合并代理和工业应用的云服务

文摘

一个新奇的想法结合代理技术和云计算对监测植物地板系统。云基础设施已被利用为主要机制举办现代工业的数据和处理需求信息系统。云计算提供了无限的存储和数据处理以接近实时的方式。提出了一种软件即服务(SaaS)架构增加工业个以工厂为家的报告功能。这个报告能力架构使用网络代理,工作者角色,和脚本构建一个可伸缩的数据管道和分析系统。

1。介绍

工业自动化已经走了很长的路从早期的机电系统的分布式、模块化的,我们今天和智能控制应用程序的自动化控制器功能多核处理器,丰富的功能,等等,把信封。改进的硬件和功能是不够的,增加应用程序的复杂性和信息需要不同的范式,一种促进分布式自主代理的合作平台。相信代理将提供一个协作的基础方法监控层具有自治能力和获得大量的信息与高阶负责自动化企业的决策层次(1,2]。代理触发事件时,需要复杂的计算发生在物质世界。代理与商业智能规则和设备级和系统级的混合信息。现在这些数据可以存储在所谓的大数据存储,如何合并代理功能与云在一个和谐的信息处理系统是这项工作的挑战之一。

进行了大量的研究,基于云计算的应用程序(3,4]。自组织基于主体的服务组合框架讨论,使用基于代理解决问题的技术,如熟人网络和合同网协议(5]。该方法可用于场景涉及云参与者不完整的信息。本文中描述的解决方案也利用合同网协议来解决多重代理事件处理任务。

在[6)社交媒体服务的可替换主体模型基于情报虚拟化规则进行了探讨。情报资源虚拟化可替换主体(IMAV)管理云计算资源实时根据用户行为和调整资源。

一个新的云计算架构的发现和选择精度提出了较高的web服务(7]。它是基于OCCF的概念(开放云计算联盟),包含几个ccsp(云计算服务提供商)为客户提供一个统一资源接口。这提供了无限的优点可伸缩性、可用性资源,云计算市场的民主化,并降低客户成本。

本文中描述的解决方案利用上述概念独特解决工业自动化领域特定问题。安全的数据是所有用户最为关心的一个焦点。云计算基础设施保证数据安全和主权通过服务水平协议(SLA)同意相互竞争的政党。这里描述的基础设施利用云计算技术的这种能力,从而为每个客户提供一个安全的环境并行操作。应用程序说明依赖于代理之间的网络连接,分析协调器,和云服务。然而,该系统还可以适应网络故障,使用存储和转发机制的消息存储期间的网络故障,连接重新转发一次。

鉴于分布式代理框架的本质和云计算的出现有机会将这些功能合并到一个高度可伸缩的分布式体系结构,流处理和MapReduce范式为分布式代理体系结构提供了新的可能性。我们的命题是层代理框架的多租户云系统中大量的数据是实时摄取的,大的历史数据集(pb +)成为可用于流处理,可以利用这些强大的功能在一个分布式代理框架。

收集到的数据从机器和应用正以很大的速度增长,导致暴雨卷的数据。随着数据的增长,基础设施和计算能力需要维护的数据尺度,导致增加维护成本数据。但重点需要加强从维护数据转移到利用数据业务和业务智能和解决特定领域问题。因此采用云计算技术在工业自动化领域中是一个非常可行的选择降低总体成本而获得增加计算能力和海量数据存储。

这里一个框架描述接口智能代理和云分析服务来执行复杂的分析收集的数据基础的应用程序。

2。数据管道架构

云都是关于“无限”存储和计算资源来处理“大数据”(体积、速度和品种)。我们的云基础设施本质上提供了一个前提设备和云应用程序之间的数据管道。这个管道有能力谈判存储与云级别应用程序根据需要扩展存储容量由发射系统(弹性云)。

利用微软Azure PaaS(平台即服务),重点是实现高容量,高速度,高的各种数据传输在一个高度安全的方式。一旦使用Azure的数据,它使用本机使用微软和开源技术堆栈仪表板,批/流处理和分析(包括Hadoop生态系统,云ML, BI, Excel,和Sql报告系统)。

2.1。Azure存储结构

微软Azure存储结构是利用主数据管理频道提供无限的存储容量,将自动扩展和本地(目前测量提供每秒1000000的并发用户推动数据)。Azure分块技术也被用于大量记录分割成更小的和可管理的块(通常1000000条记录)。有一个数据类型的概念被利用到数据的结构化数据收集点的前提。这个数据类型已经演变成一个框架,允许并发数据收集器与序列化等共享资源,压缩和排队。目前,有闹钟、实时数据、历史数据、Sql数据集和CIP信息收集器类型实现。

PowerShell脚本是另一个本地微软组件,帮助最大化数据摄入灵活性和传输速度。微软Azure技术有几个优点,已被证明非常相关的和有效的。自从数据收集和存储系统。

给每个数据收集器代理独特的身份,Azure织物安全增强了巨魔桥服务除了HTTPS和证书(从一个证书颁发机构)。巨魔桥服务定义了访问政策和地区完全删除访问键的前提。在云端,云用户和应用程序支持本地信托中心为每个数据收集器代理提供一个独特的身份。

云计算管道设计的方式存储的数据清单。像Sql数据库清单标识存储目的地(继续允许多达500 GB的存储),Sql Server前提或在IaaS云(基础设施即服务),或blob存储HDInsight (Hadoop)。同样的清单也地图数据类型分析。例如,如果数据映射到Hadoop (HDInsight Azure),然后可以处理的数据使用Hadoop生态系统的分析,其中包括高级语言如猪、蜂巢,MapReduce,语言R, HBase。此外,云管道尺度本身,到目前为止没有限制期间观察到的处理数据类型、存储卷,仪表板系统的连接,或分析。

2.2。工人的角色

工人的角色基本上是一个分析脚本,被用来解释一个特定于应用程序的清单和特定于应用程序的功能加载到数据的处理基于清单的方向,如图1。

工作者角色的过程事件通知/请求从前提云上代理根据给定优先级队列组。清单中被标识事件标题。manifest传达了租户的信息产生的数据。它也表明了分析组装模块加载流程的数据。清单包含一个标签和参考其他体现指标描述。标签清单包含一个标签列表执行分析。指标清单指定系数阈值,执行特定于租户的所需和常数的计算。

当工作者角色接收到一个通知关于新数据,它获取一个装配对象中的数据转换瞬态blob从原始的非结构化形式结构化形式分析前处理。这种转换将数据传输到Sql空间,然后转到manifest-defined数据库。系统由多个组件组成,被设计用来执行各种存储的数据分析。租户可以决定什么分析需要使用本地,还可以包括与远程云分析。

3所示。数据摄取框架

有数据摄入框架封装各种功能为连接工厂地板水平控制器(数据)的实际来源与云数据摄取机制,如图2。

在这个框架中,有一个应用程序级别系统物理硬件组成,传感器,网络,等等,所有相互关联的执行过程或活动对生产产品或生成资源。控制器包含用于处理传感器数据和控制逻辑效果控制命令到硬件。控制器的形式收集过程数据标签在一个图像标记表(数据库)。代理软件封装业务智能规则,他们也有能力思考这些规则与其他代理合作决策网络。

分析协调器是一种智能路由器,从代理将请求路由到云分析服务。代理之间的通信和分析协调器和分析协调器和云是基于合同。代理通常在前提和他们与控制器控制应用程序交互。分析协调器可以在前提或在云中。分析协调器与云分析通过restful接口。

3.1。代理模块

代理的智能模块代表控制器做出决定。代理由一个控制算法,推理部分和数据表界面形象。控制算法的目的是监测机器状态,给信号实时控制系统的执行机构。有代理相关的控制组件。这两层相互通信通过事件和标签数据读/写。

代理评估的控制场景控制器(控制场景包括数据和事件)。代理附加语义上下文场景在业务规则推理。合作形式,代理谈判交换信息和收敛于常见的和合适的决定对他们的场景,最终转向控制。每个代理分配能力和能力可以包含多个操作。所有功能都注册一个目录服务系统提供社会组织和发现。当情况发生在应用程序需要高级推理,一个事件触发代理层。例如,控制器需要温度梯度计算为了选择一个泄压阀的控制作用。这个请求取决于涉及更复杂的计算焓表和传感器数据的篡改。传感器数据,然后调用累积在大数据存储执行计算。代理和控制器都没有他们需要的所有数据进行计算。

代理解决的事件处理任务使用合同网协议。这是一个任务系统的共享协议,组成的一个集合形成一个合同的代理网络。具有特定功能的代理将分析请求的控制器和将生成一个请求被发送到协调器的分析。生成的请求是基于合同已经定义的代理和分析之间的协调器。根据代理合同将包括所有所需的信息分析协调器将请求路由到指定的分析提供者。从分析协调器代理等待响应。

3.2。分析协调器

分析协调器侦听传入请求的代理。当接收到一个请求时,它验证它是一个新的请求或者一个过程已经存在。请求被丢弃的如果有过程相同的id已经处理它。如果这是一个新的请求,创建一个线程来处理它。请求解析路由信息提取到当前计算所需的数据分析所要求的代理。分析协调器支持的脚本,可以使用高级语言编写,如猪,JavaScript,蜂巢,等等。脚本保存在一个脚本,如图3。

每个脚本继承自该脚本执行管理脚本类实例化整个类继承链。实例化之后,脚本进一步解析原始请求提取分析特定的参数。分析应该执行的用户指定所需的数据和其他系数和阈值数据处理请求。的事项在此脚本结构是唯一修改的部分添加更多特定于应用程序的函数只是在脚本级别。这一步需要编写新的脚本,并将它添加到银行。

然后生成请求的请求云分析提供者由用户指定。请求创建基于分析协调器和云提供商之间的合同。请求被发送到web服务客户端调用请求的云分析服务的接口。

3.3。Web服务接口

云分析脚本部署为web服务和客户机可以调用的web服务接口。基于REST的web服务体系结构。在REST架构风格,数据和功能被认为是访问资源,如统一资源标识符(uri)。休息是为了使用无状态的通信协议(例如,HTTP。所以客户端web服务接口连接到web服务通过调用所请求的URI(统一资源标识符)的web服务由用户指定。通信是同步阻塞这意味着请求线程被阻塞,直到它接收到的响应云分析web服务或等待时间到期。

3.4。云分析提供者

由于高端所需的计算能力来执行这样的大规模杠杆分析云计算分析功能的架构。云提供商使用NoSQL数据库等技术,Hadoop,地图减少对大数据进行分析。

web服务支持多租户云;也就是说,它允许多个客户访问单个软件的多个实例。有SLA(服务水平协议),定义了规则和条例的云提供商和外部用户之间的通信。因此,云提供商在每个客户环境中保证数据安全性和主权。这里的云提供商接收到请求后,分析了请求,并调用分析脚本,该脚本将执行分析和检索请求的信息。然后反应是装在一个预定义的响应格式和发送回分析脚本,提出请求。如果发生任何错误条件,指定的错误条件也随着反应。

4所示。编程模型

用于开发应用程序的编程模型定义的基础设施包括三个阶段:(1)设计和编程,(2)运行时,和(3)离线处理。

4.1。设计和编程阶段

在这个阶段,用户设计和开发模型和脚本将在运行时阶段执行。如图2,应用程序控制逻辑建模到控制器和代理业务智能逻辑建模。用户也发展领域特定分析被执行。例如,用户可以开发分析脚本生成报告和趋势或主动控制应用程序或开发任何智能应用程序的分析协调器的基础设施。用户还定义了代理之间的通信和分析合同协调器和分析协调器和云提供者。

4.2。运行时阶段

在运行阶段的事件顺序图中描述的一样4。在运行时,应用程序上运行的前提和生成事件通知代理。代理生成请求分析协调器根据业务规则。分析协调器将执行指定的分析脚本是由用户设计和生成请求云分析提供者。云分析提供者将执行所需的分析和响应回分析协调器所需的数据。分析协调器分析所需的响应和执行分析所描述的用户在设计阶段。完整的反应然后发送回请求触发的代理。所需的代理将决定基于响应和传达决定控制器并通过通知用户。

每个脚本继承自该脚本执行管理脚本类实例化整个类继承链。实例化之后,脚本进一步解析原始请求提取分析特定的参数。用户指定应该进行什么分析数据和其他系数和阈值数据,需要处理请求。的事项在此脚本结构是唯一修改的部分添加更多特定于应用程序的函数只是在脚本级别。这一步需要编写新的脚本,并将它添加到银行。

4.3。离线处理阶段

在运行时,可能发生异常,没有之前预期。在离线处理阶段,用户可以分析这些异常,从大数据中提取特征参数的间隔时间异常的发生。参数特征可以使用云计算技术分析地图减少。一旦异常确定根本原因,新的商业智能规则可以被编程到分析脚本,将积极处理出现的特定的行为在未来部署。因此自主学习系统设计,能够不断采用新规则而不影响系统的基础设施。

4.4。通用的API规范

代理之间的接口和分析协调器和分析协调器和云提供商建立的合同。合同指定的信息应该由每一方指定在生成一个请求或响应。一个合同规范的例子如图5。

代理和分析之间的契约协调器中的元素如下所述。(我)经理确定承租人。(2)回调指定接收到响应时要调用的方法。(3)标签指定的参数分析。(iv)FromTo显示的时间间隔从大数据存储中提取数据。(v)应用程序指定的特定应用程序事件发生。(vi)脚本类型指定分析脚本组联系。将会有一个分析脚本组/云分析提供者。分析脚本集团将准备请求云分析提供者根据特定的云提供商的规格。(七)能力代表了要执行的分析,例如,计算焓。

合同中的元素分析协调器和云分析提供者之间如下。(我)事务代表事务用于分析的时间戳来唯一地标识一个事务。(2)行动指定要执行的分析的云分析提供者。(3)上下文指定租户的信息用于定位租户的数据从大数据存储。(iv)度量指定标签值,时间间隔系数和阈值执行分析所需的信息。

这是合同,可以定义的一个例子。用户可以修改的细节和参数需要包含在合同不影响基本的基础设施。定义的API是足够通用,这样任何客户,任何应用程序都可以与任何云提供商。

5。用例

所选应用程序是基于远程监控系统的天然气技术的自动售货机。这个应用程序为1000数据点生成原始数据(包括温度、压力和流量)每250毫秒断开,属于暴雨数据。

这个应用程序生成多达120 GB的每月未压缩的数据。目标是实现基于云基础设施,包括摄入数据,存储和分析能力。这些功能的综合效应是旨在提供高性能的数据收集和分析、无缝的用户交互,分布式数据存储、容错和全局数据可用性。

数据从本地摄入到云基础设施由云促进剂。图6显示了云代理和其他组件的关系在数据收集点。收集的时间序列数据或标签软件叫做FTHistorian [8它充当一个automation-oriented数据库。FTHistorian提供了丰富的基础设施管理以及本地缓存的数据。云代理定期连接到FTHistorian FTHistorian软件提取的数据块。

云代理验证前提软件之间的连接性和云系统在发送数据之前。如果检测到中断,云代理切换到一个缓存模式,直到它可以reforward数据,之后恢复所需的连接和安全。当数据到达云存储在瞬态blob存储和确认发送回云代理通知数据的到来。云代理然后向云优先队列系统发送一个通知,提醒一个期待工作者角色的新数据等待处理。

分析的结果是通过仪表板显示给用户,如图7。该图显示了参数的趋势在一段时间内由用户定义。这个远程监控服务可以使企业决策者彻底观察能源条件和异常因此向他们提供信息来设计智能化和节能解决方案。

6。福利和评估

这里所描述的解决方案利用可用的技术和专业知识来解决特定领域问题提供服务。本节讨论实现这个解决方案的好处。(一)利用云计算提供的基础设施服务技术,数据存储和维护成本前提可以很大程度上降低了。云计算提供IT服务的按需交付现收现付定价。这将减少所需的时间和金钱投资在数据中心和其他IT基础架构的前提。(b)云计算可以很容易地提供资源和在需要时。可以获得任意数量的服务器,交付,和没有时间内运行,从而使其容易在需要时扩大。(c)工业自动化领域可以利用这个云计算功能来管理大量的数据产生的传感器和机器。用户可以从不同的地方随时随地远程监控数据。这些数据可以用于开发智能应用程序可以主动控制系统或生成业务和运营智能。(d)这里描述的基础设施满足基本需求的灵活性、可伸缩性和可重用性,因此可以采用和界面上的轻松与现有的系统。因此,合并的工业控制技术和云计算技术带来的好处更低的成本,更高的计算能力,和巨大的储存设施的需要小时在工业自动化领域。

7所示。结论

工业领域应用程序增加复杂性和规模,因此要求需要向外扩展工业控制服务的分析功能。收集到的数据从机器前提越来越繁琐和昂贵的维护。因此服务提供的云计算技术来存储和维护数据是杠杆,以满足日益增长的存储和计算能力的需求。

基础设施合并代理与云计算技术提出了一个可行的方法来应对大量的信息在实时条件。这个基础设施提供了一种智能层支持的代理,可以在完全自动化和控制系统。分析协调器使用一个可扩展的、通用和灵活的API,这样任何域用户可以很容易地接口协调器程序分析和与其他云服务接口。

现实生活的应用程序被用来验证远程监控系统。本文提供的解决方案利用工业控制技术和云计算之间的战略伙伴关系专业知识和域用户的专业知识来解决现有的工业自动化平台的关键方面。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

引用

f . p . Maturana r . j . Staron d·l·卡纳汉和k . a . Loparo“未来电网分布式控制概念,”IEEE Energytech学报》上美国俄亥俄州克利夫兰,页1 - 6,,2013。视图:谷歌学术搜索
f . p . Maturana r . j . Staron d·l·卡纳汉和k . a . Loparo“基于主体试验台模拟国家电网公司建模和控制”IEEE Energytech,2012年。视图:谷歌学术搜索
w·徐,b . Wang和j .黄“云计算及其关键技术,”《IEEE计算机科学和自动化工程国际会议(CSAE 11),第410 - 404页,上海,中国,2011年6月。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
p . Patel, a . Ranabahu和a . Sheth“云计算服务水平协议”,http://corescholar.libraries.wright.edu/。视图:谷歌学术搜索
美国哈姆扎,k . Okba和b . Aicha-Nabila”一个新的云计算框架基于移动代理web服务发现和选择,”《13日阿拉伯国际信息技术大会,2012年。视图:谷歌学术搜索
h . m . Kim Lee h . Yoon j . i . Kim和h . s . KimIMAV:一个多智能体模型基于云计算的智能资源虚拟化国际计算机科学与信息技术协会(IACSIT), 2013年。
j . o . Gutierrez-Garcia K.-M。Sim卡”,自组织的特工在云计算服务组合,”第二届IEEE国际会议上云计算技术和科学(CloudCom 10)59 - 66页。印第安纳波利斯,印第安纳州,美国,2010年11 - 12月刊。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
“数据管理:罗克韦尔工厂历史学家,罗克韦尔自动化,2013年,http://www.rockwellautomation.com/rockwellsoftware/data/historian/overview.page。视图:谷歌学术搜索

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