1.本发明涉及一种轻量化边缘网关设备的建立方法，属于物联网技术以及应用领域。
背景技术：
：：2.预计到2030年，全球移动终端连接数量将接近180亿，其中中国将达到30亿；而全球的物联网设备连接数量增长更是惊人，预计2030年，全球物联网设备连接数量将超过1千亿，其中中国的物联网设备连接数量会超过200亿。现在海量的iot设备存储在云服务中心上，用户与云中心实时的交互需要高速的传输速率，这样会在热点区域对网络造成巨大的流量压力；而高实时性的业务需要端到端毫秒级的低延时，这样让现在一般云计算网络架构很难满足上述需求。而边缘计算概念的提出，有效的解决了上述问题。3.众所周知，物联网网关在未来的物联网时代将会扮演非常重要的角色，它将成为连接感知网络与传统通信网络的纽带。作为网关设备，现阶段的物联网网关只是可以实现感知网络与通信网络，以及不同类型感知网络之间的协议转换，但是不具有数据分析、设备管理等功能。但是随着边缘计算概念的提出，未来网络架构中的物联网网关还要求需要具有数据分析、设备管理等功能，这样开发者可以通过物联网网关设备来管理底层的各感知节点，了解各节点的相关信息，并实现远程控制。4.而本文提出的方法建立的网关设备就融合无线路由、数据分析、设备管理功能，凭借边缘网关自身的运算和处理能力可直接就近处理绝大部分物联网任务，不仅降低了云服务中心工作负担，还提升了网关设备对不同状态做出响应的准确度和效率。5.综上所述，边缘计算中网关设备起到了至关重要的作用，所以，网关设备的建立是边缘计算框架中重要的一环。技术实现要素：6.针对现有技术存在的问题，本发明提供一种轻量化边缘网关设备建立方法。根据raspberrypi(树莓派)自身的特性：1)具有轻便、便携、性价比高；2)支持多种编程语言；3)能同时运行多线程和多任务，4)具有可扩展性和丰富的网络功能；5)还拥有不错的计算能力以及pc所有的基本功能等特性，这是以往普通网关设备所不具备的。结合kubernetes系统自身的特点，开发者可以屏蔽平台底层网络通信的细节，专注与程序功能的实现，所以本文将raspberrypi构建成一个网关设备。通过给raspberrypi建立无线路由模块、数据分析模块、设备管理模块，从而完成对提供边缘计算服务的网关设备的单个独立的建立。实现数据到达网关设备这一层就能完成聚合、优化、筛选；通过将采集数据进行预处理，从而让设备直接做出反应，于此同时将结果和高价值数据再上传云端；此外，还可以对接入raspberrypi的设备进行统一的管理。通过本文方法设计的网关设备就不仅具有狭义的路由器，同时承担了为边缘计算提供服务的任务，满足了未来物联网网关设备发展的要求。7.为了达到上述目的，本发明的技术方案为：8.一种轻量化边缘网关设备的建立方法，该建立方法通过在普通raspberrypi中构建无线路由器模块、数据分析模块和设备管理模块，得到提供边缘计算服务的网关设备，实现路由器功能、数据分析功能、设备管理功能。9.所述的raspberrypi中构建无线路由器模块，用于实现iot设备的上网功能，并可以与云服务器中心、其他设备终端相互通信，具体步骤如下：10.(1)选取tomato作为路由器的操作系统，负责路由器的硬件资源和软件系统的管理。11.(2)采用tomato提供的框架，选取支持802.11ac标准的无线网卡，raspberrypi通过调用hostapd进程开启raspberrypi的无线网络适配器的ap功能模块，并且共享其有线网络。12.(3)再调用dhcp网络协议，raspberrypi可以集中管理和动态分派ip地址，使连接到raspberrypi的iot设备可以动态的获得ip地址、gateway地址、dns服务器地址等信息。13.(4)为了保证iot设备可以与外部网络通信，本文通过用linux内核集成的iptables来定义nat规则实现ipv4转发。14.这样，iot设备可以按照连接普通路由器的方式来连接raspberrypi，实现上网功能，并可以和云服务器中心、其他设备终端相互通信。15.所述的raspberrypi中构建数据分析模块，可以收集iot设备产生的大量数据，在数据抵达云中心之前对其进行分析或处理，减少了上传数据到云服务器中心的数据量和数据往返的延迟。所述的数据分析模块包括数据收集子模块、训练模型建立子模块、模型训练子模块、数据预测分析子模块。本文将数据分析处理部署到raspberrypi的数据分析模块上，因为tensorflow人工智能学习系统可在各个平台上自动运行模型；并且支持异构设备分布式计算；还支持目前最流行的深度神经网络模型等特性。所以选取tensorflow进行数据的分析处理，具体步骤如下：16.1)通过iot设备(比如多摄像头)收集到的一系列数据，raspberrypi将这些数据按照一定方式存储；17.2)然后用特定工具选取所需的数据，读出数据并作为输入；18.3)然后按照数据的特点进行训练模型的选取与建立；19.4)将所要分析预测的数据用tensorflow进行迭代训练，直到收敛并把训练好的模型保存；20.5)最后调用现有数据输入到模型中进行数据分析和预测。21.所述的数据收集子模块：主要是负责各项数据的收集，并自动保存到系统数据库；22.所述的训练模型建立子模块：主要是根据收集到的数据所具有的特性，选取合适的训练模型；23.所述的模型训练子模块：主要是负责通过选取好的训练模型进行迭代训练，将最后收敛的模型保存；24.所述的数据预测分析子模块：主要是将想要分析预测的数据带入到训练好的模型中得出最终结果。25.所述的raspberrypi中构建设备管理模块，实现了对传感器数据作出对应的设备控制响应；可以调用服务查看设备历史数据；并对iot设备的统一管理；还可以根据用户喜好自定义ui界面。设备管理模块还包括设备数据管理模块、数据整合模块、设备注册模块、设备控制模块、设备跟踪模块、ui自定义模块、第三方服务模块。将设备管理功能部署到raspberrypi上设备管理模块上，具体步骤如下：26.1)raspberrypi选取kubernetes系统作为功能模块的开发基础，支持多功能高度定制化设置；27.2)调用smb服务，开启系统的网络共享功能；28.3)将系统自带的configuration模块设计成一个容器，在这个容器内运行系统自身的服务、第三方的服务、用户自己编写的代码等；29.4)将传感器数据收集显示、设备控制、设备的跟踪、等功能部署configuration模块中；30.5)根据用户喜好，可以对ui自定义模块进行修改；31.6)raspberrypi调用configuration模块；32.7)最后还可以对多个raspberrypi进行分布式的部署，从而构成一个边缘计算整体框架。33.所述的数据管理模块：主要是负责对收集到的数据进行界面显示、保存；34.所述的数据整合模块：主要是负责对收集到的数据进行整合、优化，选取优化后的数据传输到云服务中心；35.所述的设备注册模块：主要是负责对接入到该网关设备中的终端设备登记注册；36.所述的设备控制模：主要是根据设备传输到网关设备的数据，自动或者手动进行相关联设备的控制动作；37.所述的设备跟踪模块：主要是对接入到该网关设备的移动终端进行离线/在线管理，并对其简单的定位；38.所述的ui自定义模块：用户可以自行对系统界面进行喜好修改；39.所述的第三方服务模块：可以调用系统支持的第三方服务。40.本发明的有益效果：41.1)对iot设备的数据进行筛选，在网关设备处过滤和分析，再将优化后的数据传送给云中心。42.2)网关设备通过对一部分数据进行处理、分析，进而能够命令、控制设备。43.3)通过对网关设备的建立，可以将网络中的iot设备统一管理，减轻云服务中心的负担。44.4)raspberrypi相对与其他网关设备轻便、廉价，并且拥有强大的计算能力，性价比高。附图说明45.图1是本发明网关设备在边缘计算中的工作流程。46.图2是本发明网关设备的整体架构图。47.图3是本发明网关设备路由功能模块实现图。48.图4是本发明网关设备的数据分析流程图。49.图5是本发明网关设备的容器化设备管理模块结构图。具体实施方案50.一种轻量化边缘网关设备的建立方法，在边缘计算整体架构中，将网关设备放置在距离移动终端、传感器、pc端用户较近的地方，这些终端设备在采用云数据中心的计算服务时，数据和最近的本地网关设备进行交互，这样通过网关设备就很好的解决了云计算中的高延迟问题。而网关设备拥有完整的计算能力和存储能力，通过本地化的部署就可以与设备终端连接在同一个局域网中。网关设备通过稳定的回传链路与云端连接，又能使终端用户与计算资源的距离控制在“一跳”的范围内，这里说的“一跳”范围是指的网关设备和终端用户一般会通过wi-fi连接，而wi-fi覆盖范围内的终端用户都可以采用网关设备提供的计算和存储服务。51.在距离终端较近的地方增加了网关设备以后，整个网络的工作流程与传统的工作流程也有了比较大的区别。如图1所示，在边缘计算网络框架中，终端用户先向网关设备请求服务内容，如果网关设备能够独立完成终端用户的请求，将会直接为终端用户服务，并返回相应的结果；如果网关设备无法独立完成终端用户的请求，那么请求会通过网关设备转发到核心网中，由云服务中心为用户提供服务。52.边缘计算网络中的raspberrypi的核心部分主要由基础设施和应用平台两部分构成。如图2所示，网关设备的基础设施主要由实体层和虚拟层两部分，实体层主要是提供了存储、计算、和控制功能的硬件支持。而虚拟层是由网络虚拟化技术实现，提供了虚拟化计算处理、虚拟存储以及相应的管理功能。而网关设备的应用平台则提供一些中间件服务和基础服务，运行在网关设备上的应用会调用这些服务来维持自身的正常运行，这些服务包括通信服务、服务注册、数据分析、设备管理等。根据kubernetes自身的特点，开发者可以屏蔽平台底层网络通信的细节，专注与程序功能的实现。此外，网关设备通过kubernetes自身提供的一些服务，可以获取用户数量、用户信息、传感器数据、设备控制、网关设备吞吐量等信息。图中的移动终端、传感器、pc端设备就可以调用网关设备上提供的服务。53.在网关设备硬件基础设施的支持下，又可以将其应用平台主要划分为三大模块：路由器模块、数据分析模块和设备管理模块。54.如图3所示，raspberrypi的路由模块，首先raspberrypi通过的自身的lan口与网络连接，并选取支持802.11ac标准的无线网卡；然后让raspberrypi调用hostapd进程来开启raspberrypi的无线网络适配器的ap功能模块，并且共享其有线网络；再调用dhcp网络协议，让raspberrypi可以集中管理和动态分派ip地址，使连接raspberrypi的iot设备可以动态的获得ip地址、gateway地址、dns服务器地址等信息；为了保证iot设备可以与外部网络通信，本文通过用linux内核集成的iptables来定义nat规则实现ipv4转发。这样，iot设备就可以实现上网功能，并可以和云服务器中心、其他设备终端相互通信。55.iot设备产生的数据如果直接传输给云服务中心，这对一般终端的通信能耗、以及上传数据的网络带宽都带来了很大的挑战。对于raspberrypi的数据分析模块，如图4所示，描述了对收集到的数据进行分析预测的流程。raspberrypi接收到iot设备的数据后，选取需要的数据以csv方式存储；通过创建一个数据分析作业，将csv格式的文件中的数据读出，将处理后的数据进行存储；定义预测函数，选取建立模型；并用tensorflow训练直到收敛；将选取的数据输入到训练好的模型中进行预测，得出预测结果。56.而raspberrypi的设备管理模块，利用其计算服务本地化，近距离部署的有利条件，使得他不仅可以给终端用户提供丰富的便捷计算能力，还可以随时随地的接入网络环境。如图5所示，设备管理模块主要有以下几个功能实现：1)iot设备传输的数据可以在raspberrypi上进行显示、整合、筛选等，并将优化后的数据再传输给云数据中心；2)通过iot设备数据通信，可以直接对与其相对应的设备做出控制命令，比如：通过摄像头数据，对摄像头转向的控制；3)对一般接入或者断开本raspberrypi的移动设备进行设备追踪，显示其基本信息，并对其进行简单的定位。57.通过对raspberrypi进行上述三个模块的建立，完成部署任务后，可以保证终端用户随时随地的接入无线网络，还可以在不向云服务中心发送数据请求的条件下，完成对数据的分析、设备的管理和控制，满足了未来物联网网关设备发展的要求。当前第1页12当前第1页12