基于警用數(shù)據(jù)鏈設備的人工智能運維研究

曹輝 史勝偉 劉培 公安部第一研究所

引言

2020年底，工信部印發(fā)了《“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+安全生產(chǎn)”行動計劃（2021-2023年）》，其中提出推進邊緣云和5G+邊緣計算能力建設，下沉計算能力，實現(xiàn)精準預測、智能預警和超前預警的目標。隨著移動警務手機在全國各地的普及，推動了邊緣計算的發(fā)展。而萬物互聯(lián)、萬物感知的智能社會，則是跟物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展相伴而生，邊緣計算系統(tǒng)也因此應聲而出。隨著云計算的發(fā)展，端邊云的協(xié)同是必然趨勢。這對警用通信技術(shù)提出了新的要求，在滿足各類警用物聯(lián)網(wǎng)設備互聯(lián)互通的同時，要解決安全問題。公安部第一研究所通信技術(shù)事業(yè)部首先提出了警用數(shù)據(jù)鏈（Police Data Link，PDL）的概念，警用數(shù)據(jù)鏈是實現(xiàn)警務物聯(lián)網(wǎng)設備互聯(lián)互通的安全通信組件，用于支撐警務物聯(lián)網(wǎng)設備相關(guān)業(yè)務，采用發(fā)布/訂閱模式進行數(shù)據(jù)傳送。

運維，顧名思義維系運行。每個信息系統(tǒng)，交付后的運維從來都是必不可少的重要一環(huán)。從最開始的人工運維，每每系統(tǒng)出現(xiàn)故障，只能由工程師去查看系統(tǒng)日志，分析可能的問題所在，這往往需要依賴工程師過往的經(jīng)驗積累；到自動化運維，系統(tǒng)的無人值守，最終目標是實現(xiàn)系統(tǒng)的智能化運維。

一、警用數(shù)據(jù)鏈

警用數(shù)據(jù)鏈是為滿足在不同環(huán)境下執(zhí)行多種任務的各級公安機關(guān)共享現(xiàn)場態(tài)勢和實時指揮控制的需求，滿足系統(tǒng)、人、物間主動信息交互、任務協(xié)同需求，充分利用現(xiàn)有公安各類信息系統(tǒng)和通信系統(tǒng)資源，采用標準化消息傳輸協(xié)議、靈活可靠的組網(wǎng)方式、安全保密的通信傳輸信道，而構(gòu)成的一種警用通信技術(shù)。

警用數(shù)據(jù)鏈由三部分組成：警務物聯(lián)網(wǎng)消息協(xié)議（PMQ）、警用物聯(lián)網(wǎng)管理模塊（PDLM）、數(shù)據(jù)字典，如圖1所示。

圖1 警用數(shù)據(jù)鏈組成

警用數(shù)據(jù)鏈在邏輯上分為三層：通信層、警務物聯(lián)網(wǎng)消息協(xié)議層（PMQ）、管理層（PDLM）。通信層需要建立安全的通信鏈路，針對不同的物理介質(zhì)，其安全方案不同，目前可支持安全局域網(wǎng)、有線、APN等，對上層是透明的，如圖2所示。

圖2 警用數(shù)據(jù)鏈邏輯框圖

警用數(shù)據(jù)鏈應用于新一代移動警務體系可以分為三層：云、邊、端。終端設備上的應用程序可以直接經(jīng)PDL與平臺相關(guān)業(yè)務通信，也可經(jīng)邊設備后的PDL與平臺或其他終端設備通信。移動警務平臺、智能網(wǎng)關(guān)、警用終端設備可以視為移動警務云邊端三級架構(gòu)，如圖3所示。考慮到警用設備的多樣性，設備跨越年代較長，針對老舊設備的運維管理占據(jù)了各地方公安人員日常工作相當?shù)谋戎亍?/p>

圖3 移動警務云邊端三級架構(gòu)

警用數(shù)據(jù)鏈可以分為管理通道和業(yè)務通道。管理通道以發(fā)布/訂閱模式對設備安全接入、數(shù)據(jù)加密、授權(quán)管理、協(xié)同業(yè)務等進行安全管控；業(yè)務通道主要負責設備本身的實時業(yè)務數(shù)據(jù)傳輸。

二、警用數(shù)據(jù)鏈智能運維

（一）智能運維

AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations，智能化運維）是著名IT咨詢公司Gartner于2016年首次提出的概念，經(jīng)過幾年的發(fā)展，目前已經(jīng)成為運維技術(shù)發(fā)展的必然趨勢。

近幾年，人工智能技術(shù)發(fā)展很快，通常理解的智能運維是把人工智能技術(shù)應用在IT運維領(lǐng)域，替代人工進行風險管理決策。從通過機器實現(xiàn)自動化流程、替代人工并解放運維人員的根本需求出發(fā)，能替代人腦進行運維決策、人手管理配置的算法和工具都可以稱為智能運維系統(tǒng)。IT運維管理通過程序?qū)崿F(xiàn)軟件、硬件的自動管理，這已經(jīng)是智能運維的初級階段。未來，智能運維技術(shù)借助概率計算、深度神經(jīng)網(wǎng)絡、因果推理分析等高級人工智能算法，將進一步提升系統(tǒng)自主分析決策能力，實現(xiàn)自治程度更高的智能運維。

AIOps，通俗地講，是對規(guī)則的AI化，即將人工總結(jié)運維規(guī)則的過程變?yōu)闄C器學習的過程。具體而言，就是針對平時運維工作中長時間積累形成的自動化運維和監(jiān)控等能力，將其規(guī)則配置部分通過機器自學習的方式進行“去規(guī)則化”改造，最終達到終極目標：有AI調(diào)度中樞管理的，質(zhì)量、成本、效率三者兼顧的無人值守運維，力爭所經(jīng)營系統(tǒng)的綜合收益最大化。

5G時代日益復雜化和智能化的網(wǎng)絡，要求更加智能化的運維技術(shù)。但是，傳統(tǒng)的運維方式在面對日益復雜的運維問題、海量的運維設備和運維數(shù)據(jù)時，已經(jīng)顯得越來越無能為力。因此，以人工智能賦能運維，基于已有的大量運維數(shù)據(jù)（日志、監(jiān)控信息、資源數(shù)據(jù)等），通過機器學習的方式，實現(xiàn)統(tǒng)一、完整、閉環(huán)和智能化的運維，提高系統(tǒng)的預判能力、分析能力和穩(wěn)定性，成為大勢所趨。

（二）基于網(wǎng)絡的警用數(shù)據(jù)鏈管理通道智能運維

智能運維的目標是在非完美的軟硬件之上，利用大數(shù)據(jù)、機器學習和其他分析技術(shù)，通過預防預測、個性化和動態(tài)分析，直接和間接增強IT業(yè)務的相關(guān)技術(shù)能力，實現(xiàn)所維護產(chǎn)品或服務的更高質(zhì)量、合理成本及高效支撐。其實質(zhì)就是通過人工智能技術(shù)、圍繞質(zhì)量保障、效率提升和成本管理等方向，從簡單智能化到完全智能化，最終達到自主式自愈和無人值守的智能化目標。

由于警用數(shù)據(jù)鏈管理通道是以發(fā)布/訂閱模式進行通信的，所以警用設備運維的重點就是網(wǎng)絡是否正常。以攝像頭為例，維護人員最常使用的方法是通過網(wǎng)絡訪問其管理頁面來判斷其工作正常與否。根據(jù)智能網(wǎng)關(guān)工作方式不同，可以分為離線模式、聯(lián)網(wǎng)模式和上下級配合三種模式。

1. 離線模式

在智能網(wǎng)關(guān)離線模式使用的情況下，通過智能網(wǎng)關(guān)基于網(wǎng)絡實時狀況管理其下掛終端側(cè)。由于警務物聯(lián)網(wǎng)消息協(xié)議（PMQ）是在MQTT（Message Queue Telemetry Transport）協(xié)議的基礎上規(guī)范了主題字段并重新封裝了載荷部分。PMQ協(xié)議中載荷部分結(jié)構(gòu)見表1。其中，使用HMAC作為PMQ協(xié)議中載荷部分的校驗值，填充數(shù)據(jù)使用SM1或者SM4國密對稱加密算法進行加密，管理通道數(shù)據(jù)使用主密鑰進行加密。

表1 PMQ協(xié)議中載荷部分結(jié)構(gòu)

PMQ繼承了MQTT協(xié)議簡單易用、支持QoS、報文小、輕量、節(jié)省帶寬、可以時刻感知設備是否在線等特點。具體來說，警用終端設備向智能網(wǎng)關(guān)周期性發(fā)送CONNECT報文表明存活狀態(tài)，智能網(wǎng)關(guān)回復CONNECTACK應答控制報文對下掛設備進行響應，這是一個完整的心跳流程。

智能網(wǎng)關(guān)在未收到下線請求前，如果警用終端設備心跳異常，智能網(wǎng)關(guān)會嘗試通過管理通道遠程重啟終端設備的軟件。在數(shù)次重啟不成功后，則通過網(wǎng)關(guān)管理界面推送告警信息，提示網(wǎng)關(guān)管理員盡快檢查警用終端設備。

2. 聯(lián)網(wǎng)模式

在智能網(wǎng)關(guān)聯(lián)網(wǎng)模式使用的情況下，各個聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)會基于網(wǎng)絡實時狀況向移動警務平臺發(fā)送心跳消息。在平臺未收到下線請求前，如果智能網(wǎng)關(guān)心跳異常，移動警務平臺會嘗試遠程重啟智能網(wǎng)關(guān)的軟件。在數(shù)次重啟不成功后，則通過平臺管理界面推送告警信息，并向網(wǎng)關(guān)管理員發(fā)送短信盡快檢查智能網(wǎng)關(guān)。

3. 上下級配合式

在智能網(wǎng)關(guān)有上級平臺且在線模式使用的情況下，智能網(wǎng)關(guān)作為邊側(cè)，直接管理其下掛設備的網(wǎng)絡狀況，同時移動警務平臺管理智能網(wǎng)關(guān)的網(wǎng)絡狀況。上下級配合式除了能實現(xiàn)離線和聯(lián)網(wǎng)模式下的功能，還可以將網(wǎng)關(guān)及其下掛設備異常信息反饋到平臺側(cè)進行人工智能算法分析，在決策后觸發(fā)相應的處理辦法。

根據(jù)警務物聯(lián)網(wǎng)消息協(xié)議（PMQ）中主題字段的分級規(guī)劃，可以在不解析PMQ載荷部分就可以知道傳輸?shù)臄?shù)據(jù)類型、傳輸上下級對象等信息。基于此，平臺側(cè)根據(jù)人工智能算法周期性評估各智能網(wǎng)關(guān)的網(wǎng)絡情況，在網(wǎng)絡環(huán)境不穩(wěn)定的時候，可以直接對傳輸量很大的數(shù)據(jù)類型進行載荷消息的主動校驗，從而判定消息是否完整。在完成當前處理后，會記錄到平臺側(cè)形成閉環(huán)，提高系統(tǒng)的預判能力、分析能力和穩(wěn)定性。

（三）基于業(yè)務的警用數(shù)據(jù)鏈業(yè)務通道智能運維

警用數(shù)據(jù)鏈業(yè)務通道是根據(jù)警用終端設備原有業(yè)務方式實現(xiàn)的通路。根據(jù)警用終端設備能力不同，可以分為啞終端和智能終端；根據(jù)業(yè)務性質(zhì)不同又可以分為文字業(yè)務、語音業(yè)務和視頻業(yè)務等。通過集中監(jiān)控、指標監(jiān)控、日志分析、故障排查等手段，給運維人員減負。同時利用人工智能算法判斷出哪些故障需要人工修復，進一步向著理想的設備故障自愈的效果前進。

1. 文字業(yè)務

文字業(yè)務是三種業(yè)務中負載量最小的實時業(yè)務，智能運維可以通過對設備日志的分析，動態(tài)檢測設備的運行狀態(tài)，許多漏報不一定能從指標監(jiān)控改造中獲取，就需要加強對日志的利用。通過傳入和傳出的文字消息，檢測出偏離正常網(wǎng)絡行為的潛在危險。同時針對海量日志及不同模塊間的日志，可以進行收集并學習，為同類型的設備狀態(tài)檢測提供依據(jù)。

同時，考慮到文字業(yè)務對通道占用較少的特點，通過警用數(shù)據(jù)鏈主題對消息進行流轉(zhuǎn)，位于端側(cè)的強算力終端，甚至可以在本地對其他端側(cè)設備繼續(xù)輔助運維，例如移動警務手機可以有效分析身份證讀卡器工作是否正常等。

2. 語音業(yè)務

在智能網(wǎng)關(guān)有一定算力的情況下，在管理通道配以基于動態(tài)閾值的網(wǎng)絡運維異常檢測。通常來說網(wǎng)絡指標的時序數(shù)據(jù)會表現(xiàn)出較明顯的運行規(guī)律，一旦出現(xiàn)異常，則可以判定業(yè)務的流轉(zhuǎn)出現(xiàn)異常。這樣就實現(xiàn)了在不占用業(yè)務通道的條件下，及時準確評估當前業(yè)務通道的網(wǎng)絡情況。另外，也可以根據(jù)語音流進行質(zhì)量評估，從而計算出當前網(wǎng)絡狀況下最合適的傳輸速率。

3. 視頻業(yè)務

視頻業(yè)務和語音業(yè)務一樣，可以在管理通道實行網(wǎng)絡運維異常檢測。隨著硬件算力的不斷提高，針對視頻處理已經(jīng)達到了實用程度。在智能網(wǎng)關(guān)側(cè)，配合特定的AI算力，可以在網(wǎng)關(guān)側(cè)檢測出當前視頻流的傳輸狀態(tài)。當檢測到視頻流長時間異常后，可以通過警用數(shù)據(jù)鏈管理通道向管理員推送告警信息，對相關(guān)設備進行人工檢查。

三、結(jié)語

隨著自主操作系統(tǒng)鴻蒙的發(fā)展，設備間的互聯(lián)互通、應用協(xié)作正在成為現(xiàn)實。誠然，智能運維已經(jīng)在實際落地過程中取得了一定的成果，但是進一步研究移動警務端邊設備如何靈活應用、服務公安系統(tǒng)，研究智能運維在警用設備領(lǐng)域具有普適性應用將是未來需要解決的問題。

AIOps不僅僅是技術(shù)或產(chǎn)品，更是一種理念和策略。智能運維以數(shù)據(jù)為基礎，場景為導向，算法為支撐，為警用數(shù)據(jù)鏈現(xiàn)有運維管理工具和管理體系賦予統(tǒng)一數(shù)據(jù)管控能力和智能化數(shù)據(jù)分析能力。基于警用數(shù)據(jù)鏈物聯(lián)網(wǎng)消息協(xié)議對不同網(wǎng)絡架構(gòu)、不同業(yè)務類型的設備進行智能運維，可以提升運維管理效率，打造智能安防與警用產(chǎn)品，用實際行動助推科技強警的戰(zhàn)略。