一种用于电网物联管理平台的边缘计算框架及其工作方法

摘要

本公开提供了一种用于电网物联管理平台的边缘计算框架及其工作方法，所述边缘计算框架定位于统一实现各专业应用远程安装、配置、升级、监控，统一对操作系统进行状态监视、在线升级，以及远程对硬件各功能模块的工况监测、配置管理等功能；所述边缘计算框架包含设备接入层、基础服务层、支持服务层、边缘应用层、对外交互层、系统管理和安全服务；同时，所述方案实现其软件功能在不同硬件平台上动态迁移及可靠运行，兼容多种编程语言、用于多类型设备接入与消息转发，提供常用的工业现场总线协议与标准兼容、实现互联互通互操作，同时，采用面向服务的微服务架构，便于边缘应用功能的即时变更与随需迭代。

说明书

技术领域

本公开属于智慧物联技术领域，尤其涉及一种用于电网物联管理平台的边缘计算框架及其工作方法。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

目前，电力行业智慧物联体系建设取得了一定的成果，通过智慧物联体系相关平台软件以及系统的研发部署、关键技术应用以及体系研究，全面推进电力行业的智慧物联体系建设工作。推进源网荷储协同服务和电工装备智慧物联建设，加快实现电网感知测控边界向客户侧、电源侧和供应链的延伸。完成电力行业智慧物联运营体系构建，应用物联模型，最终推动形成整个电力行业、内外部共建共享、能源开放、互利共赢的智慧物联生态。

随着智慧物联体系建设工作的逐步推进，APP容器化、多站融合、AI协同、边缘自治等需求极为迫切，边缘计算框架逐渐成为其中的关键技术。边缘计算框架立足于泛在电力物联网边缘计算的功能需求，在边缘侧实现电力行业统一智慧物联体系“多元感知，多态接入，统一模型，统一物联”的设计目标。未来，将在配电站房、台区管理、综合能源服务等场景中逐步深化应用。

发明人发现，现有的智慧物联体系中存在以下几个方面的问题：

(1)当前，在电力行业推进智慧物联体系建设的过程中，边缘物联代理等边缘设备的数量级别是百万级规模，因此原始现场巡检每台的巡检方式存在巡检难度大、巡检成本高的问题。

(2)电力行业的智慧物联体系中，边缘物联代理等边缘设备是智能设备，具备操作系统等，面临设备的调试、升级等操作，但是边缘物联代理等边缘设备是部署在现场的硬件设备，因此具有标准化远程维护的迫切需求，涵盖操作系统、应用的远程维护。

发明内容

本公开为了解决上述问题，提供了一种用于电网物联管理平台的边缘计算框架及其工作方法，所述方案通过对边缘计算框架的设备接入层、支持服务层以及边缘应用层进行优化设计，统一实现了不同专业应用的远程安装、配置、升级及监控，并统一对边缘设备操作系统进行状态监视、在线升级，以及远程对硬件各功能模块的工况监测、配置管理等功能。

根据本公开实施例的第一个方面，提供了一种用于电网物联管理平台的边缘计算框架，包括设备接入层、基础服务层、支持服务层、边缘应用层、对外交互层、系统管理层及安全服务层，其中：

设备接入层，运行有实现特定业务接入协议与设备交互的采集APP，所述采集APP基于边缘计算框架中集成的开发工具包进行创建；

基础服务层，其用于为所述边缘计算框架提供数据缓存、设备控制、模型管理、服务总线及消息总线的基础微服务；

支持服务层，其用于为所述边缘计算框架提供消息路由、函数计算、流计算以及AI服务的高级微服务；

边缘应用层，其用于实现数据采集与业务应用的完全解耦；

对外交互层，其用于实现物联管理平台与边缘物联代理之间的数据交互。

进一步的，所述采集APP基于边缘计算框架中集成的开发工具包进行创建，具体为：预先构建设备接入层微服务开发工具包，基于该工具包对采集APP中与边缘计算框架其他组件间的交互过程以及微服务接口进行创建。

进一步的，所述开发工具包中包括框架支撑组件的通信、数据交互以及接口封装实现的库文件。

进一步的，所述边缘应用层集成有若干边缘计算应用，实现边缘计算框架的边缘计算功能，并基于规则引擎实现不同边缘计算应用间数据共享。

进一步的，所述消息路由用于采集APP的业务数据进入数据缓存后，通过消息路由组件将数据转发到函数计算模块，基于预先制定的处理函数进行轻量化数据处理；

或，将数据转发到流计算模块，通过数据流形式对数据进行处理；

或，将数据通过对外交互层转发到物联管理平台进行处理。

根据本公开实施例的第二个方面，提供了一种用于电网物联管理平台的边缘计算框架的工作方法，包括：

边缘设备通过所述边缘计算框架接入物联管理平台；

物联管理平台通过远程调用的方式向边缘计算框架进行应用下发、应用控制、更新规则引擎操作；

通过边缘计算框架的设备接入层进行边缘设备的接入认证操作；

通过边缘计算框架的基础服务层，边缘设备采集的设备信息，经过处理后发送给边缘计算框架，边缘计算框架处理后通过消息总线上送至物联管理平台，物联管理平台接收后进行数据解析，反馈结果信息至边缘设备。

与现有技术相比，本公开的有益效果是：

(1)本公开提供了一种用于电网物联管理平台的边缘计算框架及其工作方法，所述方案通过对边缘计算框架的设备接入层、支持服务层以及边缘应用层进行优化设计，统一实现了各专业应用的远程安装、配置、升级、监控，并统一对边缘设备操作系统进行状态监视、在线升级，以及远程对硬件各功能模块的工况监测、配置管理等功能。

(2)本公开通过对设备接入层的优化设计，为采集app的开发降低了开发难度，提高了代码复用率，提供了针对104、698、Modbus等专用通信协议，MQTT(Message QueuingTelemetry Transport)等智能协议的开发模板供开发人员复用和参考；同时，基于模板化SDK(Software Development Kit)，仅需要对模型文件进行配置，对代码做有限度修改，即可完成业务应用的开发。

(3)本公开对支持服务层的优化设计实现包含了一组高级微服务，为边缘计算框架提供灵活强大的边缘分析能力和智能分析能力。

(4)本公开通过对边缘应用层的优化设计，为边缘计算框架提供了边缘计算能力，设备类采集的数据可以在边缘应用层基于规则引擎等在不同边缘计算应用中共享，从而实现数据采集与业务应用完全解耦，方便边缘计算应用在不影响设备采集控制的情况下进行更新操作。

(5)本公开所述边缘计算框架可在不同硬件平台上动态迁移及可靠运行，兼容多种编程语言、用于多类型设备接入与消息转发，提供常用的工业现场总线协议与标准兼容、实现互联互通互操作，同时，采用面向服务的微服务架构，便于边缘应用功能的即时变更与随需迭代。

本公开附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本公开的实践了解到。

附图说明

构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。

图1为本公开实施例一中所述的边缘计算框架的应用场景示意图；

图2为本公开实施例一中所述的边缘计算框架的系统结构图。

具体实施方式

下面结合附图与实施例对本公开做进一步说明。

应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

术语解释：

物联网(Internet of Things)：指通过部署具有一定感知、计算、执行和通信等能力的各种设备，获得物理世界的信息或对物理世界的物体进行控制，通过网络实现信息的传输、协同和处理，从而实现人与物通信、物与物通信的网络。

边缘物联代理(IoT Edge Agent)：实现感知网络与通信网络、不同类型感知网络之间的协议转换和互联，部署于物联网感知层的网络连接设备。

物联管理平台(IoT Management Platform)：实现对边缘物联代理、智能业务终端的集中数据采集与管理，并向全业务数据中心提供标准化数据。

边缘计算(Edge Computing)：在智能边缘设备(含边缘物联代理、TTU、智能终端等)中，构建网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，支持智能边缘设备离线运行，就近提供最近端服务。

规则引擎(Rule Engine)：嵌入在应用程序中的组件，实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策，接受数据输入，解释业务规则，并根据业务规则做出业务决策。

消息队列(Message Queue)：是一种进程间通信或同一进程的不同线程间的通信方式，消息队列提供了异步的通信协议。

服务总线(Service Bus)：构建基于面向服务体系结构(SOA)时所使用基础架构的关键部分，由中间件基础设施产品技术实现的、提供可靠消息传输，服务接入等功能，屏蔽了服务的物理位置，协议和数据格式。

远程证明(Remote Attestation)：可信计算所包含的5个核心技术之一，远程证明机制通过硬件生成一个证书，声明哪些软件正在运行。用户可以将这个证书发给远程的一方以表明他的计算机没有受到篡改。

函数计算(Function Computing)：是一个事件驱动的全托管边缘计算模式，通过函数计算，只需编写业务函数代码并设置运行的条件，无需配置和管理服务器等基础。

南向(South Side)：物理领域内的所有物联网对象，以及与这些设备，传感器，执行器和其他物联网对象直接通信的网络边缘，并从中收集数据，统称为“南向”。

北向(North Side)：数据被收集，存储，聚合，分析和转化为信息，以及与云通信的网络部分，被称为网络的“北向”。

安全基线(Safety Baseline)：基线是一种在测量、计算或定位中的基本参照。安全基线是借用“基线”的概念，基线可以认为安全基线是安全木桶的最短板，或者说，是最低的安全要求。

实施例一：

本实施例的目的是提供一种用于电网物联管理平台的边缘计算框架。

边缘计算框架是运行在电力物联网边缘物联代理上的基础平台软件，负责与物联管理平台进行业务和管理数据交互，实现对边缘侧的管理以及数据的采集、存储和分析功能，支撑各类型终端的标准化接入。当前电力行业制定了统一边缘计算框架技术规范，主要包括对外交互、基础服务、系统管理和安全服务四大功能模块。本公开的边缘计算框架定位于统一实现各专业应用远程安装、配置、升级、监控，统一对操作系统进行状态监视、在线升级，以及远程对硬件各功能模块的工况监测、配置管理等功能，其主要功能模块包含设备接入层、基础服务层、支持服务层、边缘应用层、对外交互层、系统管理及安全服务。

如图1所示，边缘计算框架是运行在电力物联网边缘物联代理上的基础平台软件，负责与物联管理平台进行业务和管理数据交互，实现对边缘侧的管理以及数据的采集、存储和分析功能，支撑各类型终端的标准化接入。

本公开提供的一种用于电网物联管理平台的边缘计算框架，包括设备接入层、基础服务层、支持服务层、边缘应用层、对外交互层、系统管理层及安全服务层，其中：

设备接入层，运行有实现特定业务接入协议与设备交互的采集APP，所述采集APP基于边缘计算框架中集成的开发工具包进行创建；

基础服务层，其用于为所述边缘计算框架提供数据缓存、设备控制、模型管理、服务总线及消息总线的基础微服务；

支持服务层，其用于为所述边缘计算框架提供消息路由、函数计算、流计算以及AI服务的高级微服务；

边缘应用层，其用于实现数据采集与业务应用的完全解耦；

对外交互层，其用于实现物联管理平台与边缘物联代理之间的数据交互。

具体的，为了便于理解，以下结合附图对本公开所述方案进行详细说明：

如图2所示，一种用于电网物联管理平台的边缘计算框架，包括：

(1)设备接入层：

设备接入层是与电力终端设备交互的边缘连接器，边缘计算框架支持完全基于SDK、基于边缘计算框架部分微服务接口，以及完全不基于SDK等三种应用开发模式。其中，边缘计算框架提供了面向C、Java以及Python的SDK开发包，便于开发者快速、便捷的创建新的采集应用，相应的采集应用通过本地业务接入协议与设备、传感器进行通信，可以为一个或多个设备提供服务。

具体的，所述设备接入层中运行的采集APP是与电力终端设备或物联网对象交互的边缘侧服务，实现特定的业务接入协议与设备交互，包括但不限于采集设备数据、获取设备事件和控制设备。采集APP将物联对象生成和传递的数据转换为通用边缘计算框架数据结构，并将转换后的数据发送到基础服务层的数据缓存和边缘计算框架其他层中的微服务。

边缘计算框架提供设备接入层微服务开发工具包(SDK)，简化采集APP中与边缘计算框架其他组件的交互过程、简化应用微服务接口的开发过程。SDK支持C、Java和Python版本。由于SDK中将大量框架支撑组件的通信、数据交互、接口等封装在SDK的库文件中，开发人员只需要关注交互协议、业务数据转换、数据与命令处理等业务相关逻辑，可以更轻松地创建新的采集APP。

边缘计算框架的设备接入层应用启动后将应用信息发送到模型管理组件中保存，采集APP的所有事件(包含自动发送的事件、数据采集事件、设备控制事件等)都将发送到数据缓存中。设备控制组件下发对设备的命令到采集APP，采集APP则返回命令处理的回复。设备接入层的采集APP基于预定义的物模型、程序配置文件、远程更新的配置等信息访问终端设备、采集数据。

(2)基础服务层：

1)数据缓存：对南向对象收集的数据进行持久性存储和相关管理的服务。

具体的，数据缓存微服务为电力终端设备和传感器收集的数据提供集中式持久化工具。采集APP通过调用数据缓存服务将设备和传感器数据缓存在边缘物联代理中，缓存的业务数据最终会通过对外交互层发送到物联管理平台或其他外部模块。数据缓存作为边缘计算框架内部唯一数据缓存模块，框架内部的其他组件可通过仅访问数据缓存微服务获取与边缘物联代理相连的电力物联终端的数据。

2)设备控制：实现从北侧到南向的控制请求的服务。

具体的，设备控制微服务组件代表边缘计算框架对电力物联终端设备和传感器发出控制命令或操作。设备控制微服务以通用的标准化方式调用采集APP的接口，简化与设备的通信。设备命令通过GET命令请求来自设备或传感器数据，通过PUT命令，控制设备动作或设置设备的状态。设备控制微服务从模型管理微服务处获得有关设备和传感器信息。设备控制微服务始终通过采集APP将命令和操作发送到设备和传感器。

3)模型管理：连接到边缘物联代理的对象元数据的存储和关联管理的服务。

具体的，模型管理微服务负责维护电力终端设备、采集APP以及各组件的之间如何通信的元数据。具体而言，模型管理微服务管理所有连接到边缘计算框架并由其控制的设备和传感器的信息，包含其设备的属性描述、事件描述和指令服务描述和定义，同时包含在该框架内运行应用的实例化信息。通过模型管理微服务可以实现对物模型的管理、更新和调阅。因此其他微服务组件在召测数据时，首先通过模型微服务获取调用的服务接口，采集APP返回的业务数据也是基于模型管理微服务中的模型进行规范化。

4)服务总线：为边缘计算框架各微服务提供服务发布、配置的服务。

具体的，服务总线提供面向接口代理的高可用RPC调用、服务自动注册与发现、高度可扩展能力等功能，承担服务注册与发现、服务检索和状态检查等功能。边缘计算框架中的各组件都是以微服务形式运行的，所有的采集应用、边缘计算应用也是以微服务形式运行，因此服务总线同时也对框架上的所有组件和业务应用的运行状态进行监视。

5)消息总线：提供边缘计算框架各微服务进行标准化交互的通道。

具体的，消息总线提供边缘计算框架各微服务进行标准化交互的通道。消息总线从消息的生产者处获取消息，并根据既定的路由规则把消息发送给处理消息的消费者，消息的生产者只需要依赖消息总线，逻辑上和物理上都不用依赖其他服务，消息消费者也不依赖其他服务即可收到消息并进行处理。消息总线帮助框架中的所有组件发送、缓存、分发、路由、接收消息。

(3)支持服务层：

支持服务层包含广泛的微服务，可提供边缘分析和智能，包括规则引擎、函数计算、流计算以及AI服务等各种微服务。

具体的，所述支持服务层包括：

1)消息路由模块：通过路由规则动态规划、远程配置等方式修改消息的传输路径，使消息按照过滤条件，从消息源路由到目标节点。通过消息路由，实现对数据路由的灵活控制和提高数据安全性和消息处理能力。边缘计算框架提供灵活的消息路由，采集APP的业务数据进入数据缓存后，数据可通过消息路由组件将数据转发到函数计算模块进行轻量化数据处理，也可将数据路由到流计算模块，以流的形式对数据进行处理，或者数据直接通过对外交互层转发到物联管理平台。

2)函数计算：提供基于消息路由接入数据，随后提供弹性、扩展性好、响应快的轻量计算能力，函数通过一个或多个具体的实例执行，每个实例都是一个独立的进程。所有函数实例由函数计算编排控制器负责管理生命周期。函数计算运行时模块是支持不同脚本运行环境，第三方开发人员可通过编写自己的函数来处理消息，可进行消息的过滤、转换和转发等。

3)流计算：当一条业务数据被采集APP收集并转发到数据缓存时，立刻通过网络传输到流计算组件中，并根据配置规则，将数据发送到下一个节点继续处理。支持有状态计算，即流计算组件可维护数据在时序上的聚类和聚合，可基于数据的时标语义对数据进行流处理，提高计算的精确度，并容忍不同业务数据到达无序和延迟。支持基于窗口函数对多个采集APP数据源进行建模分析。基于复杂事件处理库，可实现快速检测数据流中的复杂事件模式。

4)AI服务：在靠近物或者数据源头的网络边缘侧，就近提供边缘智能服务，基于物联网场景，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能等方面的关键需求。边缘计算框架的AI服务将运行在边缘计算框架侧的AI与云端的AI服务融合，实现智能协同。云端结合边缘侧的数据不断改进算法，边缘侧根据云端模型对数据持续、实时分析。

(4)边缘应用层：

边缘应用层与接入服务层一样，基于SDK为第三方提供便捷的边缘应用开发的能力。

具体的，边缘计算模式是将部分计算任务下推到边缘侧执行，以减少无用数据传输。边缘应用层提供SDK开发应用，结合边缘计算框架的规则引擎、函数计算等技术，提供边缘计算的能力。边缘计算框架的规则引擎作为关键数据服务，有权限订阅所有采集的主题信息，根据上层业务需求自行配置规则。规则文件中描述感兴趣的事件、触发动作的条件和触发的动作。

(5)对外交互层：

对外交互层按照《边缘物联代理与物联管理平台交互协议规范》，实现物联管理平台与边缘物联代理在管理、业务以及安全等方面的交互。

具体的，边缘计算框架具有灵活的边缘计算支撑能力，但必须与云端配合才能实现云边协同。交互协议可消除物联网互联互通的差异，作为边缘物联代理与云端交互的标准，规范云边交互的传输层协议技术、应用层协议和业务的消息类别、消息格式、消息语义、请求和响应时序关系等内容。边缘计算框架交互协议的内容涵盖设备管理、应用管理、业务管理三部分。

(6)系统管理层：

系统管理服务用于为物联管理平台提供监视、管理边缘物联代理的操作系统、边缘计算框架本身以及应用的能力。

具体的，所述系统管理层包括：

1)系统监视：对物联代理设备的支撑软硬件配置、系统运行(CPU、内存、网络、存储)状态、系统下联拓扑进行监视，应用监视上送的数据将关联到物联管理平台相应的TOPIC。

2)系统管理：对物联代理进行操作系统升级等管理操作，设备管理不能破坏系统内已经运行的业务应用。

3)Edge监视：对边缘计算框架的所有组件进行监视。包括对边缘计算框架组件(如规则引擎、消息总线、设备控制等)的运行状态、占用系统资源(CPU、内存、磁盘等)的监视，当边缘计算框架组件运行出现故障或遇到安全事件时可及时上报。

4)Edge管理：当指物联管理平台下发远程配置的命令给边缘计算框架组件，边缘计算框架组件订阅控制指令并执行对设备的远程配置或升级等功能。

5)应用监视：对边缘物联代理应用的运行状态、占用系统资源、日志信息、配置信息等进行监视，应用监视上送的数据将关联到物联管理平台相应的TOPIC。

6)应用管理：物联管理平台通过远程调用的方式向边缘计算框架进行应用下发、应用控制(安装、升级、启用、停止、删除)、更新规则引擎等操作。

(7)安全服务层：

用于为边缘计算框架本身、应用提供安全服务，涵盖安全接入、数据加密、远程证明以及安全基线等模块。

具体的，边缘计算框架基于操作系统层面的安全机制和服务实现远程安全升级、安全认证、安全监测、可信计算等功能，并提供安全接入、数据加密、远程证明以及安全基线等重要服务。

实施例二：

本实施例的目的是提供一种用于电网物联管理平台的边缘计算框架的工作方法。

一种用于电网物联管理平台的边缘计算框架的工作方法，包括：

边缘设备通过所述边缘计算框架接入物联管理平台；

物联管理平台通过远程调用的方式向边缘计算框架进行应用下发、应用控制、更新规则引擎操作；

通过边缘计算框架的设备接入层进行边缘设备的接入认证操作；

通过边缘计算框架的基础服务层，边缘设备采集的设备信息，经过处理后发送给边缘计算框架，边缘计算框架处理后通过消息总线上送至物联管理平台，物联管理平台接收后进行数据解析，反馈结果信息至边缘设备。

进一步的，所述边缘计算框架的工作方法具体如下：

步骤1：边缘物联代理等边缘设备上电，主程序启动初始化过程，边缘计算框架启动时，检查是否在当前路径下存在access_config文件，如果存在则可从内部读取对应的topic列表(已经将边设备标识ID加入到topic中)、物联管理平台ip端口号信息、文件服务器的url、边设备对应的profile；如果不存在则连接默认的IP、端口，向指定topic发送固定内容的json内容，订阅指定topic，如果收到回复消息，则存储为access_config文件，初始化IP、Port、Topic列表、文件服务器IP、边设备profile，并重新连接物联管理平台的MQTT服务，执行后续功能，完成初始化操作。

步骤2：边缘物联代理等边缘设备通过边缘计算框架的边缘设备接入功能，接入物联管理平台，在物联管理平台上，可以查看此边缘设备的在线状态和连接信息。

步骤3：通过边缘物联代理的应用管理功能，物联管理平台向接入的边缘设备下发APP安装包以及安装控制命令，边缘设备接收到相关命令后，边缘计算框架下载安装包，启动APP安装命令，然后反馈APP安装信息至物联管理平台。物联管理平台接收APP安装成功反馈信息后，下发APP使能控制命令，边缘设备接收命令后，通过边缘计算框架APP使能功能执行APP使能控制命令，反馈结果信息至物联管理平台。最终完成APP的远程安装、使能等控制操作。

步骤4：通过边缘计算框架的设备接入层功能模块进行子设备的接入认证等操作。子设备上电接入边缘设备，边缘计算框架中设备接入层的APP扫描到接入的子设备，将子设备信息发送至边缘计算框架，边缘计算框架将子设备接入信息主动上送至物联管理平台，物联管理平台处理后反馈信息至边缘设备。子设备接入认证成功后，边缘计算框架主动上送子设备在线状态信息至物联管理平台，物联管理平台更新子设备在线状态后，反馈信息至边缘设备。

步骤5：通过边缘计算框架的基础服务层的基础功能，子设备采集的设备信息，经过APP处理后发送给边缘计算框架，边缘计算框架处理后通过消息总线上送至物联管理平台，物联管理平台接收后进行数据解析，反馈结果信息至边缘设备。

上述实施例提供的一种用于电网物联管理平台的边缘计算框架及其工作方法可以实现，具有广阔的应用前景。

以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。