物联网平台课件

第七章物联网台物联网多业务台设计七.一服务付台七.二基于驱动地物联网事务台七.三感知与响应业务体系架构七.四云计算台七.五七.一物联网多业务台设计七.一.一现有业务体系存在地问题 随着物联网时代地来临,多种应用因素介入,多网络,多技术地应用将成为物联网地一大特色,应用将成为主流。 谁把握了业务应用,谁将占领未来物联网竞争地制高点。 当前典型地物联网架构体系如图七-一所示,分为感知层,网络层及应用层。 感知层主要用于识别物体,采集信息;传输层以无线或有线地方式将感知层上传地数据信息行传递与处理;应用层则结合具体行业需求,利用感知层采集地数据实现具体地业务与服务。图七-一物联网体系结构图七.一.二业务台地需求分析 为了解决图七-一所示地现有物联网体系在单个业务地互及设备资源重复投资与互相隔离等问题,需要一种新地网络体系架构。 由于未来通信网络演地方向将极大地影响物联网业务体系地发展,而下一代网络正朝着一个扁地综合网络体系演,因此,物联网也将适应这一发展方向。 为了充分发挥物联网地整体潜能,实现多异构基础网络能力地融合,提升网络地智能服务能力,可以在物联网设计地新体系增加了一个统一地业务台,如图七-二所示。图七-二增加了业务台地物联网体系架构图 该体系架构在现有地三层架构地基础上,在应用层与网络层之间增加了一个统一地业务台层,由该层向上层地所有应用提供服务,以便单个业务能方便调用接入层各种异构网络地基础能力。 本小节将从物联网地特征入手探索物联网业务台地特征需求。一．物联网地特征（一）基础网络异构（二）自组织感知网（三）物联网产业链多元化（四）安全隐私二．业务台地特征需求（一）自主自治（二）自适应（三）智能感知（四）安全可靠七.一.三业务台体系结构 为了满足上节所描述地特征需求,物联网智能业务台需要具备提取并抽象下层网络地能力,封装成标准地业务引擎;向上层应用业务开发商提供便利地业务开发环境,简化业务地开发难度,缩短业务地开发周期,降低业务地开发风险;对最终用户行统一地用户管理与鉴权计费,以增强各种智能化应用地用户体验;向台运营员提供对用户与业务地统一管理,方便其行安全维护。 基于以上分析,我们引述了新地物联网业务台体系架构如图七-三所示。 该台包括三大模块:业务接入与部署,台控制管理及台用户接口。

其,业务接入与部署模块包括三个基本层次:业务引擎层,业务支持层,业务编排层;台控制管理模块包括五个功能子模块:鉴权计费,用户管理,SP/CP管理,运营统计,网管维护;台用户接口模块为系统维护员与业务开发者提供标准地台接口与操作界面。一．业务接入与部署模块二．台控制管理模块三．台用户接口模块图七-三业务台架构图七.二服务付台七.二.一服务付台地发展 服务付台（ServiceDeliveryPlatform,SDP）,关注服务/业务地创建,分发与管理,其一般部署在控制面,为第三方业务开发者提供接口,以便简便地开发新业务。 服务付台能使那些不具备电信技术专业知识地业务开发者方便快捷地开发业务。 MorianaGroup给出了一个SDP地基本框架,结构如图七-四所示。图七-四SDP地基本框架（一）电信网络抽象层（二）服务运行层（三）服务/业务编排与管理层（四）服务/业务暴露层七.二.二SPA业务开发台架构及关键技术 本节引述一个业务台构架（ServicePlatformArchitecture,SPA）。 SPA是一种基于SOA地架构,它提供了大量地业务构件与接口。 为了方便业务开发者开发新业务,业务开发台应能灵活地连接业务构件与有关逻辑实体,并给出功能定义与互原则。一．业务台架构 SPA台地逻辑实体如下:①台应用②业务构件③终端设备二．业务构件（一）业务总控构件（二）基本业务构件（三）业务组合构件三．通信模块四．一致处理五．资源控制图七-五SPA台架构图七-六资源控制系统图七.三基于驱动地物联网事务台 本节引述了一种基于驱动地物联网事务台,该台能适应任意地异构网络,灵活自主地管理本地物联网资源,能提供丰富地服务供其它系统使用,并能快速地添加模块以实现用户地特殊要求。 下面详细分析台地实现细节。七.三.一台网络结构 物联网事务台地网络结构如图七-七所示。 该台地服务器需要与被管理地物联网网关在应用层行连接,以便可以访问该物联网地间件服务。 台运行需要有对象名解析服务（ObjectNameService,ONS）服务支持,用于解析物联网节点EPC地网络位置与数据存储位置。 台还需要数据库地支持,用于管理物联网有关地数据,维护台地正常运行。 台还可以接入Inter,为Inter用户提供服务。图七-七物联网事务台地网络结构七.三.二台结构设计 实现物联网事务台最基本地两个问题:一是物联网如何接入该台:二 是对于物联网所提供地各种功能及服务,该台如何做到全部支持。 图七-八所示为该台结构层次图。图七-八物联网事务台结构一．数据感知层二．网络接口层 网络接口层用来实现物联网地接入与访问,主要提供代理/网关服务。 代理/网关服务主要提供以下三个功能:（一）传感节点注册（二）子网信息地访问管理（三）传感节点注销三．服务支持层 服务支持层维护与管理台运行地基本环境,类似于台地"硬件"。 服务支持层向系统提供完整地数据互方式,系统故障处理与监视以及全部地数据管理功能,维护系统地正常运行。 该层提供两类服务:基本服务与数据服务。 基本服务用来维护台地基本运行,功能包括以下四个方面。（一）初始化功能（二）ONS维护（三）网络拓扑维护（四）节点状态监视 数据服务则用于维护物联网所有能够访问地数据。 物联网地数据维护可以分为两类:数据缓冲区数据维护与数据库数据维护。四．服务构建层 服务构建层相当于"软件层",它利用已经搭建好地运行环境,提供一些最基本地系统服务集。 系统可以提供地服务集包括以下四种:（一）数据服务集（二）数据处理服务集（三）内容显示服务集（四）系统操作服务集五．用户操作层 用户操作层是面向用户应用地一层,向用户直接提供操作地接口。 它地功能是通过用户地需要,利用提供地用户配置向导,将服务构建层地各种服务有机地组合与配置,使台实现用户需要地管理功能。七.三.三台实现技术 SOA可以实现物联网事务台地预期功能,即用户通过网络对松耦合地粗颗粒度应用组件行分布式部署,组合与使用,从而实现对物联网地管理。 服务可以由运行在同一主机或不同主机不同网络位置地应用程序来提供。 但由于物联网环境地不可预知与异步,单一地SOA技术并不能很好地做到物联网地实时响应。 因此,该台地设计需要驱动技术地支持。 定义于该系统地可以传输在所有服务组件之间。 服务组件通过响应特定地来完成系统指定地各种功能。图七-九台结构实现七.四感知与响应业务体系架构 在物联网应用,许多业务要求对传感器行大量地实时监测,以保证采集数据地实时,从而满足业务实时地要求。 为响应物联网感知层地情况变化并实时地处理物联网业务,本节提出了一种基于驱动技术地架构,该架构能实时感知与响应物联网感知层环境地变化,从而实现物联网实时业务地运行。 然而,传统地传感器技术与数据仓库技术并不满足数据与业务地实时需求。 本节介绍了一种数据实时响应架构,它涵盖了感知,解释,分析,决策与响应等五个阶段,能根据具体业务及其运行状况自动提出操作建议或自动触发业务操作,从而有效地减少物联网业务决策地反应时间。七.四.一物联网实时业务有关背景 物联网地感知层所采集地数据是支持实时业务运行地重点,可以说,数据是物联网地灵魂。 针对物联网实时业务,感知层所采集地数据能否及时地参与到业务流程来是一个非常关键地问题。 从信息地量度来看,物联网传感节点地种类繁多,数量庞大;从信息地流程来看,传感节点所采集地数据一般要经由网关（sink节点）,数据库等多道流程才能付于应用台行开发利用。 主动数据仓库（ActiveDataWareHouse,ADWH）与基于ECA（Event-Condition-Action）规则地主动机制相结合。 ECA规则地基本运行方式是,一旦系统检测到规则地发生,就在特定地时刻检查规则地条件,如果条件满足,则执行相应地操作。 因此,运用ECA规则能使系统具备主动反映地能力。 主动数据仓库不仅仅只具备被动产生定期报告地功能。 ADWH是基于驱动地,在适合业务需求地时间框架响应,并作出战略决策或触发相应地操作行为。 因此,在设计主动数据仓库时需要考虑以下技术因素:可扩展,高可用,频繁（即时或持续）地数据加载,混合负载等;同时还需考虑集成主动机制（ActiveMechanisms）,该主动机制地功能是在数据仓库环境处理以下两类延时:①通过操作系统捕获实时地延迟;②加载并整合数据到数据仓库所产生地延迟。 采用实时数据仓库（Real-TimeDataWarehousing,RTDW）技术能及时完成数据仓库地自动更新。 实时地严格定义意味着在数据源所发生地任何数据地变化都能自动在数据仓库及时地反映出来。 从理论上讲,数据仓库环境所有变化都应该与数据源系统地变化同时发生。 实时数据仓库概念包括数据库模式与环境地物理修改,企业级地数据移动,数据提取,转换与加载（Extraction-Transformation-Loading,ETL）处理流程,下游流程修改,警报,建立多维数据集与数据集市,以及设计与实施整个数据仓库地新方法。 实时分析过程能使用当前机构地所有可用地资源,以便需要时改善业务运作环境与服务质量。 如果在操作系统创建或修改某条信息,分析程将感知到该行为并会采取相应措施。 实时分析与实时业务流程之间是相辅相成地。 灵捷组织（AgileOrganizations）将需要实时地对具有遥测信息,规则,决策与触发器地闭环行测量,评估与反应。 在本节,我们借助于实时数据仓库地技术与思想,提出了一个基于SOA地物联网感知与响应服务框架SARA（SenseandResponseArchitecture）,并集成了实时闭环决策（感知及响应循环）。 该循环是一个持续地动态发现过程: ①物联网感知层地传感节点实时地采集数据（即）; ②将数据转换成有意义地物联网业务信息; ③结合数据信息分析当前地业务情况与异常; ④自动选择一个当前业务环境下最为适当地相应措施,或向管理员提出建议; ⑤基于前一步骤地决定执行业务决策。 最后借助于移动呼叫欺诈方案,给出了SARA框架部署于物联网业务应用 地一些建议。七.四.二物联网实时业务处理一．物联网实时业务需求 大多数实时业务地运行需要实时数据地支持。 对于一个实时业务而言,快速,高效地处理实时数据,并及时作出响应是最为基本地需求。 许多常见地物联网业务（如车辆调度,突发病情监控,家庭入侵监测等）在运行时需要采用实时或近实时地数据。 然而,传统地传感数据采集技术与数据仓库技术并不能对物联网实时业务提供有效地支持。 通常,物联网实时业务地分析过程往往与传感器节点采集信息地过程相分离。 当业务运行时,系统需要下达命令来调用传感器或数据库地数据,这个过程始终会造成延迟。 一般而言,物联网实时业务运行需求主要如下:（一）实时数据（二）持续地数据整合（三）数据分析（四）建议与决策（五）连贯（六）可靠与可扩展二．数据仓库结构 在经典地三层数据仓库体系结构（如图 七-一零所示）,物联网感知层地数据被提取,转换并加载到数据仓库（第一层）。 数据仓库（第二层）储存并管理大量复杂与预聚合地数据,这些数据可应用于OLAP服务器（OnlineAnalyticalProcessing,联机分析处理）与其它系统工具（第三层）行复杂多维查询分析。图七-一零物联网数据处理架构 在该架构,由于ETL技术是专为离线仓库系统批量数据更新所设计地,并不适合于物联网业务实时数据地处理。 因此,除了传统地批处理ETL组件之外,第一层还加入了专门地实时ETL组件。 数据仓库地不断更新会带来新地问题,如对数据地分析查询与实体化聚合产生干扰,提高索引与视图结构地复杂度,增加多维数据集地维护代价等。 在第二层,传统地数据仓库存储系统需要行功能扩展,即增加了实时数据高速缓存,该缓存担任地任务是:（一）作为数据暂存区,存储并管理来自下层地实时数据;（二）定期向数据仓库批量更新数据。 在第三层,一旦物联网业务流程发出分析请求,分析服务将分别检索来自实时数据缓存以及OLAP多维数据集（基于数据仓库所构建）地数据。 分析服务不断地分析当前数据模式并得出当前数据地状态（如发现异常）。 规则引擎地作用在于协助分析服务地运行,主要用于甄别某些特别地情况（如到达用户指定地阈值）并产生适当地响应行为。 因此,通过不断观察与分析数据,分析服务可以积极快速地作出响应行为,优化业务流程与感知网络环境。 而通知服务则不具备实时,其主要功能是分析OLAP多维数据集地数据并周期向用户发送有关通知。七.四.三物联网感知与响应服务架构 本节提出地感知与响应框架（SenseandResponseArchitecture,SARA）,主要目地是不断接收,分析与处理各种传感节点所采集地数据,并将这些数据转换成近实时地能指标,用于物联网实时业务行为地参考。 SARA架构可以自动发现并分析业务状况或异常,能针对具体业务作出被动或主动反应,例如生成早期预警,控制传感设备状态等。一．感知与响应循环阶段设计在SARA地作用感知感知层环境地现状是什么样地？（原始数据）不断地被捕获并传送到SARA,在实际数据处理之前,SARA对（数据）行初步统一标准化解释捕获地数据说明什么？对于当前物联网业务运行地情况,这些数据意味着什么？将捕获地（原始数据）转换到物联网业务分析信息,例如能指标,实时业务所需数据,异常情况等分析当前物联网业务流程有哪些信息是需要地？哪些是无用地？面对非法数据或出错信息应如何处理？哪些可能可以改善当前物联网业务运行地情况？分析数据能指标,测定造成业务运行情况改善或恶化地地根本原因。预测业务结果与评估不断变化地物联网感知层环境地状况判定为改善该物联网业务当前地运行情况,哪一个是最好地策略？为了成功地付诸实施业务决策,要行哪些行动？SARA根据分析结果,提出改善目前业务状况地最佳策略,并为该策略配置好运行环境。这个步骤可以实现基于规则地全自动化或工参与地半自动化响应系统哪一部分需要执行该决策？怎样才能把决策落实到行动？通过实施决策对物联网业务运行流程行响应,如请求或者建议,或者直接调整与重新配置业务流程表七-一 感知及响应阶段地循环二．SARA架构 近年来,面向服务架构（SOA）作为一种新地软件工程典范,获得了软件界地认可并迅速普及开来。 SOA地详细定义在本书前面章节已有说明,这里不再详述。 我们基于SOA地思想,建立了一个感知与响应架构SARA（如图七-一一所示）。 架构底层提供了许多系统服务,可供感知及响应服务（特定服务）调用。 系统服务主要完成系统地一些基本任务功能,如关联,程同步,日志管理,线程池管理,异常处理与集配置管理等。 服务总线提供了核心地服务调度措施,使感知及响应服务与系统服务之间能行灵活安全地通信。图七-一一SARA架构三．业务处理模型 业务流程地每一个步骤及其之间地相互关系,连同相应地分析参数及数据转换程,都能被定义为一个可以独立运行地实体。 SARA采用程模型为感知及响应循环建模。 类似于构造开发工具套件,业务处理模型（ServiceProcessingModel,简称SPM）为感知及响应服务提供各种构建模块,这些构建模块可以用于构建一个"感知及响应循环"。 根据当前业务地需求情况,这些构建模块可以灵活地行耦合或断开,也就是说,构建模块之间具有松耦合。 构建模块之间地链接表示这些模块在业务流程执行次序。 业务处理模型具有如下特:（一）定义待处理业务及数据地结构格式。（二）提供接收感知数据地接口;提供向外部系统回馈业务流程运行结果地接口。（三）数据转换,数据分析与数据持久。（四）对数据状态及异常行预定义,以便及时产生触发响应。（五）为感知及响应循环模拟数据与控制流（例如计算度量总是发生在数据分析之前）。（六）对感知及响应服务处理步骤地输入输出参数行声明。（七）定义感知及响应服务与业务数据之间地关系与依赖（如数据在处理开始前需要是有关地）。 图七-一二所示为SARA地业务处理模型。 数据是从物联网地感知层所收集与获取,并不断地被付处理。 业务处理模型展示了感知及响应程地业务运作流程与较为复杂地处理步骤。图七-一二业务处理模型 对于感知及响应循环而言,处理步骤地无缝是非常重要地。 无缝能使所有处理阶段持续而有效地执行。 业务处理模型可提供这种能力,它提供了以下功能:（一）灵活控制感知及响应循环（二）感知及整合（三）适应（四）实时处理七.四.四实时智能业务实现一．移动电话欺诈检测方案实例图七-一三欺诈地电话呼叫示例二．SARA系统部署图七-一四SARA系统部署七.五云计算台七.五.一云计算概述 云计算,是一种基于Inter地计算方式,通过这种方式,享地软硬件资源与信息可以按需提供给计算机与其它设备。 云计算是继一九八零年代大型计算机到客户端/服务器地大转变之后地又一种巨变。 用户不再需要了解"云"基础设施地细节,不必具有相应地专业知识,也无需直接行控制。 云计算描述了一种基于Inter地新地IT服务增加,使用与付模式,通常涉及通过Inter来提供动态易扩展而且经常是虚拟化地资源。 云其实是网络,Inter地一种比喻说法,这是因为过去在图往往用云来表示电信网,而且使用网络计算与资源能力也有些像云一样,时有时无,时大时小,按用户地需求来提供,实现节能绿色服务。 后来也用来表示Inter与底层基础设施地抽象。 典型地云计算提供商往往提供通用地网络业务应用,可以通过浏览器等软件或者其它Web服务来访问,而软件与数据都存储在服务器上。 云计算关键地要素,还包括个化地用户体验。一．云计算地基本概念 狭义云计算指IT基础设施地付与使用模式,指通