許知博，劉 釗

(西安電子科技大學電子工程學院，陜西 西安 710071)

1 研究背景

隨著科技的進一步發(fā)展，現(xiàn)代化的管理開始應用于工廠的各個部門，工廠對設備信息的監(jiān)測成為工廠管理的一個重要組成部分。工廠生產中設備的檢測活動直接涉及產品的質量與工廠的運行安全，是工廠現(xiàn)代化管理的重要內容。目前，工廠的設備信息監(jiān)測依然使用落后的紙質表格，紙質表格可擴展性差，不能進行實時監(jiān)控，管理人員不能及時獲得檢測數據。同時紙張不具有重復使用性，而且在一些精密化高的工廠中需要使用價格高昂的特殊紙張，這樣造成人力和物力資源的浪費。

文中將云計算概念引入工廠信息監(jiān)測系統(tǒng)，可以實現(xiàn)在不改變現(xiàn)有設備的情況下，通過建立工廠內部的云計算平臺，充分整合信息監(jiān)測體系，提高工廠信息監(jiān)測以及管理效率，構建一個低成本的工廠信息監(jiān)測系統(tǒng)。運用云計算的方式實現(xiàn)資源的統(tǒng)一調度，使管理者可以從全局的高度掌握工廠的實時狀況，保證生產高效、安全、有序地進行。

2 云計算概述

2.1 云計算體系結構

云計算平臺是一個強大的“云”網絡，連接了大量并發(fā)的網絡計算和服務，并可利用虛擬化技術擴展每個服務器的能力，將各自的資源通過云計算平臺結合起來，提供超級計算和存儲能力。通用的云計算體系結構如圖1所示。

圖1 云計算體系結構

其中云計算體系結構中各部分的主要功能如下:

(1)云用戶端。為云用戶提供請求服務的交互界面，也是用戶使用云的入口。用戶通過Web瀏覽器可以注冊、登錄及定制服務、配置和管理用戶。打開應用實例與本地操作桌面系統(tǒng)一樣。

(2)服務目錄。云用戶在取得相應權限后可以選擇或定制的服務列表，也可以對已有服務進行退訂的操作，在云用戶端界面生成相應的圖標或列表的形式展示相關的服務。

(3)管理系統(tǒng)和部署工具。提供管理和服務。能管理云用戶，能對用戶授權、認證、登錄進行管理，并可以管理可用計算資源和服務，接收用戶發(fā)送的請求，根據用戶請求并轉發(fā)到相應的程序，調度資源，智能地部署資源和應用，動態(tài)地部署、配置和回收資源。

2.1 饑餓對按蚊吸血的影響 稱重法繪制吸血率曲線顯示，饑餓處理能提高按蚊的吸血率，二者差異有統(tǒng)計學意義（P＜0.05）。在吸血5 min時，饑餓組按蚊的吸血率達到21.4%，顯著高于對照組的15.6%。饑餓處理組按蚊經15 min的吸血即可達到最高吸血率（69.5%），而對照組按蚊則需要20 min才能達到最高吸血率（32.5%），見圖1A。目視法繪制結果顯示吸血率的結果與稱重法結果一致，見圖1B。然而對照組和饑餓組按蚊的最大吸血量差異無統(tǒng)計學意義（P＞0.05），平均為1.43 mg/只和1.37 mg/只，見圖1C。

(4)監(jiān)控。監(jiān)控和計量云系統(tǒng)資源的使用情況，以便做出迅速反應，完成節(jié)點同步配置、負載均衡配置和資源監(jiān)控，確保資源能順利分配給合適的用戶。

(5)服務器集群。虛擬的或物理的服務器，由管理系統(tǒng)管理，負責高并發(fā)量的用戶請求處理、大運算量計算處理、用戶Web應用服務，云數據存儲時采用相應數據切割算法，采用并行方式上傳和下載大容量數據［4］。

用戶可通過云用戶端從列表中選擇所需的服務，其請求通過管理系統(tǒng)調度相應的資源，并通過部署工具分發(fā)請求、配置Web應用。

2.2 云計算的實現(xiàn)

2.2.1 MapReduce算法

MapReduce是一種由 Google開發(fā)的基于 Java、Python、C++的編程工具和編程模型，用于大規(guī)模數據集的并行運算，是云計算的核心技術。它是一種分布式運算技術，也是簡化的分布式編程模式，適合用來處理大量數據的分布式運算，并用于解決問題的程序開發(fā)模型。

它的概念“Map(映射)”和“Reduce(化簡)”，和他們的主要思想，都是從函數式編程語言里借鑒來，具有從矢量編程語言里的特性。它方便了編程人員在不熟悉分布式并行編程的情況下，可將自己的程序運行在分布式系統(tǒng)上。當前的軟件實現(xiàn)是指定一個Map(映射)函數，用來把一組鍵值對映射成一組新的鍵值對，指定并發(fā)的Reduce函數，用來保證所有映射的鍵值對中的每一個共享相同的鍵組。

2.2.2 Hadoop架構

在Google發(fā)表MapReduce后，2004年開源社群用Java搭建出一套Hadoop框架，用于實現(xiàn)MapReduce算法。該框架能夠把應用程序分割成許多很小的工作單元，每個單元可以在任何集群節(jié)點上執(zhí)行或重復執(zhí)行。此外，Hadoop還提供一個分布式文件系統(tǒng)GFS(Google File System)，是一個可擴展、結構化、具備日志的分布式文件系統(tǒng)，支持大型、分布式大數據量的讀寫操作，其容錯性較強。而分布式數據庫(BigTable)是一個有序、稀疏、多維度的映射表，有良好的伸縮性和高可用性，用來將數據存儲或部署到各個計算節(jié)點上。Hadoop框架具有高容錯性及對數據讀寫的高吞吐率，能自動處理失敗節(jié)點，圖2所示為Google Hadoop架構。

圖2 Hadoop架構

運用以上技術可以在大量廉價的硬件設備組成的集群上運行應用程序，為應用程序提供一種可靠的接口，構建了一個高可靠性、高效率以及良好擴展性的分布式平臺。

2.2.3 Android系統(tǒng)

Android系統(tǒng)是Google于2007年11月5日宣布的基于Linux平臺的開源手機操作系統(tǒng)的名稱。Android是一個開放、自由的移動終端平臺。Android平臺由操作系統(tǒng)、中間件、用戶界面、應用軟件組成。開發(fā)人員在該平臺開發(fā)的應用程序，是使用Java語言編寫的在Dalvik虛擬機上運行的。Android平臺的架構從上到下包含5個部分:應用程序、應用框架、開發(fā)庫、Android運行時環(huán)境以及Linux內核。編程人員可以利用Android的開源特性以極低的成本，便捷快速地開發(fā)出高效的移動平臺客戶端。

3 系統(tǒng)設計

工廠信息監(jiān)測系統(tǒng)需要向信息化、智能化、功能化的方向發(fā)展，現(xiàn)有的工廠信息監(jiān)測模式不能適應工廠的快速發(fā)展，傳統(tǒng)的紙質表格不僅增加了使用成本、消耗了資源、降低了效率較低。而且增加了問題的響應時間，導致管理人員不能及時了解工廠設備的實時信息。云計算的使用，使得工廠信息監(jiān)測系統(tǒng)向先進的方向發(fā)展，各種儀器設備的海量數據可以實時進行處理分析，同時管理人員也可以根據工廠的實際需要變更客戶端的功能，及時與客戶端進行信息傳遞，極大地提高了工作效率，提升了工廠的現(xiàn)代化水平。系統(tǒng)的擴展性強的特點也便于日后進行升級，有效避免了資源與投資的浪費。

3.1 系統(tǒng)層次結構

工廠信息監(jiān)測系統(tǒng)一般分為3層:第一層為整個廠區(qū)主站系統(tǒng)，為所有車間提供相關的管理服務;第二層為各個車間的主站系統(tǒng)，對收集到的各車間現(xiàn)場信息進行實時管理檢測服務;第三層為監(jiān)測現(xiàn)場的點檢系統(tǒng)，為整個系統(tǒng)提供實時監(jiān)測數據，并負責管理檢測現(xiàn)場的視頻及監(jiān)控設備，提供檢測現(xiàn)場的圖像和環(huán)境信息，記錄各生產設備的各種儀表數據等。管理人員在監(jiān)控工作站，就可以實現(xiàn)對工作現(xiàn)場檢測數據、圖像及檢測內容的監(jiān)控及管理?？傮w結構如圖3所示。

圖3 工廠信息監(jiān)測系統(tǒng)結構圖

3.2 實現(xiàn)服務

軟件平臺的核心是通過分布式云計算的計算方式，使數據監(jiān)控更簡單、直觀、智能，提高工廠管理效率、降低成本、提升產品質量?；谠朴嬎惴掌鞫耸褂肔inux操作系統(tǒng)，系統(tǒng)架構采用開源的Hadoop軟件框架，使用并行計算編程模型，實現(xiàn)海量工廠數據的記錄、智能分析、實時監(jiān)控等功能［5］。

圖4 云計算實現(xiàn)機制

通過云計算的體系結構，主要實現(xiàn)以下幾種服務:

(1)管理服務。系統(tǒng)的管理者可以通過系統(tǒng)的管理模塊管理和分配任務給用戶端，合理安排工作，便于管理。用戶通過Android平板上的應用訪問云，獲取任務。

(2)交互服務。允許用戶從菜單中選擇并調用一個功能，請求會傳遞到云端，云端會為用戶分配需要的功能及資源，同時獲取用戶的使用情況。

(3)信息監(jiān)測服務。用戶通過Android平板上的應用進行工廠信息檢測收集，完成后將監(jiān)測到的數據、圖像、視頻等上傳到云端，云端負責數據的分析保存。

(4)信息管理。云端可以對監(jiān)測到的信息進行智能分析處理，制作圖表，使管理者可以系統(tǒng)性的了解工廠的各條生產線各個機器的狀態(tài)，合理分配資源，制定生產計劃。

管理者通過Web服務的方式在外部登錄系統(tǒng)，可以在定制的界面中，實現(xiàn)對工廠數據及設備狀態(tài)的檢測，各類圖像圖表的查閱以及獲得系統(tǒng)智能數據分析的結果。

4 結論及展望

對云計算在工廠管理中的實現(xiàn)方式進行了論述，設計了一種基于云計算的工廠信息監(jiān)控系統(tǒng)。文中從云計算的架構開始分析，結合工廠實際情況闡述了系統(tǒng)的架構以及業(yè)務流程。通過比較分析，進一步證明該系統(tǒng)具有一定優(yōu)勢。在今后的研究中將進一步優(yōu)化系統(tǒng)結構與資源管理方式。通過對系統(tǒng)的設計進行總結，可以結合云計算的各種優(yōu)點推廣到各個行業(yè)，開拓云計算的應用范圍。

［1］陳康，鄭偉民.云計算:系統(tǒng)實例與研究現(xiàn)狀［J］.軟件學報，2009，20(5):1337 －1348.

［2］陳全，鄧倩妮.計算機及其關鍵技術［J］.計算機應用，2009，29(9):2562 －2567.

［3］羅軍舟，金嘉輝，宋愛波，等.云計算:體系架構與關鍵技術［J］.通信學報，2011，32(7):3 －21.

［4］黃鶴.云計算體系結構論述［J］.現(xiàn)代商貿工業(yè)，2010(5):325.

［5］唐華為.基于云計算的建筑工程監(jiān)控系統(tǒng)設計［J］.電子科技，2011，24(8):52 －53.