基于邊緣計算技術的融合終端APP 系統設計

王伏亮，葛永高，李澄，陸玉軍

（江蘇方天電力技術有限公司，江蘇南京 211100）

隨著信息時代的發展，數據處理是維持社會正常運轉的必要工序之一，被廣泛應用于多個領域，但是超過正常處理量的額外數據，會增加系統工作的負載，增加系統運行的誤差率[1]。在建設成本不變的基礎上，保證數據處理的精度和效率，文章借鑒邊緣計算技術的計算原理和計算方法，調用融合終端APP 系統內部設備的關系度，完善系統的性能。最后通過對比實驗驗證基于邊緣計算技術的融合終端APP 系統具有實用性，可以投入使用。

1 系統框架設計

為了使融合終端APP 系統與前端系統的匹配工作效率達到最佳，該文首先設計了融合終端監控APP 系統框架。結合邊緣計算技術，終端監控APP系統框架的結構由邊緣智能服務器、邊緣分布式集群、邊緣容器、邊緣網絡控制器共同組成[2]。

邊緣智能服務器的工作任務是維持融合終端監控APP 系統內部的正常工作，一旦系統出現運行錯誤，邊緣智能服務器立即根據實際狀況，解決系統終端出現的問題。器件的主要特點是成本低、占系統硬件區域的有效空間小、耗能少，對于終端的服務調用速度快，邊緣智能服務器最突出的優勢是具有網絡交換能力。器件的網絡交換能力依靠的是邊緣智能服務器內部各個節點之間的計算存儲特性，由于邊緣智能服務器的功能多，因此器件內部可以調控的指令集合內容多[3-4]。

邊緣智能服務器通過虛擬技術模擬實現融合終端控制APP 系統框架的融合功能，邊緣計算的融合終端監控APP 系統框架的基本結構是主從分布式結構，這種模式架構的優勢是主架構出現運行錯誤，次架構立即補運，保證終端架構的穩定性。邊緣分布式集群主要包括邊緣中心節點、邊緣網絡節點以及邊緣服務節點3 個類型。邊緣分布式集群的本質是一個節點集合，雖然內部節點的類型有所不同，但是所有節點的動力來源于系統內部的同一個硬件設備。邊緣分布式集群在各類節點的調用方式采取一一調用協議，只能同時調用同一類型的節點，不同類型節點不能同時調用，保證了系統終端融合功能的穩定性[5]。基于邊緣計算的融合終端監控APP 系統框架如圖1 所示。

圖1 基于邊緣計算的融合終端監控APP系統框架

基于邊緣計算技術的融合終端監控APP 系統框架內部的邊緣容器結構設計的目的，即使終端系統內部硬件器件調用工作時具有一定規律，計算系統終端的資源，為了達到終端監控系統的融合功能，在邊緣容器內部設置一種器件編排法則，維護邊緣器件設備的工作[6]。邊緣容器的編排法則內容是在邊緣中心節點和邊緣網絡節點內部完成一定的部署安排[7]。

邊緣中心節點是監控APP系統的主節點，可以完成系統內部資源的存儲，主要的工作任務是控制系統節點的任意行為調用、監控數據日志的分析。在邊緣中心節點內部結構的部署方面，要考慮到實時終端系統資源的調用和利用情況，不可以使資源無故耗用，另外彌補系統存儲空間調用數據速度的缺點，在邊緣中心節點結構內設置一個數據鏡像處理空間，提高系統監控數據的調用率，保證系統的性能[8]。

邊緣網絡節點是融合終端監控APP 系統的網絡交換節點，作為系統節點的交節點，可以維持系統內部數據信息資源的交換，另外也可以構成網絡的接入點，為邊緣服務器提供驅動支持。邊緣網絡節點內部的部署內容是系統的組件部署，部署要求是一切以實現終端監控APP 系統融合功能為目的，保證資源的持續利用即可。邊緣網絡節點可以通過指令的部署，設計邊緣節點集群的交互操作[9]。

邊緣網絡控制器的設計目的是制衡終端APP 系統運行時各類型節點的隨機調用，控制器以邊緣網絡動態協議作為控制理念完成工作。邊緣網絡控制器設計的前提需要搭建一個器件運行環境，否則邊緣控制器不具有運行基礎，無法實現融合終端監控的目的[10-11]。搭建器件的運行環境需要應用到GF 網絡交換機和網絡管調器內，將兩個硬件設備連接，然后在邊緣節點內部進行編碼，即可完成搭建。邊緣網絡控制器實物圖如圖2 所示。

圖2 邊緣網絡控制器

邊緣網絡控制器的網絡信息轉發功能通過網絡拓撲結構實現，在控制器內每一個邊緣節點都具有一個唯一的數據轉發包，如果出現監控信息復盤，通過判斷數據包類別即可完成校驗，進一步節省了校驗時間。器件的邊緣網絡動態結構的搭建首先通過邊緣容器編排規則將融合終端APP 的運行節點進行信息變量的初始化操作，然后計算網絡虛擬交換機與各個邊緣核心網絡節點之間的轉發路徑長度和邊緣網絡節點與系統服務器節點之間的轉發路徑。如果兩個路徑長度符合要求，那么進行下一步；如果路徑長度不符合要求，交換機通過網絡協議向邊緣網絡控制器重新規劃監控調用路徑，重新計算，直到路徑長度符合要求。最終將符合要求的路徑節點共同調用，構成一個網絡動態結構[12]。系統電路圖如圖3所示。

圖3 系統電路圖

2 系統總體設計

2.1 邊緣計算原理和數據融合處理方案

邊緣計算是一種在物理層面與數據源頭相鄰的網絡邊緣側，具有邊云協同、運算、存儲、應用支撐、采集等功能的一種可就近供應邊緣智能服務執行運算的新型運算模式。其主要針對萬物互聯服務的上行數據及云服務的下行數據實施操作，可對融合終端監控APP 的運行及管理控制等實現較大幅度的改善[13]。

利用邊緣計算設計融合終端監控APP 系統時，首先采用數據匹配的方式對源信息進行集中匹配，并在此基礎上完成數據的預處理，其次通過大數據的監控和分析力度對數據進行集中管理[14]，以此來完成數據的融合處理。數據融合過程如圖4 所示。

圖4 數據融合過程

2.2 海量數據資源處理合理分配方案

基于上述數據的采集和融合處理方案，分別對物理信息數據和網絡資源數據進行資源處理分配。資源的合理化分配要堅持可用性、結構化原則，保證數據資源的完整性和條理性，能夠滿足快捷搜索和查閱的功能要求[15]。

對接收到的物理信息數據進行預處理，篩選排除存在問題或內容缺失的信息，調整糾正數據信息的格式和內容邏輯，然后將所有的數據信息按照內容類別、時間、相關性等指標進行分類和關系劃分，形成多個獨立又存在關聯的數據集，構建適用于移動終端的具有邊緣關系的數據信息庫[16]。

網絡數據資源需要通過Python 編制適用于移動終端的抓取程序，將采集數據信息訪問到的網頁及網址等信息進行抓取記錄，并能夠對網頁內容和文件信息進行提取。移動終端系統進行資源搜索時的訪問頁面和內容能夠被抓取程序保留下來，根據搜索任務和訪問資源的順序和關聯性構建合理的網絡資源數據的分配方案。

2.3 邊緣計算下的邊緣節點調度優化

海量的信息數據資源存在一定的特性和異常因素，因此需要對邊緣計算的一些邊緣節點進行調整優化。結合系統程序運行的網絡環境對信息數據資源的特征進行限制規劃，對存在空缺或序列不完整的信息資源進行數據填補。通過拉格朗日插值法將已知存在的數據資源節點按一定規律或特征構造為一個插值函數p(x)，數據集內的數據節點通過函數(x,y)表達出來，插值函數能夠根據各數據節點的函數信息獲取到所求位置數據信息的函數表達：

式中，anxn表示該插值函數數據集中對應順序插值節點的數據位置，再將上式與拉格朗日插值公式聯立：

經過上式運算，計算得到缺失數據節點的所在位置，再將其他節點的數據內容與插值位置進行對應，可大致推斷出該節點對應的數據信息內容，完善優化了系統邊緣計算的邊緣節點內容和數據信息資源內容。

3 實 驗

為了驗證研究的基于邊緣計算技術的融合終端APP 系統的實際應用效果，以人體活動為研究對象進行了實驗測試[17-18]。通過外部傳感器監測人體活動的物理變化數據信息，采集并記錄了人體在走路、跑步、站立等狀態下的心率變化數據。通過終端APP 對數據進行預處理，將不同時段、不同運動狀態的數據信息按照邊緣計算方案劃分為不同的數據集。劃分過程在保證數據信息真實完整的條件下進行數據分配，并對數據分配的合理性和劃分速度進行監測。

表1 融合時間實驗結果

根據終端APP 程序處理決策樹的變化情況來看，融合終端APP 系統能夠對大量數據進行多層次迭代的數據分類，且數據信息仍保持很高的真實性和準確性。系統的決策樹深度表現了其數據融合處理時所進行的數據劃分次數，在相關性條件下進行合理劃分也說明系統具有良好的任務關鍵節點和重要內容提取的能力；從監測到的時間可以看出，系統進行數據劃分和信息分配的處理時間不長，處理效率很高，數據融合處理的效果也十分良好，證明了系統具有優秀的分類性能。

從融合數據處理結果的準確度來看，系統融合處理的數據準確度均保持在90%以上，說明了系統的基于邊緣計算的融合處理準確度較高。而且系統的監測準確度會隨著決策樹深度的增加而增加，系統對數據信息進行分類處理的層次越多，能夠推斷得到的數據信息越多，優化完善了融合處理系統的數據資源，進行邊緣計算時有更全面的數據集合數據關聯分配關系，因此能夠得到更加精準的數據融合處理結果。

表2 融合準確率實驗結果

綜上所述，研究的基于邊緣計算技術的融合終端APP 系統具有良好的分類性能和較高的數據融合處理準確率，能夠在移動終端設備上對海量數據信息進行合理分配和融合處理，而且可以實現實際監測數據的融合處理，能夠在保證監測數據的真實性、完整性的同時進行物理信息和網絡資源信息數據的融合處理，提高了終端系統數據融合處理的準確率和工作效率。

4 結束語

經過實驗對比分析論述，驗證了文中設計的基于邊緣計算的融合終端監控APP 系統比傳統的系統性能高，并且達到了系統性能規范的基礎值，實現了預期效果。該文突破傳統的系統硬件區域和軟件區域分別設計的理念，首先構建基于邊緣技術的融合終端APP 系統框架，然后在系統框架的有效結構內，分析邊緣計算的原理、數據融合處理方案以及海量數據資源處理合理分配的最佳方案，最后完成系統的邊緣節點調度的優化，完成融合終端APP 系統的設計。將以上的研究成果作為論述依據，可以進一步完善融合前端APP 系統的功能，促進數據融合領域的發展。