基于云平臺和分布式處理技術(shù)的實驗室 遠程監(jiān)控系統(tǒng)

盧來 鄧文

摘? 要： 針對傳統(tǒng)的實驗室遠程監(jiān)控系統(tǒng)實時性差的問題，設(shè)計一種基于云平臺和分布式處理技術(shù)的實驗室遠程監(jiān)控系統(tǒng)。在分析實驗室遠程監(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)計樹莓派、傳感器和處理器，對監(jiān)控數(shù)據(jù)實時采集和下載;軟件部分利用云平臺劃分實驗室遠程監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集任務(wù)，采用分布式處理技術(shù)進行并行采集，建立實驗室遠程監(jiān)控數(shù)據(jù)庫，對監(jiān)控數(shù)據(jù)存儲，完成基于云平臺和分布式處理技術(shù)的實驗室遠程監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計。經(jīng)實驗驗證，此次設(shè)計的系統(tǒng)能夠在短時間內(nèi)進行響應(yīng)與推送，與傳統(tǒng)系統(tǒng)相比，實時性能強，具備有效性。

關(guān)鍵詞： 實驗室遠程監(jiān)控; 云平臺; 分布式處理技術(shù); 系統(tǒng)設(shè)計; 數(shù)據(jù)采集; 系統(tǒng)測試

中圖分類號： TN948.64?34; TP391? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼： A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號： 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，實驗室對安全性需求越來越高，因此各個實驗室對實驗室的監(jiān)控系統(tǒng)提出了更高的要求。傳統(tǒng)的實驗室監(jiān)控系統(tǒng)多采用視頻監(jiān)控、探測預(yù)警等方式進行監(jiān)控，這種監(jiān)控方法監(jiān)控范圍有限、實時性低，無法滿足目前實驗室遠程監(jiān)控實時性要求。因此提出一種基于云平臺和分布式處理技術(shù)的實驗室遠程監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計。

云平臺中包含大量資源，如：計算資源、存儲資源、網(wǎng)絡(luò)資源等，這些資源能夠組合成一個資源池，具有較好的運行速度。分布式處理技術(shù)能夠?qū)⒉煌攸c、功能和不同數(shù)據(jù)的多臺計算機通過通信網(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)。采用云平臺和分布式處理技術(shù)能夠?qū)⒁粋€大規(guī)模、海量數(shù)據(jù)處理任務(wù)進行分解，降低求解時間。因此，在實驗室遠程監(jiān)控系統(tǒng)中應(yīng)用云平臺和分布式處理技術(shù)具有重要意義。

將云平臺和分布式處理技術(shù)應(yīng)用到實驗室遠程監(jiān)控系統(tǒng)中，系統(tǒng)模塊設(shè)計主要包括樹莓派、傳感器和處理器，主要實現(xiàn)系統(tǒng)的實時監(jiān)控與數(shù)據(jù)采集。軟件部分，重點將云平臺和分布式處理技術(shù)應(yīng)用到軟件設(shè)計中，實現(xiàn)對實驗室遠程監(jiān)控系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的處理與存儲。實驗對比結(jié)果表明，此次設(shè)計的實驗室遠程監(jiān)控系統(tǒng)比傳統(tǒng)系統(tǒng)實時性好，能夠滿足系統(tǒng)的實時性需求。

1? 實驗室遠程監(jiān)控系統(tǒng)總體架構(gòu)

為保證全方面對實驗室檢測，在監(jiān)控系統(tǒng)內(nèi)安裝大量檢測點，采集監(jiān)控視頻中的不同數(shù)據(jù)，其中包括監(jiān)控主機信息、運行設(shè)備[1]情況以及相關(guān)的實驗數(shù)據(jù)信息等，具體的實驗室遠程監(jiān)控系統(tǒng)總體架構(gòu)如圖1所示。分析圖1可知，實驗室遠程監(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個部分。其中，應(yīng)用層為系統(tǒng)核心層，主要由樹莓派采集實驗室現(xiàn)場信息，其能夠根據(jù)終端發(fā)來的命令控制傳感器，通過處理器采集軟件處理完成的監(jiān)控信息，并對監(jiān)控數(shù)據(jù)采集、處理和存儲。

2? 實驗室遠程監(jiān)控系統(tǒng)硬件設(shè)計

2.1? 監(jiān)控單元設(shè)計

實驗遠程監(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USB接口和一個10/100M以太網(wǎng)接口，能夠與鍵盤、鼠標和網(wǎng)線相連。開發(fā)語言為Python，使用Python的GPIO包獲取傳感器中的信息，并根據(jù)APICloud平臺提供給Python的API實現(xiàn)監(jiān)控數(shù)據(jù)的下載。Python處理流程如圖2所示。

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

該系統(tǒng)中各個監(jiān)控模塊對應(yīng)不同傳感器，其中包括SDT37BH測溫模塊、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。在實際使用時可以根據(jù)實驗室環(huán)境的需求增加或改變傳感器模塊，實現(xiàn)不同的監(jiān)控功能。

2.2? 處理器設(shè)計

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203 MHz。處理器工作流程如圖3所示。

另外，該處理器具有擴展功能[6]，通過以太網(wǎng)控制器芯片DM8999E擴展一個網(wǎng)絡(luò)，并引出USB接口。通過在USB接口上外接一個帶USB口的攝像頭，將采集到的監(jiān)控數(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，通過網(wǎng)絡(luò)接口將視頻發(fā)送到監(jiān)控終端，以實現(xiàn)監(jiān)控數(shù)據(jù)的采集。

3? 實驗室遠程監(jiān)控系統(tǒng)軟件實現(xiàn)

3.1? 監(jiān)控數(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^程中，會存在時間上的冗余[8]。因此，利用云平臺處理數(shù)據(jù)的優(yōu)點，劃分實驗室遠程監(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)控視頻中的各個節(jié)點數(shù)據(jù)[9]。

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

假設(shè)監(jiān)控中局部監(jiān)控數(shù)據(jù)的兩個對象[m，n]，其中[m，n]都具有[p]個屬性，則[m，n]之間的數(shù)據(jù)通過下述公式計算：

[m=G·dgx·cunt]? ? ? ? ? ?（1）

式中：[m]代表視頻監(jiān)控其中一個對象;[G]代表局部監(jiān)控數(shù)據(jù);[x·cunt]代表監(jiān)控數(shù)據(jù)訪問量[11];[dg]為監(jiān)控系統(tǒng)實時數(shù)據(jù)。

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

[R=Dmaxlk+FzN]? ? ? ?（2）

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

按照上述流程，采集系統(tǒng)中的實時數(shù)據(jù)，完成實驗室監(jiān)控視頻中的系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)和實驗數(shù)據(jù)的處理。

3.2? 監(jiān)控數(shù)據(jù)存儲

在上述監(jiān)控數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)上，通過云平臺對各個節(jié)點采集的監(jiān)控數(shù)據(jù)進行融合和存儲，并建立數(shù)據(jù)庫[13]，將監(jiān)控數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)庫中。首先將采集到的監(jiān)控數(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]分別為實驗室遠程監(jiān)控系統(tǒng)中的監(jiān)控數(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)控數(shù)據(jù)。

為了實現(xiàn)云平臺和分布式計算[14]，定義廣義坐標為[F=H-1x]，得到節(jié)點的分布式計算公式為：

[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)訪問量;[d]為系統(tǒng)中的臨界閾值率;[m]為監(jiān)控數(shù)據(jù)節(jié)點。

在上述監(jiān)控數(shù)據(jù)處理完成后，通過守護進程將監(jiān)控數(shù)據(jù)上傳到分布式文件數(shù)據(jù)庫中，存儲完成后自動刪除過期日志，以免占用過多系統(tǒng)空間。

同時，在使用該遠程監(jiān)控系統(tǒng)時，通過分析數(shù)據(jù)庫，能夠發(fā)現(xiàn)監(jiān)控程序中是否存在異常或錯誤情況，如果存在異常情況，監(jiān)控系統(tǒng)能夠及時發(fā)現(xiàn)并進行報警提醒。檢查數(shù)據(jù)庫異常，判斷是否需要進行警報處理，以此完成實驗室遠程監(jiān)控系統(tǒng)的軟件設(shè)計。

4? 實驗結(jié)果與分析

為了驗證此次設(shè)計的基于云平臺和分布式處理技術(shù)的實驗室遠程監(jiān)控系統(tǒng)的性能狀況，對該監(jiān)控系統(tǒng)的實時性能進行測試。同時，為了增強實驗結(jié)果的說明性，采用傳統(tǒng)系統(tǒng)與此次設(shè)計系統(tǒng)進行對比實驗。

4.1? 測試方法

由于實驗設(shè)備有限，無法構(gòu)建大規(guī)模云計算平臺，因此設(shè)置一臺4U計算機，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)點配置要求。

測試策略為：采用兩種系統(tǒng)實時監(jiān)控實驗室的狀態(tài)信息，收集實驗室內(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進行一次，進行8次實驗，統(tǒng)計兩種系統(tǒng)的請求時間和推送時間，以這兩種時間判斷兩個系統(tǒng)的實時性。

4.2? 實驗結(jié)果分析

利用SDF仿真軟件對實驗數(shù)據(jù)分析與整理，生成實驗結(jié)果如表1所示。

分析表1可知，此次設(shè)計的基于云平臺和分布式處理技術(shù)的實驗室遠程監(jiān)控系統(tǒng)的請求時間平均值為136.25 ms，推送時間為121.86 ms;傳統(tǒng)的系統(tǒng)請求時間平均值為278.36 ms，推送時間為361.36 ms。經(jīng)過對比可知，傳統(tǒng)系統(tǒng)的請求時間和推送時間均比此次設(shè)計系統(tǒng)長。

因此，通過上述實驗可以證明，傳統(tǒng)系統(tǒng)的請求時間和推送時間較長，說明傳統(tǒng)系統(tǒng)的實時性較差;而此次設(shè)計系統(tǒng)請求時間與推送時間較短，證明此次設(shè)計的系統(tǒng)比傳統(tǒng)實驗室遠程監(jiān)控系統(tǒng)的實時性強，能夠滿足實驗室遠程監(jiān)控系統(tǒng)的實時性需求。

5 結(jié)? 語

針對傳統(tǒng)的實驗室遠程監(jiān)控系統(tǒng)實時性差的問題，設(shè)計一種基于云平臺和分布式處理技術(shù)的實驗室遠程監(jiān)控系統(tǒng)。該系統(tǒng)硬件包括樹莓派、傳感器和處理器，主要實時對系統(tǒng)中的監(jiān)控信息采集和處理;軟件部分利用云平臺和分布式處理技術(shù)，主要實現(xiàn)監(jiān)控數(shù)據(jù)的處理與存儲。實驗對比結(jié)果表明，此次設(shè)計的實驗室遠程監(jiān)控系統(tǒng)比傳統(tǒng)系統(tǒng)實時性強，能夠滿足遠程監(jiān)控系統(tǒng)的實時性需求，具有一定的實際應(yīng)用意義。

注：本文通訊作者為鄧文。

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