基于边缘计算技术的融合终端APP 系统设计

王伏亮，葛永高，李澄，陆玉军

（江苏方天电力技术有限公司，江苏南京 211100）

随着信息时代的发展，数据处理是维持社会正常运转的必要工序之一，被广泛应用于多个领域，但是超过正常处理量的额外数据，会增加系统工作的负载，增加系统运行的误差率[1]。在建设成本不变的基础上，保证数据处理的精度和效率，文章借鉴边缘计算技术的计算原理和计算方法，调用融合终端APP 系统内部设备的关系度，完善系统的性能。最后通过对比实验验证基于边缘计算技术的融合终端APP 系统具有实用性，可以投入使用。

1 系统框架设计

为了使融合终端APP 系统与前端系统的匹配工作效率达到最佳，该文首先设计了融合终端监控APP 系统框架。结合边缘计算技术，终端监控APP系统框架的结构由边缘智能服务器、边缘分布式集群、边缘容器、边缘网络控制器共同组成[2]。

边缘智能服务器的工作任务是维持融合终端监控APP 系统内部的正常工作，一旦系统出现运行错误，边缘智能服务器立即根据实际状况，解决系统终端出现的问题。器件的主要特点是成本低、占系统硬件区域的有效空间小、耗能少，对于终端的服务调用速度快，边缘智能服务器最突出的优势是具有网络交换能力。器件的网络交换能力依靠的是边缘智能服务器内部各个节点之间的计算存储特性，由于边缘智能服务器的功能多，因此器件内部可以调控的指令集合内容多[3-4]。

边缘智能服务器通过虚拟技术模拟实现融合终端控制APP 系统框架的融合功能，边缘计算的融合终端监控APP 系统框架的基本结构是主从分布式结构，这种模式架构的优势是主架构出现运行错误，次架构立即补运，保证终端架构的稳定性。边缘分布式集群主要包括边缘中心节点、边缘网络节点以及边缘服务节点3 个类型。边缘分布式集群的本质是一个节点集合，虽然内部节点的类型有所不同，但是所有节点的动力来源于系统内部的同一个硬件设备。边缘分布式集群在各类节点的调用方式采取一一调用协议，只能同时调用同一类型的节点，不同类型节点不能同时调用，保证了系统终端融合功能的稳定性[5]。基于边缘计算的融合终端监控APP 系统框架如图1 所示。

图1 基于边缘计算的融合终端监控APP系统框架

基于边缘计算技术的融合终端监控APP 系统框架内部的边缘容器结构设计的目的，即使终端系统内部硬件器件调用工作时具有一定规律，计算系统终端的资源，为了达到终端监控系统的融合功能，在边缘容器内部设置一种器件编排法则，维护边缘器件设备的工作[6]。边缘容器的编排法则内容是在边缘中心节点和边缘网络节点内部完成一定的部署安排[7]。

边缘中心节点是监控APP系统的主节点，可以完成系统内部资源的存储，主要的工作任务是控制系统节点的任意行为调用、监控数据日志的分析。在边缘中心节点内部结构的部署方面，要考虑到实时终端系统资源的调用和利用情况，不可以使资源无故耗用，另外弥补系统存储空间调用数据速度的缺点，在边缘中心节点结构内设置一个数据镜像处理空间，提高系统监控数据的调用率，保证系统的性能[8]。

边缘网络节点是融合终端监控APP 系统的网络交换节点，作为系统节点的交节点，可以维持系统内部数据信息资源的交换，另外也可以构成网络的接入点，为边缘服务器提供驱动支持。边缘网络节点内部的部署内容是系统的组件部署，部署要求是一切以实现终端监控APP 系统融合功能为目的，保证资源的持续利用即可。边缘网络节点可以通过指令的部署，设计边缘节点集群的交互操作[9]。

边缘网络控制器的设计目的是制衡终端APP 系统运行时各类型节点的随机调用，控制器以边缘网络动态协议作为控制理念完成工作。边缘网络控制器设计的前提需要搭建一个器件运行环境，否则边缘控制器不具有运行基础，无法实现融合终端监控的目的[10-11]。搭建器件的运行环境需要应用到GF 网络交换机和网络管调器内，将两个硬件设备连接，然后在边缘节点内部进行编码，即可完成搭建。边缘网络控制器实物图如图2 所示。

图2 边缘网络控制器

边缘网络控制器的网络信息转发功能通过网络拓扑结构实现，在控制器内每一个边缘节点都具有一个唯一的数据转发包，如果出现监控信息复盘，通过判断数据包类别即可完成校验，进一步节省了校验时间。器件的边缘网络动态结构的搭建首先通过边缘容器编排规则将融合终端APP 的运行节点进行信息变量的初始化操作，然后计算网络虚拟交换机与各个边缘核心网络节点之间的转发路径长度和边缘网络节点与系统服务器节点之间的转发路径。如果两个路径长度符合要求，那么进行下一步；如果路径长度不符合要求，交换机通过网络协议向边缘网络控制器重新规划监控调用路径，重新计算，直到路径长度符合要求。最终将符合要求的路径节点共同调用，构成一个网络动态结构[12]。系统电路图如图3所示。

图3 系统电路图

2 系统总体设计

2.1 边缘计算原理和数据融合处理方案

边缘计算是一种在物理层面与数据源头相邻的网络边缘侧，具有边云协同、运算、存储、应用支撑、采集等功能的一种可就近供应边缘智能服务执行运算的新型运算模式。其主要针对万物互联服务的上行数据及云服务的下行数据实施操作，可对融合终端监控APP 的运行及管理控制等实现较大幅度的改善[13]。

利用边缘计算设计融合终端监控APP 系统时，首先采用数据匹配的方式对源信息进行集中匹配，并在此基础上完成数据的预处理，其次通过大数据的监控和分析力度对数据进行集中管理[14]，以此来完成数据的融合处理。数据融合过程如图4 所示。

图4 数据融合过程

2.2 海量数据资源处理合理分配方案

基于上述数据的采集和融合处理方案，分别对物理信息数据和网络资源数据进行资源处理分配。资源的合理化分配要坚持可用性、结构化原则，保证数据资源的完整性和条理性，能够满足快捷搜索和查阅的功能要求[15]。

对接收到的物理信息数据进行预处理，筛选排除存在问题或内容缺失的信息，调整纠正数据信息的格式和内容逻辑，然后将所有的数据信息按照内容类别、时间、相关性等指标进行分类和关系划分，形成多个独立又存在关联的数据集，构建适用于移动终端的具有边缘关系的数据信息库[16]。

网络数据资源需要通过Python 编制适用于移动终端的抓取程序，将采集数据信息访问到的网页及网址等信息进行抓取记录，并能够对网页内容和文件信息进行提取。移动终端系统进行资源搜索时的访问页面和内容能够被抓取程序保留下来，根据搜索任务和访问资源的顺序和关联性构建合理的网络资源数据的分配方案。

2.3 边缘计算下的边缘节点调度优化

海量的信息数据资源存在一定的特性和异常因素，因此需要对边缘计算的一些边缘节点进行调整优化。结合系统程序运行的网络环境对信息数据资源的特征进行限制规划，对存在空缺或序列不完整的信息资源进行数据填补。通过拉格朗日插值法将已知存在的数据资源节点按一定规律或特征构造为一个插值函数p(x)，数据集内的数据节点通过函数(x,y)表达出来，插值函数能够根据各数据节点的函数信息获取到所求位置数据信息的函数表达：

式中，anxn表示该插值函数数据集中对应顺序插值节点的数据位置，再将上式与拉格朗日插值公式联立：

经过上式运算，计算得到缺失数据节点的所在位置，再将其他节点的数据内容与插值位置进行对应，可大致推断出该节点对应的数据信息内容，完善优化了系统边缘计算的边缘节点内容和数据信息资源内容。

3 实 验

为了验证研究的基于边缘计算技术的融合终端APP 系统的实际应用效果，以人体活动为研究对象进行了实验测试[17-18]。通过外部传感器监测人体活动的物理变化数据信息，采集并记录了人体在走路、跑步、站立等状态下的心率变化数据。通过终端APP 对数据进行预处理，将不同时段、不同运动状态的数据信息按照边缘计算方案划分为不同的数据集。划分过程在保证数据信息真实完整的条件下进行数据分配，并对数据分配的合理性和划分速度进行监测。

表1 融合时间实验结果

根据终端APP 程序处理决策树的变化情况来看，融合终端APP 系统能够对大量数据进行多层次迭代的数据分类，且数据信息仍保持很高的真实性和准确性。系统的决策树深度表现了其数据融合处理时所进行的数据划分次数，在相关性条件下进行合理划分也说明系统具有良好的任务关键节点和重要内容提取的能力；从监测到的时间可以看出，系统进行数据划分和信息分配的处理时间不长，处理效率很高，数据融合处理的效果也十分良好，证明了系统具有优秀的分类性能。

从融合数据处理结果的准确度来看，系统融合处理的数据准确度均保持在90%以上，说明了系统的基于边缘计算的融合处理准确度较高。而且系统的监测准确度会随着决策树深度的增加而增加，系统对数据信息进行分类处理的层次越多，能够推断得到的数据信息越多，优化完善了融合处理系统的数据资源，进行边缘计算时有更全面的数据集合数据关联分配关系，因此能够得到更加精准的数据融合处理结果。

表2 融合准确率实验结果

综上所述，研究的基于边缘计算技术的融合终端APP 系统具有良好的分类性能和较高的数据融合处理准确率，能够在移动终端设备上对海量数据信息进行合理分配和融合处理，而且可以实现实际监测数据的融合处理，能够在保证监测数据的真实性、完整性的同时进行物理信息和网络资源信息数据的融合处理，提高了终端系统数据融合处理的准确率和工作效率。

4 结束语

经过实验对比分析论述，验证了文中设计的基于边缘计算的融合终端监控APP 系统比传统的系统性能高，并且达到了系统性能规范的基础值，实现了预期效果。该文突破传统的系统硬件区域和软件区域分别设计的理念，首先构建基于边缘技术的融合终端APP 系统框架，然后在系统框架的有效结构内，分析边缘计算的原理、数据融合处理方案以及海量数据资源处理合理分配的最佳方案，最后完成系统的边缘节点调度的优化，完成融合终端APP 系统的设计。将以上的研究成果作为论述依据，可以进一步完善融合前端APP 系统的功能，促进数据融合领域的发展。