技术领域
[0001] 本
发明涉及一种提供边缘计算服务的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
[0002] 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。
[0003] 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。
[0004] 而本文提出的方法建立的网关设备就融合路由、数据分析、设备管理功能，凭借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。
[0005] 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。
发明内容
[0006] 针对
现有技术存在的问题，本发明提供一种提供边缘计算服务的网关设备建立方法。根据Raspberry Pi(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Home Assistant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Raspberry Pi构建成一个网关设备。通过给Raspberry Pi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分析处理，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Raspberry Pi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。
[0007] 为了达到上述目的，本发明的技术方案为：
[0008] 一种提供边缘计算服务的网关设备的建立方法，该建立方法通过在普通Raspberry Pi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。
[0009] 所述的Raspberry Pi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：
[0010] (1)选取OpenWRT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。
[0011] (2)采用OpenWRT提供的框架，选取支持802.11ac标准的无线网卡，Raspberry Pi通过调用hostapd
进程开启Raspberry Pi的无线
网络适配器的AP功能模块，并且共享其有线网络。
[0012] (3)再调用DHCP网络协议，Raspberry Pi可以集中管理和动态分派IP地址，使连接到Raspberry Pi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。
[0013] (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。
[0014] 这样，IOT设备可以按照连接普通路由器的方式来连接Raspberry Pi，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。
[0015] 所述的Raspberry Pi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Raspberry Pi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:
[0016] 1)通过IOT设备(比如温湿
传感器)收集到的一系列数据，Raspberry Pi将这些数据按照一定方式存储；
[0017] 2)然后用特定工具选取所需的数据，读出数据并作为输入；
[0018] 3)然后按照数据的特点进行训练模型的选取与建立；
[0019] 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；
[0020] 5)最后调用现有数据输入到模型中进行数据分析和预测。
[0021] 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；
[0022] 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；
[0023] 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；
[0024] 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。
[0025] 所述的Raspberry Pi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Raspberry Pi上设备管理模块上，具体步骤如下：
[0026] 1)Raspberry Pi选取Home Assistant系统作为功能模块的开发
基础，Home Assistant是一个成熟完整的基于Python的系统，支持多功能高度定制化设置；
[0027] 2)调用SMB服务，开启系统的网络共享功能；
[0028] 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；
[0029] 4)将传感器数据收集显示、设备控制、设备的跟踪、等功能部署到configuration模块中；
[0030] 5)根据用户喜好，可以对UI自定义模块进行
修改；
[0031] 6)Raspberry Pi调用configuration模块；
[0032] 7)最后还可以对多个Raspberry Pi进行分布式的部署，从而构成一个边缘计算整体框架。
[0033] 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；
[0034] 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；
[0035] 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；
[0036] 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；
[0037] 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；
[0038] 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；
[0039] 所述的第三方服务模块：可以调用系统支持的第三方服务。
[0040] 本发明的有益效果：
[0041] 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。
[0042] 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。
[0043] 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。
[0044] 4)Raspberry Pi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
[0045] 图1是本发明网关设备在边缘计算中的工作流程。
[0046] 图2是本发明网关设备的整体架构图。
[0047] 图3是本发明网关设备路由功能模块实现图。
[0048] 图4是本发明网关设备的数据分析
流程图。
[0049] 图5是本发明网关设备的设备管理模块结构图。具体实施方案
[0050] 一种提供边缘计算服务的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。
[0051] 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。
[0052] 边缘计算网络中的Raspberry Pi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Home Assistant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Home Assistant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。
[0053] 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。
[0054] 如图3所示，Raspberry Pi的路由模块，首先Raspberry Pi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Raspberry Pi调用hostapd进程来开启Raspberry Pi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Raspberry Pi可以集中管理和动态分派IP地址，使连接到Raspberry Pi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。
[0055] 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Raspberry Pi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。Raspberry Pi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。
[0056] 而Raspberry Pi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Raspberry Pi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：通过光照传感器数据，对窗帘的上拉/下降的控制；3)对一般接入或者断开本Raspberry Pi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。
[0057] 通过对Raspberry Pi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。
