基于云計算的工廠(chǎng)信息監測系統設計

摘要 制造業(yè)中工廠(chǎng)需要高效的監測手段來(lái)保證產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)安全，而傳統的分散式模式無(wú)法進(jìn)行高效的管理，不能滿(mǎn)足日益增長(cháng)的生產(chǎn)需求針對這一狀況，文中將云計算技術(shù)應用于工廠(chǎng)信息監測中，提出了一種基于云計算的現代化工廠(chǎng)信息監測系統設計。該設計充分利用云計算在管理、服務(wù)等方面的優(yōu)點(diǎn)，提高了工廠(chǎng)的管理效率，節省了工廠(chǎng)的運營(yíng)成本。
關(guān)鍵詞 云計算；監測系統；Android系統

云計算(Cloud Computing)是一種基于網(wǎng)絡(luò )的計算方式。通過(guò)這種方式，共享的軟硬件資源和信息可以按需提供給計算機和其他設備。云計算是網(wǎng)格計算(Crid Computing)、分布式計算(Distributed Computing)、并行計算(Parallel Computing)、效用計算(UtilityComputing)網(wǎng)絡(luò )存儲(Network Storage Technologies)、虛擬化(Virtualization)、負載均衡(Load Balance)等傳統計算機技術(shù)和網(wǎng)絡(luò )技術(shù)發(fā)展融合的產(chǎn)物。它旨在通過(guò)網(wǎng)絡(luò )把多個(gè)成本相對較低的計算實(shí)體整合成一個(gè)具有強大計算能力的系統，并借助基礎設施即服務(wù)(IaaS)，平臺即服務(wù)PaaS)和軟件即服務(wù)(SaaS)等先進(jìn)的商業(yè)模式，把強大的計算能力分布到終端用戶(hù)手中。文中將提出一種基于云計算，客戶(hù)端基于A(yíng)ndroid平臺的，通過(guò)無(wú)線(xiàn)局域網(wǎng)連接云端服務(wù)器的工廠(chǎng)信息監測系統。

1 研究背景
隨著(zhù)科技的進(jìn)一步發(fā)展，現代化的管理開(kāi)始應用于工廠(chǎng)的各個(gè)部門(mén)，工廠(chǎng)對設備信息的監測成為工廠(chǎng)管理的一個(gè)重要組成部分。工廠(chǎng)生產(chǎn)中設備的檢測活動(dòng)直接涉及產(chǎn)品的質(zhì)量與工廠(chǎng)的運行安全，是工廠(chǎng)現代化管理的重要內容。目前，工廠(chǎng)的設備信息監測依然使用落后的紙質(zhì)表格，紙質(zhì)表格可擴展性差，不能進(jìn)行實(shí)時(shí)監控，管理人員不能及時(shí)獲得檢測數據。同時(shí)紙張不具有重復使用性，而且在一些精密化高的工廠(chǎng)中需要使用價(jià)格高昂的特殊紙張，這樣造成人力和物力資源的浪費。
文中將云計算概念引入工廠(chǎng)信息監測系統，可以實(shí)現在不改變現有設備的情況下，通過(guò)建立工廠(chǎng)內部的云計算平臺，充分整合信息監測體系，提高工廠(chǎng)信息監測以及管理效率，構建一個(gè)低成本的工廠(chǎng)信息監測系統。運用云計算的方式實(shí)現資源的統一調度，使管理者可以從全局的高度掌握工廠(chǎng)的實(shí)時(shí)狀況，保證生產(chǎn)高效、安全、有序地進(jìn)行。

2 云計算概述
2．1 云計算體系結構
云計算平臺是一個(gè)強大的“云”網(wǎng)絡(luò )，連接了大量并發(fā)的網(wǎng)絡(luò )計算和服務(wù)，并可利用虛擬化技術(shù)擴展每個(gè)服務(wù)器的能力，將各自的資源通過(guò)云計算平臺結合起來(lái)，提供超級計算和存儲能力。通用的云計算體系結構如圖1所示。

其中云計算體系結構中各部分的主要功能如下：
(1)云用戶(hù)端。為云用戶(hù)提供請求服務(wù)的交互界面，也是用戶(hù)使用云的入口。用戶(hù)通過(guò)Web瀏覽器可以注冊、登錄及定制服務(wù)、配置和管理用戶(hù)。打開(kāi)應用實(shí)例與本地操作桌面系統一樣。
(2)服務(wù)目錄。云用戶(hù)在取得相應權限后可以選擇或定制的服務(wù)列表，也可以對已有服務(wù)進(jìn)行退訂的操作，在云用戶(hù)端界面生成相應的岡標或列表的形式展示相關(guān)的服務(wù)。
(3)管理系統和部署工具。提供管理和服務(wù)。能管理云用戶(hù)，能對用戶(hù)授權、認證、登錄進(jìn)行管理，并可以管理可用計算資源和服務(wù)，接收用戶(hù)發(fā)送的請求，根據用戶(hù)請求并轉發(fā)到相應的程序，調度資源，智能地部署資源和應用，動(dòng)態(tài)地部署、配置和回收資源。
(4)監控。監控和計量云系統資源的使用情況，以便做出迅速反應，完成節點(diǎn)同步配置、負載均衡配置和資源監控，確保資源能順利分配給合適的用戶(hù)。
(5)服務(wù)器集群。虛擬的或物理的服務(wù)器，由管理系統管理，負責高并發(fā)量的用戶(hù)請求處理、大運算量計算處理、用戶(hù)Web應用服務(wù)，云數據存儲時(shí)采用相應數據切割算法，采用并行方式上傳和下載大容量數據。
用戶(hù)可通過(guò)云用戶(hù)端從列表中選擇所需的服務(wù)，其請求通過(guò)管理系統調度相應的資源，并通過(guò)部署工具分發(fā)請求、配置Web應用。
2．2 云計算的實(shí)現
2．2．1 MapReduce算法
MapReduce是一種由Google開(kāi)發(fā)的基于Java、Python、C++的編程工具和編程模型，用于大規模數據集的并行運算，是云計算的核心技術(shù)。它是一種分布式運算技術(shù)，也是簡(jiǎn)化的分布式編程模式，適合用來(lái)處理大量數據的分布式運算，并用于解決問(wèn)題的程序開(kāi)發(fā)模型。
它的概念“Map(映射)”和“Reduce(化簡(jiǎn))”，和他們的主要思想，都是從函數式編程語(yǔ)言里借鑒來(lái)，具有從欠量編程語(yǔ)言里的特性。它方便了編程人員在不熟悉分布式并行編程的情況下，可將自己的程序運行在分布式系統上。當前的軟件實(shí)現是指定一個(gè)Map(映射)函數，用來(lái)把一組鍵值對映射成一組新的鍵值對，指定并發(fā)的Reduce函數，用來(lái)保證所有映射的鍵值對中的每一個(gè)共享相同的鍵組。
2. 2．2 Hadoop架構
在Google發(fā)表MapReduce后，2004年開(kāi)源社群用Java搭建出一套Hadoop框架，用于實(shí)現MapReduce算法。該框架能夠把應用程序分割成許多很小的工作單元，每個(gè)單元可以在任何集群節點(diǎn)上執行或重復執行。此外，Hadoop還提供一個(gè)分布式文件系統GFS(Google File System)，是一個(gè)可擴展、結構化、具備日志的分布式文件系統，支持大型、分布式大數據量的讀寫(xiě)操作，其容錯性較強。而分布式數據庫(BigTable)是一個(gè)有序、稀疏、多維度的映射表，有良好的伸縮性和高可用性，用來(lái)將數據存儲或部署到各個(gè)計算節點(diǎn)上。Hadoop框架具有高容錯性及對數據讀寫(xiě)的高吞吐率，能自動(dòng)處理失敗節點(diǎn)，圖2所示為Google Hadoop架構。

運用以上技術(shù)可以在大量廉價(jià)的硬件設備組成的集群上運行應用程序，為應用程序提供一種可靠的接口，構建了一個(gè)高可靠性、高效率以及良好擴展性的分布式平臺。