一种针对智能插座大数据的物联网管理平台的制作方法

本发明涉及物联网技术领域，特别涉及一种针对智能插座大数据的物联网管理平台。

背景技术

物联网时代的到来，意味着人类将迈入更加智能的生产以及生活环境。而物联网作为互联网发展的新成果可以被广泛运用于各行各业，我们可以展望物联网日后将更加深刻地渗入社会生活的各个方面。物联网正进入跨界融合、集成创新和规模化发展的新阶段，迎来重大的发展机遇。

用户对插座的智能化需求越来越高，目前的插座管理模式主要是使用智能插座+本地网关+wifi+管理系统；该模式下，智能插座可以通过近端通信技术rfid、蓝牙等技术连接到网关，然后网关连接到wifi，从而使用用户可以通过智能终端的app直接控制网关，达到控制智能插座的目的；

但是对于连接海量的智能插座，并且这些插座分散在全国、全球时，直接使用app连接网关进行控制，app无法连接管理海量的插座和网关；智能插座同时上报状态数据，管理端无法处理海量的并发请求。对于智能插座上传的海量数据，不能高效的处理，并深入洞察数据价值；

技术实现要素：

为了解决现有技术的问题，本发明实施例提供了一种针对智能插座大数据的物联网管理平台。所述技术方案如下：

一方面，本发明实施例提供了一种针对智能插座大数据的物联网管理平台，包括：

多个智能插座和与多个智能插座构成物联网的物联网云端，

智能插座，预设有支持多种通信协议和数据传输协议的sdk，用于与物联网云端之间进行双向数据传输通信；

物联网云端，与多个智能插座构成物联网，用于控制物联网中的智能插座并通过大数据分析技术对智能插座上传的数据进行价值挖掘。

在本发明实施例上述的物联网管理平台中，所述智能插座的sdk中封装mqtt、coap、http、websocket中至少一种通讯协议。

在本发明实施例上述的物联网管理平台中，所述智能插座支持2/3/4g、nb-iot、lora网络、wifi中至少一种网络接入方式。

在本发明实施例上述的物联网管理平台中，所述智能插座的sdk中封装tls、dtls中至少一种数据传输协议。

在本发明实施例上述的物联网管理平台中，所述物联网云端与所述智能插座之间，设置一机一密的智能插座认证机制，并在ssl标准的数据传输通道中，采用非对称秘钥加密算法对传输数据进行加密。

在本发明实施例上述的物联网管理平台中，所述智能插座的sdk支持linux、android、windows中至少一种平台。

在本发明实施例上述的物联网管理平台中，所述物联网云端，还用于对所述智能插座提供的大量数据进行可视化分析，并基于可视化分析的结果发现数据中的趋势和规律且结合发现的趋势和规律进行预测分析。

在本发明实施例上述的物联网管理平台中，所述物联网云端上运行有可线性扩展的平台网关，所述平台网关采用无状态设计并支持弹性伸缩策略。

在本发明实施例上述的物联网管理平台中，所述物联网云端，用于通过实时sql引擎使用sql语句即可在分布式平台上高速访问时序数据库的数据。

在本发明实施例上述的物联网管理平台中，所述实时sql引擎直接运行在底层的分布式文件系统hdfs、关系数据库、列式数据库cassandra和时序数据库之上。

本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：

通过建设物联网云端，支持海量插座的接入，并且提供多种安全的物联网主流协议的支持；还通过大数据分析机制对智能插座进行价值的挖掘。此外，该物联网管理平台还整合了稳态资源、敏态资源，针对部署企业应用提供优化、统一的管理，满足稳态业务和敏态业务特点的资源调度需求，支持根据业务应用特性的二级弹性伸缩调度，避免了资源的浪费和合理调度使用。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例一提供的一种针对智能插座大数据的物联网管理平台结构示意图；

图2是本发明实施例一提供的一种物联网管理平台中平台网关弹性伸缩示意图；

图3是本发明实施例一提供的一种物联网云端技术架构图；

图4是本发明实施例一提供的一种物联网云端中时序数据库调用关系示例图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

实施例一

本发明实施例提供了一种针对智能插座大数据的物联网管理平台，适用于对智能插座的大量数据进行分析，参见图1，该物联网管理平台可以包括：多个智能插座100和与多个智能插座构成物联网的物联网云端200。

智能插座100，预设有支持多种通信协议和数据传输协议的软件开发工具包(softwaredevelopmentkit，简称“sdk”)，用于与物联网云端之间进行双向数据传输通信；

物联网云端200，与多个智能插座构成物联网，用于控制物联网中的智能插座并通过大数据分析技术对智能插座上传的数据进行价值挖掘。

在本实施例中，支持不同的方式将插座接入到平台，实现平台与海量插座端互联。包括设备接入、多协议接入以及安全接入。

智能插座与云端交互：

1)数据采集：实时采集传智能插座数据

2)数据上传：通过mqtt协议实时上报数据给云端

3)下达命令：实时接收云端下达命令并处理

在本实施例中，本发明整合了稳态资源、敏态资源，针对部署企业应用提供优化、统一的管理，满足稳态业务和敏态业务特点的资源调度需求，支持根据业务应用特性的二级弹性伸缩调度，避免了资源的浪费和合理调度使用。

具体地，智能插座的sdk中封装消息队列遥测传输(messagequeuingtelemetrytransport，简称“mqtt”)、受限制的应用协议(constrainedapplicationprotocol，简称“coap”)、超文本传输协议(hypertexttransferprotocol，简称“http”)、websocket(基于tcp的全双工通信协议)中至少一种通讯协议。

进一步地，智能插座支撑2/3/4g、窄带物联网(narrowbandinternetofthings，简称“nb-iot”)、lora网络、wifi中至少一种网络接入方式。

在本实施例中，nb-iot是iot领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接，也被叫作低功耗广域网(lpwan)。nb-iot支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。据说nb-iot设备电池寿命可以提高至少10年，同时还能提供非常全面的室内蜂窝数据连接覆盖。

lora是低功耗广域网通信技术中的一种，是semtech公司采用和推广的一种基于扩频技术的超远距离无线传输技术，是semtech射频部分产生的一种独特的调制格式。lora射频部分的核心芯片是sx1276和sx1278。这类芯片集成规模小、效率高，为lora无线模块带来高接收灵敏度。而网关芯片则采用的是集成度更高、信道数更多的sx1301。用sx1301作为核心开发出的lora网关，可以与许许多多的lora模块构成多节点的复杂的物联网自组网。

可选地，智能插座的sdk中封装安全传输层协议(transportlayersecurity，简称“tls”)、数据包传输层安全性协议(datagramtransportlayersecurity，简称“dtls”)中至少一种数据传输协议。

进一步地，物联网云端与所述智能插座之间，设置一机一密的智能插座认证机制，并在安全套接层(securesocketslayer，简称“ssl”)标准的数据传输通道中，采用非对称秘钥加密算法对传输数据进行加密。

在本实施例中，智能插座的sdk，封装物联网主流的mqtt、coap、http、websocket等通讯协议，可针对插座资源和应用场景，选择不同的协议通道。智能插座还支持多种网络的插座接入方式，适配不同插座端的网络差异，例如支持2/3/4g、nb-物联网、lora网络、wifi，从而解决企业异构网络插座接入管理的痛点。

此外，在物联网云端数据安全尤为重要，包括插座认证安全、数据传输安全、访问权限机制安全，通过有效的防范措施降低安全风险。每台连接的智能插座都必须拥有凭证才能连接到物联网云端。对于往返物联网云端的所有流量，都必须通过传输层安全性(tls)进行加密。必须保证插座凭证的安全，以便安全地将数据发送到消息代理。数据在物联网云端和智能插座数据传输时，云安全机制可为数据提供保护。具体而言，提供一机一密的智能插座认证机制保障智能插座安全与唯一性，采用非对称秘钥加密算法和传输加密保障数据不被篡改，降低插座被攻破的安全风险。还提供ssl标准的数据传输通道，保证数据的机密性和完整性。

可选地，智能插座的sdk支持linux、android、windows中至少一种平台。

在本实施例中，智能插座的sdk支持linux、android、windows等平台，sdk支持跨平台移植，框架抽离硬件平台抽象层，可基于不同平台快速、轻松接入物联网通信。

可选地，参见图2，物联网云端上运行有可线性扩展的平台网关，所述平台网关采用无状态设计并支持弹性伸缩策略。

在本实施例中，无状态设计是指：系统不存储业务的上下文信息，仅根据每次请求携带数据进行相应的业务逻辑处理，多个模块(子系统)之间完全对称，请求提交到任何服务器，处理结果都是完全一样。

在本实施例中，物联网云端上运行有可线性扩展的平台网关，所述平台网关采用无状态设计并支持弹性伸缩策略。平台网关支持弹性伸缩策略，为物联网应用设备通讯提供高效管理计算、网络资源的策略。允许用户设定时间周期性地执行管理策略或创建实时监控策略，来管理平台网关的实例数量，并完成对实例的环境部署，保证业务平稳顺利运行。

在设备通讯的高峰时，弹性伸缩自动增加平台网关的实例数量，以保证性能不受影响；当需求较低时，则会减少平台网关实例数量以降低成本。弹性伸缩策略不仅能够让需求稳定规律的应用程序实现自动化管理，同时告别设备通讯突增等带来的烦恼，对于每天、每周、每月使用量不停波动的应用程序还能够根据业务负载分钟级扩展。弹性伸缩策略让集群保持恰到好处的实例数量。

在本实施例中，通过基于微服务的架构设计，云计算的平滑弹性扩容、无状态分布式系统架构，数据与业务分离，多级消息分发，支持海量的插座接入。

具体地，物联网云端，还用于对所述智能插座提供的大量数据进行可视化分析，并基于可视化分析的结果发现数据中的趋势和规律且结合发现的趋势和规律进行预测分析。

在本实施例中，通过大数据分析，把智能插座数据分为三种：基于采集的“可视化”分析，基于统计分析等高级分析的“发现”分析和“预测分析”的方法，具体而言：

1)可视化分析

可视化分析指对积累的数据进行加工，根据需要通过采集和图标形式把数据的内容加工成人能看懂的形式。通常采用图表来实现。

2)发现分析

在可视化所使用的采集分析的集成上，再通过统计分析和机器学习等高级方法来发现数据趋势、规律和结构的呢过，通过此方法能从数据中提取出人类无法从图表中看得出来、隐藏在数据中的规律和趋势。

3)预测分析

从过去积累的数据中只找出数据固有的趋势和规律，以掌握今后可能会发生的状况，知晓未来。

需要说明的是，参见图3，大数据分析处理组件的关键技术要求包括数据分析技术等核心技术。大数据分析平台涵盖了数据管理、数据访问、数据管治和集成、安全性和运营，核心的组件为yarn和分布式文件系统(hadoopdistributedfilesystem，简称“hdfs”)，yarn提供资源管理和可插拔架构，为各种处理引擎提供基础；hdfs为大数据提供可扩展、容错的数据存储能力。其中，yarn是一种新的hadoop资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。

可选地，物联网云端，用于通过实时结构化查询语言(structuredquerylanguage，简称“sql”)引擎使用sql语句即可在分布式平台上高速访问时序数据库的数据。

在本实施例中，物联网云端实现融合时序数据库，具体地，大数据分析平台打通了实时sql引擎、spark(一种专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎)框架与时序数据库的通道，使得时序数据库的数据能被分布式读取及计算。通过实时sql引擎使用sql语句即可在分布式平台上高速访问时序数据库的数据。

进一步地，实时sql引擎直接运行在底层的分布式文件系统hdfs、关系数据库、列式数据库cassandra和时序数据库之上。

在本实施例中，参见图4，目前spark支持的sql语法的完整程序还不能应用在复杂数据分析中，而hive基于hadoopmap/reduce框架，适合于长时间的批处理查询分析，在性能上无法满足交互式的数据查询工作。大数据分析平台提供了实时sql引擎，可直接运行在底层的分布式文件系统hdfs、关系数据库(例如：oracle、mysql、sqlserver、postgresql等)、列式数据库cassandra和时序数据库之上，该引擎独立于hadoopmap/reduce框架，改进了调度算法，基于内存计算，减少不必要的磁盘读写和额外的延迟，胜任对海量数据进行高速、实时分析的需求。兼容ansisql标准，封装了常用的聚合函数、数学函数、窗口函数、正则表达式函数、转换函数等等，支持通过一条sql语句将多个数据源的数据进行合并查询，提供强大的sql支持，极大的简化了数据分析工作和学习成本。

本发明实施例通过建设物联网云端，支持海量插座的接入，并且提供多种安全的物联网主流协议的支持；还通过大数据分析机制对智能插座进行价值的挖掘。此外，该物联网管理平台还整合了稳态资源、敏态资源，针对部署企业应用提供优化、统一的管理，满足稳态业务和敏态业务特点的资源调度需求，支持根据业务应用特性的二级弹性伸缩调度，避免了资源的浪费和合理调度使用。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。