基于云計(jì)算的智能家居管理系統(tǒng)的研究

張小琳，何 青，李 雯，韋 龍

（河南師范大學(xué) 計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，河南 新鄉(xiāng) 453007）

基于云計(jì)算的智能家居管理系統(tǒng)的研究

張小琳，何 青，李 雯，韋 龍

（河南師范大學(xué) 計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，河南 新鄉(xiāng) 453007）

智能家居憑借其智能化和信息化等優(yōu)勢(shì)，在一定程度上，提高了人們的生活質(zhì)量。利用云計(jì)算部署智能家居系統(tǒng)，建立高度智能化的云家庭，可以較好地解決傳統(tǒng)智慧家居系統(tǒng)中儲(chǔ)存空間小、運(yùn)算速度慢、資源利用率低、使用成本高等問題。文章從數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)處理方式及智能化服務(wù)3個(gè)方面著手，采用Hadoop技術(shù)創(chuàng)建云平臺(tái)，利用分布式文件系統(tǒng)和MapReduce分布式計(jì)算技術(shù)處理海量數(shù)據(jù)，開發(fā)的智能應(yīng)用軟件，能夠高效提供舒適、便捷的智能居家服務(wù)。

智能家居；云計(jì)算；智能化服務(wù)；云平臺(tái)

日新月異的的科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步使得人們開始更多地關(guān)注生活質(zhì)量的提升，智能家居已然成為時(shí)代發(fā)展的必然趨勢(shì)，而物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、控制技術(shù)及人工智能等領(lǐng)域的發(fā)展也為建設(shè)智能化社會(huì)提供了可能性。早在30年前，比爾蓋茨就展示了智能家居的美好場(chǎng)景，將移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)融入智能建筑也使得智能的概念進(jìn)行了很大程度的更新與深化，但在火熱的市場(chǎng)中，大部分消費(fèi)者仍處于觀望狀態(tài)，智能家居仍有著廣闊的市場(chǎng)前景[1]。

利用Hadoop技術(shù)搭建云平臺(tái)，將云計(jì)算應(yīng)用于智慧家居系統(tǒng)，從而建立高度智能化的云家庭，解決了傳統(tǒng)智慧家居系統(tǒng)中儲(chǔ)存空間小、運(yùn)算速度低、資源利用率低、使用成本高等問題，達(dá)到了一站式服務(wù)的目的[2]。本文將從智能家居與云計(jì)算的概念、智能家居云平臺(tái)的搭建以及智能化服務(wù)等方面進(jìn)行闡述。

1 智能家居與云計(jì)算

1.1 智能家居

智能家居是指在現(xiàn)有智能家居系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，利用先進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)、無線電以及IT技術(shù)，通過家庭信息管理平臺(tái)，將與家居生活緊密連接的出入門、家庭聯(lián)網(wǎng)、場(chǎng)景控制、遠(yuǎn)程操作等各子系統(tǒng)聯(lián)系起來[3]。引入云計(jì)算的技術(shù)，改變了早期獨(dú)立的家庭數(shù)據(jù)處理模塊，簡化了智能處理終端，能夠由云計(jì)算中心為每個(gè)家庭提供更加安全、可靠、方便、快捷的家居體驗(yàn)服務(wù)。

加強(qiáng)對(duì)智能家居系統(tǒng)的研究，利用云計(jì)算的運(yùn)算結(jié)果為用戶制定合理的智慧家居方案，并通過安卓技術(shù)設(shè)計(jì)一款A(yù)PP來為用戶提供“一站式”服務(wù)，保障了智能家居服務(wù)、降低了建設(shè)與運(yùn)營投入、提高了用戶滿意度和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，解決了智能終端的低穩(wěn)定性、擴(kuò)展性、可靠性以及數(shù)據(jù)處理能力不強(qiáng)等問題[4]，如圖1所示。

1.2 云計(jì)算架構(gòu)Hadoop

云計(jì)算是一個(gè)分布式處理框架，可以對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理，提高了對(duì)于海量數(shù)據(jù)的處理能力。云計(jì)算架構(gòu)能夠針對(duì)失敗的節(jié)點(diǎn)重新進(jìn)行處理，可以在大量廉價(jià)的硬件設(shè)備組成的集群上運(yùn)行應(yīng)用程序，為應(yīng)用程序提供了一組穩(wěn)定可靠的接口，它主要有以下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)： 可靠性高、可拓展性高、容錯(cuò)性高、效率高和成本低等[5]。Hadoop技術(shù)已經(jīng)比較成熟，應(yīng)用也已經(jīng)較為廣泛，其中的核心技術(shù)是分布式文件系統(tǒng)（Hadoop Distributed File System，HDFS）和映射/規(guī)約引擎（Map/Reduce）。

圖1 系統(tǒng)框圖

1.3 分布式文件系統(tǒng)

在這個(gè)信息數(shù)據(jù)量呈指數(shù)形式增長的時(shí)代，通過單純的增加CPU、內(nèi)存、磁盤等方式擴(kuò)展計(jì)算機(jī)文件系統(tǒng)的存儲(chǔ)容量從而提高計(jì)算機(jī)的處理能力，在容量大小、容量增長速度、數(shù)據(jù)備份、數(shù)據(jù)安全等方面的表現(xiàn)都差強(qiáng)人意[6]。而擁有主從結(jié)構(gòu)的HDFS，可以經(jīng)由目錄路徑對(duì)其采取CRUD操作為整個(gè)系統(tǒng)提供了準(zhǔn)確性高的的底層存儲(chǔ)支持，因此，HDFS可以有效解決數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理難題。分布式文件系統(tǒng)作為云計(jì)算架構(gòu)存儲(chǔ)的底層，能增強(qiáng)云計(jì)算架構(gòu)的安全、效率以及實(shí)用方面的性能[7]。

1.4 MapReduce分布式計(jì)算

將分布式計(jì)算運(yùn)用于對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行并行分析和處理時(shí)，體現(xiàn)了高性能的批處理分布式計(jì)算框架所具有的特點(diǎn)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理工具已經(jīng)無法恰當(dāng)處理TB和PB級(jí)別的巨大數(shù)據(jù)量，而分布式計(jì)算不僅適合處理結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等各種類型的數(shù)據(jù)，而且當(dāng)處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)和超大規(guī)模的數(shù)據(jù)時(shí)，將其分成并行Map任務(wù)和Reduce匯總?cè)蝿?wù)兩類，實(shí)現(xiàn)了低成本處理海量數(shù)據(jù)。MapReduce框架的優(yōu)點(diǎn)如表1所示。

表1 分布式計(jì)算優(yōu)點(diǎn)

2 智能家居云架構(gòu)

2.1 數(shù)據(jù)源

利用安裝在室內(nèi)的各類傳感器、攝像頭等傳感設(shè)備直接采集到的信息及云計(jì)算中心存儲(chǔ)的歷史信息。包括：①安裝在室內(nèi)的傳感器、攝像頭等傳感設(shè)備直接采集到的信息；②云計(jì)算中心存儲(chǔ)的歷史信息，包括歷史傳感信息和處理產(chǎn)生的結(jié)果；③用戶身份信息等。

2.2 數(shù)據(jù)的處理方式

利用云平臺(tái)采用分布式并行方法處理傳感信息，主要分為以下3層：第一層數(shù)據(jù)感知層，包括對(duì)原始數(shù)據(jù)的采集和通信格式轉(zhuǎn)換兩方面內(nèi)容，通過對(duì)傳感信息進(jìn)行通信和數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換，提高云計(jì)算平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)的處理效果。第二層數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層，采用“Oracle +Hadoop”的混合配置模式，對(duì)不同類型的數(shù)據(jù)分類處理。用Hadoop分布式系統(tǒng)HDFS存儲(chǔ)大型數(shù)據(jù)和大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)HBase存放少量實(shí)時(shí)性要求高的數(shù)據(jù)，將小數(shù)據(jù)集存放于Oracle數(shù)據(jù)庫中，這樣可以兼顧實(shí)時(shí)性、穩(wěn)定性和文件規(guī)模的不同情況[6]。第三層數(shù)據(jù)處理層對(duì)海量的傳感信息采用分布式計(jì)算并行處理模型進(jìn)行處理，它具有較好的擴(kuò)展性，可以對(duì)傳感信息進(jìn)行隨機(jī)訪問，數(shù)據(jù)庫中的信息都可導(dǎo)入到數(shù)據(jù)處理層作為MapReduce的輸入，如圖2所示。

圖2 分布式處理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

云計(jì)算架構(gòu)是在服務(wù)器集群上編寫和執(zhí)行應(yīng)用程序的開源軟件，可以用任何編程語言編寫，在可靠和擴(kuò)展方面有著極大的優(yōu)勢(shì)。Hadoop是以Hadoop和MapReduce為核心，當(dāng)程序員使用Map和Reduce函數(shù)編寫應(yīng)用程序時(shí)，Hadoop自動(dòng)并行執(zhí)行這些函數(shù)[7]。Hadoop允許用戶使用任意可用的Map和Reduce函數(shù)創(chuàng)建和執(zhí)行任務(wù)，如圖3所示。

圖3 Hadoop解決方案

2.3 智能化服務(wù)

利用云平臺(tái)處理、分析信息，為用戶制定合理的智慧居家方案，并開發(fā)相應(yīng)的APP，實(shí)現(xiàn)方案的實(shí)時(shí)推送，能夠主動(dòng)辨識(shí)并滿足用戶的各種需求，提供智能化服務(wù)[6]。傳感器接受信息，通過通信和數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換上傳至云端數(shù)據(jù)庫，同時(shí)將用戶身份信息和歷史數(shù)據(jù)上傳至云平臺(tái)進(jìn)行分析處理，并傳送相關(guān)指令到移動(dòng)終端，如圖4所示。

圖4 技術(shù)路線

3 結(jié)語

由于科學(xué)技術(shù)的發(fā)展以及國家政策的大力支持，智能家居行業(yè)取得了顯著的進(jìn)步，而用Hadoop技術(shù)搭建云平臺(tái)，將云計(jì)算應(yīng)用于智慧家居系統(tǒng)，形成高度智能化的云家庭，有效地解決了傳統(tǒng)智慧家居系統(tǒng)中儲(chǔ)存空間小、運(yùn)算速度低、資源利用率低、使用成本高等問題，達(dá)到了一站式服務(wù)的目的。用Hadoop技術(shù)創(chuàng)建云平臺(tái)，利用分布式文件系統(tǒng)和MapReduce分布式計(jì)算技術(shù)處理海量數(shù)據(jù)，并開發(fā)相應(yīng)智能應(yīng)用軟件，為用戶提供舒適、便捷的智能居家服務(wù)，滿足了人們對(duì)于高質(zhì)量高水平的家居生活的需求。本文闡述了智能家居與云計(jì)算的概念，提出了用Hadoop技術(shù)部署云平臺(tái)，指明了Hadoop并行式處理數(shù)據(jù)的方式給智能家居行業(yè)發(fā)展帶來的便利與快捷，點(diǎn)出了智能家居的發(fā)展對(duì)于提升人民幸福感的重要性。

[1]孟曉麗.物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)下基于云計(jì)算的智能家居系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].科技通報(bào)，2016（6）：67-71.

[2]裴龍龍.基于云計(jì)算的智能家居控制系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)[D].哈爾濱：東北林業(yè)大學(xué)，2016.

[3]郭廣明.淺談云計(jì)算技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)智能家居系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].電子測(cè)試，2016（9）：99-100.

[4]索偉.基于ZigBee技術(shù)的智能家居控制系統(tǒng)的管理與實(shí)現(xiàn)[D].北京：電子科技大學(xué)，2015.

[5]郭廣明.基于物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算的智能家居系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用，2015（5）：165-166.

[6]陳俊翔.基于云計(jì)算的智能家居系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D].西安：西安電子科技大學(xué)，2014.

[7]王海永，王東艷.基于云計(jì)算的智能家居系統(tǒng)[J].電子技術(shù)與軟件工程，2015（13）：84.

Research on intelligent home furnishing management system based on cloud computing

Zhang Xiaolin, He Qing, Li Wen, Wei Long
（School of Computer and Information Engineering, Henan Normal University, Xinxiang 453007, China）

Intelligent home furnishing has improved people's life to a certain extent because of its intelligence and information and other advan tages. The deployment of intelligent home furnishing system based on cloud computing, a highly intelligent cloud family, can solve the problems of small storage space, slow operation speed, low resource utilization, high cost of use in traditional intelligent home furnishing. This paper sets about from the data source, data processing and intelligent service in order to create a cloud platform by using Hadoop technology and deal with abundant data employing a distributed file system, distributed MapReduce and develop intelligent application software. It will efficiently provide comfortable, intelligent and convenient home service.

intelligent home furnishing; cloud computing; intelligent service; cloud platform

河南師范大學(xué)“國家大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃”校級(jí)一般項(xiàng)目；項(xiàng)目編號(hào)：20160180。河南師范大學(xué)“國家大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃”國家級(jí)項(xiàng)目；項(xiàng)目編號(hào)：201510476054。

張小琳（1997— ），女，河南信陽。