技术特征：
1.基于云边协同的多源异构数据的管理系统，其特征在于，包括：云端、边缘端以及服务端；所述云端设置有逻辑资源中心，所述逻辑资源中心包括多个逻辑资源定义，所述逻辑资源中心用于对所有的逻辑资源定义进行分发管理和版本控制；所述边缘端设置有多个数据采集终端，用于对工业上多源异构数据进行采集；多个所述数据采集终端可通过自主选举产生中继终端；所述中继终端用于完成并发数据流的并行处理及响应的分发；所述数据采集终端还设置有计算任务代理和容器仓库，所述计算任务代理用于对数据采集终端启动的容器进行管理监测，所述容器仓库含有从服务端的镜像仓库拉取的镜像和对应生成的容器；所述服务端部署有解析服务，依据中继终端发送的并行数据流的协议号和版本号从云端逻辑资源中心中拉取逻辑资源定义文件，并进行定义文件的解析，再对并行数据流进行分流转发至相应的服务接口；所述服务端还设置有镜像仓库和任务清单服务模块，所述镜像仓库中包括多个镜像，所述镜像打包有对应的计算任务；所述任务清单服务模块包含计算任务清单，并将计算任务清单发送至边缘端。2.根据权利要求1所述的基于云边协同的多源异构数据的管理系统，其特征在于，所述逻辑资源定义用于对所有需要使用的工业协议分配唯一的资源逻辑地址。3.根据权利要求1所述的基于云边协同的多源异构数据的管理系统，其特征在于，每一个数据采集终端都包含一个唯一的设备id。4.根据权利要求1所述的基于云边协同的多源异构数据的管理系统，其特征在于，数据采集终端设置有通信代理，用于将蓝牙、rfid、wifi、以太网、串口以及4g等抽象为统一资源定位符(url)，数据采集终端任何需要进行的主动通信只需向通信代理提供url即可进行通信，同时通信代理将监听到的通信进行转发。5.根据权利要求1所述的基于云边协同的多源异构数据的管理系统，其特征在于，中继终端对来自不同数据采集终端的同类型数据进行统计，从云端逻辑资源中心中拉取相应的逻辑资源定义，并进行数据流解析，以字节为单位进行合并，最终将合并后的处理结果发送到服务端。6.根据权利要求1所述的基于云边协同的多源异构数据的管理系统，其特征在于，所述计算任务代理从服务端的计算任务清单服务模块获取计算任务清单，根据计算任务清单，从镜像仓库中拉取相应的镜像，并生成或启动相应的容器；所述计算任务代理根据计算任务清单中的优先级，为每一个生成的容器分配资源，并定时检测每一个容器的健康状况，将其中异常容器移除并重新启动或生成容器，计算任务代理定时检测当前数据采集终端整体资源使用状况，当资源无法满足所有任务时，将对优先级较低的容器进行现场保留和停止。7.根据权利要求1所述的基于云边协同的多源异构数据的管理系统，其特征在于，计算任务代理进行任务调度的策略允许用户自定义，用户通过编写配置文件保存在配置服务器中，数据采集终端自动获取指定配置文件并进行配置更新，及时响应调度策略的变化。
技术总结
本发明公开了基于云边协同的多源异构数据的管理系统，属于云边协同技术领域，解决了在采集和处理多源异构数据时，边缘设备存在计算资源浪费以及云服务器处理数据压力大的问题；云端设置有逻辑资源中心，对逻辑资源定义进行分发管理和版本控制；边缘端设置有多个数据采集终端，对多源异构数据进行采集；数据采集终端还设置有计算任务代理和容器仓库，计算任务代理对数据采集终端启动的容器进行管理监测；服务端部署有解析服务，依据数据采集终端发送的并行数据流的协议号和版本号从逻辑资源中心中拉取逻辑资源定义文件，并进行定义文件的解析，再对并行数据流进行分流转发至相应的服务接口；服务端还设置有镜像仓库和任务清单服务模块。清单服务模块。清单服务模块。
技术研发人员：王磊 方昆 印志锋 魏新节 王芝发 胡彬彬 陶海清 牛强 张枭 沈海峰
受保护的技术使用者：合肥合锻智能制造股份有限公司
技术研发日：2022.09.19
技术公布日：2022/12/16