Page 19 - 网络电信2022年3月刊

对高频传感器采集进行分析的产品硬件有测量仪器，软件 服务器形成的分布式计算集群实时对原始 数据进行压缩传输、
有NI公司的Labview，这些都是少量几个通道的短 时间直接分 整形清洗等预处理，产生相关频谙等计算结果，原始数据和计
析，未有长时间的多设备的持续综合数据分析。 算结果都传送到数据上传集群，由数据上传集群进行分片接收处
在电力、管网、地震、环境等监测应用中，都有对大范围 理，存储到数据存储仓库，更新业务数据库中的数据索引。
高密集的传感器进行长时间高频次采集监测的需求，有必要对
图1 系统体系结构图
此开展相关研究。

三、基于边缘计算的大规模传感器高频采集系统
大规模传感器高频采集系统具有如下特点：
（1）采集数据量大：采样精度和频率高，单位时间内采集
的数据量大；
（2）数据传输带宽：要传输的传感器数据量大，必须要求
网络带宽高；
（3）存储线性增加：单个传感器的采集数据随时间线性增
长；
（4）采集时间同步：存在不同的采集设备之间的时间同步
问题；
（5）系统规模大：系统需要综合分析多个传感器的数据才
能得到有意义的结果；
（6）计算处理要求高：由于需要对数据进行信号分析，滤 图2 平台架构图
波等处理，计算量非常大。
针对系统特点需求，首要研究大规模传感器高频采集系统
体系结构和相关实现技术，研究大规模高频率采集传 感器数据
情况下传感器数据传输、存储、处理分析和展示技术。
其次要研制一款传感器高频采集设备作为系统的数据源，
开发一个大规模高频采集数据分析处理软件以供传感信息查看
和管理，基于边缘计算构建一个大规模高频采 集数据服务平台
进行传感数据的上传、存储、计算和分析。
下面从网络体系结构、中心平台架构、高频采集设备硬件
组成和软件框架、相关关键技术和系统应用场景几个方面进行论述。
1.网络体系结构
如图1所示，大规模传感器高频采集系统是由高频采集设
备、分布式 MEC 在线计算服务器和集中式云端中心服务平台
组成。高频采集设备实时高频次收集传感器监 测数据，通过
4G/5G移动网或固网传送至分布式 MEC在线计算服务器进行处
理，分布式 MEC 在线计算服务器再 把原始数据和计算结果传
输到集中式云端中心服务平台， 在服务平台中数据上传集群接
收传感器数据流，存储到数据存储仓库。
系统采用分布式架构，充分利用MEC计算服务器的高性能运 用户、维护和管理人员访问应用服务集群，从业务数据库
算能力，对异构数据实施高效的存储、管理、同化、分析与信 获取设备和数据索引信息，当查看波形、频谱等传感信息时，
息发现，以实现高可信度的实时预警决策。其中，数据存储和 由应用服务集群请求分布式计算计算集群进行计算，计算结果
管理涉及异构数据整合和数据仓库设计；异构 数据同化、分析 由应用服务集群返回给客户端。
和信息发现则是评估与预警服务的关键。 离线分析集群通过构建数据分析模型，对采集的高频次传
2.中心服务平台架构 感器原始数据和计算结果进行多角度分析、深度挖掘学习和综
如图2所示 ，中心服务平台由数据上传集群、离线分析集 合分析处理，以得到有意义的结果，同时能生成分析报告，供
群、分布式计算集群、数据存储仓库和应用服务集群组成。 管理者决策。当大量传感数据具备空间地理信息之后，并结合
多个高频采集设备采集的数据通过网络（以太网、移动通 入GIS系统之后，使得结合空间地理信息的实现多角度多面向
信网、无线网络等）上传到MEC在线计算服务器，MEC在线计算 个性化的传感信息分析模式成为可能。通过数据挖掘及模式匹

网络电信 二零二二年三，四月 31