.图8为本发明数据应用模块的示意图；
26.图9为本发明数据存储模块的示意图；
27.图10为本发明警告管理系统的示意图。
28.图中：1、物联技术平台本体；2、配置管理系统；21、桥梁配置模块； 22、数据采集器配重模块；23、传感器配置模块；24、参数配重模块；3、限权管理系统；31、功能权限模块；32、数据权限模块；4、监测系统；41、实时监测模块；42、历史查询模块；5、数据分析系统；51、边缘计算模块；511、 iothub接入单元；512、边缘网关；513、datahub接入单元；52、数据存储模块；521、块储存单元；522、文件储存单元；523、对象储存单元；53、数据计算模块；531、rds单元；532、hitsdb单元；533、maxcompute单元；534、 streamcompute单元；54、数据应用模块；541、datav单元；542、et工业大脑芯片；6、警告管理系统；61、对比模块；62、预测模块；63、报警模块； 64、应急模块。
具体实施方式
29.下面将结合本发明实施例，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。
30.请参阅图1-10，本发明提供了一种基于阿里云与边缘计算的工业物联技术平台，包括物联技术平台本体1，物联技术平台本体1包括配置管理系统2、限权管理系统3、监测系统4、数据分析系统5和警告管理系统6，数据分析系统5包括边缘计算模块51、数据存储模块52、数据计算模块53和数据应用模块54，边缘计算模块51包括iothub接入单元511、若干个边缘网关512 和datahub接入单元513，数据计算模块53包括rds单元531、hitsdb单元 532、maxcompute单元533和streamcompute单元534，数据应用模块54包括datav单元541和et工业大脑芯片542，边缘网关512采集的工业数据上传到阿里云的物联网套件内，中间经过了mqtt协议的可靠传输iothub接入单元511负责解析mqtt协议，为保证数据安全性，通过规则引擎转发到 datahub接入单元513数据总线中，在datahub接入单元513中保留7天，确保数据不丢失，datahub接入单元513的数据会转发到maxcompute单元533 中，这部分数据用于离线计算，离线计算结果存入关系型数据库， streamcompute单元534实时进行计算，streamcompute单元534实时进行计算主要包括两方面功能：一是从datahub接入单元513读取实时数据解析、清洗后存储到hitsdb单元532中；另一面是通过实时数据计算企业设备的运行状态，相关计算结果也是存入关系数据库中，同时提streamcompute单元 534流计算产品可以和hitsdb单元532进行无缝对接。
31.数据存储模块52包括块储存单元521、文件储存单元522和对象储存单元523，数据存储模块52支持块存储、文件存储和对象存储等多种形态，将原有cdn的缓存能力变为通用的kv能力。
32.警告管理系统6包括对比模块61、预测模块62、报警模块63和应急模块64，警告管理系统6结合系统运行期间的综合监控数据和报警信息，查询报警设备的位置及相关信息，启动应急管理流程提示，警告管理系统6告警追溯可对能耗异常的车间、生产线或重点耗能设备进行直观展示，同时可自上而下追溯到出现能耗异常的设备及其运行工况参数，当重点用能设备、生产线或车间的能耗或能效指标超出限额时，可在时间和空间维度上，按照时间、地点和事件的思路进行追溯。
33.配置管理系统2包括桥梁配置模块21、数据采集器配重模块22、传感器配置模块23和参数配重模块24，企业管理者通过配置管理系统2在云端搭建出与实际桥梁各采集点相对应的虚拟桥梁，将全厂及各二级单位的能效水平和波动情况可视化，为企业管理者展现能量系统健康状况的综合信息，使能源利用状况一目了然。
34.限权管理系统3包括功能权限模块31和数据权限模块32，限权管理系统 3为桥梁管理部门、养护部门等不同的机构赋予不同的管理权限。
35.监测系统4包括实时监测模块41和历史查询模块42，实时监测模块41 和历史查询模块42分为两种查询方式对环境主题、变形主题、应力、应变主题、振动主题进行监测，将全厂能源流向消耗情况、生产设备启停状态、电力系统、蒸汽系统、水系统、的计量瞬时值可视化，将这些能耗相关数据实时显示在操作终端上，是实现企业信息化和生产过程透明化的关键步骤之一，避免关键数据出现“信息孤岛”，大幅提高生产效率，减少生产波动和减少人为浪费。
36.datahub接入单元513通过graphql api轻松的创建和添加实体标签，它提供流式数据的发布和订阅的功能，工业管理者可以轻松构建基于流式数据的分析和应用。
37.iothub接入单元511通过主流的物联网协议通讯，在智能设备与云端之间建立安全的双向连接，iothub接入单元511物接入分为设备型和数据型两种项目类型，设备型适用于基于设备的物联网场景；数据型适用于基于数据流的物联网场景。
38.本发明在使用时：企业管理者通过配置管理系统2在云端搭建出与实际桥梁各采集点相对应的虚拟桥梁，将全厂及各二级单位的能效水平和波动情况可视化，为企业管理者展现能量系统健康状况的综合信息，使能源利用状况一目了然，企业管理者通过限权管理系统3进入桥梁管理部门、养护部门等不同的机构赋予不同的管理权限内的界面，实时监测模块41和历史查询模块42分为两种查询方式对环境主题、变形主题、应力、应变主题、振动主题进行监测，将全厂能源流向消耗情况、生产设备启停状态、电力系统、蒸汽系统、水系统、的计量瞬时值可视化，将这些能耗相关数据实时显示在操作终端上，是实现企业信息化和生产过程透明化的关键步骤之一，避免关键数据出现“信息孤岛”，大幅提高生产效率，减少生产波动和减少人为浪费，边缘网关512采集的工业数据上传到阿里云的物联网套件内，中间经过了mqtt 协议的可靠传输iothub接入单元511负责解析mqtt协议，为保证数据安全性，通过规则引擎转发到datahub接入单元513数据总线中，在datahub接入单元513中保留7天，确保数据不丢失，datahub接入单元513的数据会转发到maxcompute单元533中，这部分数据用于离线计算，离线计算结果存入关系型数据库，streamcompute单元534实时进行计算，streamcompute单元 534实时进行计算主要包括两方面功能：一是从datahub接入单元513读取实时数据解析、清洗后存储到hitsdb单元532中；另一面是通过实时数据计算企业设备的运行状态，相关计算结果也是存入关系数据库中，同时提 streamcompute单元534流计算产品可以和hitsdb单元532进行无缝对接，数据分析系统5可根据企业生产的历史数据趋势情况，综合生产计划、用能负荷等因素，预测未来一段时间的能耗水平，同时对可中断设备用能负荷进行中断与否评估，使企业管理者根据预测结果提前做好能耗平衡利用措施，并且利用海量数据，挖掘有用的信息，利用人工智能技术构建模型，产生有效的节能操作建议，在保障正常生产的前提下，优化主要耗能设备的操作，实现节能降耗的目的，警告管理系统6结合系统运行期间的综合监控数据和报警信息，查询报警设备的位置及相关信息，启动应急管理流程提示，警告管理系统6告警追溯可对能耗异常的车间、生产线或重点耗能设备进行直观展示，同时可自上而下追溯到出现能耗异常的设备及其运行工况参数，当重点用能设备、生产线或车间的能耗或能效指标超出限额时，可在时间和空间维度上，按照时间、地点和事件的思路进行追溯。
39.尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：

1.一种基于阿里云与边缘计算的工业物联技术平台，包括物联技术平台本体(1)，其特征在于：所述物联技术平台本体(1)包括配置管理系统(2)、限权管理系统(3)、监测系统(4)、数据分析系统(5)和警告管理系统(6)，所述数据分析系统(5)包括边缘计算模块(51)、数据存储模块(52)、数据计算模块(53)和数据应用模块(54)，所述边缘计算模块(51)包括iothub接入单元(511)、若干个边缘网关(512)和datahub接入单元(513)，所述数据计算模块(53)包括rds单元(531)、hitsdb单元(532)、maxcompute单元(533)和streamcompute单元(534)，所述数据应用模块(54)包括datav单元(541)和et工业大脑芯片(542)。2.根据权利要求1所述的一种基于阿里云与边缘计算的工业物联技术平台，其特征在于：所述数据存储模块(52)包括块储存单元(521)、文件储存单元(522)和对象储存单元(523)。3.根据权利要求1所述的一种基于阿里云与边缘计算的工业物联技术平台，其特征在于：所述警告管理系统(6)包括对比模块(61)、预测模块(62)、报警模块(63)和应急模块(64)。4.根据权利要求1所述的一种基于阿里云与边缘计算的工业物联技术平台，其特征在于：所述配置管理系统(2)包括桥梁配置模块(21)、数据采集器配重模块(22)、传感器配置模块(23)和参数配重模块(24)。5.根据权利要求1所述的一种基于阿里云与边缘计算的工业物联技术平台，其特征在于：所述限权管理系统(3)包括功能权限模块(31)和数据权限模块(32)。6.根据权利要求1所述的一种基于阿里云与边缘计算的工业物联技术平台，其特征在于：所述监测系统(4)包括实时监测模块(41)和历史查询模块(42)。7.根据权利要求1所述的一种基于阿里云与边缘计算的工业物联技术平台，其特征在于：所述datahub接入单元(513)通过graphql api轻松的创建和添加实体标签。8.根据权利要求1所述的一种基于阿里云与边缘计算的工业物联技术平台，其特征在于：所述iothub接入单元(511)通过主流的物联网协议通讯，在智能设备与云端之间建立安全的双向连接。

技术总结

本发明公开了一种基于阿里云与边缘计算的工业物联技术平台，包括物联技术平台本体，物联技术平台本体包括配置管理系统、限权管理系统、监测系统、数据分析系统和警告管理系统，数据分析系统包括边缘计算模块、数据存储模块、数据计算模块和数据应用模块，本发明通过设置HiTSDB单元，HiTSDB单元在整个物联技术平台中处于中枢地位，启动承上启下的作用，工业时序数据的存储场景，设备规模大，指标多样，精度高，HiTSDB单元可以支撑每秒千万的数据指标值的写入，通过压缩技术增加写入吞如，降低存储成本支撑平台海量工业数据存储需求，满足业务系统数据查询的功能和性能需求，由于业务产品需求，需经常对历史时序数据进行查询或聚合查询。查询。查询。