面向物聯網的通用物模型框架研究

一、引言

隨著物聯網的快速發展，連接各類物理設備實現信息自動感知和智能控制的應用需求日益增多，這就需要有一種信息模型來描述和表示不同類型的物理設備，即物模型。然而，目前物模型研究和應用中存在以下問題：

1.現有物模型普遍針對特定行業或設備類型設計，缺乏通用性，給設備連接和信息融合帶來障礙。

2.大多數物模型只集中在單一設備的表示，難以適應復雜業務系統中多種設備及其關系的建模需求。

3.現有物模型語言表達能力有限，無法充分描述設備的靜態屬性、動態狀態和復雜行為，降低了實用性。

4.物模型標準化不足，設備廠商物模型缺乏統一標準，給設備接入和管理帶來困難。

針對上述問題和挑戰，研究設計一套面向海量異構物聯網設備的通用物模型框架具有重要意義，可促進異構設備互操作、支撐復雜業務系統建模，并推動物模型標準化進程。另一方面可以支撐復雜業務和應用對整體物聯網架構的數字化建模，最后可以推動行業共識的形成，促進物模型標準化進程，為工業互聯網、智慧城市等智能化應用奠定模型框架基礎。

二、面向物聯網的物模型概述

物模型是描述物聯網中的實體對象及其功能的信息模型。物模型抽象定義了一個物體的屬性、行為及其與外界的交互，用于支撐上層應用對物體的識別、管理和使用。從組成上看，一個典型的物模型通常包括基本信息描述、功能描述、接口描述、 性能描述、 行為描述、安全與權限描述。

綜合考慮描述要素，物模型可分類為：

1.靜態模型與動態模型，靜態模型主要描述物體的不隨環境或狀態變化的固有屬性，動態模型描述會變化的屬性。

2.物理模型與虛擬模型，物理模型反映物理設備的屬性，虛擬模型表示軟件服務和計算過程。

3.單體模型與組合模型，單體模型描述單個物體，組合模型描述由多個物體組成的系統。

4.領域專用模型與通用模型，專用模型針對特定應用領域，通用模型追求跨域適用。

理想的物模型應該既要反映物體的本質特征，又要保持一定抽象程度，既要滿足通用性，又要支持擴展定制。研究通用物模型框架，能為豐富多樣的物聯網應用需求提供重要支持。

三、通用物模型框架

（一）框架設計原則

1.通用性

框架需要具有廣泛的適用范圍，能夠支持不同行業、不同類型設備的建模。框架提供的模型元素必須具有普適性，同時引入分層和抽象的概念，通過在通用層面上進行建模，并將特定業務場景或設備的特性作為可擴展的部分，來實現一套框架支撐多類設備和多領域的建模需求。

2.可擴展性

考慮物聯網應用需求的演進，框架必須具備良好的可擴展性，能夠靈活地添加新的模型元素，擴展新的功能組件。框架的模塊化設計和松耦合的軟件架構，以及完善的版本管理機制，可以幫助框架輕松地引入新的特征模型、關系模型、服務模型等新能力。

3.標準符合性

框架應參考行業主流標準，推動生態向標準方向靠攏。框架的模型表示、服務接口、數據格式等需要兼容主流標準，支持標準模型的導入與集成。同時，框架也應推動標準的形成，通過提供開放的建議標準，促進行業共識的達成。

4.可視性

框架需要提供直觀的圖形化建模工具，降低用戶使用門檻，提高模型配置效率。圖形化的模型編輯器，采用類似流程圖的可視化建模方式，通過拖拽、鏈接等簡單操作即可生成模型文件，無需學習復雜的語法知識，大大簡化了使用過程。

5.性能可靠性

框架應具備高效穩定運行物聯網實時數據處理的能力，確保性能與可靠性。需要采用高性能計算框架，對模型運算過程進行優化，同時增加可擴展的集群部署方案，并利用監控、容錯機制提高系統穩定性。

（二）框架總體結構

面向物聯網的通用物模型框架總體采用分層架構設計，從下到上主要包括：設備接入層、通信層、物模型層和應用層。

1.設備接入層主要完成對各類物聯網終端和設備的接入，實現異構設備的標準化適配，并提供統一的設備數據采集接口。

2.通信層在設備接入層之上，負責實現設備與平臺之間的安全可靠通信，支持包括有線網絡和無線網絡的各種接入方式，同時對設備數據進行必要的格式轉換和轉發。

3.物模型層是整個框架的核心層，主要包括模型管理模塊、模型實例倉庫和模型運算引擎三個主要組成部分。模型管理模塊用于物模型的創建、存儲、版本維護等功能的實現；模型實例倉庫用于存儲設備實時運行數據映射生成的大量模型實例；模型運算引擎可以根據預先定義的模型及其運算規則對模型實例數據進行處理和計算。

4.應用層建立在物模型層之上，面向用戶的各種物聯網業務應用均可以通過應用層接入框架使用其提供的模型支撐能力。應用層可以根據需求利用物模型實現對設備和數據的管理、分析、流程編排等不同服務，以滿足不同行業用戶的業務需要。

四、框架實現要點

（一）基于圖形編輯器的模型創建

圖形化編輯器提供了類似流程圖的圖形拖拽界面，用戶可以不需要編程就能夠直觀地構建物模型，用戶可以選擇標準模型元素進行拖放，定義模型屬性、方法和關系，系統自動生成模型定義文件。

圖形化方式支持用戶以模塊化和分層的思維構建模型。復雜系統可以分解為多個相互關聯的子模型圖形進行表示，再融合為一個整體模型，這種模型構建更符合用戶思維方式。圖形化模型編輯器實現了用戶友好的模型構建方式，是通用模型框架降低模型定義門檻，支持普及應用的重要手段。

（二）基于時序和圖數據庫

時序數據庫用于存儲大量的時序模型數據。時序數據庫在時間戳類型數據的寫入和聚合查詢上具有 native優化，相比通用關系數據庫更適合物聯網場景高頻時間序列數據的處理需求。圖數據庫用于存儲模型實例之間的關系數據。物模型實例間存在著復雜的關聯和拓撲結構，這可以用節點關系圖的方式自然表示，圖數據庫可以高效管理這connected 數據，進行關聯分析。

兩種數據庫通過統一的數據訪問層進行集成。時序數據庫與圖數據庫的融合應用充分利用了兩者的優勢，使通用物模型框架能夠高效且靈活地存儲和分析海量模型實例數據，從而提供穩定可靠的運行質量。

（三）分布式流式計算

基于分布式消息隊列構建了流式數據處理流水線。設備數據首先通過 Kafka 等隊列采集匯總，然后通過計算集群進行并行處理，隊列實現了流量削峰與計算解耦，提高了系統穩定性且便于擴展。流式計算框架 Flink 被采用實現分布式流數據處理。Flink 提供了符合流式數據特點的計算模型，使得實時模型運算和分析成為可能，同時其內置的狀態管理與容錯機制提高了計算的穩定性。流式計算和分布式計算的有機配合，使框架具備了面對大規模物聯網場景的自適應性和彈性伸縮能力。

五、總結

面向物聯網的通用物模型框架，目標是提供通用化且可擴展的模型工具，支持大規模多變態物聯網場景的建模管理。框架采用分層模塊化架構，核心為通用物模型層，提供模型全生命周期管理，從創建到運算，總體設計兼顧通用性、可擴展性、易用性。從技術演進看，分布式、區塊鏈、云原生等前沿技術與物聯網深度融合，將推動建模框架革新，實現由單體云向混合多云、集中式向分布式演進，適應復雜體系需求。未來該框架在行業數字化轉型和技術創新雙重驅動下，建模范疇將持續擴大，表示能力增強，架構朝分布式自治方向演進，在安全與開放間達成動態平衡，保持較高創新增長態勢。

作者單位：中鐵四局集團有限公司、安徽數智建造研究院有限公司

基金項目：建筑物聯網應用關鍵技術研究-B（編號：2022-重大專項-08）。