基于边缘计算的农业物联网数据流处理设计.pdf
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1、2023 年第 8 期102计算机应用信息技术与信息化基于边缘计算的农业物联网数据流处理设计苏 兵1SU Bing 摘要 在农业物联网体系的数据流处理过程中,主要目标是快速感知、发送和处理数据,提高物联网数据流的价值。本设计在现有物联网数据流处理技术的基础上,提出了基于边缘计算的数据处理体系结构模型。通过对基于感知和边缘计算层、传输层、云计算和数据共享层、应用层的数据处理和分析,探讨了农业物联网应用系统中数据流的采集和处理方法,对推进物联网农业信息边缘计算、云边协同和共享数据,提高农业现代化精确数据处理水平有着较大的促进作用。为农业物联网数据处理的进一步研究打下了良好的基础。关键词 边缘计算;
2、农业;数据;物联网;EMQX;共享doi:10.3969/j.issn.1672-9528.2023.08.0221.广东培正学院 广东广州 510830 基金项目 广东省高等教育学会“十四五”规划 2022 年度高等教育研究课题:“思产学研”四位一体协同育人模式研究与实践,项目编号:22GYB165;教育部产学合作协同育人项目 2022 年第一批立项项目:网络空间安全产学研校企共建实践条件和实践基地项目,项目编号:2206010202529380 引言在农业物联网系统中有许多网关和节点,每个节点采集大量数据并上传到网关,然后每个网关将数据发送到中心云服务器进行处理,这势必会对服务器造成过大的
3、压力,严重时甚至会导致服务器崩溃1-2。目前,农业物联网技术的应用面临诸多问题,例如:网络覆盖范围小、数据传输成本高、终端设备供电时间短等,限制它的发展。本文结合农业物联网、边缘计算、云计算机等相关技术,设计出适用于农业环境监测的覆盖范围更广、时延更低、功耗更低的智能物联网监测架构,重点研究数据流系统,更全面、准确、及时地了解农业环境因素,更好地提供精准种植。为农业生产的可视化管理与智能决策提供更准确的服务3。1 基于边缘计算的农业物联网体系结构设计边缘计算是一种分布式计算架构,它将应用、数据和服务的计算从中心云服务器转移到网络逻辑中的边缘节点4。边缘计算是云计算机的延伸,它能够分解中心云服务
4、器处理的大型服务,并分发到边缘节点进行处理。边缘节点离数据源更近,可以加快数据的处理和传输速度,减少时延5。在此框架下,数据的分析和知识的生成更接近数据的源头,因此更适合处理农业物联网所产生的大数据。目前,物联网所应用的边缘计算技术能够在数据边缘就可以控制边缘的设备,无需经过中心云服务器处理 6。这无疑将大大提高处理效率和用户体验,减少数据传输成本和中心云服务器的负载。因为边缘计算离用户更近,能够更快的响应用户的需求,在边缘解决就能他们的需求,无需向中心云服务器发起请求。该基于边缘计算的农业物联网体系结构设计依据物联网的架构原则和农业产业的实际需求,提出了对农业物联网分层的结构模型,该模型由五
5、层组成,分别是:感知层、边缘计算层、网络层、云边缘协作与共享数据层和应用层,如图 1 所示。感知层使用主流的农业物联网传感器采用原始的农业数据,并及时地物联网传输协议将数据上传边缘计算层。边缘计算层自动地将数据处理任务分配到离农业物联网终端设备更近的边缘节点进行处理,从而大大降低了网络传输延迟,提高了数据处理的实时性,另外,边缘计算可以避免敏感数据通过公共网络进行传输,并且边缘计算层应用主流的信息安全机制直接与农业工作者进行通讯,不但提高数据隐私性和安全性,而且提高用户体验。网络层应用互联网传输协议将边缘计算层的数据同步到多外边缘计算节点或中心云端服务器,以便于恢复和重建出现异常的数据。应用层
6、可以连接边缘计算节点或中心云端服务器,为农业工作者提供高价值的信息。图 1 农业物联网体系结构 2023 年第 8 期103计算机应用信息技术与信息化采用边缘计算技术的农业物联网体系能降低网络延迟,减少数据传输成本,提高数据处理效率和数据隐私性,同时也提高农业工作者的使用体现。2 农业物联网体系的数据处理周期在农业物联网系统运行过程中,传感器采集大量的原始数据,边缘计算技术能及时对其进行处理,产生有价值的信息,然后以多种方式发送给用户,如文本、图像、图表、电子表格等。因此可将农业物联网系统的数据处理周期分为三个基本阶段:输入和边缘计算阶段,云边缘协作和共享数据阶段,输出阶段,如图 2 所示。图
7、 2 农业物联网体系的数据处理周期2.1 输入与边缘计算阶段输入是一个基本阶段,后续的数据处理和输出完全依赖于此。数据由各种农业传感器采集,转换成机器可读的形式,然后无线传输到就近的边缘计算节点进行处理7。在边缘处理数据可以保证更短的响应时间和更好的可靠性。为了提高数据的时效性,边缘计算节点引入了边缘计算数据库。2.2 云边缘协作和共享数据阶段农业物联网系统的传感器将采集大量数据,除了边缘计算处理数据外,云边缘协作将有效提升其价值。并利用共享数据,有效控制农产品检测、生产、销售和出口流程,降低食品安全风险,确保高质量产品8。2.3 输出阶段输出阶段有 2 种连接模式:边缘模式和云模式。当农业工
8、作者用户终端靠近边缘计算节点,它们会自动地连接边缘计算节点,从而减少对集中云的高质量连接的依赖,实现实时访问农业数据,进而达到农业精细化管理;当用户终端远离边缘计算节点,将自动地通过 5G 或 Wi-Fi 连接中心云服务器,用户也能远程监控农业数据9。另外,用户也可通过手动设置连接模式来满足自身的需求。3 农业物联网体系中数据处理设计在农业物联网的数据处理过程,感知层对数据的采集和传输,边缘计算层对数据的实时处理和优化,网络层、云计算和共享数据层对数据的传输进行云边缘协同操作,共享和存储数据,最后在应用层对数据进行处理并输出给用户,同时也为用户提供个性化的信息查询业务。3.1 采集和传输数据数
9、据的采集是农业物联网至关重要的一个环节,为了高效地采集海量的农业数据,采集数据的设备采用性能超强的STM32F103ZET6 单片机。该单片机能够连接各种传感器来采集农业生产的环境数据,例如温度、湿度、渗透率、土壤pH 值等,这些传感器种类众多,例如光敏传感器、土壤温湿度传感器、土壤 pH 值传感器等,它们能够对环境中的各项数据进行采集,是系统的基础部分,如图 3 所示。该单片机也能够连接控制传感器模块、Wi-Fi 模块等外设,采用 6 V的太阳能电池板供电,解决了该边缘设计的供电问题。图 3 STM32F103ZET6 单片机连接框图STM32F103ZET6 单片机采用 Cortex-M3
10、 内核,具有高性能、低功耗、高代码密度和高可靠性等特点。Cortex-M3内核支持单周期乘法、单周期硬件除法,以及 DSP 指令集,能够大大提高数字信号处理的效率。该处理器还支持外部存储器接口和 80 多个外设,包括 12 位 ADC、DAC、定时器、PWM 输出、USART、SPI、I2C、USB、CAN、SDIO 等,并且其功耗也特别低,可以满足对农业原始数据采集和传输的需求10。该单片机通过丰富的外设接口连接控制模块、数据传输模块和各种采集农业原始数据的传感器,例如光敏传感器、土壤湿度传感器土壤 pH 值传感器等,以下是这些外设的工作过程。(1)光电传感器在没有光的情况下,光电二极管的饱
11、和或暗电流非常小,因此光电二极管处于关闭状态。当被照射时,光电二极管通量的饱和率显著增加。(2)当土壤湿度传感器探测器悬挂时,晶体管的基极处于开路环境中,因此三极管的基极断开,三极管输出是零。当探头进入地面时,接地电阻值根据地面的含水量而变化。它通过下降环将“高湿度”和“低湿度”信号传输到编码器,编码器将信号传输到主控制器以确定控制状态。2023 年第 8 期104计算机应用信息技术与信息化(3)在农业生中风的作用非常重要,通过对风速和风向的测量来发展农业。风速风向传感器将风速大小和风向转换为电压信号,再由 A/D 转换芯片和运算放大器将这两个模拟信号转换为数字信号。(4)采用了 DHT11
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