基于云計算的智慧城區物聯網運維管控平臺研究

閆 亮，李 過，徐雁云

（中建電子信息技術有限公司，西安 710061）

目前，我國很多城市把智慧城市建設作為工作的重心，構建了智慧城市的管理體系和相應的平臺。因此，對智慧城區的管理探索具有重要的現實意義。而在管理方面，由于采集到的資源是動態的、異質的，在對大量的數據任務進行調度和資源配置時，既要考慮到系統的處理時間、處理能力，又要兼顧資源的平衡，增加了對智能城市的管控難度。在該背景下，較多學者都研究了管控平臺，文獻[1]研究了一種基于區塊鏈技術的智能運維系統，文章從技術角度對基于Raft 協議的塊鏈技術進行了分析，并對其在智能化運營中的具體運用進行了闡述。并將其與傳統技術進行了比較，并提出了一種新型的設計組合結構和重構方法；文獻[2]研究了基于大數據云平臺的智慧城市軌道交通運維管理一體化體系，建立了以大數據為基礎的智能城市軌道交通運維管理集成體系、全面智能化故障管理體系和智能化維護管理體系。上述提出的管控平臺雖然能夠起到管控的作用，但是在有些情況下，管控效果不是很好。

云計算是高度發展的互聯網信息技術，它把所有可用的資源都以“云”的方式進行了共享，用戶可以通過網絡向“云”提出所需的服務和資源。最后的處理結果將通過云服務器的探索、共享和計算反饋到用戶。“云”中的資源對使用者沒有任何限制，可以隨時取用。基于云計算的這個優點，將其應用到智慧城區物聯網運維管控平臺中，期望提高智慧城區的管控效果。

1 智慧城區物聯網運維管控平臺的關鍵模塊設計

此次研究的平臺將大量的傳感器、數據采集設備和二維碼等信息技術應用到用戶和公用設備之間。用戶可以通過不同的終端（智能手機、臺式機、筆記本等）接入云端平臺，實現數據的交換和同步[3]。

1.1 處理器模塊

根據城市智能城市管理系統的硬件需求，所選用的CPU 必須是性能優良、功能強大、能耗低、能源效率高、能長時間穩定運行的硬件平臺[4]。通過對CPU 性能的綜合分析，Cortex-A9 能夠滿足城市智能城市管理系統的硬件需求，具有性價比高、時鐘頻率高等特點，因此選用Exynos4412 為核心，結構如圖1 所示。

圖1 Exynos4412 結構Fig.1 Exynos4412 structure

下面是Exynos4412 的詳細說明：

（1）Exynos4412 是由Samsung 公司開發的四核處理器；

（2）采用了Cortex-A9內核，32 位RISC 指令。該方法既可以滿足系統的峰值性能需求，又可以大大減少系統的功率消耗；

（3）Cortex-A9 采用了一種基于八層推理的管道結構，它支持ARMv7 結構，采用32/64 bit 的結構，具有高效率和低功耗的特點；

（4）內置32/32 KB 數據/指令一級緩存，1 MB 二級緩存（L2 緩存），最高可達到8000 DMIPS（每秒800 億條）的高性能計算能力[5]；

（5）支持二維、三維圖形加速、顯示與縮放操作、視頻音頻處理等；

（6）1 GB 的存儲空間，最高頻率400 MHz，1 個RTC 的實時時鐘，1 個被動PWM 蜂鳴器，1 只功率LED，4 只可編程LED；IRM3638 紅外接收機1 臺；4 GB 的eMMC，可以設置16 GB 的內存；1 個電位計輸入（可在安卓系統中模擬電池的能量）。

1.2 GPRS 模塊

GPRS 模塊使用華為MG323 芯片，具有高集成度，工作穩定，數據接收靈敏度高的特點[6]。GPRS 系統具有GSM 850/900/1800/1900 MHz 四個頻帶，可以更好地利用GSM 網絡，從而為無線數據傳輸提供了更好的解決方案。此模塊的工作電壓統一使用3.3 V 電源，以進一步改善系統的穩定性。該模塊內置了TCP/IP 協議棧，支持UDP，HTTP，SOCKET 等多種傳輸方式，外部還有電源接口、射頻天線、SIM卡、RS232 通訊，方便軟件的設計和開發。MG323 支持AT 的標準和擴展的AT 指令，AT 指令實際上是一個用戶與移動終端之間的通信協議。STM32 的主機控制器根據AT 命令[7]，以串行通訊方式發送AT命令，對MG323 進行控制。AT 指令的命名是一種非常嚴格的形式，它是AT+命令字符和相關的參數字符，一般采用回車符來表示指令的結尾，AT 指令完成后，會返回一個完整的大寫字母。GPRS 模塊采用無線分組交換技術與基地站BTS 裝置進行通信，再將數據包傳輸至基地站控制器BSC[8]，再將數據傳輸至SGSN。SGSN 的主要工作是實現與移動基地臺之間的信息交互，路由分播、流量統計、鏈路管理，SGSN 通過GPRS 無線網絡向GGSN 傳輸信息，并在GGSN 中完成數據的轉換，再由分組網絡向路由器傳輸，再由GPRS 網絡向服務器傳輸。

1.3 通信模塊

ZigBee 的核心是芯片的選型，它需要具備無線傳感器網絡的能力，包括存儲、傳輸、封裝等多種數據的能力，滿足ZigBee 的低功耗、低成本和高穩定性。本文以CC2530 為主要芯片[9]，CC2530 是一款針對無線傳感器網絡中的數據處理專用芯片。主要特點：采用EEE802.15.4 協議標準的2.4 GHz，具有高性能、低功耗的8051 單片機核心；8～14 位ADC，2個8 位定時器；具有先進的密碼標準處理器，21個通用/0 插針，2 個20 mA 的電流吸收和供電，3.3 V 的電力供應；具有高可靠性、遠距離通信、增加PA功能后的距離等優點；CC2530 系列的閃存，包括256 KB，128 KB，64 KB，32 KB 多個外接針，RF 設計，抗干擾性和敏感性都很高。

在此基礎上，對ZigBee 核心板設計[10]，主要是針對城市內部的終端模塊進行組網，通過VO 端口將傳感器、控制器與ZigBee 內核板相連，從而實現了各模塊的聯網，并與ZigBee 協調器共同構成了每個教室的內部控制網絡。硬件電路是CC2530 和擴展板的集成，它包括電源接口、指示燈、調試接口、傳感器和控制模塊、LCD、復位和USB 接口等多種接口。

（1）電源：采用DC5V 擴展板，由USB 和外部電源供電，并由AMS1117-3.3 芯片將電能轉化為核心板。為方便與其他外設的連接[11]，在底板上預留5 V，3.3 V 電源接口。

（2）按鍵：在擴展板上，有3 個鍵，一端連接晶片的重置針，用以重置晶片：其它兩個晶片的外部中斷，用以控制訊號輸出。

（3）LED 燈：在擴展板上設有6 個LED，一端為電源指示，2 個為串口接收信號，3 個為零端口，能顯示程序工作狀況。

（4）調試接口：用于程序的下載和調試。

（5）液晶接口：為了便于觀察程序的操作，在擴展面板上采用SPI 界面的TFT 屏幕[12]，可以實時地將程序的運行情況顯示在液晶屏幕上，便于調試，在程序調試沒有問題后，也可以不用LCD 屏幕進行操作。

（6）USB 轉串口：為了便于芯片的調試和與計算機的通訊，在擴展板上加入了USB 的串口T。

（7）CC2530 接口：所有的晶片都是由插頭與擴展面板相連，再由外部設備來選擇/輸出端口。

2 基于云計算的智慧城區的管控技術

采用注冊的方法，即在虛擬機計劃開始后，收集服務器的總資源和已消耗的資源，部署時，直接利用所采集的數據，進行相應的調整，并在一定的時間內，更新服務器的資源利用率。這樣可以降低服務器訪問，這有助于在部署大量的請求時保證服務的質量，并在部署之前重新確認服務器的數據。基于服務質量和能耗的部署算法的基本流程如圖2 所示。

圖2 基于服務質量和能耗的部署算法流程Fig.2 Deployment algorithm flow chart based on quality of service and energy consumption

目前最普遍使用的云服務平臺方案是由谷歌公司開發的Map/Reduce，為此采用其進行映射，然后獲得基本數據，采用基于五元組的云資源調度模型進行調度，將公式表示為

式中：T，V，D 代表資源集合、物理設備集合和任務集合；MTV，MvD該模型描述了實體裝置與資源的對應關系以及資源與任務的映射策略。

依據用戶任務計算中心對MTV實行分配，將資源使用計劃程序分配到相應的實體裝置，以完成任務映射。將資源傳遞的矩陣表示為

式中：tj，dk分別代表第j 個資源的映射結果與任務k到達設備上的執行時間；ETC 代表預期實行時間。

將設備總花費時間表示為

而采用云計算目的是保證上述公式達到一個最小值，將調度目標函數表示為

式中：m 代表最終映射執行參數。

基于上述處理，對資源分配，從而有效解決智慧城區管理過程中常出現資源調度過慢的問題。

3 仿真實驗

以一個新的一級大城市為例，該城市由26 個區、8 個縣組成，面積大約80000 平方公里，常住人口3100 萬，根據2019 年的數據，區域產量總計達23600 多億。該城市較大，涉及的管理內容也較多，為此將該城市內部軌道數據與生活數據作為實驗對象，基本情況如表1 和表2 所示。并為了保證實驗的嚴謹性，將一種基于區塊鏈技術的智能運維系統、基于大數據云平臺的智慧城市軌道交通運維管理一體化體系與所提出的管控平臺對比，對比3 個平臺的管控效果。

表1 軌道數據Tab.1 Track data

表2 生活數據Tab.2 Life data

預先對比3 個平臺在軌道數據上的管控效果，對比結果如圖3 所示。從圖3 可知，軌道數據較少，3 個運維管控平臺在數據調度上花費的時間較少，但是經過詳細對比可知，所提出的平臺應用效果更好。

圖3 軌道數據調度時間Fig.3 Track data scheduling time

對比3 個平臺在該城市日常生活數據上的管理效果，對比結果如圖4 所示。從圖4 可知，生活數據較多，會使管控時間隨之增加，所研究的管控平臺在生活數據調度上，花費的時間雖然有所提高，但是仍然較另外兩個平臺花費的時間少，所以所提出的平臺在調度任務較少與調度任務較多時都具有絕對優勢。

圖4 日常生活數據調度時間Fig.4 Daily life data scheduling time

在智能城市管理平臺上，資源利用率是一個衡量資源分配效率的指標，它反映了一個系統中資源的空閑情況。對比結果如圖5 所示。從圖5 可知，所研究的整體利用率最佳，基本能夠達到100%，與另兩個平臺相比，所研究平臺應用效果較好。

圖5 平臺資源利用率Fig.5 Platform resource utilization

4 結語

以云計算為基礎進行智慧城市的安全監控，可以隨時獲取城市的基本情況，隨時隨地的跟蹤，減少了大量的人力物力。同時，在大量的調度任務情況下，仍能快速地進行調度，與同類系統比較，資源分配效率很高。本文的設計為未來的智慧城市管理研究奠定了基礎，未來可以從更多的角度進行深入的探討，例如對智能醫學、智能安全等進行系統地研究，為未來的城市健康發展提供更好的理論支撐。