盧來(lái) 鄧文

摘? 要： 針對(duì)傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)室遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)時(shí)性差的問(wèn)題，設(shè)計(jì)一種基于云平臺(tái)和分布式處理技術(shù)的實(shí)驗(yàn)室遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)。在分析實(shí)驗(yàn)室遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)特征的基礎(chǔ)上，構(gòu)建系統(tǒng)框架。系統(tǒng)硬件主要設(shè)計(jì)樹莓派、傳感器和處理器，對(duì)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集和下載;軟件部分利用云平臺(tái)劃分實(shí)驗(yàn)室遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集任務(wù)，采用分布式處理技術(shù)進(jìn)行并行采集，建立實(shí)驗(yàn)室遠(yuǎn)程監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)，完成基于云平臺(tái)和分布式處理技術(shù)的實(shí)驗(yàn)室遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，此次設(shè)計(jì)的系統(tǒng)能夠在短時(shí)間內(nèi)進(jìn)行響應(yīng)與推送，與傳統(tǒng)系統(tǒng)相比，實(shí)時(shí)性能強(qiáng)，具備有效性。

關(guān)鍵詞： 實(shí)驗(yàn)室遠(yuǎn)程監(jiān)控; 云平臺(tái); 分布式處理技術(shù); 系統(tǒng)設(shè)計(jì); 數(shù)據(jù)采集; 系統(tǒng)測(cè)試

中圖分類號(hào)： TN948.64?34; TP391? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號(hào)： 1004?373X（2020）14?0055?04

Laboratory remote monitoring system based on cloud platform and distributed processing technology

LU Lai， DENG Wen

（Guangdong Ocean University Cunjin College， Zhanjiang 524094， China）

Abstract： As the traditional laboratory remote monitoring system has poor real?time performance， a laboratory remote monitoring system based on cloud platform and distributed processing technology is designed. On the basis of the analysis of the features of the laboratory remote monitoring system， the system framework is constructed. In the hardware design of the system， Raspberry Pi， sensor and processor are designed to conduct real?time acquisition and download of monitoring data. In the software part， the cloud platform is adopted to divide the data acquisition tasks of the laboratory remote monitoring system， the distributed processing technology is used to conduct the parallel collection， and the database of the laboratory remote monitoring system is established to store the monitoring data. The design of the laboratory remote monitoring system based on cloud platform and distributed processing technology is completed. The experiment verification results show that the designed system can respond and push in a short time， and in comparison with the traditional system， it has stronger real?time performance and has the effectiveness.

Keywords： laboratory remote monitoring; cloud platform; distributed processing technology; system design; data collection; system testing

0? 引? 言

目前，實(shí)驗(yàn)室對(duì)安全性需求越來(lái)越高，因此各個(gè)實(shí)驗(yàn)室對(duì)實(shí)驗(yàn)室的監(jiān)控系統(tǒng)提出了更高的要求。傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)室監(jiān)控系統(tǒng)多采用視頻監(jiān)控、探測(cè)預(yù)警等方式進(jìn)行監(jiān)控，這種監(jiān)控方法監(jiān)控范圍有限、實(shí)時(shí)性低，無(wú)法滿足目前實(shí)驗(yàn)室遠(yuǎn)程監(jiān)控實(shí)時(shí)性要求。因此提出一種基于云平臺(tái)和分布式處理技術(shù)的實(shí)驗(yàn)室遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)。

云平臺(tái)中包含大量資源，如：計(jì)算資源、存儲(chǔ)資源、網(wǎng)絡(luò)資源等，這些資源能夠組合成一個(gè)資源池，具有較好的運(yùn)行速度。分布式處理技術(shù)能夠?qū)⒉煌攸c(diǎn)、功能和不同數(shù)據(jù)的多臺(tái)計(jì)算機(jī)通過(guò)通信網(wǎng)絡(luò)連接，并在統(tǒng)一控制規(guī)則下，完成大規(guī)模數(shù)據(jù)處理任務(wù)。采用云平臺(tái)和分布式處理技術(shù)能夠?qū)⒁粋€(gè)大規(guī)模、海量數(shù)據(jù)處理任務(wù)進(jìn)行分解，降低求解時(shí)間。因此，在實(shí)驗(yàn)室遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)中應(yīng)用云平臺(tái)和分布式處理技術(shù)具有重要意義。

將云平臺(tái)和分布式處理技術(shù)應(yīng)用到實(shí)驗(yàn)室遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)中，系統(tǒng)模塊設(shè)計(jì)主要包括樹莓派、傳感器和處理器，主要實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)控與數(shù)據(jù)采集。軟件部分，重點(diǎn)將云平臺(tái)和分布式處理技術(shù)應(yīng)用到軟件設(shè)計(jì)中，實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)驗(yàn)室遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的處理與存儲(chǔ)。實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果表明，此次設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)室遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)比傳統(tǒng)系統(tǒng)實(shí)時(shí)性好，能夠滿足系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性需求。

1? 實(shí)驗(yàn)室遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)總體架構(gòu)

為保證全方面對(duì)實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)，在監(jiān)控系統(tǒng)內(nèi)安裝大量檢測(cè)點(diǎn)，采集監(jiān)控視頻中的不同數(shù)據(jù)，其中包括監(jiān)控主機(jī)信息、運(yùn)行設(shè)備[1]情況以及相關(guān)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)信息等，具體的實(shí)驗(yàn)室遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)總體架構(gòu)如圖1所示。分析圖1可知，實(shí)驗(yàn)室遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)的總體架構(gòu)包括應(yīng)用層、服務(wù)層和資源層3個(gè)部分。其中，應(yīng)用層為系統(tǒng)核心層，主要由樹莓派采集實(shí)驗(yàn)室現(xiàn)場(chǎng)信息，其能夠根據(jù)終端發(fā)來(lái)的命令控制傳感器，通過(guò)處理器采集軟件處理完成的監(jiān)控信息，并對(duì)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集、處理和存儲(chǔ)。

2? 實(shí)驗(yàn)室遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

2.1? 監(jiān)控單元設(shè)計(jì)

實(shí)驗(yàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控單元由樹莓派[2]和傳感器組成，樹莓派為一種基于ARM?Linux的卡片式嵌入式電腦[3]，其以SD卡為內(nèi)存硬盤，該卡片周圍有1/2/4個(gè)USB接口和一個(gè)10/100M以太網(wǎng)接口，能夠與鍵盤、鼠標(biāo)和網(wǎng)線相連。開發(fā)語(yǔ)言為Python，使用Python的GPIO包獲取傳感器中的信息，并根據(jù)APICloud平臺(tái)提供給Python的API實(shí)現(xiàn)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的下載。Python處理流程如圖2所示。

其能夠通過(guò)改變內(nèi)置命令參數(shù)采集不同格式[4]效果的圖片與視頻，在具體使用時(shí)利用3個(gè)基于命令方式的應(yīng)用程序?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)采集。

該系統(tǒng)中各個(gè)監(jiān)控模塊對(duì)應(yīng)不同傳感器，其中包括SDT37BH測(cè)溫模塊、DHT31溫濕度傳感器、SDF0?FDG501紅外感應(yīng)模塊、M?N2煙霧氣敏傳感器[5]、SDF3345光照傳感器和FSA0?34聲音傳感器。在實(shí)際使用時(shí)可以根據(jù)實(shí)驗(yàn)室環(huán)境的需求增加或改變傳感器模塊，實(shí)現(xiàn)不同的監(jiān)控功能。

2.2? 處理器設(shè)計(jì)

采用Sansung公司的處理器S2C2140，該處理器中集成34位微控制器，包含閃存控制器、并行I/O口、USB接口控制器、LCD控制器等，主頻最高達(dá)203 MHz。處理器工作流程如圖3所示。

另外，該處理器具有擴(kuò)展功能[6]，通過(guò)以太網(wǎng)控制器芯片DM8999E擴(kuò)展一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，并引出USB接口。通過(guò)在USB接口上外接一個(gè)帶USB口的攝像頭，將采集到的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)輸入緩沖區(qū)[7]中。然后，將采集到的監(jiān)控視頻保存成文件，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)接口將視頻發(fā)送到監(jiān)控終端，以實(shí)現(xiàn)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的采集。

3? 實(shí)驗(yàn)室遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)軟件實(shí)現(xiàn)

3.1? 監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)處理

在分析監(jiān)控視頻、數(shù)據(jù)壓縮和發(fā)送傳輸?shù)奶幚磉^(guò)程中，會(huì)存在時(shí)間上的冗余[8]。因此，利用云平臺(tái)處理數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn)，劃分實(shí)驗(yàn)室遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集任務(wù)，采用分布式處理技術(shù)進(jìn)行并行采集，具體步驟如下：

1） 視頻采集，利用分布式處理技術(shù)，讀取監(jiān)控視頻中的各個(gè)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)[9]。

2） 局部數(shù)據(jù)挖掘，按照分布式處理策略對(duì)監(jiān)控中的不同數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并建立局部分析模型[10]。

假設(shè)監(jiān)控中局部監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的兩個(gè)對(duì)象[m，n]，其中[m，n]都具有[p]個(gè)屬性，則[m，n]之間的數(shù)據(jù)通過(guò)下述公式計(jì)算：

[m=G·dgx·cunt]? ? ? ? ? ?（1）

式中：[m]代表視頻監(jiān)控其中一個(gè)對(duì)象;[G]代表局部監(jiān)控?cái)?shù)據(jù);[x·cunt]代表監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)訪問(wèn)量[11];[dg]為監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

3） 將監(jiān)控視頻中不同節(jié)點(diǎn)的監(jiān)控信息按照時(shí)間和通信的復(fù)雜度[12]進(jìn)行組合，將此作為數(shù)據(jù)分析模型，監(jiān)控系統(tǒng)的運(yùn)行時(shí)間根據(jù)下式可得：

[R=Dmaxlk+FzN]? ? ? ?（2）

式中：[R]為監(jiān)控計(jì)算時(shí)間;[D]為輔助開銷時(shí)間;[maxlk]為監(jiān)控中心點(diǎn)總和;[FzN]為有效時(shí)間計(jì)算因子。

按照上述流程，采集系統(tǒng)中的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，完成實(shí)驗(yàn)室監(jiān)控視頻中的系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的處理。

3.2? 監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)

在上述監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)上，通過(guò)云平臺(tái)對(duì)各個(gè)節(jié)點(diǎn)采集的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行融合和存儲(chǔ)，并建立數(shù)據(jù)庫(kù)[13]，將監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中。首先將采集到的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)分割為[mn，mn+1]，則數(shù)據(jù)處理函數(shù)為：

[Mm，n=x1+x2m+x3mnNm，n=y1+y2m+y3mn]? ? ? ? （3）

式中，[x1]，[x2m]，[y1]，[y2m]分別為實(shí)驗(yàn)室遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)中的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)。

假設(shè)系統(tǒng)中的內(nèi)存分配值為[Kt=K1，K2，K3，K4]，將其與式（3）結(jié)合，則上述兩公式可寫為：

[Km，n=aj]? ? ? ? ? ? ? ?（4）

式中：[Km，n]為系統(tǒng)內(nèi)存分配因子;[aj]為系統(tǒng)中監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)。

為了實(shí)現(xiàn)云平臺(tái)和分布式計(jì)算[14]，定義廣義坐標(biāo)為[F=H-1x]，得到節(jié)點(diǎn)的分布式計(jì)算公式為：

[FD=d?mC*sx×c]? ? ? ? ? ? ? ?（5）

式中：[FD]為監(jiān)控系統(tǒng)內(nèi)存剩余率[15];[C]為監(jiān)控系統(tǒng)的閾值最小值;[sx×c]代表監(jiān)控系統(tǒng)訪問(wèn)量;[d]為系統(tǒng)中的臨界閾值率;[m]為監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)。

在上述監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)處理完成后，通過(guò)守護(hù)進(jìn)程將監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)上傳到分布式文件數(shù)據(jù)庫(kù)中，存儲(chǔ)完成后自動(dòng)刪除過(guò)期日志，以免占用過(guò)多系統(tǒng)空間。

同時(shí)，在使用該遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)時(shí)，通過(guò)分析數(shù)據(jù)庫(kù)，能夠發(fā)現(xiàn)監(jiān)控程序中是否存在異常或錯(cuò)誤情況，如果存在異常情況，監(jiān)控系統(tǒng)能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)并進(jìn)行報(bào)警提醒。檢查數(shù)據(jù)庫(kù)異常，判斷是否需要進(jìn)行警報(bào)處理，以此完成實(shí)驗(yàn)室遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)。

4? 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為了驗(yàn)證此次設(shè)計(jì)的基于云平臺(tái)和分布式處理技術(shù)的實(shí)驗(yàn)室遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)的性能狀況，對(duì)該監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性能進(jìn)行測(cè)試。同時(shí)，為了增強(qiáng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的說(shuō)明性，采用傳統(tǒng)系統(tǒng)與此次設(shè)計(jì)系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。

4.1? 測(cè)試方法

由于實(shí)驗(yàn)設(shè)備有限，無(wú)法構(gòu)建大規(guī)模云計(jì)算平臺(tái)，因此設(shè)置一臺(tái)4U計(jì)算機(jī)，硬件配置為CPU：2XIntel ?3490@2.00 GHz，內(nèi)存16 GB，硬盤2×2 TB，操作系統(tǒng)Windows XP，滿足監(jiān)控節(jié)點(diǎn)配置要求。

測(cè)試策略為：采用兩種系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)控實(shí)驗(yàn)室的狀態(tài)信息，收集實(shí)驗(yàn)室內(nèi)的最新狀態(tài)信息，以每5 min為1周期，寫入信息和讀取信息按照30 s進(jìn)行一次，進(jìn)行8次實(shí)驗(yàn)，統(tǒng)計(jì)兩種系統(tǒng)的請(qǐng)求時(shí)間和推送時(shí)間，以這兩種時(shí)間判斷兩個(gè)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。

4.2? 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

利用SDF仿真軟件對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析與整理，生成實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

分析表1可知，此次設(shè)計(jì)的基于云平臺(tái)和分布式處理技術(shù)的實(shí)驗(yàn)室遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)的請(qǐng)求時(shí)間平均值為136.25 ms，推送時(shí)間為121.86 ms;傳統(tǒng)的系統(tǒng)請(qǐng)求時(shí)間平均值為278.36 ms，推送時(shí)間為361.36 ms。經(jīng)過(guò)對(duì)比可知，傳統(tǒng)系統(tǒng)的請(qǐng)求時(shí)間和推送時(shí)間均比此次設(shè)計(jì)系統(tǒng)長(zhǎng)。

因此，通過(guò)上述實(shí)驗(yàn)可以證明，傳統(tǒng)系統(tǒng)的請(qǐng)求時(shí)間和推送時(shí)間較長(zhǎng)，說(shuō)明傳統(tǒng)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性較差;而此次設(shè)計(jì)系統(tǒng)請(qǐng)求時(shí)間與推送時(shí)間較短，證明此次設(shè)計(jì)的系統(tǒng)比傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性強(qiáng)，能夠滿足實(shí)驗(yàn)室遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性需求。

5 結(jié)? 語(yǔ)

針對(duì)傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)室遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)時(shí)性差的問(wèn)題，設(shè)計(jì)一種基于云平臺(tái)和分布式處理技術(shù)的實(shí)驗(yàn)室遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)。該系統(tǒng)硬件包括樹莓派、傳感器和處理器，主要實(shí)時(shí)對(duì)系統(tǒng)中的監(jiān)控信息采集和處理;軟件部分利用云平臺(tái)和分布式處理技術(shù)，主要實(shí)現(xiàn)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的處理與存儲(chǔ)。實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果表明，此次設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)室遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)比傳統(tǒng)系統(tǒng)實(shí)時(shí)性強(qiáng)，能夠滿足遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性需求，具有一定的實(shí)際應(yīng)用意義。

注：本文通訊作者為鄧文。

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