CN105610944B - 一种面向物联网的雾计算架构 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种面向物联网的雾计算架构，由本地中央控制器形成的“雾”运算模式对监测数据进行处理或者由中央控制器和云计算中心服务器形成的“云+雾”的分级运算模式对监测数据进行分级运算处理，能够提高数据计算的能力和计算效率。

Description

一种面向物联网的雾计算架构

技术领域

本发明涉及物联网及云计算领域，具体涉及一种面向物联网的雾计算架构。

背景技术

云计算是一种商业计算模型。它是通过将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，来使各种应用系统能够根据用户的需要获取计算力、存储空间和信息服务，从而使计算机网络能够更加合理的、有效的为用户提供服务。在使用云计算的条件下，我们主要是将计算机硬件基础设施架构在大规模的廉价服务器集群之上，并且通过应用程序与底层服务的协作开发，以此来最大限度地利用资源和获得高可用性的软件。

随着信息处理量的不断增高以及对云计算的深入研究，相关的创新型产品与专利等也不断出现，例如：一种云计算运营系统及向用户提供服务的方法，其实现流程如下：

Step1用户通过终端提出所需服务，服务需求发送到边缘服务管理器，边缘服务管理器检查是否能满足用户需求，能满足则直接反馈，否则将信息传递给云计算服务协调中心后根据得到的信息再进行反馈；

Step2云计算服务协调中心根据收到的信息进行协调反馈：边缘服务管理器将信息发送到云计算协调中心后，云计算协调中心根据用户需求进行查询，并返回给各边缘服务管理器其协作计算信息；

Step3边缘服务管理器互相协作：边缘服务管理器接收协作计算信息进行协作计算处理，并将最终信息反馈给用户。

虽然上述专利文献技术能通过增加类似于本地云端的处理平台对信息处理进行优化，但是各个处理平台之间通过云端的命令信息后才进行协作，不能直接进行协作，造成数据处理速度减慢。

发明内容

本发明的目的在于，提供一种面向物联网的雾计算架构，能够提高数据处理速度。

为此目的，本发明提出一种面向物联网的雾计算架构，包括：

物联网监测节点、云计算中心服务器、被控终端和多个中央控制器；其中，

每一个物联网监测节点连接至少一个中央控制器，用于获取监测环境的监测数据，并将获取的监测数据发送给与其连接的中央控制器；

每一个中央控制器根据其接收到的监测数据，判断是否能够在本地完成处理，若能够在本地完成处理，则通过与其它中央控制器进行交互，将协作计算信息分配给各个中央控制器，以使所述各个中央控制器根据各自的协作计算信息进行协作计算处理，并将协作计算处理的结果反馈给该中央控制器，由该中央控制器根据协作计算处理的结果对所述被控终端进行调节，或者若不能够在本地完成处理，则通过与其它中央控制器进行交互，将协作计算信息分配给各个中央控制器，以使所述各个中央控制器根据各自的协作计算信息进行协作计算处理，并将协作计算处理的结果通过该中央控制器反馈给所述云计算中心服务器，由所述云计算中心服务器对其接收到的反馈结果进行再次处理，并将再次处理的结果反馈给该中央控制器，由该中央控制器根据所述云计算中心服务器的反馈对所述被控终端进行调节。

本发明实施例所述的面向物联网的雾计算架构，中央控制器之间形成计算集群，当需要处理的数据到达后，中央控制器首先会判断是否能够在本地完成处理，若能够在本地完成处理，会联合其他的控制器进行处理任务的分配，联合尽可能多的控制器进行分布式计算，即由本地中央控制器形成的“雾”运算模式对监测数据进行处理，若不能够在本地完成处理，则先在本地中央控制器进行协作计算处理的预处理过程，在中央控制器对监测数据进行预处理之后，会将预处理的结果上传给云计算中心服务器，由云计算中心服务器进行二次处理，即由中央控制器和云计算中心服务器形成的“云+雾”的分级运算模式对监测数据进行分级云运算处理，相较于现有技术的各个处理平台之间通过云端发送的命令信息才能进行协作的单极运算模式，能够提高数据计算的能力和计算效率。

附图说明

图1为本发明面向物联网的雾计算架构一实施例的方框结构示意图；

图2为本发明面向物联网的雾计算架构另一实施例中中央控制器的连接关系示意图；

图3为本发明面向物联网的雾计算架构又一实施例的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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地描述，显然，所描述的实施例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。

如图1所示，本实施例公开一种面向物联网的雾计算架构，包括：

物联网监测节点1、云计算中心服务器2、被控终端3和多个中央控制器4；其中，

每一个物联网监测节点1连接至少一个中央控制器4，用于获取监测环境的监测数据，并将获取的监测数据发送给与其连接的中央控制器4；

每一个中央控制器4根据其接收到的监测数据，判断是否能够在本地完成处理，若能够在本地完成处理，则通过与其它中央控制器4进行交互，将协作计算信息分配给各个中央控制器4，以使所述各个中央控制器4根据各自的协作计算信息进行协作计算处理，并将协作计算处理的结果反馈给该中央控制器4，由该中央控制器4根据协作计算处理的结果对所述被控终端3进行调节，或者若不能够在本地完成处理，则通过与其它中央控制器4进行交互，将协作计算信息分配给各个中央控制器4，以使所述各个中央控制器4根据各自的协作计算信息进行协作计算处理，并将协作计算处理的结果通过该中央控制器4反馈给所述云计算中心服务器2，由所述云计算中心服务器2对其接收到的反馈结果进行再次处理，并将再次处理的结果反馈给该中央控制器4，由该中央控制器4根据所述云计算中心服务器2的反馈对所述被控终端3进行调节。

本发明实施例所述的面向物联网的雾计算架构，中央控制器之间形成计算集群，当需要处理的数据到达后，中央控制器首先会判断是否能够在本地完成处理，若能够在本地完成处理，会联合其他的控制器进行处理任务的分配，联合尽可能多的控制器进行分布式计算，即由本地中央控制器形成的“雾”运算模式对监测数据进行处理，若不能够在本地完成处理，则先在本地中央控制器进行协作计算处理的预处理过程，在中央控制器对监测数据进行预处理之后，会将预处理的结果上传给云计算中心服务器，由云计算中心服务器进行二次处理，即由中央控制器和云计算中心服务器形成的“云+雾”的分级运算模式对监测数据进行分级云运算处理，相较于现有技术的各个处理平台之间通过云端发送的命令信息才能进行协作的单极运算模式，能够提高数据计算的能力和计算效率。

可选地，在本发明面向物联网的雾计算架构的另一实施例中，所述物联网监测节点为物联网监测传感器，

所述物联网监测传感器，用于实时采集监测环境的物联网监测数据，并传输给与其连接的中央控制器，

每一个中央控制器还通过与其它中央控制器进行交互，得到其它中央控制器接收到的物联网监测数据的备份，

最终反馈给中央控制器的反馈结果包括监测环境的环境状况的预测结果。

本发明实施例中，如中央控制器有4个，则连接关系可以如图2所示。中央控制器之间的连接以可以进行交互为原则，具体连接方式本发明不作限定。

参看图3，本发明提出了一种“云+雾”的计算模式，以达到减小后台云计算中心的压力和提高计算效率为目的，本发明的计算分两级：传感器网络采集到的数据上传给本地中央控制器层，这个过程中，传感器会同时将数据传给不同的中央控制器，不同的中央控制器之间会进行交互，数据之间形成相互的备份，以应对中央控制器的突发情况；本地中央控制器层会根据收集到的数据判断是否能够在本地完成处理，若能够在本地完成处理，则对收集到的数据进行处理，即“雾”计算的过程，最大的优点是可以处理监控范围内的突发情况；若不能够在本地完成处理，则对收集到的数据先进行预处理，然后本地中央控制器将预处理后的数据经由Internet网络上传给云计算中心，云计算会对收集到的数据进行二级处理，对环境的情况进行判断和预测，即“云+雾”计算的过程，过程如下：

Step 1：传感器网络实时采集监测对象的环境变量，如温度、湿度、烟雾等，通过有线传输的模式同时将数据传给多个本地中央控制器；

Step 2：本地中央控制器接收来自传感器的数据，并且相互之间进行交互和联合协作，相互之间形成备份，当某一控制器出现无法正常工作的情况时，能启动备用的控制器进行工作，不会影响对环境的监测；

Step 3：本地中央控制器将处理后的数据经由Internet网络传给后台的云计算数据中心。云计算中心会对数据进行进一步的处理，根据数据判断现在的环境状况并且进行预测，实现对监测对象环境变量的预测。

本发明具有如下效果：

1)“云+雾”分级计算可以有效的提高云计算的处理效率，也有利于突发情况的处理，尽可能的应对实际出现的各种情况，保证数据传输的实时性；

2)大量的中央控制器形成一个本地计算网络，中央控制器之间的联合交互协作，能够进行实时通信，从而相互之间形成备份，能够保证数据的完整性，确保实时的对环境进行监测，当某个中央控制器出现故障无法正常工作时，可以迅速的有其他的中央控制器完全取代它的工作，不会影响整个系统的正常工作；

3)后台云计算的预测判断等优化算法可以实现对监测对象的环境变量的深度学习，进行预先调控，从而实现对监测对象环境变量的预测；

4)在本地不能够完成数据处理时，监测数据不是直接通过中央控制器传送到云计算中心，而会先在本地中央控制器进行本地化处理，然后才会将本地化处理的结果传送到云计算中心，因而会降低网络开销；

5)因物联网监测传感器连接至少一个中央控制器，物联网监测传感器可以同时向至少一个中央控制器发送监测数据，以便于提高数据传输的时效性，降低数据传输中断的概率。

可选地，在本发明面向物联网的雾计算架构的另一实施例中，在一中央控制器将各个中央控制器协作计算处理的结果反馈给所述云计算中心服务器之前，对各个中央控制器协作计算处理的结果进行加密，并将加密后的数据反馈给所述云计算中心服务器。

本发明实施例中，中央控制器处理后的数据经过加密通过Internet网络传送给后台的云计算中心，加密后的数据可以有效的阻止来自网络的安全威胁，使数据能够正确的进行传送，防止数据被破坏。

可选地，在本发明面向物联网的雾计算架构的另一实施例中，所述物联网监测传感器为温度传感器、湿度传感器、烟雾传感器、颗粒物传感器和/或甲醛浓度传感器。

本发明实施例中，传感器并不限于列出的几种，本发明不作具体限定。

可选地，在本发明面向物联网的雾计算架构的另一实施例中，最终接收反馈结果的中央控制器，根据接收的反馈结果通过调节所述被控终端对环境状况进行调控。

本发明实施例中，被控终端可以为空气净化器和新风交换机等，利用最终接收反馈结果的中央控制器根据接收的反馈结果对被控终端进行调节来调控环境状况，实现对监测对象环境变量的预测。

可选地，在本发明面向物联网的雾计算架构的另一实施例中，

最终反馈给中央控制器的反馈结果还包括监测环境当前的环境状况数据，

最终接收反馈结果的中央控制器，还用于在监测环境当前的环境状况数据超出预设的阈值范围时，生成相应的报警信息。

本发明实施例中，在监测环境当前的环境状况数据超出预设的阈值范围时，利用中央控制器生成相应的报警信息，能够提示用户监测环境当前的环境状况的危险性，便于用户及时对环境状况进行调控。

虽然结合附图描述了本发明的实施方式，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。

Claims (6)

1.一种面向物联网的雾计算架构，其特征在于，包括：

物联网监测节点、云计算中心服务器、被控终端和多个中央控制器；其中，

每一个物联网监测节点连接至少一个中央控制器，用于获取监测环境的监测数据，并将获取的监测数据发送给与其连接的中央控制器；

每一个中央控制器根据其接收到的监测数据，判断是否能够在本地中央控制器集群完成处理，若能够在本地中央控制器集群完成处理，则通过与其它中央控制器进行交互，将协作计算信息分配给各个中央控制器，以使所述各个中央控制器根据各自的协作计算信息进行协作计算处理，并将协作计算处理的结果反馈给该中央控制器，由该中央控制器根据协作计算处理的结果对所述被控终端进行调节；若不能够在本地中央控制器集群完成处理，则通过与其它中央控制器进行交互，将协作计算信息分配给各个中央控制器，以使所述各个中央控制器根据各自的协作计算信息进行协作计算处理，并将协作计算处理的结果通过该中央控制器反馈给所述云计算中心服务器，由所述云计算中心服务器对其接收到的反馈结果进行再次处理，并将再次处理的结果反馈给该中央控制器，由该中央控制器根据所述云计算中心服务器的反馈对所述被控终端进行调节。

2.根据权利要求1所述的面向物联网的雾计算架构，其特征在于，

所述物联网监测节点为物联网监测传感器，

所述物联网监测传感器，用于实时采集监测环境的物联网监测数据，并传输给与其连接的中央控制器，

每一个中央控制器还通过与其它中央控制器进行交互，得到其它中央控制器接收到的物联网监测数据的备份，

最终反馈给中央控制器的反馈结果包括监测环境的环境状况的预测结果。

3.根据权利要求2所述的面向物联网的雾计算架构，其特征在于，在一中央控制器将各个中央控制器协作计算处理的结果反馈给所述云计算中心服务器之前，对各个中央控制器协作计算处理的结果进行加密，并将加密后的数据反馈给所述云计算中心服务器。

4.根据权利要求2所述的面向物联网的雾计算架构，其特征在于，所述物联网监测传感器为温度传感器、湿度传感器、烟雾传感器、颗粒物传感器和/或甲醛浓度传感器。

5.根据权利要求2所述的面向物联网的雾计算架构，其特征在于，

最终接收反馈结果的中央控制器，根据接收的反馈结果通过调节所述被控终端对环境状况进行调控。

6.根据权利要求2所述的面向物联网的雾计算架构，其特征在于，

最终反馈给中央控制器的反馈结果还包括监测环境当前的环境状况数据，

最终接收反馈结果的中央控制器，还用于在监测环境当前的环境状况数据超出预设的阈值范围时，生成相应的报警信息。