葉惠卿

摘? ?要：“物云融合”的農(nóng)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)存在資源開銷過大、實時性差、過度依賴網(wǎng)絡(luò)、缺乏安全與隱私保護(hù)以及設(shè)備非標(biāo)準(zhǔn)化的問題，難以適應(yīng)規(guī)?；⒐S化、自動化的種植/養(yǎng)殖業(yè)。文章將邊緣計算能力引入農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，提出基于邊緣計算的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)，以提高系統(tǒng)穩(wěn)定性、可用性，為推廣智慧農(nóng)業(yè)，發(fā)展精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)提供參考。

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng);智慧農(nóng)業(yè);精準(zhǔn)農(nóng)業(yè);邊緣計算

1? ? 基于物云融合的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和云技術(shù)的蓬勃發(fā)展，衍生出物云融合[1]，即物聯(lián)網(wǎng)與云計算的融合，物聯(lián)網(wǎng)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的采集和傳輸，云資源承載數(shù)據(jù)的存儲，云計算進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理。國內(nèi)物聯(lián)網(wǎng)巨頭阿里、百度、騰訊、機(jī)智云等紛紛推出物云平臺，幫助各行各業(yè)快速構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，促進(jìn)行業(yè)智能化發(fā)展與轉(zhuǎn)型。依托“物云融合”，通過物聯(lián)網(wǎng)感知技術(shù)，將動植物、環(huán)境、空間等信息進(jìn)行全面的感知和互聯(lián)，在種植、水產(chǎn)、畜牧、養(yǎng)殖、植物工廠等農(nóng)業(yè)場景中，正逐步大數(shù)據(jù)化、智慧化，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)朝標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)字化穩(wěn)步發(fā)展，農(nóng)業(yè)效益逐漸提升，有效促進(jìn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的實現(xiàn)。

基于物云融合的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，設(shè)備接入簡單，系統(tǒng)搭建快速，但是由于云計算模型對數(shù)據(jù)采取統(tǒng)一上傳集中式處理，面對設(shè)備和數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長時，難以解決以下問題。

（1）資源開銷過大：傳感器持續(xù)不斷采集各種傳感數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)通常是穩(wěn)定不變或變化極少的，將數(shù)據(jù)全部上傳到云端處理，會耗費大量網(wǎng)絡(luò)資源和云端資源。

（2）時延過大、實時性難以保證：數(shù)據(jù)處理和決策均在遠(yuǎn)端，處理不及時。

（3）過度依賴網(wǎng)絡(luò)[2]：網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定時，無法及時處理數(shù)據(jù)、控制設(shè)備。

（4）數(shù)據(jù)安全和隱私保障：所有的傳感數(shù)據(jù)、控制數(shù)據(jù)都需要通過網(wǎng)絡(luò)傳輸，存在信息竊聽、篡改、欺騙以及設(shè)備非法操作等風(fēng)險。

這些問題會增加農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)成本（流量、存儲、計算成本），降低系統(tǒng)穩(wěn)定性、可用性，難以實現(xiàn)生產(chǎn)控制自動化，尤其是規(guī)?；?、工廠化種植、養(yǎng)殖。另外，傳感、控制設(shè)備的非標(biāo)準(zhǔn)化、自身資源限制（包括計算、存儲能力等），給設(shè)備接入和聯(lián)動控制帶來一定障礙。因此，發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)，推進(jìn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)，很有必要研究、解決以上問題。

邊緣計算[3]在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)就近提供智能服務(wù)，讓物聯(lián)網(wǎng)的每個邊緣側(cè)都具備數(shù)據(jù)采集、分析計算、通信及智能處理能力，可以就近處理數(shù)據(jù)、過濾數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)，本地決策、事件處理，可滿足網(wǎng)絡(luò)能力限制、數(shù)據(jù)時效性、資源限制和安全與隱私挑戰(zhàn)等方面的關(guān)鍵需求。因此，本研究將邊緣計算能力引入農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，提高農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)化、穩(wěn)定性、可用性。

2? ? 基于邊緣計算的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)

基于“物云融合”的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)一般采用3層結(jié)構(gòu)：設(shè)備層、網(wǎng)絡(luò)層和云服務(wù)層。設(shè)備層由傳感設(shè)備、控制設(shè)備以及采集控制器（網(wǎng)關(guān)）組成，傳感設(shè)備負(fù)責(zé)采集傳感數(shù)據(jù)，控制設(shè)備負(fù)責(zé)調(diào)控環(huán)境，采集控制器負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)通信，設(shè)備控制等。網(wǎng)絡(luò)層一般采用無線網(wǎng)絡(luò)，如WiFi，2/3/4G，NB-IoT等無線傳輸技術(shù)，負(fù)責(zé)設(shè)備層和云服務(wù)層間的數(shù)據(jù)傳輸。云服務(wù)層包括云平臺、手機(jī)APP等，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲、處理，提供應(yīng)用服務(wù)。

基于邊緣計算的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，在設(shè)備層和網(wǎng)絡(luò)層間引入邊緣計算網(wǎng)關(guān);在云服務(wù)層增加邊緣管理功能，系統(tǒng)采用云、網(wǎng)、邊、端4層架構(gòu)，具體如圖1所示。

邊緣計算網(wǎng)關(guān)除具有采集控制器的數(shù)據(jù)采集、設(shè)備控制功能之外，還可以智能處理數(shù)據(jù)、緩存數(shù)據(jù)以及本地決策聯(lián)動控制，具體如下。

（1）連接管理：維護(hù)與云平臺的通信連接，支持2/3/4G，WiFi，NB-IoT無線方式接入，支持MQTT，CoAP協(xié)議，支持RRPC和PUB/SUB兩種通信模式。嵌入設(shè)備證書，采用會話密鑰加密傳輸。

（2）數(shù)據(jù)分析決策：根據(jù)清洗規(guī)則，清洗并聚合數(shù)據(jù);根據(jù)聯(lián)動規(guī)則，本地聯(lián)動控制設(shè)備。

（3）云邊同步：負(fù)責(zé)跟云平臺同步配置、設(shè)備狀態(tài)和本地緩存數(shù)據(jù);配置包括數(shù)據(jù)采集、解析、清洗規(guī)則以及控制規(guī)則。

（4）設(shè)備統(tǒng)一接入：負(fù)責(zé)傳感設(shè)備和控制設(shè)備的統(tǒng)一接入。傳感設(shè)備接入接口統(tǒng)一抽象為獲取設(shè)備類型、獲取設(shè)備狀態(tài)、讀取傳感數(shù)據(jù)3種，控制設(shè)備接入接口統(tǒng)一抽象為獲取設(shè)備類型、獲取設(shè)備狀態(tài)、啟停、參數(shù)設(shè)置4種。

（5）數(shù)據(jù)采集解析：根據(jù)采集規(guī)則，定時、定期采集傳感數(shù)據(jù);根據(jù)解析規(guī)則，從傳感數(shù)據(jù)中抽取有效值，并將結(jié)果格式化。

（6）數(shù)據(jù)緩存：網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定時，將解析后需要上傳的數(shù)據(jù)暫時緩存，待網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)后，重新上傳。

2.1? 規(guī)則

邊緣計算網(wǎng)關(guān)使用數(shù)據(jù)采集、解析、清洗規(guī)則處理數(shù)據(jù)，使用控制規(guī)則控制本地設(shè)備。數(shù)據(jù)采集規(guī)則用來定義數(shù)據(jù)采集方式，數(shù)據(jù)解析規(guī)則用來格式化數(shù)據(jù)，清洗規(guī)則用來過濾掉大部分穩(wěn)定不變或變化極少的數(shù)據(jù)，控制規(guī)則用來定義設(shè)備控制方式或者本地決策聯(lián)動控制設(shè)備。數(shù)據(jù)采集、解析、清洗規(guī)則的關(guān)系如圖2所示。

數(shù)據(jù)采集規(guī)則由設(shè)備標(biāo)識、采集方式、采集時間組成。設(shè)備標(biāo)識包括設(shè)備ID，RS-485通信地址等。采集方式包括單次、定時、周期3種方式，單次指在指定時間采集一次，定時指每天在指定時間采集，周期指每隔多長時間采集一次。采集時間標(biāo)識指定時間和間隔時間。比如配置一條“傳感設(shè)備1、周期、180 s”采集規(guī)則，邊緣計算網(wǎng)關(guān)將每隔180 s從傳感設(shè)備1采集一次數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)解析規(guī)則由抽取方式、轉(zhuǎn)換方式、結(jié)果類型、格式和單位組成。抽取方式采用正則表達(dá)式[4]描述，轉(zhuǎn)換方式分不轉(zhuǎn)換、16進(jìn)制轉(zhuǎn)10進(jìn)制等，結(jié)果類型包括整型、浮點型、格式指定浮點型的小數(shù)點位數(shù)。

數(shù)據(jù)清洗規(guī)則由類型和方式組成，包括次數(shù)清洗、時間清洗兩種類型，閾值清洗、變化量清洗、百分比清洗3種方式。次數(shù)清洗指對連續(xù)若干次數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗;時間清洗指對一段時間內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗;閾值清洗指清洗掉在閾值范圍內(nèi)的數(shù)據(jù);變化量清洗指清洗掉相對于第一個數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)變化絕對值不超過指定變化量的數(shù)據(jù);百分比清洗指清洗掉相對于第一個數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)變化絕對值的百分比不超過指定百分比的數(shù)據(jù)。比如配置一條“10次，5%”清洗規(guī)則，邊緣計算網(wǎng)關(guān)將對每10條數(shù)據(jù)做一次清洗，過濾掉相對于第一條數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)變化絕對值的百分比不大于5%的數(shù)據(jù)。

控制規(guī)則分規(guī)則控制和聯(lián)動控制兩種。（1）規(guī)則控制：由設(shè)備標(biāo)識、控制方式、控制時間組成，控制方式包括單次、定時、周期3種方式，單次指在指定時間啟停一次，定時指每天在指定時間啟停，周期指每隔多長時間啟停一次?？刂茣r間標(biāo)識指定時間+運轉(zhuǎn)時長以及間隔時間+運轉(zhuǎn)時長。（2）聯(lián)動控制：采用Drools[5]規(guī)則格式，由一個Left Hand Side（LHS）和一個Right Hand Side（RHS）組成。規(guī)則的LHS由一個或多個條件（Conditions）組成。當(dāng)所有的條件（Conditions）都滿足并為真時，RHS將被執(zhí)行。RHS被稱為結(jié)果（Consequence）。LHS和RHS類似于：

if（）{

}

LHS用來判斷傳感數(shù)據(jù)、控制設(shè)備狀態(tài)是否滿足指定要求，RHS用來控制設(shè)備啟動，由設(shè)備標(biāo)識、控制時間組成。比如配置“投喂機(jī)啟動，增氧機(jī)、停、10 min”，表示投喂機(jī)開始工作的時候，增氧機(jī)暫時停止運行10 min。

2.2? 系統(tǒng)分析

本文提出引入邊緣計算能力的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，具有以下優(yōu)點。（1）統(tǒng)一傳感設(shè)備、控制設(shè)備的接入接口，方便各種非標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)備接入。（2）提供數(shù)據(jù)緩存能力，無需擔(dān)心斷網(wǎng)或網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定造成數(shù)據(jù)丟失。（3）依托數(shù)據(jù)采集、解析、清洗規(guī)則，有效減少數(shù)據(jù)傳輸量。（4）依托控制規(guī)則，本地分析處理數(shù)據(jù)，形成決策控制設(shè)備，響應(yīng)及時。

3? ? 結(jié)語

本文分析基于“物云融合”的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)存在的問題，結(jié)合邊緣計算的特點優(yōu)勢，提出具有邊緣計算能力的農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)，定義邊緣網(wǎng)關(guān)采用的數(shù)據(jù)處理分析決策規(guī)則，有效解決存在的問題。系統(tǒng)為推廣智慧農(nóng)業(yè)，提供了一些可行參考。

[參考文獻(xiàn)]

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