关键词:
云边协同
设备管理
灰狼优化算法
孤立森林
异常检测
摘要:
工业互联网是一种新型基础设施,它利用物联网、边缘计算、人工智能等新兴信息技术连接数据、设备和人,实现工业制造的数字化、协同化和智能化。其中,协同互联是工业互联网核心之一。它打破了封闭的各个数据孤岛,提升了工业制造中数据流转的效率,降低了生产成本。然而,在工业互联网场景下,如何适配和管理大量异构设备是一个问题。同时,异构设备间用于通信的数据格式相差甚远,这也增加了数据协同的难度。从安全角度出发,工业互联网涉及大量分布式设备和设备数据,相比于成熟多样的网络攻击手段,安全防御能力不足。由于不同的服务对资源和开发环境有不同的需求,部署过程也变得复杂且难以复用。另外,合理恰当的任务调度方式能够提高资源使用效率,但是计算资源分布不均、网络传输不稳定等因素也给计算任务的调度带来困难。
为了解决这些问题,本文设计和实现了一个基于云原生架构的工业互联网云边协同系统。该系统通过设备模型来统一接入和管理异构设备,并高效调度计算任务,从而利用云边协同的优势,同时通过异常检测算法,提高系统识别网络入侵的能力。具体的研究内容包括:
(1)给出了一种基于改进灰狼优化算法的任务调度算法。该算法根据系统中计算资源分布情况,对任务调度进行建模,并综合考虑时间和能量消耗以及资源约束,利用改进后的灰狼优化算法为计算任务选择最适合的运行节点,实现云边协同系统的高效计算。
(2)给出了一种基于孤立森林和改进K-means算法的异常检测算法。该算法首先对数据进行统一化处理,然后利用孤立森林进行初步的异常识别。接着,对于孤立森林识别出的异常数据,采用优化后的K-means算法进行进一步的聚类识别。通过这种方式,系统能够有效地检测网络入侵行为,提高系统的安全性。
(3)简化异构设备接入过程、提供设备管理能力。本文利用设备模板将现实设备信息映射到系统中,并通过MQTT协议统一传输所有异构设备数据。接入系统后的设备可以通过改变系统内部的设备信息来实现远程控制,大大降低了设备管理的复杂度。
(4)完成系统设计与实现。本文将给出的任务调度算法和异常检测算法整合到系统中,并将系统划分为云原生模块、服务治理、监控与可视化以及设备管理四大核心模块进行实现。
经过测试,本文提出的系统各功能能够正常运行,性能指标符合预期,并且充分发挥了云边协同系统的优势,可以进行合理且高效的任务调度,同时又能提高系统资源使用效率,能够满足工业互联网场景需求。