边缘计算智能管控平台技术规范

Q/LB.□XXXXX-XXXX边缘计算智能管控平台技术规范范围本文件规定了边缘计算智能管控平台（以下简称“平台”）的基本要求、平台架构、功能要求、接口要求和主要技术指标。本文件适用于以安全帽、作业小车、电气设备为管控对象的边缘计算域智能管控平台的设计、开发和运行维护。规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T22239—2019信息安全技术网络安全等级保护基本要求GB/T34040—2017工业通信网络功能安全现场总线行规通用规则和行规定义GB/T35319—2025物联网系统接口要求GB/T41780.1—2022物联网边缘计算第1部分：通用要求GB/T44067.3—2025物联网边缘计算第3部分：节点接口要求YD/T4494—2023工业互联网边缘计算边缘节点模型与要求边缘网关YD/T4670—2024工业互联网边缘计算总体架构与要求SJ/T11915工业互联网平台术语术语和定义下列术语和定义适用于本文件。边缘计算edgecomputing将数据处理、存储放在网络边缘侧的计算架构。[来源:GB/T41780.1-2022，有改动]边缘节点edgenode部署在管控现场，承担数据采集、本地计算、设备控制、数据转发等功能的硬件设备，是平台架构的核心组成部分。智能管控平台intelligentmanagementandcontrolplatform基于边缘计算技术，实现对安全帽、作业小车、电气设备等管控对象的状态监测、数据采集、智能分析、告警处置及远程管控的一体化平台。数据中心datacenter由计算、存储、网络等基础设施及配套管理系统组成的集中式数据处理场所。管控对象managedobject平台实施监测、控制与管理的目标实体。协议protocol通信双方或多方在进行数据交换时共同遵守的规则、约定和标准，包括数据格式、编码方式、传输时序、差错控制及连接管理等内容。缩略语App：应用程序（Application）AI：人工智能（ArtificialIntelligence）CPU：中央处理器（CentralProcessingUnit）C-V2X：蜂窝车联网（CellularVehicle-to-everything）GPU:图形处理器（GraphicsProcessingUnit）ID：身份标识号（Identification）LoRa：远距离无线电（LongRangeRadio）MAC：媒体存取控制（MediaAccessControl）MQTT：消息队列遥测传输（MQTelemetryTransport）NB-IoT：窄带物联网（NarrowBand-InternetofThings）NTP：网络时间协议（NetworkTimeProtocol）OPC：开放平台通信（OpenPlatformCommunication）PLC：可编程逻辑控制器（ProgrammableLogicController）PON：无源光网络（PassiveOpticalNetwork）MCU：微控制单元（MicroControllerUnit）SDN：软件定义网络（SoftwareDefinedNetwork）TCP：传输控制协议（TransmissionControlProtocol）TSN：时间敏感网络（Time-SensitiveNetworking）UDP：用户数据报协议（UserDatagramProtocol）UWB：超宽带（UltraWideBand）WLAN：无线局域网（WirelessLocalAreaNetwork）总体要求5.1总体目标平台应面向工业现场安全生产与智能运维需求，以边缘计算为核心技术底座，实现对安全帽、作业小车、电气设备等管控对象的实时感知、智能分析、自主决策与协同管控，满足工业场景低时延、高可靠、离线自治的边缘计算应用需求。5.2设计原则平台设计应遵循以下原则：应采用“云—边—端”分层架构，各层之间通过标准化接口交互，层内功能模块化设计，支持独立演进与灵活扩展；边缘节点应具备本地数据采集、实时分析、自主决策与闭环控制能力，在网络中断场景下保障核心业务连续运行；应支持多类型感知设备、多协议通信方式、多厂商硬件平台的统一接入与适配；应具备数据加密、身份认证、访问控制、安全审计等机制，保障平台运行安全与数据安全；应采用模块化、插件化、服务化设计，支持功能组件按需加载、算法模型迭代更新、计算资源弹性扩容。平台架构边缘计算智能管控平台由数据中心、边缘计算节点、边缘硬件设备三层及三层之间的网络组成，通常采用“云—边—端”三层架构，通过协议适配层实现多源异构设备的统一接入，在边缘侧完成数据实时采集、预处理、分析与控制决策，经云管理平台数据中心实现全局资源调度、模型训练、三维可视化与智能运维，同时以贯穿全架构的统一服务与安全层保障设备管理、数据治理、身份认证及业务编排，从而满足工业场景低时延、高可靠、离线自治的边缘计算需求，其架构图见图1。图1边缘计算智能管控平台架构图功能要求7.1边缘资源7.1.1计算资源支撑计算资源支撑作为基础，具体要求包括：应具备网络化、网格化能力，为分布式计算提供基础支撑；应支持资源在线升级与资源扩容；宜包括MCU、CPU、GPU、深度学习加速单元等物理计算实体；宜支持计算资源的隔离，即不同计算资源之间不宜互相调用。7.1.2存储资源支撑存储资源支撑要求包括:应支持多类型数据存储，并支持多类型数据库接入；应支持存储数据的增、删、查、改操作；应具备容灾防错能力；宜支持数据冗余和数据备份功能。7.1.3网络资源支撑网络资源支持包括多种方式，具体要求包括:应支持移动通信网络、光纤网、双绞线等多种类型网络之间的切换；宜支持移动通信网络、光纤网、双绞线等多类型网络传输；宜支持SDN、TSN等新型网络技术；应支持以太网、PON、WLAN、NB-IoT、LoRa、C-V2X等至少一种有线或无线网络接入方式。7.1.4平台资源支撑平台资源支撑作为整体管控的核心，具体要求准包括:应具备网络资源全局管理能力，可对多类型网络接入方式进行统一监控与配置；应支持网络资源智能调度，根据边缘计算任务需求动态分配网络带宽与连接资源；宜具备网络质量优化功能，通过流量管控、协议优化等技术降低边缘计算数据传输时延；宜支持跨平台网络协同，实现边缘节点与云端平台之间的网络资源高效协同与数据交互。7.2边缘服务7.2.1数据采集应支持多源设备数据的统一接入、汇聚与预处理，实现端侧数据就地清洗与标准化：支持传感器、摄像头、PLC、穿戴终端、车载终端、电气监测单元等多协议接入；支持按设备、区域、时间维度汇聚数据；支持断点续传与本地缓存；应提供数据过滤、去重、格式转换、协议解析、异常值剔除、数据补齐；支持边缘侧数据降采样、特征提取与加密脱敏。7.2.2边缘分析应在边缘侧完成实时计算与智能推理，支撑状态判别与事件识别：支持在线数值统计、趋势分析、对比分析、阈值判断、累计统计；支持基于规则与轻量化AI模型实现人员违规、车辆超速、设备异常、电气过载、入侵越界等分类识别；支持事件规则配置、实时告警生成、事件分级、事件去重、事件关联与本地存储。7.2.3边缘控制应支持本地自主控制与远程外部控制，实现断网可用、实时闭环：边缘节点离线状态下可按预设策略执行闭锁、声光告警、限速、断电保护、区域禁入等控制动作；接收平台下发指令，完成远程启停、参数配置、权限下发、模式切换；控制指令应支持鉴权、超时、重试与结果回执。7.2.4边缘优化应基于实时数据实现过程优化、应急处置与策略迭代：支持作业路径优化、负载均衡、能耗优化、调度序列优化、流量调控；支持异常联动、故障自愈、预案自动执行、紧急疏散提示、风险隔离与就近协同处置；支持本地策略自学习、参数调优、模型增量更新与策略版本管理。7.2.5交互处理应提供人机交互与信息收发能力，支撑现场可视、可管、可控：支持设备状态、实时数据、告警信息、视频画面、统计图表本地/远程展示；支持按键、触屏、语音、扫码输入；支持本地声光、显示屏、广播输出与指令回执；支持操作日志留痕与权限校验。7.3边缘管理7.3.1运维管理应提供资源配置管理功能，支持配置管理的分角色、分组管理，在执行边缘控制时完成本地消息路由转发，具体要求包括：应支持边缘计算集群管理，包含记录当前集群下各个边缘计算节点所管理的终端列表，并在以下方面实现规范管理：边缘计算节点在启动时应向数据库或名字服务完成节点注册；新终端接入时应向数据库或名字服务完成终端管理注册，声明本节点为该终端的管理节点；应支持边缘计算集群间的通信以及路由管理；在集群内执行自主控制时，应通过终端注册的路由表查询本集群内的节点信息完成消息转发；应保障边缘计算集群的高可用性，当集群中某一节点发生故障时，应及时上报云端，并分配其他节点接管故障节点所管理的设备以及运行的计算任务；应支持服务自动拉起，即当核心进程崩溃或被强制终止时可自动拉起，并向云端发送报警；离线日志应记录所有边缘自主控制操作，并最终上传至云端完成记录与管理。应提供监控管理功能，包含多维度、可视化的监控、报警等能力。应提供服务管理功能，支持对服务执行添加/卸载、启动/停止、配置修改等操作，同时支持服务自恢复。7.3.2安全管理数据安全管理应提供数据安全管理能力，在数据传输过程中执行加密处理与访问控制，具体要求包括：应对数据进行脱敏处理，保障数据安全性；开展网络虚拟化时，应提供有效的安全边界隔离等安全保障；应提供日志管理功能，包含日志的收集、存储、检索以及日志目录管理等功能；数据显示要求应符合GB/T38637.2—20206.4中的要求。接口安全管理应提供接口安全管理能力，在接口调用过程中执行身份验证与权限控制，具体要求包括：应具备完善的数据加密和安全认证机制，保障数据的机密性与完整性；应具备防护自身免受恶意攻击的能力，例如防范恶意软件植入、网络入侵等行为；应具备设备安全管理接口，可对接入设备开展证书、白名单、令牌等安全校验；至少应符合GB/T22239—2019第6章的第一级安全保护能力要求；宜定期对接口开展安全审计和监控，确保及时发现并响应安全威胁。及时响应管理应实现及时响应，在正常及紧急状态下均可及时反应、及时处理，具体要求包括：应保障边缘控制的稳定性、准确性和及时性；应具备边缘控制安全反馈能力，包含控制授权、周边环境安全反馈以及控制结果安全反馈；应具备控制结果反馈能力，包含控制成功、控制失败等结果反馈；应提供可靠、稳定、低延时的边缘自主控制策略与执行能力，通过低时延特性保障响应速度；应支持实时紧急事件处理功能，并将结果输出至队列或完成持久化存储，保障对动态事件的即时响应；应支持对复杂事件的处理能力，以及多个事件的关联处理能力，并支持本地的实时决策和实时优化；应具备离线自主运行能力，当与云连接中断时，应保障边缘计算各项功能继续可靠执行，在网络连接恢复后与云同步相关信息。接口要求8.1接口位置与类型8.1.1不同类型边缘计算节点之间的接口用于物联网终端、边缘控制器、边缘网关、边缘计算服务器、云端智能管控平台等不同类型节点间的数据交互、指令下发、状态同步与协同调度，应与边缘计算智能管控平台架构图保持一致。8.1.2相同类型边缘计算节点之间的接口用于边缘网关之间、边缘控制器之间、边缘计算服务器之间的数据同步、负载均衡、集群管理、冗余备份与故障切换。8.2接口总体要求8.2.1通用要求接口应满足GB/T35319—2025中第6章规定的物联网系统接口基本要求。8.2.2通信连接边缘计算节点接口应能保证两端节点之间及节点与云端智能管控平台之间实现稳定可靠的通信连接。具体要求如下：应根据两端设备的部署情况、节点设备间的通信性能要求、节点设备应用功能要求，确定数据通信方式；对远程控制、联动闭锁、应急处置等时延要求严格的场景，应选择时间敏感型通信方式；应支持链路保活、断线重连、通信故障自动检测与切换机制。8.2.3有效性边缘计算节点接口应能高效、准确、及时地进行数据传输，确保信息传输和命令执行的正确性。具体要求如下：接口应及时完成数据传输，确保平台对设备事件、告警信息能迅速响应；接口应正确完成数据传输，反映管控对象真实状态与运行信息，无误差、无失真。8.2.4安全性边缘计算节点接口应能确保传输的数据不被未授权访问、篡改或丢失。结合具体应用场景，具体要求如下：应具备良好的数据加密和安全认证机制来保障数据的机密性和完整性；应具备防护自身免受恶意攻击的能力，如预防恶意软件的植入和网络入侵等；应具备设备安全管理接口，可对接入的设备进行证书、白名单、令牌等安全性校验；至少应符合GB/T22239—2019规定的第一级安全保护能力要求；宜定期对接口进行安全审计和监控，确保及时发现安全威胁并响应。8.2.5可扩展性边缘计算节点接口的可扩展性主要体现在边缘网关、边缘控制器、边缘计算服务器连接物联网终端数量、通信协议适配能力、多种通信方式适配能力等方面。边缘网关和边缘控制器接口宜采取模块化、插件化结构设计，可灵活更换或者选配不同通信方式的通信端口，通信端口宜具有加载不同通信协议能力；节点接口宜实现物联网终端连接数量可弹性配置。边缘计算服务器接口宜采取模块化、插件化结构设计，宜支持热插拔更换或者选配不同通信方式的通信端口，通信端口宜支持加载不同的通信协议。8.3接口传输内容分类8.3.1资源数据资源数据为边缘计算节点自身资源相关信息，用于节点识别、基础信息登记、资源状态上报与协议适配，具体包含：节点标识码：设备唯一ID、设备标识码、设备序列号、设备物理编号等用于唯一识别节点的编码信息；节点基本信息：节点名称、设备型号、应用用途、设备分类、生产厂商、出厂日期、硬件版本号；节点资源信息：CPU型号与占用率、内存总容量与使用率、NTP服务地址与同步状态、物理网口/无线接口数量与状态、存储卡/硬盘容量与挂载状态、网络IP地址、MAC地址；节点支持协议信息：支持的通信协议（MQTT、HTTP/HTTPS、RESTful、Modbus、OPCUA、NETCONF、WebSocket等）、协议版本、协议端口号、协议启用状态。8.3.2采集数据采集数据为边缘计算节点面向业务采集的现场与运行信息，用于感知、监测、策略执行与协同交互，具体包含：节点传感数：设备运行/离线/故障状态、环境温湿度、设备振动幅值、电池电量、供电电压、回路电流、开关量状态、模拟量数值、流量/压力/液位；节点多媒体数据：现场图片、实时语音、监控视频流、视频截图、录音文件、抓拍图像、录像片段；节点策略数据：数据采集周期、采集触发条件、采集阈值、执行策略编号、策略启用状态、数据上报频率、存储策略；节点协同数：协同节点ID/名称、协同任务类型、协同执行计划、协同触发条件、协同状态。8.3.3算力数据算力数据为边缘计算节点计算资源、容器、应用、分析任务相关信息，用于算力调度、资源分配与应用管理，具体包含：节点计算专用处理器信息：处理器类型、处理器名称与ID、生产厂商、型号、运行状态、数量、总算力、资源占用率、核心数量、主频、缓存大小、支持指令集、温度与功耗；节点用户账户数据：账户名称、账户类型、用户资源访问路径与权限、当前在线用户数量、账户创建时间、权限有效期；节点磁盘数据：磁盘分区数量、总容量/已用容量/剩余容量、存储对象类型、设备挂载路径、文件系统格式、磁盘读写速度、健康状态；节点容器数据：容器名称、容器所属设备ID、分配CPU核数与占用率、分配内存与使用率、容器镜像版本、运行状态、启动时间、网络端口映射；节点应用App数据：应用名称、开发厂商、应用版本号、安装路径、运行状态、资源占用、启动参数、更新时间、授权信息；节点边缘分析数据：分析对象、所用算法模型、分析输入数据、分析结果、异常判定值、分析时间戳。8.3.4控制数据控制数据为云端/上层节点向下发送的指令、参数与调度信息，用于设备操控、策略下发与协同执行，具体包含：节点传感控制数据：设备启动/停止/重启指令、运行参数调节、电机运动控制、开关通断指令、阀门开度调节、复位指令；节点多媒体控制数据：摄像头抓拍指令、视频录制启动/停止指令、语音播放指令、录像保存指令、码率/分辨率调节指令；节点策略控制数据：策略启用/停用指令、执行周期修改、执行次数设定、策略下发/更新/删除命令、触发条件修改、执行优先级调整；节点协同控制数据：协同启动/停止命令、协同执行条件、协同节点指定、协同动作序列、协同超时设置、故障切换指令。8.3.5管理数据管理数据为边缘计算节点运行、事件、告警相关信息，用于状态监控、运维管理与故障追溯，具体包含：节点运行数据：设备在线/离线/休眠状态、累计运行时长、本次启动时间、CPU/内存/磁盘/网络使用率、进程数量、系统负载、温度、电压；节点事件数据：容器安装/卸载/升级/启动/停止事件、应用App安装/卸载/升级/启动/停止事件、配置修改事件、固件升级事件、用户登录/登出事件、通信链路断开/重连事件；节点告警数据：当前活跃告警、历史告警记录、告警处理状态、告警屏蔽规则、告警推送记录、告警恢复时间。技术指标可靠性指标可靠性是边缘计算智能管控平台在工业现场长期稳定运行的基础保障，确保平台在复杂工况、网络波动及局部故障场景下仍能维持核心业务连续性，具体要求见表1。系统可用性是指平台在规定运行时间内处于可正常工作状态的时间占比，要求平台年度可用时间不低于99.9%，即全年非计划停机时间不超过8.76小时，确保工业现场生产监控与安全管理业务持续在线。边缘节点离线自治时间是指边缘节点在与云端数据中心网络连接完全中断后，依靠本地资源独立维持核心功能运行的最长时间，要求离线自治时间不低于72小时，保障在网络长期故障或通信基础设施损毁等极端情况下，现场级安全管控与设备控制功能不中断。数据本地缓存时间是指边缘节点在无法向云端上传数据时，本地存储介质能够持续保存新采集数据的最短时间，要求缓存时间不低于1小时，防止网络瞬断或拥塞期间现场数据丢失，确保通信恢复后数据完整回传。故障自动恢复时间是指平台检测到软硬件故障后，无需人工干预即可自动恢复至正常运行状态所需的时间，要求恢复时间不超过30秒，最大限度降低故障对现场实时监控和告警处置的影响。服务自动拉起时间是指核心进程因异常崩溃或被强制终止后，系统自动重新启动该服务所需的时间，要求拉起时间