基于Node.js的物联网网关系统的分层设计方法

2018-10-15，

单片机与嵌入式系统应用 2018年10期

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(华中科技大学自动化学院，武汉 430074)

引言

物联网是在传统互联网基础上进行了衍生和扩展，使生活中的物品可以通过网络互连，进行数据交互。在物联网中，设备通过自组织的模式构建无线网络，提供实现人与物、物与物之间的通信。不足的是，物联网中通信协议多种多样，各种感知技术和通信协议没有统一的标准[1]，感知网络与以太网之间很难通信，而且物联网中一些通信协议无法远距离传输数据。因而，在物联网发展的过程中，产生了一种新型的网元设备——物联网网关。

物联网网关可以实现感知网络与通信网络，以及不同类型感知网络之间的协议转换，既可以实现广域互联，也可以实现局域互联。另一方面，物联网网关能够将不同设备收集到的信息整合起来，实现对终端设备的统一管理和控制。此外，物联网的一些应用场景(如智能家居)，需要点对点连接，不利于数据安全传输。

Node.js[2]是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境。目前，Node.js主要用于构建Web应用[3]，将Node.js用于物联网设备端连接的应用还不多。通过事件驱动、非阻塞式I/O模型，Node.js可以处理数万条连接[11]。而物联网中数据的显著特点是海量、周期性强、随着终端设备数量的增长而增多[9]。因此，可以使用Node.js构建能够承受大量持续的并发访问请求的网关系统，提高系统的吞吐量和执行效率。

Node.js的事件驱动模型与物联网开发中通常采用的中断响应模型作用一致，而且Node.js通过单线程异步执行程序，相比多进程或者多线程的编程方式，Node.js可以更加高效地使用内存资源。

Node.js是跨平台的，即同样的JavaScript代码可以部署运行在Windows、Linux、OSX等平台，所以使用Node.js开发的网关可以很容易部署到嵌入式Linux平台。JavaScript支持JSON数据格式，目前各种云服务和数据传输都是基于JSON数据格式实现的，当物联网网关采用JavaScript开发时，可以对接互联网上海量的云服务与云资源[10]。

目前，JavaScript脚本语言已经可以用于物联网终端设备的开发。Espruino 是一个专门为微控制器设计的JavaScript解释器。Duktape是一个轻量级的嵌入式JavaScript引擎，专注于可移植性和低占用率[4]。JerryScript是由三星开发的一个小型的适用于嵌入式设备JavaScript引擎[5]。如果使用JavaScript同时进行物联网节点和网关的开发[8]，可以明显提高开发效率，缓解当前物联网系统开发周期长、代价大等问题。

1 网关系统设计

1.1 网关功能需求分析

作为物联网中感知层和传输层的纽带，物联网网关需要满足以下功能需求[3]：

① 数据感知功能：网关能够感知接收物联网节点发送的数据；

② 广泛的接入能力：目前物联网常用的应用层协议有多种，网关能够兼容多种应用层协议，实现不同物联网节点互联互通；

③ 协议转换能力：将下层标准格式的数据统一封装，保证不同协议变成统一的数据和信令，将下发的数据包解析成相应协议可以识别的控制命令；

④ 设备管理能力:物联网的节点数量多，通过网关对节点设备进行状态查询、监控、配置等；

⑤ 云接入能力：通过将网关接入云端，实现远程控制、数据存储、数据分析等功能。

1.2 网关系统平台

物联网网关平台使用Raspberry Pi 3B，由于Linux的内核小、效率高，适应多种CPU和硬件平台，而且Node.js可以很容易部署到Linux上，所以在Raspberry Pi上运行嵌入式Linux操作系统作为实现网关功能的基础，然后使用Node.js扩展出网关所需要的各个功能模块，实现网关与互联网和传感器网络的数据信息交互。

1.3 网关结构设计

1.3.1 网关系统架构

根据网关在物联网中的作用，采用分层设计方法将网关分为感知层、模型层、视图层。各层之间的数据传递是相互的、可控制的[7]。图1是网关系统的三层架构图。

图1 网关系统架构图

1.3.2 感知层

感知层主要作用是感知物联网节点设备的工作参数，并根据需要改变设备的工作状态。在物联网系统中，数据交换主要依靠应用层协议来解决。目前常见的物联网应用层协议有CoAP[6]、MQTT、LwM2M、AMQP等，因此在感知层需要集成不同应用层协议的服务端，以感知接收不同设备的请求，同时当网关接收到下达命令时，调用相应的服务端向设备发送控制命令。

1.3.3 模型层

模型层是整个物联网网关的核心，主要完成对上传数据和下达命令的解析，并实现两者之间的相互转换，以实现对物联网节点的统一控制和管理，同时向上屏蔽底层通信协议的异构型。当视图层下达控制命令时，模型层解析命令并调用相应模块，将命令转换成终端设备能够理解的数据格式。当感知层接收到上传数据时，该层解析消息并将数据转换成统一的数据格式。同时，模型层将设备数据进行缓存，并周期性地将缓存数据存储到数据库，并清理缓存。

物联网中设备数据不间断地生成，并且数据量大，无法将这些数据存储到网关，而且部分数据有很大的研究价值。因此，可以利用云技术管理并支撑基于大数据的新型智能应用。

为了实现与视图层的数据交互，在模型层加入HTTP、WebSocket两个子模块，其中通过HTTP协议请求页面，使用WebSocket协议实现长连接。此外，在模型层实现了AWS IoT平台的客户端，将数据上传到AWS云实现远程控制、云端数据存储和数据分析等功能。图2是模型层结构图。

图2 模型层结构图

1.3.4 视图层

视图层即用户界面，把物联网设备的工作状态显示给用户，同时用户可以输入指令以控制设备。其中，当用户处于局域网环境下，可以直接登陆局域网查看数据；当处于外网时，主要通过云端查看数据。视图层使用Freeboard实现，在其中实现了WebSocket和AWS IoT的客户端。相比传统的网关系统，视图层可以使网关不受网络环境限制，随时查看网关和设备运行状态。

1.4 物联网网关的信息交互流程

图3为网关的整体工作流程图。具体流程如下：

① 初始化感知层各个服务端模块，初始化模型层数据缓冲区。

② 感知层接收到物联网节点上传的数据，数据被缓存到Redis数据库，然后由模型层进行数据的解析和转换。最后上传到AWS IoT和视图层的WebSocket客户端。当用户网关与Freeboard处于同一局域网环境下，Freeboard通过WebSocket客户端直接查看数据。当处于不同网络环境下，Freeboard从AWS IoT提取数据显示。

③ 视图层下达控制命令时，数据首先被缓存到Redis数据库，当用户与网关处于同一局域网环境下，数据由模型层进行解析和转换，然后下发给物联网节点设备。当处于不同网络环境下，视图层通过AWS IoT的客户端将命令发送给云端，然后由云端将命令发送给模型层，再由模型层进行解析和转换，最后下发给物联网节点设备。

④ 系统周期性读取Redis数据库缓存的数据，然后进行处理，最后清除Redis数据库缓存的数据。

2 系统测试和实验

在智能家居场景下搭建了一个物联网系统。该系统包含两个节点：节点一(CN)是一个台灯，可以在界面上显示和控制台灯的开关状态；节点二(WN)有温度传感器、运动传感器、测量心率的传感器。为了方便验证网关的功能，实验中使用Node.js模拟节点，不断地向网关发送数据。

图3 网关工作流程图

根据用户所处的网络环境，系统测试分别在家庭局域网环境和外网环境下进行。首先在家庭局域网环境下，运行网关程序，访问地址http://127.0.0.1,即可查看本地设备数据。图4显示局域网环境下节点的工作状态：其中本地连接是一个可控制按钮，可以控制本地连接通断，警报栏显示的是具体的数值和状态判断，体征栏显示的是体温和心率曲线，睡眠栏显示的是运动量和根据运动量计算的睡/醒状态。