基于邊緣計算的實驗室管理系統研究與實現

摘要：傳統的實驗室存在預約管理困難、設備維護困難等問題，尤其是一些對環境有特殊要求的實驗室需要保證溫度、濕度等環境條件，要求及時對精密設備進行維護。人工維持實驗室整個工作環境，工作量大，容易疏忽遺漏。針對這些問題，文章設計了基于物聯網和邊緣計算設備的實驗室預約系統。系統采用“云-邊-端”管理方式，把系統分為3個部分，其中終端主要作用是連接溫濕度、光照等各類傳感器設備，通過編程控制將傳感器數據傳入邊端網關設備。邊端負責對現場采集的數據進行處理，將已過濾的數據安全傳輸給云端。云端系統是基于SpringBoot和Vue的實驗室管理系統設計，實現了系統管理員對用戶和實驗室的管理。實驗結果表明該系統工作穩定、性能優異，不僅能夠提高實驗室管理的效率，同時具有較高的安全性、便捷性和成本低廉等優點。

關鍵詞：邊緣計算；云-邊一端；物聯網；實驗室管理系統

中圖分類號：TP18;TP393.09 "文獻標志碼：A

0 引言

隨著物聯網技術的快速發展，物聯網（Internet of Things， IoT）技術在智能感知、信息化控制方面展現出更加突出的優勢［1］。實驗室管理作為高校教學管理的重要一環，也越來越受到重視。隨著各類實驗室的教學和科研任務越來越繁重，對實驗室設備的管理和對師生安全保障的要求也不斷提高，隨之也暴露出實驗室管理的一些問題［2］。如傳統的實驗室預約方式存在信息不對稱、預約不便、資源利用率低等缺點；相關設備損耗只能依靠師生進行報修；一些重要實驗室不易實時掌握其工作環境，導致設備損壞等不能及時發現并處理。伴隨著5G網絡和物聯網技術的發展，利用物聯網構建實驗室環境監測系統，一方面能夠有效提高實驗室環境管理的實時性與智能化；另一方面也能提高對實驗管理的高效性并節省更多的人力成本［3］。因此，開發一個基于邊緣計算的IoT實驗室預約系統，能實現對實驗室資源的實時監控、智能預約和高效管理，不僅提高了實驗室的使用效率，也為科研人員提供了更加便捷、透明的服務。

多個研究和實踐案例表明，高校和研究機構已經開始嘗試將物聯網技術應用于實驗室管理領域并開發出了多種功能模塊，如實驗室設備監控、環境感知、預約管理等。物聯網技術的應用不局限于實驗室預約管理，還包括實驗設備管理、安全監控、資源共享等多個方面［4］。但由于傳感器傳輸的數據過多（很多是實時無用的數據），這些數據大量地占用了系統的網絡資源，特別是一些無線環境下（帶寬資源更加寶貴）。這樣就很可能會出現設備故障或數據丟失等安全性問題。盡管物聯網技術的應用提高了系統的智能化程度，但大多數系統仍需要人工參與部分管理工作，無法實現完全自動化［5-6］。

1 系統整體設計

傳統的實驗室管理系統都是管理員直接管理的純軟件系統，即使有一些較為先進的系統加上了一些感知設備，但也僅僅是將終端獲取的數據簡單地存儲到系統中進行分析。本文設計了一種“終端-邊緣網關-云平臺”的架構系統。該系統包含一種基于邊緣計算的網關，不僅可以用來給云平臺傳輸有用的數據，而且可以用來管理各類復雜的感知設備。

系統架構如圖1所示。本系統從下到上可分為4層，分別是感知層、邊緣網關層、網絡層和應用層［7］，其中感知層主要完成信息的采集、轉換和收集，解決人類世界和物理世界的數據獲取問題，由各種傳感器以及傳感器網關構成。這些傳感器可以包括溫濕度傳感器、光照傳感器，負責數據采集和輸入。由于采集的數據均為原始的實時數據，數據量較大，但感知設備的網段到邊緣網關傳輸帶寬高。為了保證數據的完整性，系統通過設備的網關將完整的數據傳輸到第二層邊緣網關上。邊緣網關對數據進行初步處理，僅僅將對應用層有用的數據上傳至高層，數據量大大減少。第三層為網絡層傳輸層，主要實現信息的傳遞、路由和控制。該層負責將處理過的數據通過有線網絡（如局域網絡、專線網絡）或無線網絡（如Wi-Fi、5G）進行傳輸。網絡層傳輸層在本系統中起到了橋梁作用，將感知層和應用層緊密地連接在一起。最后是應用層，主要是在云平臺上部署諸多管理系統，如：實驗室管理系統、日志管理系統等。這些系統是用戶與設備的接口，能夠針對不同用戶及不同行業的應用，提供相應的管理平臺和運行平臺，主要負責數據的分析、處理以及與用戶的交互。

2 邊緣計算網關層的設計

該架構首先依賴于感知層的各類傳感器（如：溫濕度、壓力、紅外、電流、震動傳感器等）上傳的海量數據。這些數據通過感知設備網關，由高帶寬的線路可靠地傳輸給邊緣計算網關層。該層的底層安裝Linux操作系統，安裝輕量級K3S的容器引擎［8］（為各模塊系統提供獨立的計算資源），配合Dqlite分布式數據庫［9］對各類數據進行存儲。邊緣計算網絡設計如圖2所示。

2.1 各類設備實時監測與處理模塊

該模塊主要通過感知網關上傳的實時數據，獲取實驗室內各監測設備傳感器的基礎數據，為后續數據分析及智能決策提供可靠的數據源。由于感知設備上傳的數據量巨大，系統不會將這些數據存入Dqlite數據庫，而是發送到數據處理模塊。該模塊對傳感器接收的基礎數據進行“清洗—去噪—濾波”操作，此時得到的數據集稱為“元數據”，被存入數據庫。

2.2 關鍵服務模塊

由于邊緣計算網關的算力等原因，本模塊將面向服務的架構［10］轉換成能夠集成在網關中的微服務架構［11］，實現了服務的可擴展性，使邊緣網關可以用于更多的場景中。在本系統中涉及的服務主要有：數據服務、邊緣計算網關對設備的管理服務、各設備的日志服務、特殊事件及相關告警服務、觸發規則引擎服務、關鍵數據備份恢復服務等。數據服務負責與數據庫的交互，用于高速地存取其他應用所需的數據。同時，一個邊緣計算網關模塊設計可以最多管理128個感知設備，系統將這些設備的管理工作、日志管理工作和數據備份工作從云平臺的相關軟件管理下沉到邊緣計算網關上，有利于網絡傳輸和更好地管理感知設備。在此模塊中事件及相關告警服務是和規則引擎制定服務相結合的，可以簡化復雜的功能語義表達，為上層應用提供規則制定和告警功能。

2.3 邊緣網關的應用服務

統一數據格式，去除無用數據。在應用服務上，該層主要是針對高層云平臺的需求對邊緣網關獲取的數據進行進一步數據清洗和數據挖掘，將需要上傳給云平臺的數據進一步精簡。上傳關鍵數據，進一步減輕網絡的負擔，為高層提供精確的數據服務。

3 系統的測試與分析

本文將測試結果與不使用邊緣設備、直接連接云平臺的方案在數據響應等方面進行對比分析。為了測試，在選擇傳感器方面只使用了DHT11溫濕度傳感器。使用Arduino板和ESP8266作為Wi-Fi數據傳輸解決方案，能夠實現實驗室管理系統的無線連接。Arduino IDE提供了一個簡易的開發環境，進行代碼的編寫、調試和上傳。使用的開發工具是IDEA，部署的JDK版本為1.8，Web容器為Tomcat9.0并配置相關的參數。測試方案如下。

測試方案1：感知模塊設備通過感知網關直接傳到云平臺的管理系統。

測試方案2：感知模塊設備通過邊緣計算設備處理后，將數據傳輸至云平臺管理系統。

通過在云平臺軟件系統上獲取一段時間的數據，更改環境的參數，來比較不同方案的響應時間和數據吞吐量等性能，具體步驟和實驗結果如表1所示。

從表1可以看出，在恒溫恒濕的環境中使用同樣的傳感器測量，由于采集的數據在方案2中進行了數據清洗、去噪和濾波，顯示的數據更為精準。在第2個測試項目中，使用改變環境的溫濕度來比較不同方案的響應時間和數據準確性。2個方案都能準確地得到數據，但是方案2有更好的響應時間，用戶體驗更好。第3個測試項目是高頻率數據傳輸吞吐量測試。在感知設備發送相同數據的情況下，方案2中幾乎所有數據都順利到達云平臺，同時具有更大的吞吐量。實驗4主要是測試云平臺獲取感知數據的速度，方案2平均響應時間僅為28.14 ms，表現更為優異，能更快地獲取傳感器數據。

4 結語

經過對測試結果進行分析得出，基于邊緣計算的實驗室管理系統無論是在功能實現還是在感知性能方面，均有出色表現。在性能方面，系統運行穩定，響應速度快，即使在處理大量并發請求時也能保持良好的性能。通過對實驗室管理系統的設計與實現，提出了一種基于IoT和邊緣計算技術的解決方案，為實驗室管理帶來了新思路。未來的研究方向可以進一步優化系統的用戶界面和交互設計，提高系統的易用性和用戶體驗。同時，結合人工智能和大數據技術，實現對實驗室感知設備的智能調度和管理。

參考文獻

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（編輯 王永超編輯）

Research and implementation of laboratory management system based on edge computing

ZHANG" Jing

（College of Internet and Communication， Anhui Technical College of Mechanical and Electrical Engineering， Wuhu 241001， China）

Abstract： With traditional laboratories， there are many problems such as difficulty in appointment management and equipment maintenance. In particular， some laboratories that have special requirements for the environment also need to ensure environmental conditions such as temperature and humidity， as well as timely maintenance requirements for precision equipment. If manual work is used to maintain the entire working environment of the laboratory， the workload will be heavy and it is easy to be overlooked. In response to these problems， the article designs a laboratory reservation system based on Internet of Things and edge computing devices. This system adopts a “cloud-edge-end” management method and divides the system into three parts. The main function of the terminal is to connect various sensor devices such as temperature， humidity， and lighting， and to control them through programming to transmit sensor data to the edge end gateway device. The edge is responsible for processing the data collected on site， making decisions based on these data， and securely transmitting the filtered data to the cloud. The cloud system is a laboratory management system design based on SpringBoot and Vue， which enables system administrators to manage users and laboratories. The experimental results show that the system works stably and has excellent performance. It can not only improve the efficiency of laboratory management， but also have the advantages of high safety， convenience and low cost.

Key words： edge computing; cloud-edge-device； Internet of Things; laboratory management system