Python 代码实现高性能异构分布式并行智慧工厂系统
数据采集模块
功能: 从工厂中的各种传感器和设备获取实时数据。 实现方式: 每个传感器都有对应的采集器，这些采集器将数据传输到中央数据处理模块。数据采集可以基于消息队列系统，如Kafka或RabbitMQ。
import time
import random
from kafka import KafkaProducer
def produce_sensor_data():
producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:9092')
while True:
data = {
'sensor_id': 'sensor_1',
'timestamp': time.time(),
'value': random.random()
}
producer.send('sensor_data', value=data)
time.sleep(1)
if __name__ == "__main__":
produce_sensor_data()
数据处理模块
功能: 处理和分析采集到的数据，以识别异常、优化生产过程等。 实现方式: 使用分布式计算框架，如Apache Spark来处理大规模数据。
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Factory Data Processing").getOrCreate()
def process_data():
df = spark.read.json("hdfs://localhost:9000/sensor_data")
df_filtered = df.filter(df['value'] > 0.5) # 示例过滤操作
df_filtered.show()
if __name__ == "__main__":
process_data()
任务调度模块
功能: 将工厂中的任务分配到各个机器进行并行处理。 实现方式: 可以使用分布式任务调度系统如Celery或Kubernetes中的Job调度。
from celery import Celery
app = Celery('factory_tasks', broker='pyamqp://guest@localhost//')
@app.task
def process_task(task_id):
print(f"Processing task {task_id}")
# 处理逻辑
if __name__ == "__main__":
for i in range(10):
process_task.delay(i)
机器学习模块
功能: 使用机器学习模型预测生产需求、设备维护等。 实现方式: 训练并部署机器学习模型，使用分布式机器学习框架如TensorFlow或PyTorch。
import tensorflow as tf
def build_model():
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(1)
])
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
return model
def train_model(data):
model = build_model()
model.fit(data['input'], data['output'], epochs=10)
model.save('factory_model.h5')
if __name__ == "__main__":
# 假设已有训练数据
data = {'input': [[0.1], [0.2], [0.3]], 'output': [[0.2], [0.4], [0.6]]}
train_model(data)
网络通信模块
功能: 管理系统各部分之间的通信，包括数据传输、控制信号等。 实现方式: 可以使用gRPC或RESTful API进行模块间通信。
from flask import Flask, request
app = Flask(__name__)
@app.route('/send_data', methods=['POST'])
def send_data():
data = request.json
# 处理接收到的数据
return "Data received", 200
if __name__ == "__main__":
app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
系统监控模块
功能: 实时监控系统运行状态，包括性能、故障检测等。 实现方式: 使用Prometheus等监控工具，并配置Grafana进行可视化展示。
global:
scrape_interval: 15s
scrape_configs:
- job_name: 'factory_system'
static_configs:
- targets: ['localhost:5000']
C++ 代码实现高性能异构分布式并行智慧工厂系统
数据采集模块
功能: 从工厂中的各种传感器和设备获取实时数据。 实现方式: 每个传感器都有对应的采集器，这些采集器将数据传输到中央数据处理模块。数据采集可以基于消息队列系统，如Kafka或RabbitMQ。
#include <iostream>
#include <thread>
#include <queue>
#include <mutex>
#include <chrono>
#include <random>
std::queue<double> sensorDataQueue;
std::mutex queueMutex;
void produceSensorData() {
std::default_random_engine generator;
std::uniform_real_distribution<double> distribution(0.0, 1.0);
while (true) {
double data = distribution(generator);
std::lock_guard<std::mutex> guard(queueMutex);
sensorDataQueue.push(data);
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(1000));
}
}
int main() {
std::thread producer(produceSensorData);
producer.join();
return 0;
}
数据处理模块
功能: 处理和分析采集到的数据，以识别异常、优化生产过程等。 实现方式: 使用分布式计算框架，如Apache Spark来处理大规模数据。
#include <iostream>
#include <thread>
#include <queue>
#include <mutex>
#include <chrono>
extern std::queue<double> sensorDataQueue;
extern std::mutex queueMutex;
void processData() {
while (true) {
std::lock_guard<std::mutex> guard(queueMutex);
if (!sensorDataQueue.empty()) {
double data = sensorDataQueue.front();
sensorDataQueue.pop();
if (data > 0.5) {
std::cout << "Processing data: " << data << std::endl;
}
}
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(500));
}
}
int main() {
std::thread processor(processData);
processor.join();
return 0;
}
任务调度模块
功能: 将工厂中的任务分配到各个机器进行并行处理。 实现方式: 可以使用分布式任务调度系统如Celery或Kubernetes中的Job调度。
#include <iostream>
#include <vector>
#include <thread>
#include <functional>
void executeTask(int taskID) {
std::cout << "Executing task: " << taskID << std::endl;
}
void taskScheduler(int numTasks) {
std::vector<std::thread> threads;
for (int i = 0; i < numTasks; ++i) {
threads.emplace_back(executeTask, i);
}
for (auto& th : threads) {
th.join();
}
}
int main() {
taskScheduler(10);
return 0;
}
机器学习模块
功能: 使用机器学习模型预测生产需求、设备维护等。 实现方式: 训练并部署机器学习模型，使用分布式机器学习框架如TensorFlow或PyTorch。
#include <iostream>
#include <vector>
class LinearRegression {
public:
void train(const std::vector<double>& x, const std::vector<double>& y) {
// 简单线性回归训练过程
double sumX = 0, sumY = 0, sumXY = 0, sumX2 = 0;
int n = x.size();
for (int i = 0; i < n; ++i) {
sumX += x[i];
sumY += y[i];
sumXY += x[i] * y[i];
sumX2 += x[i] * x[i];
}
slope = (n * sumXY - sumX * sumY) / (n * sumX2 - sumX * sumX);
intercept = (sumY - slope * sumX) / n;
}
double predict(double x) {
return slope * x + intercept;
}
private:
double slope = 0;
double intercept = 0;
};
int main() {
std::vector<double> x = {0.1, 0.2, 0.3};
std::vector<double> y = {0.2, 0.4, 0.6};
LinearRegression model;
model.train(x, y);
double prediction = model.predict(0.4);
std::cout << "Prediction: " << prediction << std::endl;
return 0;
}
网络通信模块
功能: 管理系统各部分之间的通信，包括数据传输、控制信号等。 实现方式: 可以使用gRPC或RESTful API进行模块间通信。
#include <iostream>
#include <boost/asio.hpp>
using boost::asio::ip::tcp;
void server() {
boost::asio::io_context io_context;
tcp::acceptor acceptor(io_context, tcp::endpoint(tcp::v4(), 12345));
tcp::socket socket(io_context);
acceptor.accept(socket);
std::string message = "Hello from server!";
boost::asio::write(socket, boost::asio::buffer(message));
}
void client() {
boost::asio::io_context io_context;
tcp::resolver resolver(io_context);
tcp::resolver::results_type endpoints = resolver.resolve("127.0.0.1", "12345");
tcp::socket socket(io_context);
boost::asio::connect(socket, endpoints);
char reply[128];
size_t reply_length = boost::asio::read(socket, boost::asio::buffer(reply, 128));
std::cout << "Reply: " << std::string(reply, reply_length) << std::endl;
}
int main() {
std::thread serverThread(server);
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1)); // 等待服务器启动
std::thread clientThread(client);
serverThread.join();
clientThread.join();
return 0;
}
系统监控模块
功能: 实时监控系统运行状态，包括性能、故障检测等。 实现方式: 使用Prometheus等监控工具，并配置Grafana进行可视化展示。
由于Prometheus的监控需要专门的库（如prometheus-cpp），其实现较为复杂，这里提供基本思路：
通过监控指标接口采集系统数据。 定期更新监控数据并将其暴露在HTTP端点上，供Prometheus抓取。 这些模块组成了一个基础的异构分布式并行智慧工厂系统。实际项目中会有更多的复杂性，如错误处理、并发控制、性能优化等。
