面向智能故障诊断的可伸缩微服务自适应弹性架构方法技术

技术编号:39517034 阅读:16 留言:0更新日期:2023-11-25 18:54
本发明专利技术公开了一种面向智能故障诊断的可伸缩微服务自适应弹性架构方法,通过本发明专利技术提供的故障诊断系统根据不同服务的应用目标路径,对软件平台进行合理的架构分层分类,利用“端

【技术实现步骤摘要】
面向智能故障诊断的可伸缩微服务自适应弹性架构方法


[0001]本专利技术涉及故障诊断
,具体涉及一种面向智能故障诊断的可伸缩微服务自适应弹性架构方法


技术介绍

[0002]故障诊断平台是一种利用物联网

人工智能等技术,对工业设备的运行状态进行实时监测

智能预警和故障分析的系统

故障诊断平台可以帮助企业提高设备的可靠性

安全性和效率,降低维修成本和停机损失,实现设备的预测性维护

[0003]目前,国内外已有多家厂商或研究机构开发了各种类型的故障诊断平台,针对不同行业和应用场景的需求

目前,故障诊断平台面临以下技术问题:
[0004]1.
缺乏多场景快速综合故障诊断:传统故障诊断平台只能根据特定场景进行专门部署调试诊断,其部署周期长,动态场景适应性差,无法根据实际情况进行弹性伸缩以及故障诊断算法切换

[0005]2.
无法自动化构建弹性实例:传统系统不具备自动化弹性实例来构建备弹性架构,系统不可以自动调整并灵活伸缩,不具备实现场景化定制的能力

[0006]3.
可扩展性不足:故障诊断平台需要能够处理不断变化的业务需求和系统规模,以保证平台的可扩展性和灵活性

然而,传统的故障诊断方法可能难以应对不断变化的业务需求和系统规模,从而导致平台的可扩展性不足

[0007]4.
大规模系统的监控能力不足:弹性架构通常包含数百个

甚至数千个服务,然而业务场景的某次请求往往需要经过多个服务

多个中间件

多台机器的复杂链路处理才能完成,存在复杂链路排查困难的问题

[0008]5.
故障诊断效率低:由于弹性架构的复杂性,故障诊断变得更加困难,需要对大量的日志和指标进行分析,以找出故障的根本原因

传统的故障诊断方法可能无法满足需求,因此需要使用新的技术和方法来提高诊断效率

[0009]6.
可视化程度低:故障诊断平台需要能够提供直观的可视化界面,以便用户快速了解故障的状态和趋势

然而,传统的故障诊断方法可能缺乏可视化界面,导致用户无法直观地了解故障的状态

[0010]综上所述,如何对多场景多设备及时进行故障诊断,是目前本领域技术人员亟待解决的技术问题


技术实现思路

[0011]有鉴于此,本专利技术提供的一种面向智能故障诊断的可伸缩微服务自适应弹性架构方法,克服了现有技术中不能对多场景多设备及时进行故障诊断的缺陷

[0012]为达到上述目的,本专利技术提供如下技术方案:
[0013]第一方面,本专利技术实施例提供一种面向智能故障诊断的可伸缩微服务自适应弹性架构方法,所述架构根据不同的应用目标路径,其层级被划分为:原型层

驱动层

边缘层以
及应用层,其中,
[0014]原型层,用于根据预设生成协议生成动态实时可伸缩的多边缘设备端拓扑网络连接原型,完成边缘端与云端之间的通信交互功能;同时根据故障诊断知识挖掘和自组织工业知识图谱各节点连接的权重梯度,更新迭代预设的知识图谱,生成算法微服务实例动态运行的网络结构原型,动态设定微服务启动流程和优化参数;
[0015]驱动层,用于通过统一接口的微服务驱动器和自动化节点调度启动器,完成微服务虚拟容器节点和边缘设备节点的分布式集群管理;
[0016]边缘层,用于对边缘设备节点的异常数据进行数据的采集及预处理,同时与云端进行数据通信;
[0017]应用层,用于通过开发并编译的预设故障算法程序,完成诊断结果的远程通讯以及边缘设备人机界面交互功能

[0018]可选地,所述智能故障诊断系统还包括:通过
EMQX
分布式物联网消息平台连接边缘端微服务实例,边缘层向
EMQX
消息平台发布经预处理过后的数据并将其转发桥接到云端时序数据库,同时边缘层监听并执行云端通过
EMQX
消息平台下发的指令信息

[0019]可选地,所述根据预设生成协议生成动态实时可伸缩的多边缘设备端拓扑网络连接原型,完成边缘端与云端之间的通信交互功能的步骤,包括:
[0020]分别为云端和边缘端构建可伸缩的
Topic
和客户端
ID
生成协议;
[0021]通过所述生成协议对边缘端和云端之间进行交互解耦;
[0022]根据生成协议生成动态实时可伸缩的多边缘设备端拓扑网络连接原型,完成边缘端与云端之间的通信交互功能

[0023]可选地,所述根据故障诊断知识挖掘和自组织工业知识图谱各节点连接的权重梯度,更新迭代预设的知识图谱,生成算法微服务实例动态运行的网络结构原型,动态设定微服务启动流程和优化参数的步骤,包括:
[0024]构造故障诊断知识三元组,所述三元组包括:三元组中的头实体节点,三元组中的尾实体节点,头实体节点和尾实体节点之间的关系向量;
[0025]通过分布式表征学习优化方法,进行实体节点之间隐含关系的知识挖掘;
[0026]隐含关系经工作人员评估后将其更新迭代到预设的知识图谱之中;
[0027]根据故障诊断知识三元组定义评价指标向量,利用模糊层次分析法量化评价指标之间的关系,作为每个评价指标初始化权重,并在之后不同场景用户的实际应用过程中不断迭代节点和连接的指标权重梯度,生成算法微服务实例动态运行的网络结构原型;
[0028]根据算法微服务实例动态运行的网络结构原型生成微服务实例,动态设定微服务启动流程和优化参数

[0029]可选地,所述通过统一接口的微服务驱动器和自动化节点调度启动器,完成微服务虚拟容器节点和边缘设备节点的分布式集群管理的内容,包括:
[0030]通过解析传入所需驱动微服务的唯一
Hash
标识,获取微服务的类型和编号信息,分配给该微服务对应的已经提前构造好的启动器,启动器执行对应微服务的镜像打包操作,并为微服务分配对应的网络端口号,根据微服务附属信息生成或添加到多容器编排文件中;
[0031]根据其网络端口号以及资源占用情况动态优化其虚拟机启动参数,并调用自动化
启动命令脚本,利用预设虚拟容器化技术进行微服务部署启动,使用集群管理工具对微服务虚拟容器节点和边缘设备节点的分布式集群管理

[0032]可选地,所述驱动层还包括:节点调度打分规则,用于根据调度打分函数的计算结果,完成弹性调度各虚拟容器节点的执行状态

[0033]可选地,节点调度打分规则通过以下公式计算:
[0034][0035]其中,
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...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种面向智能故障诊断的可伸缩微服务自适应弹性架构方法,其特征在于,所述架构根据不同的应用目标路径,其层级被划分为:原型层

驱动层

边缘层以及应用层,其中,原型层,用于根据预设生成协议生成动态实时可伸缩的多边缘设备端拓扑网络连接原型,完成边缘端与云端之间的通信交互功能;同时根据故障诊断知识挖掘和自组织工业知识图谱各节点连接的权重梯度,更新迭代预设的知识图谱,生成算法微服务实例动态运行的网络结构原型,动态设定微服务启动流程和优化参数;驱动层,用于通过统一接口的微服务驱动器和自动化节点调度启动器,完成微服务虚拟容器节点和边缘设备节点的分布式集群管理;边缘层,用于对边缘设备节点的异常数据进行数据的采集及预处理,同时与云端进行数据通信;应用层,用于通过开发并编译的预设故障算法程序,完成诊断结果的远程通讯以及边缘设备人机界面交互功能
。2.
根据权利要求1所述的面向智能故障诊断的可伸缩微服务自适应弹性架构方法,其特征在于,所述智能故障诊断系统还包括:通过
EMQX
分布式物联网消息平台连接边缘端微服务实例,边缘层向
EMQX
消息平台发布经预处理过后的数据并将其转发桥接到云端时序数据库,同时边缘层监听并执行云端通过
EMQX
消息平台下发的指令信息
。3.
根据权利要求1所述的面向智能故障诊断的可伸缩微服务自适应弹性架构方法,其特征在于,所述根据预设生成协议生成动态实时可伸缩的多边缘设备端拓扑网络连接原型,完成边缘端与云端之间的通信交互功能的步骤,包括:分别为云端和边缘端构建可伸缩的
Topic
和客户端
ID
生成协议;通过所述生成协议对边缘端和云端之间进行交互解耦;根据生成协议生成动态实时可伸缩的多边缘设备端拓扑网络连接原型,完成边缘端与云端之间的通信交互功能
。4.
根据权利要求1所述的面向智能故障诊断的可伸缩微服务自适应弹性架构方法,其特征在于,所述根据故障诊断知识挖掘和自组织工业知识图谱各节点连接的权重梯度,更新迭代预设的知识图谱,生成算法微服务实例动态运行的网络结构原型,动态设定微服务启动流程和优化参数的步骤,包括:构造故障诊断知识三元组,所述三元组包括:三元组中的头实体节点,三元组中的尾实体节点,头实体节点和尾实体节点之间的关系向量;通过分布式表征学习优化方法,进行实体节点之间隐含关系的知识挖掘;隐含关系经工作人员评估后将其更新迭代到预设的知识图谱之中;根据故障诊断知识三元组定义评价指标向量,利用模糊层次分析法量化评价指标之间的关系,作为每个评价指标初始化权重,并在之后不同场景用户的实际应用过程中不断迭代节点和连接的指标权重梯度,生成算法微服务实例动态运行的网络结构原型;根据算法微服务实例动态运行的网络结构原型生成微服务实例,动态设...

【专利技术属性】
技术研发人员:万加富方洛蔡虎王世勇
申请(专利权)人:华南理工大学
类型:发明
国别省市:

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