【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于云平台领域，涉及云边协同管理技术，具体是一种基于分布式云平台的云边协同管理系统。
技术介绍
1、云边协同是云计算与边缘计算的互补协同，通过云和边缘的紧密协同可以更好地满足各种应用场景的需求，从而放大两者的应用价值。在工作时，边缘节点一般负责基础数据的采集、服务模型的执行和推理，边缘节点可以独立地管理和调度本地资源，然后将运行数据上传至云端，云端可以对数据进行存储、分析和价值挖掘，通过云边协同作业，可以实现对数据的管理和价值挖掘。
2、现有专利（cn116074351a）公开了一种基于边缘计算的边云协同管理系统，包括边云协同管理平台，且边云协同管理平台包括云端、边端、设备端；所述边云协同管理平台提供动态调配、负载均衡、数据采集和分析、监控运维、边缘自治和云边协同；动态调配：将任务动态分配的最佳节点；负载均衡：将请求均衡的分摊到各个服务器；利用边端有限计算能力进行数据预处理，缓解带宽压力，进一步打通数据采集和处理环节，便于接入，缓解配置困难问题，精细化监控系统状态，提供数据服务能力；采集到的数据进行处理时，先在物联网内部进行数据清洗，再在中央处理节点进行处理，减少了干扰数据的影响，保证数据的精准。上述专利存在以下问题：在实际应用的过程中，如果边缘节点发生故障，可能会导致数据处理和传输的效率降低。这可能会影响到整个系统的性能。
3、为此，提出一种基于分布式云平台的云边协同管理系统。
技术实现思路
1、本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于分布式云平台的云边协同管理系统，包括边缘设备、边缘节点、备用边缘节点、中心云节点、数据备份模块、节点监测模块、节点管理模块以及节点检测模块；
3、所述数据备份模块用于备份所述边缘设备采集的数据；
4、所述节点监测模块用于监测边缘节点的运行状态和运行数据；其中，所述运行状态包括正常运行状态和异常运行状态；
5、当边缘节点的运行状态为异常运行状态时，将对应的边缘节点标记为异常边缘节点；
6、以及生成节点异常信号，并将所述节点异常信号发送至所述节点管理模块和节点检测模块；
7、所述节点管理模块用于接收所述节点异常信号；
8、所述节点管理模块接收所述节点异常信号后，关闭所述异常边缘节点，启用所述异常边缘节点配对的备用边缘节点，
9、以及获取所述数据备份模块中备份的数据，通过所述备用边缘节点对数据进行处理，并将处理后的数据发送至所述中心云节点；
10、所述节点检测模块用于接收所述节点异常信号；
11、所述节点检测模块接收所述节点异常信号后，获取所述异常边缘节点的运行数据；
12、所述节点检测模块获取节点诊断模型；其中，所述节点诊断模型基于人工智能模型建立；
13、将所述运行数据输入至所述节点诊断模型内，获取故障类型；
14、所述节点检测模块根据所述故障类型在数据库内进行检索并获取所述故障类型对应的预设方法；根据所述预设方法对异常边缘节点进行修复；
15、异常边缘节点修复完成后，删除异常边缘节点标记；
16、所述节点检测模块根据所述故障类型在数据库内进行检索，未能获取预设方法；将备用边缘节点进行升级，替换边缘节点，同时创建新的备用边缘节点。
17、优选地，所述边缘设备通过周期性采集的方式获取数据；
18、将所述边缘设备的采集周期标记为ti，单位为s；
19、其中，i为采集周期的编号，i的取值为1,2,3……i，i为所述边缘设备的总采集次数；
20、所述数据备份模块以当前时间为基准时刻，备份所述边缘设备在基准时刻前n个采集周期内获取的数据；
21、其中，n为大于等于5的整数。
22、优选地，边缘节点配对一个备用边缘节点；
23、所述边缘节点与所述备用边缘节点的功能相同。
24、优选地，所述节点诊断模型基于人工智能模型建立，包括以下步骤：
25、从节点检测模块获取标准训练数据；
26、通过标准训练数据对人工智能模型进行训练，将训练完成的人工智能模型标记为节点诊断模型；
27、人工智能模型包括深度卷积神经网络模型和rbf神经网络模型。
28、优选地，异常边缘节点修复完成后，将所述备用边缘节点初始化。
29、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
30、本专利技术通过数据备份模块备份边缘设备采集的数据；节点监测模块将运行状态异常的边缘节点标记为异常边缘节点；节点管理模块关闭异常边缘节点，启用异常边缘节点配对的备用边缘节点，以及获取数据备份模块中备份的数据，通过备用边缘节点对数据进行处理，并将处理后的数据发送至中心云节点；实现了当边缘节点出现故障时，迅速将其替换，保证系统的正常运行，提高了系统的容错性，使得系统在面临边缘节点故障时，能够具备更好的适应性和稳健性；
31、通过节点检测模块获取异常边缘节点的运行数据；节点检测模块获取节点诊断模型；将运行数据输入至节点诊断模型内，获取故障类型；节点检测模块根据故障类型在数据库内进行检索并获取故障类型对应的预设方法；根据预设方法对异常边缘节点进行修复；异常边缘节点修复完成后，删除异常边缘节点标记；节点检测模块根据故障类型在数据库内进行检索，未能获取预设方法；将备用边缘节点进行升级，替换边缘节点，同时创建新的备用边缘节点；实现了当边缘节点发生故障时，备用边缘节点可以继续处理数据并保证数据的一致性。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于分布式云平台的云边协同管理系统，其特征在于，包括边缘设备、边缘节点、备用边缘节点、中心云节点、数据备份模块、节点监测模块、节点管理模块以及节点检测模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于分布式云平台的云边协同管理系统，其特征在于，所述边缘设备通过周期性采集的方式获取数据；
3.根据权利要求2所述的一种基于分布式云平台的云边协同管理系统，其特征在于，所述数据备份模块以当前时间为基准时刻，备份所述边缘设备在基准时刻前N个采集周期内获取的数据；
4.根据权利要求1所述的一种基于分布式云平台的云边协同管理系统，其特征在于，边缘节点配对备用边缘节点；
5.根据权利要求1所述的一种基于分布式云平台的云边协同管理系统，其特征在于，所述节点监测模块将运行状态异常的边缘节点标记为异常边缘节点，包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的一种基于分布式云平台的云边协同管理系统，其特征在于，所述节点诊断模型基于人工智能模型建立，包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的一种基于分布式云平台的云边协同管理系统，其特征在于，标准
8.根据权利要求1所述的一种基于分布式云平台的云边协同管理系统，其特征在于，异常边缘节点修复完成后，将所述备用边缘节点初始化。
...【技术特征摘要】
1.一种基于分布式云平台的云边协同管理系统，其特征在于，包括边缘设备、边缘节点、备用边缘节点、中心云节点、数据备份模块、节点监测模块、节点管理模块以及节点检测模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于分布式云平台的云边协同管理系统，其特征在于，所述边缘设备通过周期性采集的方式获取数据；
3.根据权利要求2所述的一种基于分布式云平台的云边协同管理系统，其特征在于，所述数据备份模块以当前时间为基准时刻，备份所述边缘设备在基准时刻前n个采集周期内获取的数据；
4.根据权利要求1所述的一种基于分布式云平台的云边协同管理系统，其特征在于，边缘节点配对备用边缘节...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘永清，田富强，牟骏，胡波，杨帆，林茂楠，
申请(专利权)人：国网信息通信产业集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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