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    社區風險監測平臺系統集成方案的設計與實現

    李夢超  
    【摘要】:社區燃氣、配電、消防、電梯、排水、供暖等設備設施是人民生產生活資料的載體同時也是安全隱患的風險源。構建社區風險監測平臺實現風險的識別、風險處置是確保人民生產生活安全的重要手段。風險識別依賴風險評估模型,風險評估模型開發的語言、運行環境等具有多樣性,由此導致模型部署、對接、維護復雜,為系統集成帶來挑戰。風險處置需要根據風險評估的結果進行風險處理,處置的及時性是其基本要求,在實際中一般依賴處置人員進行處置,受人的主客觀影響往往導致效率低下。一個良好的處置系統應該盡量減少人員的參與。風險監測平臺的傳感器監測數據一般是事故分析與事故追責的重要依據,通常采集的數據經過解析后直接保存在平臺數據庫中,數據庫中的數據存在被篡改的隱患,如何確保歷史數據的可信性是一個重要問題。綜合考慮這些問題,本文選用“Docker+Kubernetes+Kube Edge+區塊鏈”作為技術手段,設計了云平臺層、邊緣層、設備層的社區風險監測平臺系統集成方案,并對該方案做了原型上的實現。首先,云平臺層采用Kubernetes這個云計算Paa S主流架構來管理各個系統的風險評估模型API應用。風險評估模型API應用采用Docker容器技術進行封裝以簡化部署過程。采用Kubernetes作為平臺還有利于整合微服務框架開發的應用,提升系統的可擴展能力。其次,邊緣層分為部署Kube Edge的邊緣計算節點以及部署區塊鏈的邊緣網關。前者基于Kubernetes與Kube Edge的云邊協同機制來實現風險評估結果對處置設備的自動化操控,后者在上傳實時數據的同時利用區塊鏈技術對數據進行備份處理,處理后的數據可以分布式存儲在區塊鏈網絡的各個節點中,也可以上傳到平臺數據庫中保存,經處理后的數據其被篡改的難度將大大增加。最后,設備層分為處置設備與數據采集設備兩類。處置設備被邊緣計算節點控制,其驅動程序運行在邊緣計算節點的輕量級容器應用中。數據采集設備則是社區場景中各類傳感器,作為平臺的數據來源。


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