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[導(dǎo)讀] 1 前言 隨著RFID(Radio Frequency Identification)技術(shù)的推廣,越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始使用RFID 技術(shù), 并且正在被應(yīng)用到很多著名的ERP 系統(tǒng)中去,例如EBS 和SAP 系統(tǒng)。在整合RFID 中間件和ERP 系統(tǒng)時(shí),我們遇到了很多挑戰(zhàn)

 1 前言

 隨著RFID(Radio Frequency Identification)技術(shù)的推廣,越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始使用RFID 技術(shù), 并且正在被應(yīng)用到很多著名的ERP 系統(tǒng)中去,例如EBS 和SAP 系統(tǒng)。在整合RFID 中間件和ERP 系統(tǒng)時(shí),我們遇到了很多挑戰(zhàn)。對(duì)于大多數(shù)的ERP 系統(tǒng),高可靠性、高可用性、高擴(kuò)展性、高性能是至關(guān)重要的,因此在RFID 中間件與ERP 系統(tǒng)整合過(guò)程中,RFID 中間件也必須像必須向上層應(yīng)用系統(tǒng)提供高質(zhì)量的服務(wù), 才能保證整個(gè)系統(tǒng)的高可靠性、高可用性、高擴(kuò)展性、高性能。

 為了解決這些問(wèn)題, 我們將集群技術(shù)應(yīng)用到中間件中來(lái)。RFID 中間件是基于組件的形式開(kāi)發(fā)的,因此系統(tǒng)可以粗略的劃分為2 個(gè)部分:數(shù)據(jù)和組件。對(duì)于數(shù)據(jù),我們可以利用集群的分布式數(shù)據(jù)管理模塊來(lái)處理, 通過(guò)分布式緩存服務(wù)形成同一的數(shù)據(jù)視圖,使得每個(gè)節(jié)點(diǎn)都可以訪(fǎng)問(wèn)到其他節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù);通過(guò)復(fù)制緩存服務(wù)為每一個(gè)數(shù)據(jù)在不同節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生一個(gè)備份, 使得數(shù)據(jù)具有高可靠性和高可用性。對(duì)于組件,我們通過(guò)組件調(diào)度策略是把所有的組件分配到不同的節(jié)點(diǎn)去, 以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的高擴(kuò)展性和高性能。

    2 系統(tǒng)架構(gòu)

 2.1 整體架構(gòu)

 設(shè)備管理層:RFID 中間件的底層系統(tǒng)部分,完成對(duì)RFID 系統(tǒng)中的所有硬件設(shè)備的管理與監(jiān)控。為不同生產(chǎn)廠家的讀寫(xiě)設(shè)備提供了統(tǒng)一的接口,屏蔽了底層環(huán)境的異構(gòu)性和復(fù)雜性;對(duì)各種硬件設(shè)備進(jìn)行統(tǒng)一的管理, 極大地簡(jiǎn)化和加快了應(yīng)用系統(tǒng)和設(shè)備的集成。

 數(shù)據(jù)處理層: 數(shù)據(jù)處理層需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,包括數(shù)據(jù)過(guò)濾以消除重復(fù)讀取產(chǎn)生的冗余數(shù)據(jù), 位過(guò)濾篩選感興趣的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)聚合分組等等。從而減少數(shù)據(jù)量并且保留感興趣的數(shù)據(jù)。

 應(yīng)用程序級(jí)接口層:提供標(biāo)準(zhǔn)化的事件接口,應(yīng)用系統(tǒng)可通過(guò)向其發(fā)送事件請(qǐng)求來(lái)訂閱需要的數(shù)據(jù)。事件請(qǐng)求中定義了數(shù)據(jù)處理的方式以及發(fā)送報(bào)告的格式。該層解析應(yīng)用系統(tǒng)的事件請(qǐng)求,根據(jù)請(qǐng)求中的定義調(diào)用設(shè)備層獲取數(shù)據(jù)并對(duì)采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)緩存、數(shù)據(jù)編碼解析、數(shù)據(jù)過(guò)濾和數(shù)據(jù)歸并等基本數(shù)據(jù)處理操作。最后將處理結(jié)果封裝成報(bào)告,發(fā)送給應(yīng)用系統(tǒng)。

 信息服務(wù)層:提供各種RFID 信息服務(wù),包括存儲(chǔ)捕獲的事件、對(duì)事件進(jìn)行推理、提供信息的查詢(xún)等,協(xié)助應(yīng)用程序完成相應(yīng)的業(yè)務(wù)操作。

 業(yè)務(wù)集成層:用戶(hù)可以結(jié)合具體的業(yè)務(wù),定義相應(yīng)的業(yè)務(wù)模型, 由RFID 中間件根據(jù)定義的業(yè)務(wù)模型來(lái)輔助完成相應(yīng)業(yè)務(wù),最后將處理的結(jié)果與后臺(tái)應(yīng)用系統(tǒng)進(jìn)行整合。

 集群服務(wù)層: 為上層的應(yīng)用系統(tǒng)提供一個(gè)統(tǒng)一的中間件視圖,管理集群節(jié)點(diǎn)狀態(tài),系統(tǒng)所有組件在各個(gè)節(jié)點(diǎn)間的分配,并且提供統(tǒng)一的分布式緩存視圖。

 2.2 集群服務(wù)層

 集群服務(wù)層主要由以下4 個(gè)部分組成:

 跟蹤服務(wù):該模塊主要管理集群系統(tǒng)內(nèi)的節(jié)點(diǎn)成員列表和注冊(cè)服務(wù)列表。當(dāng)節(jié)點(diǎn)啟動(dòng)時(shí),該服務(wù)自動(dòng)啟動(dòng),并且將該節(jié)點(diǎn)加入到集群中,同時(shí)維護(hù)集群內(nèi)其他節(jié)點(diǎn)列表,探測(cè)節(jié)點(diǎn)失敗狀態(tài),并且維護(hù)集群中所注冊(cè)的服務(wù)列表(主要就是分布式緩存服務(wù))。分布式緩存服務(wù):該模塊允許節(jié)點(diǎn)去訪(fǎng)問(wèn)其他節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù),這樣就可以使得數(shù)據(jù)只保存在一個(gè)節(jié)點(diǎn)中, 另外通過(guò)悲觀鎖來(lái)實(shí)現(xiàn)分布式緩存的一致性。

 復(fù)制緩存服務(wù): 該模塊同步的復(fù)制分布式緩存服務(wù)中的數(shù)據(jù),將復(fù)制數(shù)據(jù)保存在其他節(jié)點(diǎn)上。當(dāng)數(shù)據(jù)發(fā)生變動(dòng)時(shí),復(fù)制數(shù)據(jù)自動(dòng)相應(yīng)變動(dòng)。當(dāng)集群節(jié)點(diǎn)增加時(shí),自動(dòng)將復(fù)制數(shù)據(jù)均攤到新增節(jié)點(diǎn)中,實(shí)現(xiàn)復(fù)制數(shù)據(jù)的負(fù)載平衡。當(dāng)集群節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障或者離開(kāi)集群時(shí),備份數(shù)據(jù)自動(dòng)變?yōu)榭稍L(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù),并且在其他節(jié)點(diǎn)備份該數(shù)據(jù)。

 組件管理:該RFID 中間件是面向組件開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)的,每個(gè)層次都是由多個(gè)組件串行或者并行組合實(shí)現(xiàn)其功能。該模塊就是通過(guò)制定一定的策略,來(lái)決定組件如何分布在各個(gè)節(jié)點(diǎn),并且協(xié)同工作,來(lái)提高系統(tǒng)性能

    3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

 3.1 組件定義

 組件是系統(tǒng)最基本的功能模塊, 每個(gè)層次的服務(wù)都是通過(guò)多個(gè)組件串行或者并行組合來(lái)實(shí)現(xiàn)其功能的。設(shè)備管理層的基本組件就是device 組件,每個(gè)device 組件對(duì)應(yīng)一個(gè)實(shí)際讀寫(xiě)器,所有的device 組件并行工作就組成了設(shè)備管理層。數(shù)據(jù)處理層的基本組件是各種過(guò)濾器,包括冗余過(guò)濾器、位過(guò)濾器等等,多個(gè)過(guò)濾器串行工作,使得要處理的數(shù)據(jù)依次通過(guò)這些過(guò)濾器,則實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)處理層的工作。

 3.2 組件結(jié)構(gòu)

 每個(gè)組件都包含輸入和輸出, 在這里輸入和輸出都要掛在數(shù)據(jù)緩存總線(xiàn)上, 各個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)緩存總線(xiàn)都有分布式緩存服務(wù)來(lái)管理,并且生成一致的數(shù)據(jù)視圖,這樣就把分布在各個(gè)節(jié)點(diǎn)的組件通過(guò)分布式緩存服務(wù)整合了起來(lái)。結(jié)構(gòu)如下:

3.3 組件類(lèi)型

 在確定組件協(xié)同工作機(jī)制之前, 首先需要定義一下組件的類(lèi)型:有狀態(tài)組件和無(wú)狀態(tài)組件。

 有狀態(tài)組件:輸出結(jié)果的產(chǎn)生不只依賴(lài)當(dāng)前的輸入數(shù)據(jù),還依賴(lài)于之前的輸入數(shù)據(jù)。每一次輸入數(shù)據(jù)都會(huì)對(duì)后續(xù)結(jié)果的產(chǎn)生有影響。設(shè)備管理層的device 組件就是一個(gè)有狀態(tài)組件,因?yàn)閐evice 組件中維護(hù)著與讀寫(xiě)器之間的連接, 該連接是有狀態(tài)的,所以device 組件也是有狀態(tài)的。數(shù)據(jù)處理層的冗余過(guò)濾器也是有狀態(tài)的組件, 因?yàn)槊看屋敵鼋Y(jié)果時(shí)都要判斷指定時(shí)間內(nèi)是否存在相同的數(shù)據(jù)。應(yīng)用程序級(jí)接口層的EventCycle 組件CommandCycle組件也是有狀態(tài)的組件, 因?yàn)楫a(chǎn)生的報(bào)告與指定時(shí)間段內(nèi)的所有數(shù)據(jù)有關(guān)。

 無(wú)狀態(tài)組件:輸出結(jié)果的產(chǎn)生只與當(dāng)前的輸入數(shù)據(jù)有關(guān)。在輸入數(shù)據(jù)確定的情況下,輸出數(shù)據(jù)也是確定的。數(shù)據(jù)處理層中的位過(guò)濾器是無(wú)狀態(tài)組件, 因?yàn)樗恍枰鶕?jù)當(dāng)前數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)的EPC 碼來(lái)判斷是否符合過(guò)濾條件,與之前狀態(tài)無(wú)關(guān)。應(yīng)用程序級(jí)接口層的Dispatcher 組件, 負(fù)責(zé)將產(chǎn)生的報(bào)告分發(fā)至指定URI,也是一個(gè)無(wú)狀態(tài)組件。

 3.4 負(fù)載均衡

 根據(jù)組件分類(lèi), 有狀態(tài)組件和無(wú)狀態(tài)組件我們將采用不同的策略。

 對(duì)于無(wú)狀態(tài)組件,由于不涉及之前輸入數(shù)據(jù)的狀態(tài),數(shù)據(jù)即時(shí)產(chǎn)生即時(shí)處理。因此,我們?cè)诩好恳粋€(gè)節(jié)點(diǎn)處都創(chuàng)建出所有的無(wú)狀態(tài)組件, 每個(gè)節(jié)點(diǎn)的無(wú)狀態(tài)組件將通過(guò)一定負(fù)載均衡策略來(lái)獲得數(shù)據(jù)的處理權(quán), 從而將數(shù)據(jù)計(jì)算處理的工作量分散到各個(gè)節(jié)點(diǎn)。

 可以采用的負(fù)載均衡策略目前有2 種:

 輪詢(xún)調(diào)度算法(Round-Robin Scheduling):針對(duì)每一個(gè)層次,把來(lái)自數(shù)據(jù)緩存總線(xiàn)的數(shù)據(jù)輪流分配給集群中各個(gè)節(jié)點(diǎn), 從1開(kāi)始,直到N(集群內(nèi)節(jié)點(diǎn)數(shù)),然后重新開(kāi)始循環(huán)。由于無(wú)狀態(tài)組件不會(huì)占用高消耗的系統(tǒng)資源, 如數(shù)據(jù)庫(kù)連結(jié)、Socket 連接等(如果擁有連接,該組件應(yīng)屬于有狀態(tài)組件),因此輪詢(xún)調(diào)度算法基本可以實(shí)現(xiàn)無(wú)狀態(tài)組件在各個(gè)節(jié)點(diǎn)上處理能力的負(fù)載均衡。

 就近調(diào)度算法:在各個(gè)層次中,無(wú)狀態(tài)組件一般要與有狀態(tài)組件相結(jié)合,共同完成該層次所提供的功能。就近調(diào)度算法就是根據(jù)有狀態(tài)組件所處節(jié)點(diǎn)位置,來(lái)決定無(wú)狀態(tài)組件所處位置,使該層次中所有無(wú)狀態(tài)組件與有狀態(tài)組件處于同一個(gè)節(jié)點(diǎn)。這種算法的優(yōu)點(diǎn)就是當(dāng)一個(gè)層次中所有串行操作的組件都處于同一個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí), 數(shù)據(jù)在每一個(gè)組件處理完成時(shí)不必在不同的節(jié)點(diǎn)間遷移, 大大減少了數(shù)據(jù)遷移時(shí)的時(shí)間延遲。該算法的缺點(diǎn)就是,負(fù)載均衡的效果很大程度上取決于有狀態(tài)組件的分布情況對(duì)于有狀態(tài)組件,參見(jiàn)后面的組件調(diào)度策略。

 3.5 組件調(diào)度策略

 該策略主要用來(lái)分配有狀態(tài)組件在各個(gè)節(jié)點(diǎn)的分布, 位于組件管理模塊中。

 1) 平均分配策略

 平均分配策略即將每個(gè)層次中的有狀態(tài)組件平均的分配到各個(gè)節(jié)點(diǎn)中。

 該策略的優(yōu)點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單, 在加入新節(jié)點(diǎn)或者節(jié)點(diǎn)故障時(shí)也比較容易在集群中重新分配組件。

 該策略的缺點(diǎn)是大量的數(shù)據(jù)遷移帶來(lái)不可忽視的延遲。不同層次間的數(shù)據(jù)可能需要遷移到不同的節(jié)點(diǎn), 來(lái)移交給下一個(gè)層次的組件來(lái)處。相同層次內(nèi),也有能由多個(gè)組件組成一個(gè)串行操作,當(dāng)這些組件位于不同節(jié)點(diǎn)時(shí),也會(huì)帶來(lái)大量的層次內(nèi)組件間的數(shù)據(jù)遷移。

 2) 流水分配策略

 如上圖所示,流水分配策略就是類(lèi)似于流水線(xiàn)作業(yè),按層次分配組件,將相同層次的組件放在相同的節(jié)點(diǎn)中。

 該策略的優(yōu)點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)也相對(duì)比較簡(jiǎn)單。使得相同節(jié)點(diǎn)內(nèi)串行操作組件的數(shù)據(jù)全部位于本地節(jié)點(diǎn)內(nèi), 完全消除這類(lèi)數(shù)據(jù)操作遠(yuǎn)程存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)遷移的時(shí)間延遲。

 該策略的缺點(diǎn)是不能做到負(fù)載均衡, 不同層次間的計(jì)算量差異較大,也就導(dǎo)致了不同節(jié)點(diǎn)間的負(fù)載不均衡。不同節(jié)點(diǎn)層次間的數(shù)據(jù)遷移量很大, 對(duì)于這一點(diǎn)可以利用分布式緩存服務(wù)的批量遷移功能,減少遷移次數(shù),增大每次的遷移數(shù)據(jù)量,來(lái)減少時(shí)間延遲。

 3) 并行分配策略

 如上圖所示,并行分配策略就是類(lèi)似于并行作業(yè),將處理相同邏輯的讀寫(xiě)器定義為一個(gè)邏輯讀寫(xiě)器組, 從邏輯讀寫(xiě)器組出發(fā),跟蹤數(shù)據(jù)流動(dòng)的路徑,將數(shù)據(jù)流經(jīng)的所有的組件都分配在同一個(gè)節(jié)點(diǎn)處。

 該策略的優(yōu)點(diǎn)是使得數(shù)據(jù)的本地副本只在一個(gè)節(jié)點(diǎn)內(nèi)傳遞,盡可能的消除數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程調(diào)用和數(shù)據(jù)遷移的時(shí)間延遲,復(fù)制緩存服務(wù)也可以批量異步的完成備份數(shù)據(jù)的更新操作。

 該策略的缺點(diǎn)是程序?qū)崿F(xiàn)的復(fù)雜度高, 當(dāng)邏輯不相關(guān)的組件之間的交叉引用增多時(shí),該策略的效率將會(huì)明顯下降。這種情況下,應(yīng)當(dāng)考慮重新設(shè)計(jì)組件架構(gòu),適當(dāng)增加重復(fù)組件,以減少不相關(guān)組件之間的交叉引用關(guān)系。

    4 小結(jié)

 本文第一次將集群技術(shù)引入到RFID 中間件中來(lái)。并且討論了分布式數(shù)據(jù)管理和組件調(diào)度策略。分布式數(shù)據(jù)管理通過(guò)分布式緩存服務(wù)形成同一的數(shù)據(jù)視圖, 使得每個(gè)節(jié)點(diǎn)都可以訪(fǎng)問(wèn)到其他節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù); 通過(guò)復(fù)制緩存服務(wù)為每一個(gè)數(shù)據(jù)在不同節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生一個(gè)備份,使得數(shù)據(jù)具有高可靠性和高可用性。組件調(diào)度策略是把所有的組件分配到不同的節(jié)點(diǎn)去, 以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的高擴(kuò)展性和高性能。最終實(shí)現(xiàn)了RFID 中間件的高可靠性、高可用性、高擴(kuò)展性、高性能。

 本文作者創(chuàng)新點(diǎn): 本文第一次將集群技術(shù)引入到RFID 中間件中來(lái), 并且討論了分布式數(shù)據(jù)管理和組件調(diào)度策略在中間件中的實(shí)現(xiàn),最終實(shí)現(xiàn)了RFID 中間件的高可靠性、高可用性、高擴(kuò)展性、高性能。

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大概算下來(lái)已經(jīng)快2年沒(méi)有接項(xiàng)目了,以前認(rèn)為硬件工程師閑下來(lái)可以接點(diǎn)項(xiàng)目,攢點(diǎn)生活費(fèi)。但是沒(méi)有好的渠道,好多項(xiàng)目都是一次性或者賺不到什么錢(qián),后來(lái)就慢慢停下來(lái)了。停下來(lái)后好多朋友來(lái)找,我還是沒(méi)有做,一方面是精力和時(shí)間耗費(fèi)太多...

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摘要:首先對(duì)現(xiàn)階段電力施工工地人工管理模式存在的缺陷進(jìn)行了闡述,分析了電力施工工地人、車(chē)、物智能化管理系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的必要性,然后在給出系統(tǒng)整體架構(gòu)的基礎(chǔ)上,從標(biāo)簽安裝、設(shè)備安裝及工作區(qū)域內(nèi)無(wú)線(xiàn)局域網(wǎng)組成等幾個(gè)方面出發(fā),就系統(tǒng)...

關(guān)鍵字: 電力施工工地 RFID 定位

如何創(chuàng)建高效、可靠的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)呢?這就需要解決感知、決策、執(zhí)行三個(gè)層面的技術(shù)問(wèn)題。在感知層面,需要更加可靠、更加智能的傳感器,快速進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)處理;在決策層,則需要更多地利用人工智能模型來(lái)做數(shù)據(jù)分析和價(jià)值挖掘,以便做出...

關(guān)鍵字: 物聯(lián)網(wǎng) RFID 芯片

北京2022年9月13日 /美通社/ -- 隨著數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)和算力需求的急劇攀升,由開(kāi)放計(jì)算引領(lǐng)的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施創(chuàng)新,正影響著越來(lái)越多的公司爭(zhēng)相學(xué)習(xí)和效仿。在近日舉行的OCP China Day 2022(開(kāi)放計(jì)算...

關(guān)鍵字: 數(shù)據(jù)中心 邊緣計(jì)算 組件 BSP

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