基于警用数据链设备的人工智能运维研究

曹辉 史胜伟 刘培 公安部第一研究所

引言

2020年底，工信部印发了《“工业互联网+安全生产”行动计划（2021-2023年）》，其中提出推进边缘云和5G+边缘计算能力建设，下沉计算能力，实现精准预测、智能预警和超前预警的目标。随着移动警务手机在全国各地的普及，推动了边缘计算的发展。而万物互联、万物感知的智能社会，则是跟物联网发展相伴而生，边缘计算系统也因此应声而出。随着云计算的发展，端边云的协同是必然趋势。这对警用通信技术提出了新的要求，在满足各类警用物联网设备互联互通的同时，要解决安全问题。公安部第一研究所通信技术事业部首先提出了警用数据链（Police Data Link，PDL）的概念，警用数据链是实现警务物联网设备互联互通的安全通信组件，用于支撑警务物联网设备相关业务，采用发布/订阅模式进行数据传送。

运维，顾名思义维系运行。每个信息系统，交付后的运维从来都是必不可少的重要一环。从最开始的人工运维，每每系统出现故障，只能由工程师去查看系统日志，分析可能的问题所在，这往往需要依赖工程师过往的经验积累；到自动化运维，系统的无人值守，最终目标是实现系统的智能化运维。

一、警用数据链

警用数据链是为满足在不同环境下执行多种任务的各级公安机关共享现场态势和实时指挥控制的需求，满足系统、人、物间主动信息交互、任务协同需求，充分利用现有公安各类信息系统和通信系统资源，采用标准化消息传输协议、灵活可靠的组网方式、安全保密的通信传输信道，而构成的一种警用通信技术。

警用数据链由三部分组成：警务物联网消息协议（PMQ）、警用物联网管理模块（PDLM）、数据字典，如图1所示。

图1 警用数据链组成

警用数据链在逻辑上分为三层：通信层、警务物联网消息协议层（PMQ）、管理层（PDLM）。通信层需要建立安全的通信链路，针对不同的物理介质，其安全方案不同，目前可支持安全局域网、有线、APN等，对上层是透明的，如图2所示。

图2 警用数据链逻辑框图

警用数据链应用于新一代移动警务体系可以分为三层：云、边、端。终端设备上的应用程序可以直接经PDL与平台相关业务通信，也可经边设备后的PDL与平台或其他终端设备通信。移动警务平台、智能网关、警用终端设备可以视为移动警务云边端三级架构，如图3所示。考虑到警用设备的多样性，设备跨越年代较长，针对老旧设备的运维管理占据了各地方公安人员日常工作相当的比重。

图3 移动警务云边端三级架构

警用数据链可以分为管理通道和业务通道。管理通道以发布/订阅模式对设备安全接入、数据加密、授权管理、协同业务等进行安全管控；业务通道主要负责设备本身的实时业务数据传输。

二、警用数据链智能运维

（一）智能运维

AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations，智能化运维）是著名IT咨询公司Gartner于2016年首次提出的概念，经过几年的发展，目前已经成为运维技术发展的必然趋势。

近几年，人工智能技术发展很快，通常理解的智能运维是把人工智能技术应用在IT运维领域，替代人工进行风险管理决策。从通过机器实现自动化流程、替代人工并解放运维人员的根本需求出发，能替代人脑进行运维决策、人手管理配置的算法和工具都可以称为智能运维系统。IT运维管理通过程序实现软件、硬件的自动管理，这已经是智能运维的初级阶段。未来，智能运维技术借助概率计算、深度神经网络、因果推理分析等高级人工智能算法，将进一步提升系统自主分析决策能力，实现自治程度更高的智能运维。

AIOps，通俗地讲，是对规则的AI化，即将人工总结运维规则的过程变为机器学习的过程。具体而言，就是针对平时运维工作中长时间积累形成的自动化运维和监控等能力，将其规则配置部分通过机器自学习的方式进行“去规则化”改造，最终达到终极目标：有AI调度中枢管理的，质量、成本、效率三者兼顾的无人值守运维，力争所经营系统的综合收益最大化。

5G时代日益复杂化和智能化的网络，要求更加智能化的运维技术。但是，传统的运维方式在面对日益复杂的运维问题、海量的运维设备和运维数据时，已经显得越来越无能为力。因此，以人工智能赋能运维，基于已有的大量运维数据（日志、监控信息、资源数据等），通过机器学习的方式，实现统一、完整、闭环和智能化的运维，提高系统的预判能力、分析能力和稳定性，成为大势所趋。

（二）基于网络的警用数据链管理通道智能运维

智能运维的目标是在非完美的软硬件之上，利用大数据、机器学习和其他分析技术，通过预防预测、个性化和动态分析，直接和间接增强IT业务的相关技术能力，实现所维护产品或服务的更高质量、合理成本及高效支撑。其实质就是通过人工智能技术、围绕质量保障、效率提升和成本管理等方向，从简单智能化到完全智能化，最终达到自主式自愈和无人值守的智能化目标。

由于警用数据链管理通道是以发布/订阅模式进行通信的，所以警用设备运维的重点就是网络是否正常。以摄像头为例，维护人员最常使用的方法是通过网络访问其管理页面来判断其工作正常与否。根据智能网关工作方式不同，可以分为离线模式、联网模式和上下级配合三种模式。

1. 离线模式

在智能网关离线模式使用的情况下，通过智能网关基于网络实时状况管理其下挂终端侧。由于警务物联网消息协议（PMQ）是在MQTT（Message Queue Telemetry Transport）协议的基础上规范了主题字段并重新封装了载荷部分。PMQ协议中载荷部分结构见表1。其中，使用HMAC作为PMQ协议中载荷部分的校验值，填充数据使用SM1或者SM4国密对称加密算法进行加密，管理通道数据使用主密钥进行加密。

表1 PMQ协议中载荷部分结构

PMQ继承了MQTT协议简单易用、支持QoS、报文小、轻量、节省带宽、可以时刻感知设备是否在线等特点。具体来说，警用终端设备向智能网关周期性发送CONNECT报文表明存活状态，智能网关回复CONNECTACK应答控制报文对下挂设备进行响应，这是一个完整的心跳流程。

智能网关在未收到下线请求前，如果警用终端设备心跳异常，智能网关会尝试通过管理通道远程重启终端设备的软件。在数次重启不成功后，则通过网关管理界面推送告警信息，提示网关管理员尽快检查警用终端设备。

2. 联网模式

在智能网关联网模式使用的情况下，各个联网网关会基于网络实时状况向移动警务平台发送心跳消息。在平台未收到下线请求前，如果智能网关心跳异常，移动警务平台会尝试远程重启智能网关的软件。在数次重启不成功后，则通过平台管理界面推送告警信息，并向网关管理员发送短信尽快检查智能网关。

3. 上下级配合式

在智能网关有上级平台且在线模式使用的情况下，智能网关作为边侧，直接管理其下挂设备的网络状况，同时移动警务平台管理智能网关的网络状况。上下级配合式除了能实现离线和联网模式下的功能，还可以将网关及其下挂设备异常信息反馈到平台侧进行人工智能算法分析，在决策后触发相应的处理办法。

根据警务物联网消息协议（PMQ）中主题字段的分级规划，可以在不解析PMQ载荷部分就可以知道传输的数据类型、传输上下级对象等信息。基于此，平台侧根据人工智能算法周期性评估各智能网关的网络情况，在网络环境不稳定的时候，可以直接对传输量很大的数据类型进行载荷消息的主动校验，从而判定消息是否完整。在完成当前处理后，会记录到平台侧形成闭环，提高系统的预判能力、分析能力和稳定性。

（三）基于业务的警用数据链业务通道智能运维

警用数据链业务通道是根据警用终端设备原有业务方式实现的通路。根据警用终端设备能力不同，可以分为哑终端和智能终端；根据业务性质不同又可以分为文字业务、语音业务和视频业务等。通过集中监控、指标监控、日志分析、故障排查等手段，给运维人员减负。同时利用人工智能算法判断出哪些故障需要人工修复，进一步向着理想的设备故障自愈的效果前进。

1. 文字业务

文字业务是三种业务中负载量最小的实时业务，智能运维可以通过对设备日志的分析，动态检测设备的运行状态，许多漏报不一定能从指标监控改造中获取，就需要加强对日志的利用。通过传入和传出的文字消息，检测出偏离正常网络行为的潜在危险。同时针对海量日志及不同模块间的日志，可以进行收集并学习，为同类型的设备状态检测提供依据。

同时，考虑到文字业务对通道占用较少的特点，通过警用数据链主题对消息进行流转，位于端侧的强算力终端，甚至可以在本地对其他端侧设备继续辅助运维，例如移动警务手机可以有效分析身份证读卡器工作是否正常等。

2. 语音业务

在智能网关有一定算力的情况下，在管理通道配以基于动态阈值的网络运维异常检测。通常来说网络指标的时序数据会表现出较明显的运行规律，一旦出现异常，则可以判定业务的流转出现异常。这样就实现了在不占用业务通道的条件下，及时准确评估当前业务通道的网络情况。另外，也可以根据语音流进行质量评估，从而计算出当前网络状况下最合适的传输速率。

3. 视频业务

视频业务和语音业务一样，可以在管理通道实行网络运维异常检测。随着硬件算力的不断提高，针对视频处理已经达到了实用程度。在智能网关侧，配合特定的AI算力，可以在网关侧检测出当前视频流的传输状态。当检测到视频流长时间异常后，可以通过警用数据链管理通道向管理员推送告警信息，对相关设备进行人工检查。

三、结语

随着自主操作系统鸿蒙的发展，设备间的互联互通、应用协作正在成为现实。诚然，智能运维已经在实际落地过程中取得了一定的成果，但是进一步研究移动警务端边设备如何灵活应用、服务公安系统，研究智能运维在警用设备领域具有普适性应用将是未来需要解决的问题。

AIOps不仅仅是技术或产品，更是一种理念和策略。智能运维以数据为基础，场景为导向，算法为支撑，为警用数据链现有运维管理工具和管理体系赋予统一数据管控能力和智能化数据分析能力。基于警用数据链物联网消息协议对不同网络架构、不同业务类型的设备进行智能运维，可以提升运维管理效率，打造智能安防与警用产品，用实际行动助推科技强警的战略。