CN111314339B

CN111314339B - 数据传输方法及装置

Info

Publication number: CN111314339B
Application number: CN202010090287.7A
Authority: CN
Inventors: 璧典咕; 赵乾
Original assignee: Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Current assignee: Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Priority date: 2020-02-12
Filing date: 2020-02-12
Publication date: 2021-09-10
Anticipated expiration: 2040-02-12
Also published as: CN111314339A

Abstract

本申请的实施例提供了一种数据传输方法，应用于云平台，云平台通过边缘计算设备与终端设备进行通信，方法包括：获取为至少两个终端设备分别生成的控制信息；通过数据模型将至少两个终端设备的控制信息整合为第一整合数据，云平台通过训练数据对预构建的模型进行训练，得到数据模型并将数据模型同步至边缘计算设备；将第一整合数据传输至边缘计算设备，以使边缘计算设备在通过自身的数据模型对第一整合数据进行拆分获得各终端设备的控制信息后，将控制信息下发至对应的终端设备。从而缓解了云平台与终端设备之间的网络拥塞。

Description

数据传输方法及装置

技术领域

本申请涉及云计算技术领域，具体而言，涉及一种数据传输方法及装置。

背景技术

随着云物联的提出以及云计算技术的发展，基于云平台进行终端设备的远程控制、监控的应用越来越广泛。在此背景下，越来越多的终端设备加入到云物联系统中。

在云物联系统中，云平台与每一终端设备均建立TCP(Transmission ControlProtocol，传输控制协议)连接，以基于该TCP连接，实现云平台对终端设备的远程控制和监控。而随着更多终端设备的加入，云平台与终端设备之间TCP连接数量增多、数据传输量也增多，容易出现数据排队从而造成网络拥塞。

由上可知，如何缓解云平台与终端设备之间网络拥塞是现有技术中亟待解决的技术问题。

发明内容

本申请的实施例提供了一种数据的传输方法及装置，进而至少在一定程度上可以缓解现有技术中云平台与终端设备之间网络拥塞的问题。

本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种数据传输方法，应用于云平台，所述云平台通过边缘计算设备与终端设备进行通信，所述方法包括：

获取为至少两个终端设备分别生成的控制信息；

通过数据模型将所述至少两个终端设备的控制信息整合为第一整合数据，所述云平台通过训练数据对预构建的模型进行训练，得到所述数据模型并将所述数据模型同步至所述边缘计算设备；

将所述第一整合数据传输至所述边缘计算设备，以使所述边缘计算设备在通过自身的数据模型对所述第一整合数据进行拆分获得各终端设备的控制信息后，将所述控制信息下发至对应的终端设备。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种数据传输方法，应用于边缘计算设备，云平台通过所述边缘计算设备与终端设备进行通信，所述方法包括：

接收所述云平台传输的第一整合数据，所述云平台通过自身的数据模型对为至少两个终端设备分别生成的控制信息进行整合得到所述第一整合数据；所述云平台通过训练数据对预构建的模型进行训练得到所述数据模型后，将所述数据模型同步至所述边缘计算设备；

通过自身的数据模型对所述第一整合数据进行拆分，得到各终端设备的控制信息；

将所述控制信息发送至对应的终端设备。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种数据传输装置，应用于云平台，所述云平台通过边缘计算设备与终端设备进行通信，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取为至少两个终端设备分别生成的控制信息；

第一整合模块，用于通过数据模型将所述至少两个终端设备的控制信息整合为第一整合数据，所述云平台通过训练数据对预构建的模型进行训练，得到所述数据模型并将所述数据模型同步至所述边缘计算设备；

第一传输模块，用于将所述第一整合数据传输至所述边缘计算设备，以使所述边缘计算设备通过自身的数据模型对所述第一整合数据进行拆分获得各终端设备的控制信息后，将所述控制信息下发至对应的终端设备。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种数据传输装置，应用于边缘计算设备，云平台通过所述边缘计算设备与终端设备进行通信，所述装置包括：

第一接收模块，用于接收所述云平台传输的第一整合数据，所述云平台通过自身的数据模型对为至少两个终端设备分别生成的控制信息进行整合得到所述第一整合数据；所述云平台通过训练数据对预构建的模型进行训练得到所述数据模型后，将所述数据模型同步至所述边缘计算设备；

第一拆分模块，用于通过自身的数据模型对所述第一整合数据进行拆分，得到各终端设备的控制信息；

发送模块，用于将所述控制信息发送至对应的终端设备。

在本公开的方案中，在终端设备所在的网络边缘布设边缘计算设备，通过边缘计算设备来对第一整合数据进行拆分，从而，保证了边缘计算设备与云平台之间传输整合后的第一整合数据的实现。相较于按照整合前的控制信息进行传输，减少了数据传输量，从而，提高了公网传输的效率，可以有效缓解了云平台与终端设备之间的网络拥塞。

而且，由于将边缘计算设备部署靠近终端设备的网络边缘，从而，边缘计算设备与终端设备之间可以基于内网的通信协议进行通信连接，仅边缘计算设备与云平台建立TCP(Transmission Control Protocol，传输控制协议)连接。因此，仅边缘计算设备与云平台TCP连接就可实现云平台与终端设备之间的通信，相较于现有技术中每一终端设备均与云平台建立TCP连接，大幅减少了TCP连接的数量，避免因连接数量过多，造成数据排队现象。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：

图1是根据一示例性实施例示出的本公开实施环境的示意图；

图2是根据一实施例示出的数据传输方法的流程图；

图3是根据另一实施例示出的数据传输方法的流程图；

图4是根据一实施例示出的数据模型进行整合的流程图；

图5是根据一实施例示出的数据模型进行拆分的流程图；

图6是根据另一实施例示出的数据传输方法的流程图；

图7是根据又一实施例示出的数据传输方法的流程图；

图8是根据又一实施例示出的数据传输方法的流程图；

图9是根据一具体实施例示出的终端设备、边缘计算设备、云平台所构成通信系统的框图；

图10示出了图9所示通信系统中上报信息的传输示意图；

图11示出了图9所示通信系统中控制信息的传输示意图；

图12是根据一示例性实施例示出的数据传输装置的框图；

图13是根据另一示例性实施例示出的数据传输装置的框图；

图14示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本申请将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。

此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本申请的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本申请的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本申请的各方面。

附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。

随着云技术和物联网技术的发展，通过云平台来对终端设备进行远程控制的应用越来越广泛。其中，云物联(Cloud IOT)旨在将传统物联网中传感设备感知的信息和接受的指令连入互联网中，真正实现网络化，并通过云计算技术实现海量数据存储和运算，由于物联网的特性是物与物相连接，实时感知各个“物体”当前的运行状态，在这个过程中会产生大量的数据信息，如何将这些信息汇总，如何在海量信息中筛取有用信息为后续发展做决策支持，这些已成为影响物联网发展的关键问题，而基于云计算和云存储技术的物联云也因此成为物联网技术和应用的有力支持。

在云物联系统中，由云平台对终端设备进行远程控制。而随着终端设备接入的数量的增长，云平台与终端设备之间的数据传输总量增大。如果云平台需要处理的数据过多，容易造成数据排队现象，造成网络拥塞。为了解决现有技术中因云物联系统中因终端设备数量多所造成数据排队、网络拥塞的问题，提出了本公开的方法。

图1是根据一示例性实施例示出的实施环境的示意图。

如图1所示，该实施环境包括多个终端设备110、若干边缘计算设备130和云平台150。其中，终端设备110通过边缘计算设备130与云平台150进行通信。

终端设备110可以是各类传感器、智能家居设备(例如智能灯泡、智能窗帘电机)等，或者工业应用中的加工设备等，在此不进行具体限定。

边缘计算设备130是具备一定计算处理能力的计算机设备，可以是网关设备，也可以是服务器等，在此不进行具体限定。

云平台150又可以称为云计算资源池平台，作为云计算的基础能力提供方。其中部署多种类型的虚拟资源，供外部选择使用。云计算资源池中主要包括：计算设备(为虚拟化机器，包含操作系统)、存储设备、网络设备。在本公开的方案中，基于云平台150所具备的云计算能力，对各终端设备110进行远程控制。

以下对本申请实施例的技术方案的实现细节进行详细阐述：

首先，从云平台侧对本公开的方法来进行说明。

图2示出了根据本申请的一个实施例的数据传输方法的流程图，该数据传输方法可以由云平台执行，云平台通过边缘计算设备与终端设备进行通信。参照图2所示，该数据传输方法至少包括步骤210至步骤230，详细介绍如下：

步骤210，获取为至少两个终端设备分别生成的控制信息。

终端设备可以是各类传感器，例如温度传感器、振动传感器、光照传感器；还可以是智能家居设备(例如智能灯泡、智能空调、智能油烟机、热水器)；还可以是制造、食品、物流行业中的加工设备、运输设备等，在此不进行具体限定。

在本公开的方案中，各个终端设备受控于云平台。通过云平台来实现各个终端设备的远程控制。也就是说，各个终端设备按照云平台所生成的控制信息进行工作。

步骤230，通过数据模型将所述至少两个终端设备的控制信息整合为第一整合数据，所述云平台通过训练数据对预构建的模型进行训练，得到所述数据模型并将所述数据模型同步至所述边缘计算设备。

第一整合数据是指将将至少两个终端设备的控制信息进行整合所得到的整合数据。

值得一提的是，终端设备的控制信息是按照约定的格式来生成的，其中包括与控制无关的格式数据段，也包括与控制相关的有效数据段。

数据模型所进行的整合至少包括共性数据的去重，并将去重后的数据进行重组，共性的数据例如各终端设备中的格式数据段。也就是说，通过数据模型，将至少两个终端设备的控制信息中的共性数据去重并整合为第一整合数据。可以理解的是，整合所得到第一整合数据的数据量小于该至少两个终端设备的控制信息的数据总量。

在其他实施例中，所进行的整合还可以包括将有规律数据的转换等，例如，将多条控制信息中的有效数据段进行组合。通过进行转换，来进一步减少数据总量。

其中在云平台训练得到数据模型后，该数据模型可以识别控制信息中的格式数据段和有效数据段，从而，在识别到格式数据段和有效数据段之后，进行数据段的重组，将多条控制信息整合为第一整合数据，以减少所需要传输数据的总量。

步骤250，将所述第一整合数据传输至所述边缘计算设备，以使所述边缘计算设备在通过自身的数据模型对所述第一整合数据进行拆分获得各终端设备的控制信息后，将所述控制信息下发至对应的终端设备。

如上所描述，第一整合数据的数据量小于整合前该两个终端设备的控制信息的数据总量，从而在数据传输过程中，传输数据量减少，所占用的公网宽带减少，可以有效缓解网络拥塞。

在边缘计算设备接收到第一整合数据后，由于边缘计算设备中包括云平台所训练得到的数据模型，从而，可以基于该数据模型对第一整合数据进行逆向处理，即，对第一整合数据进行拆分，得到各个终端设备的控制信息，并由边缘计算设备将控制信息分别下发至对应的终端设备。

在物联网中，终端设备的数量较多，若让终端设备与云平台直接通信，则每一终端设备均需与云平台建立TCP连接。从而，不管是终端设备向云平台上报信息(即下文中的上报信息)或者云平台直接向终端设备下发控制信息，终端设备与云平台之间的直接通信所占用的公网传输带宽较多，进而可能出现数据传输拥塞的问题。

基于此，提出了本公开的方案，在终端设备所在的网络边缘布设边缘计算设备，边缘计算设备与终端设备之间可以基于内网的通信协议进行通信连接，仅边缘计算设备与云平台建立TCP(Transmission Control Protocol，传输控制协议)连接。从而，一方面，仅边缘计算设备与云平台TCP连接，相较于现有技术中每一终端设备均与云平台建立TCP连接，大幅减少了TCP连接的数量，避免出现连接数量过多，造成数据排队现象；另一方面，由边缘计算设备进行部分数据处理，即将云平台所整合得到的第一整合数据进行拆分，从而，保证了边缘计算设备之间所传输的数据是进行整合后的数据，相较于按照整合前的控制信息进行传输，减少了数据传输量，从而，提高了公网传输的效率。

在一实施例中，在步骤250之前，还包括：对第一整合数据进行加密，从而，使得所传输的第一整合数据实际上是加密后的第一整合数据，以此保证数据传输过程中的安全性。

对应的，边缘计算设备在接收到加密后的第一整合数据后，先进行该第一整合数据的解密，然后在通过数据模型对第一整合数据进行拆分。

在一实施例中，可以采用SSL(Secure Socket Layer，安全套接层)协议来对第一整合数据进行加密。

在一实施例中，如图3所示，该方法还包括：

步骤310，接收所述边缘计算设备传输的第二整合数据，所述边缘计算设备通过自身的数据模型将至少两个终端设备所上报的上报信息整合为所述第二整合数据。

在本实施例中，不仅云平台在向边缘计算设备进行数据传输之前进行数据整合，而且，边缘计算设备在向云平台传输数据之前，也进行数据整合，从而，进一步减少了数据传输量。

该上报信息可以是终端设备所上报自身的状态信息，也可以是响应于云平台的指令而上报的反馈信息，在此不进行具体限定。

可以理解的是，终端设备所上报的上报信息也是按照约定的格式来生成的，其中包括格式数据段和有效数据段。边缘计算设备通过自身的数据模型对该至少两个终端设备的上报信息进行整合，从而，可以将其中的共性数据进行去重。

步骤330，通过自身的所述数据模型对所述第二整合数据进行拆分，得到各终端设备的上报信息。

云平台在接收到边缘计算设备传输的第二整合数据后，对该第二整合数据进行逆向处理，即对第二整合数据进行拆分，从而得到各个终端的上报信息。

如上所描述，上报信息可以是终端设备自身的状态信息。在一实施例汇总，步骤330之后，该方法还包括：根据终端设备的上报信息对应为终端设备生成控制信息。也就是说，云平台根据终端设备的上报信息来对应生成控制信息。

在一实施例中，如图4所示，步骤230包括：

步骤410，数据模型分别对至少两个终端设备的控制信息进行分段，确定控制信息中的有效数据段和格式数据段。

在公开的方案中，云平台在训练得到数据模型后，将数据模型同步至边缘计算设备，从而，边缘计算设备与云平台中的数据模型是一致的。本实施例中数据模型所实现的整合既适用于边缘计算设备对至少两个终端设备的上报信息的整合，也适用于云平台对至少两个终端设备的控制信息的整合。

对于云平台中的数据模型而言，待整合信息是指为终端设备生成的控制信息，对应的，整合所得到的整合数据即为第一整合数据；对于边缘计算设备中的数据模型而言，待整合信息是指所接收到终端设备上报的上报信息，对应的，整合所得到的整合数据即为第二整合数据。

步骤430，对所述至少两个终端设备的控制信息中的有效数据段进行组合，得到组合数据段。

不管是上报信息还是控制信息，均遵循所约定的格式。也就是说，上报信息或者控制信息中均包括格式数据段和有效数据段。从而，对待整合信息进行分段，来确定待整合信息中的有效数据段和格式数据段。

在通过大量训练数据进行训练后，数据模型可以对应确定上报信息以及控制信息中的有效数据段和格式数据段。在此基础上，数据模型对应进行每一控制信息的分段。

步骤450，按照所述控制信息中有效数据段和格式数据段的排布顺序，将所述组合数据段和一条控制信息中的格式数据段进行重组，得到所述第一整合数据。

举例来说，若控制信息有三条，分别为：AAAXXBB、AAAYYBB、AAAZZBB，其中，在该三条控制信息中AAA数据段以及BB数据段均为格式数据段，XX、YY、ZZ分别为对应控制信息中的有效数据段。

数据模型在确定XX、YY、ZZ分别为对应控制信息中的有效数据段后，将该三个有效数据段进行组合，例如组合为XXYYZZ，则数据段XXYYZZ即为组合数据段。

如上，可以看出，在举例中的控制信息中有效数据段和格式数据段的排布顺序为：AAA有效数据段BB。因此，则步骤470中，按照该顺序将组合数据段和一条控制信息中的格式数据段进行重组得到的整合数据为：AAAXXYYZZBB。

因此，在步骤450中实现的重组，相当于将一条控制信息中的有效数据段替换为组合数据段，而格式数据段保持不变。

当然，边缘计算设备中的数据模型对至少两个终端设备的上报信息整合为第二整合数据的过程与上述云平台中数据模型所进行整合的过程相似，在此不再赘述。

在一实施例中，如图5所示，步骤330包括：

步骤510，所述数据模型从所述第二整合数据中提取获得所述第二整合数据中的组合数据段和格式数据段。

步骤530，将所述组合数据段进行分段，获得对应于每一终端设备的有效数据段。

步骤550，分别将所述组合数据段中的每一有效数据段与所述格式数据段进行重组，得到各终端设备对应的上报信息。

如上的描述，第二整合数据是将至少两条上报信息中的有效数据段进行组合，然后将与一条上报信息中的格式数据段进行重组得到的。因此，第二整合数据中包括组合数据段和格式数据段，组合数据段中包括至少两条上报信息中的有效数据段或者至少两条上报信息中的有效数据段。

在通过大量的训练数据训练得到数据模型后，该数据模型一方面可以识别上报信息或者控制信息中的有效数据段和格式数据段；另一方面，在将重组组合数据段和格式数据段得到整合数据(例如第一整合数据、第二整合数据)的基础上，还可以识别整合数据中的组合数据段和格式数据段，并进一步识别组合数据段中的各有效数据段。

在此基础上，为了实现数据拆分，先从待拆分的整合数据中提取得到组合数据段和格式数据段，并进而从组合数据段中分段得到所包括的各个有效数据段；并以此为基础，按照控制信息(或上报信息)中有效数据段和格式数据段的排布顺序将有效数据段与格式数据段进行重组，对应得到各终端设备的控制信息(或者上报信息)。

继续上述的举例，待拆分整合数据为AAAXXYYZZBB，其中AAA和BB为格式数据段，通过如上步骤510-550可以拆分得到AAAXXBB、AAAYYBB、AAAZZBB。

同上，本实施例所实现的数据拆分，既适用于云平台中的数据模型，也适用于边缘计算设备中的数据模型。

对于边缘计算设备中的数据模型而言，待拆分整合数据是指所接收到云平台传输的第一整合数据，对应的，进行拆分得到的拆分数据即为终端设备的控制信息；对于云平台中的数据模型而言，待拆分整合数据是指所接收到边缘计算设备所传输的第二整合数据，对应的，进行拆分所得到的拆分数据即为终端设备的上报信息。

在一实施例中，如图6所示，该方法还包括：

步骤610，获取训练数据，训练数据包括若干样本数据，样本数据包括所采集到终端设备的上报信息和为终端设备生成的控制信息。

步骤620，对样本数据进行分段，确定样本数据中的有效数据段、格式数据段。

步骤630，根据所确定样本数据中的有效数据段、格式数据段构建样本数据的特征向量。

步骤640，通过若干样本数据的特征向量对预构建的模型进行训练，得到数据模型。

步骤650，将所得到的数据模型同步至边缘计算设备。

其中，在得到数据模型之前，通过边缘计算设备进行上报信息的采集，并将该上报信息发送至云平台，作为样本数据。同时，云平台也收集自身为终端设备所生成的控制信息，作为样本数据。

在一实施例中，可以预先对样本数据中的有效数据段和格式数据段进行标记。从而，步骤620中，按照标记来对样本数据进行分段。

根据对样本数据所进行的分段，一方面，可以确定样本数据中哪些数据段为有效数据段、哪些数据段为格式数据段，另一方面，还可以确定样本数据中有效数据段的长度、格式数据段的长度。

基于此，根据所确定的有效数据段、格式数据段来进行样本数据的特征向量的构建。具体而言，将样本数据中指示有效数据段的信息、指示格式数据段的信息进行数值映射，进一步的，还可以将有效数据段的长度、格式数据段的长度进行数值映射，所映射的数值作为样本数据的特征值，进而基于特征值来构建样本数据的特征向量。

在训练得到数据模型后，该数据模型对应可以实现数据整合和数据拆分。从而，在将数据模型同步至边缘计算设备后，云平台以及边缘计算设备均可以实现数据整合和数据拆分。

在数据模型应用于边缘计算设备和云平台之后，还可以进行基于边缘计算设备进行上报信息的收集并传输到云平台，从而，云平台可以通过新收集的上报信息和控制信息进行数据模型的再次训练，实现数据模型的优化，进而优化对控制信息或上报信息所进行的整合。

下面从边缘计算设备侧来对本共公开的方法进行说明：

图7是根据一实施例示出的一种数据传输方法的流程图，该方法应用于边缘计算设备，云平台通过所述边缘计算设备与终端设备进行通信，如图7所示，该方法包括：

步骤710，接收所述云平台传输的第一整合数据，所述云平台通过自身的数据模型对为至少两个终端设备分别生成的控制信息进行整合得到所述第一整合数据；所述云平台通过训练数据对预构建的模型进行训练得到所述数据模型后，将所述数据模型同步至所述边缘计算设备。

步骤730，通过自身的数据模型对所述第一整合数据进行拆分，得到各终端设备的控制信息。

步骤750，将所述控制信息发送至对应的终端设备。

在一实施例中，如图8所示，该方法还包括：

步骤810，接收至少两个终端设备上报的上报信息。

步骤830，通过自身的所述数据模型对所述至少两个终端设备的上报信息进行整合，得到第二整合数据。

步骤850，向所述云平台传输所述第二整合数据，以使所述云平台通过自身的数据模型对所述第二整合数据进行拆分，得到各终端设备的上报信息。

在一实施例中，步骤730包括：

数据模型从第一整合数据中提取获得第一整合数据中的组合数据段和格式数据段。

将组合数据段进行分段，获得对应于每一终端设备的有效数据段。

分别将组合数据段中的每一有效数据段与格式数据段进行重组，得到各终端设备对应的控制信息。

在一实施例中，步骤830包括：

数据模型分别对至少两个终端设备的上报信息进行分段，确定上报信息中的有效数据段和格式数据段。

对至少两个终端设备的上报信息中的有效数据段进行组合，得到组合数据段。

按照上报信息中有效数据段和格式数据段的排布顺序，将组合数据段和一条上报信息中的格式数据段进行重组，得到第二整合数据。

在边缘计算设备侧的方法实现过程具体详见上述云平台侧的实施例中的实现过程，在此不再赘述。

下面结合一具体实施例对本公开的方法进行说明。

图9示出了由终端设备、边缘计算设备以及云平台所构成通信系统的框图。在图9中，终端设备与边缘计算设备位于局域网中，云平台位于相较于终端设备与边缘计算设备的局域网外，具体来说，相当于终端设备与边缘计算设备位于内网中，而云平台位于外网中，终端设备借助于边缘计算设备与云平台通信。

其中，各终端设备与边缘计算设备通过MQTT(Message Queuing TelemetryTransport，消息队列遥测传输)协议通信，边缘计算设备与云平台通过TCP协议(Transmission Control Protocol，传输控制协议)通信。

MQTT协议是一种基于发布/订阅模式的“轻量级”通信协议，可以以较少的代码和油相的带宽，为连接远程设备提供实时可靠的消息服务，是一种低开销、低带宽占用的即时通信协议。

在MQTT协议中，有三种身份：Subscriber(订阅者)、Broker(代理)、Publisher(发布者)。其中，消息的发布者可以同时是订阅者。在订阅者订阅一主题(Topic)的消息后，会收到该主题的消息内容。

如图9所示，终端设备(终端设备1、终端设备2......终端设备n)中包括订阅模块和发布模块，其中订阅模块用于进行控制信息的订阅，发布模块用于进行上报信息的发布。也就是说，终端设备可以作为消息的发布者向边缘计算设备所上报的上报信息，同时，也可以作为消息的订阅者，接收到边缘计算设备所下发的控制信息。

边缘计算设备包括代理模块、发布模块、订阅模块、数据整合模块、数据拆分模块和协议转换模块。其中，协议转换模块用于将云平台所传输的第一整合数据进行解密、对待传输的第二整合数据进行加密；数据整合模块用于对至少两条上报信息进行整合；数据拆分模块用于对第一整合数据进行拆分；代理模块用于实现自身的订阅模块与终端设备中发布模块的之间的通信、以及自身的发布模块与终端设备中的订阅模块之间的通信；订阅模块用于接收代理模块所推送的上报信息；发布模块用于将从数据拆分模块所获得的控制信息发布至代理模块。因此，在本实施例总，边缘计算设备可以作为发布者、订阅者和代理。

如图9所示，云平台包括：数据拆分模块、数据整合模块、协议转换模块、数据分析和模型训练模块。其中，数据拆分模块用于对第二整合数据进行拆分；数据整合模块用于对多条控制信息进行整合；协议转换模块用于对第二整合数据进行加密，或者对所接收到被加密的第一整合数据进行解密；数据分析和模型训练模块用于通过训练数据训练得到数据模型。

图10示出了上报信息的传输示意图，如图10所示，终端设备作为发布者，通过自身的发布模块将上报信息发布至边缘计算设备的代理模块，然后代理模块将上报信息推送至边缘计算设备中的订阅者。数据整合模块从发布模块获取上报信息，并将上报信息发送至数据整合模块，由数据整合模块将多条上报信息整合为第二整合数据。然后协议转换模块将第二整合数据进行加密，并将加密后的第二整合数据发送至云平台的协议转换模块。云平台的协议转换模块接收到被加密的第二整合数据后，对该被加密的第二整合数据进行解密，并由数据拆分模块对该解密后的第二整合数据进行拆分，得到各终端设备的上报信息。

图11示出了控制信息的传输示意图。如图11所示，云平台为各终端设备生成控制信息后，由云平台的数据聚合模块对多条控制信息进行整合，得到第一整合数据，然后由协议转换模块对第一整合数据进行加密，并将加密后的第一整合数据传输至边缘计算设备的协议转换模块。边缘计算设备的协议转换模块对所接收到被加密的第一整合数据进行解密，然后数据拆分模块对解密后的第一整合数据进行拆分，得到各个终端设备的控制信息。边缘计算设备的发布模块将各个终端设备的控制信息发布至代理模块，由代理模块将各个终端设备的控制信息推送至对应终端设备中的订阅模块。

以下介绍本申请的装置实施例，可以用于执行本申请上述实施例中的方法。对于本申请装置实施例中未披露的细节，请参照本申请上述的方法实施例。

图12是根据一示例性实施例示出的一种数据传输装置的框图，该装置应用于云平台，所述云平台通过边缘计算设备与终端设备进行通信，参照图12所示，该装置包括：

第一获取模块1210，用于获取为至少两个终端设备分别生成的控制信息。

第一整合模块1230，用于通过数据模型将所述至少两个终端设备的控制信息整合为第一整合数据，所述云平台通过训练数据对预构建的模型进行训练，得到所述数据模型并将所述数据模型同步至所述边缘计算设备。

第一传输模块1250，用于将所述第一整合数据传输至所述边缘计算设备，以使所述边缘计算设备通过自身的数据模型对所述第一整合数据进行拆分获得各终端设备的控制信息后，将所述控制信息下发至对应的终端设备。

在一实施例中，该装置还包括：

第二整合数据接收模块，用于接收所述边缘计算设备传输的第二整合数据，所述边缘计算设备通过自身的数据模型将至少两个终端设备所上报的上报信息整合为所述第二整合数据。

第二整合数据拆分模块，用于通过自身的所述数据模型对所述第二整合数据进行拆分，得到各终端设备的上报信息。

在一实施例中，第一整合模块1230包括：

第一分段单元，用于数据模型分别对至少两个终端设备的控制信息进行分段，确定控制信息中的有效数据段和格式数据段。

第一组合单元，用于对至少两个终端设备的控制信息中的有效数据段进行组合，得到组合数据段。

第一重组单元，用于按照控制信息中有效数据段和格式数据段的排布顺序，将组合数据段和一条控制信息中的格式数据段进行重组，得到第一整合数据。

在一实施例中，第二整合数据拆分模块包括：

第一提取单元，用于所述数据模型从所述第二整合数据中提取获得所述第二整合数据中的组合数据段和格式数据段。

第二分段单元，用于将所述组合数据段进行分段，获得对应于每一终端设备的有效数据段。

第二重组单元，用于分别将所述组合数据段中的每一有效数据段与所述格式数据段进行重组，得到各终端设备对应的上报信息。

在一实施例中，该装置还包括：

训练数据获取模块，用于获取训练数据，所述训练数据包括若干样本数据，所述样本数据包括所采集到终端设备的上报信息和为终端设备生成的控制信息。

分段模块，用于对所述样本数据进行分段，确定所述样本数据中的有效数据段、格式数据段。

特征向量构建模块，用于根据所确定所述样本数据中的有效数据段、格式数据段构建所述样本数据的特征向量。

训练模块，用于通过若干样本数据的特征向量对预构建的模型进行训练，得到所述数据模型。

同步模块，用于将所得到的所述数据模型同步至所述边缘计算设备。

在一实施例中，所述云平台与所述边缘计算设备之间的通信连接为TCP连接，所述边缘计算设备与终端设备之间的通信连接为MQTT连接。

上述装置中各个模块的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。

可以理解，这些模块可以通过硬件、软件、或二者结合来实现。当以硬件方式实现时，这些模块可以实施为一个或多个硬件模块，例如一个或多个专用集成电路。当以软件方式实现时，这些模块可以实施为在一个或多个处理器上执行的一个或多个计算机程序。

图13是根据另一示例性实施例示出的一种数据传输装置的框图，该装置应用于边缘计算设备，云平台通过所述边缘计算设备与终端设备进行通信，如图13所示，该装置包括：

第一接收模块1310，用于接收所述云平台传输的第一整合数据，所述云平台通过自身的数据模型对为至少两个终端设备分别生成的控制信息进行整合得到所述第一整合数据；所述云平台通过训练数据对预构建的模型进行训练得到所述数据模型后，将所述数据模型同步至所述边缘计算设备。

第一拆分模块1330，用于通过自身的数据模型对所述第一整合数据进行拆分，得到各终端设备的控制信息。

发送模块1350，用于将所述控制信息发送至对应的终端设备。

在一实施例中，该装置还包括：

上报信息接收模块，用于接收至少两个终端设备上报的上报信息。

第二整合数据获得模块，用于通过自身的所述数据模型对所述至少两个终端设备的上报信息进行整合，得到第二整合数据。

第二整合数据传输模块，用于向所述云平台传输所述第二整合数据，以使所述云平台通过自身的数据模型对所述第二整合数据进行拆分，得到各终端设备的上报信息。

在一实施例中，第一拆分模块1330包括：

第二提取单元，用于数据模型从第一整合数据中提取获得第一整合数据中的组合数据段和格式数据段。

第三分段单元，用于将组合数据段进行分段，获得对应于每一终端设备的有效数据段。

第三重组单元，用于分别将组合数据段中的每一有效数据段与格式数据段进行重组，得到各终端设备对应的控制信息。

在一实施例中，第二整合数据获得模块包括：

第四分段单元，用于数据模型分别对至少两个终端设备的上报信息进行分段，确定上报信息中的有效数据段和格式数据段。

第二组合单元，用于对至少两个终端设备的上报信息中的有效数据段进行组合，得到组合数据段。

第四重组单元，用于按照上报信息中有效数据段和格式数据段的排布顺序，将组合数据段和一条上报信息中的格式数据段进行重组，得到第二整合数据。

需要说明的是，图14示出的电子设备的计算机系统1400仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。该电子设备可以是本公开中的云平台中的设备，也可以是边缘计算设备，用于对应实现上述实施例中的方法。

如图14所示，计算机系统1400包括中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)1401，其可以根据存储在只读存储器(Read-Only Memory，ROM)1402中的程序或者从存储部分1408加载到随机访问存储器(Random Access Memory，RAM)1403中的程序而执行各种适当的动作和处理，例如执行上述实施例中的方法。在RAM 1403中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU 1401、ROM 1402以及RAM 1403通过总线1404彼此相连。输入/输出(Input/Output.I/O)接口1405也连接至总线1404。

以下部件连接至I/O接口1405：包括键盘、鼠标等的输入部分1406；包括诸如阴极射线管(Cathode Ray Tube，CRT)、液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)等以及扬声器等的输出部分1407；包括硬盘等的存储部分1408；以及包括诸如LAN(Local AreaNetwork，局域网)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分1409。通信部分1409经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器1410也根据需要连接至I/O接口1405。可拆卸介质1411，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器1410上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分1408。

特别地，根据本申请的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分1409从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质1411被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)1401执行时，执行本申请的系统中限定的各种功能。

需要说明的是，本申请实施例所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。其中，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该电子设备执行时，使得该电子设备实现上述实施例中所述的方法。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本申请的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本申请实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、触控终端、或者网络设备等)执行根据本申请实施方式的方法。

在本文中提及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的实施方式后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims

1.一种数据传输方法，其特征在于，应用于云平台，所述云平台通过边缘计算设备与终端设备进行通信，所述方法包括：

获取为至少两个终端设备分别生成的控制信息；

将所述第一整合数据传输至所述边缘计算设备，以使所述边缘计算设备在通过自身的数据模型对所述第一整合数据进行拆分获得各终端设备的控制信息后，将所述控制信息下发至对应的终端设备；

所述方法还包括：

接收所述边缘计算设备传输的第二整合数据，所述边缘计算设备通过自身的数据模型将至少两个终端设备所上报的上报信息整合为所述第二整合数据；

通过自身的所述数据模型对所述第二整合数据进行拆分，得到各终端设备的上报信息，并根据各终端设备的上报信息对应为各终端设备生成所述控制信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过数据模型将所述至少两个终端设备的控制信息整合为第一整合数据包括：

所述数据模型分别对所述至少两个终端设备的控制信息进行分段，确定所述控制信息中的有效数据段和格式数据段；

对所述至少两个终端设备的控制信息中的有效数据段进行组合，得到组合数据段；

按照所述控制信息中有效数据段和格式数据段的排布顺序，将所述组合数据段和一条控制信息中的格式数据段进行重组，得到所述第一整合数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过自身的所述数据模型对所述第二整合数据进行拆分，得到各终端设备的上报信息：

所述数据模型从所述第二整合数据中提取获得所述第二整合数据中的组合数据段和格式数据段；

将所述组合数据段进行分段，获得对应于每一终端设备的有效数据段；

分别将所述组合数据段中的每一有效数据段与所述格式数据段进行重组，得到各终端设备对应的上报信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取训练数据，所述训练数据包括若干样本数据，所述样本数据包括所采集到终端设备的上报信息和为终端设备生成的控制信息；

对所述样本数据进行分段，确定所述样本数据中的有效数据段、格式数据段；

根据所确定所述样本数据中的有效数据段、格式数据段构建所述样本数据的特征向量；

通过若干样本数据的特征向量对预构建的模型进行训练，得到所述数据模型；

将所得到的所述数据模型同步至所述边缘计算设备。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述云平台与所述边缘计算设备之间的通信连接为TCP连接，所述边缘计算设备与终端设备之间的通信连接为MQTT连接。

6.一种数据传输方法，其特征在于，应用于边缘计算设备，云平台通过所述边缘计算设备与终端设备进行通信，所述方法包括：

将所述控制信息发送至对应的终端设备；

所述方法还包括：

接收至少两个终端设备上报的上报信息；

通过自身的所述数据模型对所述至少两个终端设备的上报信息进行整合，得到第二整合数据；

向所述云平台传输所述第二整合数据，以使所述云平台通过自身的数据模型对所述第二整合数据进行拆分，得到各终端设备的上报信息，并根据各终端设备的上报信息对应为各终端设备生成所述控制信息。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述通过自身的数据模型对所述第一整合数据进行拆分，得到各终端设备的控制信息，包括：

所述数据模型从所述第一整合数据中提取获得所述第一整合数据中的组合数据段和格式数据段；

分别将所述组合数据段中的每一有效数据段与所述格式数据段进行重组，得到各终端设备对应的控制信息。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述通过自身的所述数据模型对所述至少两个终端设备的上报信息进行整合，得到第二整合数据，包括：

所述数据模型分别对所述至少两个终端设备的上报信息进行分段，确定所述上报信息中的有效数据段和格式数据段；

对所述至少两个终端设备的上报信息中的有效数据段进行组合，得到组合数据段；

按照所述上报信息中有效数据段和格式数据段的排布顺序，将所述组合数据段和一条上报信息中的格式数据段进行重组，得到所述第二整合数据。

9.一种数据传输装置，其特征在于，应用于云平台，所述云平台通过边缘计算设备与终端设备进行通信，所述装置包括：

第一传输模块，用于将所述第一整合数据传输至所述边缘计算设备，以使所述边缘计算设备通过自身的数据模型对所述第一整合数据进行拆分获得各终端设备的控制信息后，将所述控制信息下发至对应的终端设备

第二整合数据接收模块，用于接收所述边缘计算设备传输的第二整合数据，所述边缘计算设备通过自身的数据模型将至少两个终端设备所上报的上报信息整合为所述第二整合数据；

第二整合数据拆分模块，用于通过自身的所述数据模型对所述第二整合数据进行拆分，得到各终端设备的上报信息，并根据各终端设备的上报信息对应为各终端设备生成所述控制信息。

10.一种数据传输装置，其特征在于，应用于边缘计算设备，云平台通过所述边缘计算设备与终端设备进行通信，所述装置包括：

发送模块，用于将所述控制信息发送至对应的终端设备；

上报信息接收模块，用于接收至少两个终端设备上报的上报信息；

第二整合数据获得模块，用于通过自身的所述数据模型对所述至少两个终端设备的上报信息进行整合，得到第二整合数据；

第二整合数据传输模块，用于向所述云平台传输所述第二整合数据，以使所述云平台通过自身的数据模型对所述第二整合数据进行拆分，得到各终端设备的上报信息，并根据各终端设备的上报信息对应为各终端设备生成所述控制信息。

11.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；及

存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的数据传输方法。

12.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的数据传输方法。