CN106464714B - 分布式智能电网处理 - Google Patents

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Abstract

无线网状网络内的节点被配置为监测与公用事业网络(或者任何其他设备网络)相关联的时序数据。一个或多个耦合到无线网状网络的服务器将数据摄取云配置为接收和处理来自所述节点的时序数据，以生成数据流。所述服务器还将分布式处理云配置为对数据流执行历史分析，以及将实时处理云配置为对数据流执行实时分析。所述分布式处理云和所述实时处理云可以响应于处理所述数据流彼此交互操作。特别地，所述实时处理云可以触发对所述分布式处理云的历史分析，并且所述分布式处理云可以触发对所述实时处理云的实时处理。任何处理云可以包括边缘节点，其配置为执行实时处理并生成数据流。

Description

分布式智能电网处理
相关申请的交叉引用
本申请要求以下专利申请的权益：2014年3月10日递交的、序列号为61/950,425且题为“智能电网处理以评估电网情况(Smart Grid Processing to Evaluate GridCondition)”的美国临时专利申请，2014年9月3日递交的、序列号为62/045,423且题为“分布式智能电网处理(Distributed Smart Grid Processing)”的美国临时专利申请，以及2014年12月19日递交的、序列号为62/094,907且题为“分布式智能电网处理(DistributedSmart Grid Processing)”的美国临时专利申请。这些相关申请中每一个的主题通过引用并入本文中。
背景技术
技术领域
本发明的实施例一般涉及用于数据管线的分布式处理的网络体系架构和语义，并且更具体地，涉及分布式智能电网处理。
相关技术的描述
传统的电力分配基础设施通常包括多个能量用户，诸如住宅区、商业区等等，其耦连至中间分配实体的电网，诸如变压器、馈电线、变电站等。该分配实体的电网从上游发电站取电并分配给下游用户。在现代的电力分配基础设施中，用户以及中间分配实体有时包括“智能”电表和其它监测硬件，其耦连在一起形成网状网络。智能电表和其它测量及控制装置收集数据，该数据反映了电网的运行状态，以及电网的消耗和使用情况，且然后经由网状网络将收集到的数据报告给中央电网管理设施，其通常被称为“后台”。这样的配置通常被称为“智能电网”。
在传统的智能电网中，后台接收大量来自多个智能电表的实时数据，并处理这些数据以识别与电网相关联的特定操作情况。这些情况可包括电力事件，诸如骤降(sag)或骤升(swell)，以及物理事件，诸如电力线路掉落或者变压器过载，以及其他的可能性等。后台通常包括中央处理硬件，诸如服务器机房或数据中心，其配置为处理智能电表数据。
上述方法的一个问题是，随着智能电网基础设施的扩建，必须传输到后台进行处理的数据量在迅速增长。因此，智能电表传输数据所通过的网络会快速变得流量负担过重，并且因此遭受吞吐量和延迟问题。此外，后台实现的处理硬件会迅速变得过慢，并因此被淘汰，因为必须处理的数据量响应于增长的需求而继续增长。一般情况下，传输和处理由智能电网生成的数据所需要的基础设施不能和智能电网系统生成的数据量一样快的扩展。
综上所述，本领域所需要的是一种更有效的传输和处理大型网络体系架构中数据的方法。
发明内容
本发明的一个实施例阐述了用于识别与网络环境相关联事件的计算机实现的方法，包括从网络中的第一节点获得第一时序的数据值，从网络中的第二节点获得第二时序的数据值，处理第一时序的数据值和第二时序的数据值以识别第一数据趋势，以及基于第一数据趋势，识别与网络环境的第一区域相关联的第一网络事件，其中第一节点和第二节点驻于第一区域内。
与传统方法相比，上述独特体系架构的至少一个优势是，网络内的各个节点可交互操作以识别发生在公用事业网络内的更大范围的趋势和事件。
附图说明
本发明的上述特征可以以这种方式被详细理解，上面简要概述的本发明的更具体的描述，可通过参考实施例来进行，其中的一些实施例在附图中示出。然而要注意到，附图中示出的仅仅是本发明典型的实施例并因此不被认为限制其范围，本发明可允许其它同等有效的实施例。
图1示出了根据本发明的一个实施例的公用事业网络，其配置为实现用于分配电力的基础设施；
图2A示出了根据本发明的一个实施例的网状网络，其与图1中的公用事业网络协同操作；
图2B示出了根据本发明的一个实施例的、图2A中的网状网络，其耦连到机器对机器(M2M)网络；
图3示出了根据本发明的一个实施例的、配置为实现多通道操作的网络接口；
图4A示出了根据本发明的一个实施例的、耦连至图2中的网状网络的服务器机；
图4B示出了根据本发明的一个实施例的图形用户界面，其可用于定义和生成一个或多个数据流；
图5示出了根据本发明的一个实施例的流网络，其配置为与图2中的网状网络协同操作；
图6示出了根据本发明的一个实施例的、配置为实现图5中的流网络的系统；
图7示出了根据本发明的一个实施例的示例性软件模块，其与图6中的摄入云(intake cloud)共同实现；
图8示出了根据本发明的一个实施例的示例性软件模块，其与图6中的格式化云共同实现；
图9示出了根据本发明的一个实施例的示例性软件模块，其与图6中的分布式处理云共同实现；
图10示出了根据本发明的一个实施例的示例性软件模块，其与图6中的实时处理云共同实现；
图11示出了根据本发明的一个实施例的示例性软件模块，其与图6中的操作中心共同实现；
图12示出了根据本发明的一个实施例的示例性软件模块，其与图6中的用户设备共同实现；
图13是根据本发明的一个实施例的、用于将一个或多个处理云配置为实现流网络的方法步骤的流程图；
图14是根据本发明的一个实施例的、用于触发基于流的数据的分布式处理的方法步骤的流程图；以及
图15是根据本发明的一个实施例的、用于触发基于流的数据的实时处理的方法步骤的流程图。
具体实施方式
在以下描述中，许多具体的细节被阐述以提供对本发明的更透彻的理解。然而，对本领域技术人员显而易见的是，本发明可以在没有一个或多个这些具体细节的情况下被实践。在其它实例中，众所周知的特征没有被描述，以避免模糊本发明。
系统概述
在下面的公开中，多层网络体系架构被描述，其包括公用事业网络，如图1所示，无线网状网络，如图2A-2B所示，和流网络，如图5所示。公用事业网络包括硬件，其配置为传输和分配电力。无线网状网络包括驻于该公用事业网络的元件中的硬件节点，在该无线网状网络中这些节点被配置为执行固件和/或软件，以(i)监测公用事业网络以及(ii)建立和维持无线网状网络。此外，这些节点还被配置为执行固件和/或软件以生成流网络。流网络包括时序数据，其由节点生成和处理，并经由无线网状网络在节点之间共享。流网络在无线网状网络之上操作，相应地，在电力分配层之上操作。
，图1示出了根据本发明的一个实施例的公用事业网络100，其配置为实现用于分配电力的基础设施。如图所示，公用事业网络100包括按顺序耦连在一起的用户110、变压器120、馈电线130、变电站140和后台150。变电站140(1)至140(T)配置为从一个或多个发电厂160取电并且将电力分配到馈电线130(1)至130(S)。馈电线130转而将电力分配到变压器120(1)至120(R)。变压器120将馈电线130传输来的高压电降压为低压电，然后将低压电传送到用户110(1)至110(Q)。用户110包括住宅区、商业区和其他电力用户。
每一个用户110、变压器120、馈电线130和变电站140都可包括一个或多个节点实例。在本公开的上下文中，“节点”指的是耦连到公用事业网络100的元件的计算设备且包括传感器阵列和无线收发器。示例性的节点在下文中结合图3进行描述。每个这样的节点配置为监测与公用事业网络100特定部分相关联的操作情况。例如，用户110(1)可以包括配置为监测由用户110(1)耗电的千瓦时数的节点。在另一个例子中，变压器120(R-1)可以包括配置为监测变压器120(R-1)处的电压等级或者温度的节点。在另一个例子中，馈电线130(S)可以包括配置为监测与馈电线130(S)相关联的多个位置的湿度百分比或风速的一个或多个节点。一般情况下，公用事业网络100内的节点可能是智能电表、配置为流化数据的物联网(loT)设备或其它计算设备。公用事业网络100内的节点可配置为记录与沿公用事业网络100的电力分配和消耗相关联的物理量，记录与公用事业网络100所驻于的环境相关联的物理量，记录服务数据的质量，或者记录任何其它技术上可行的类型的数据。
驻于公用事业网络100内的节点配置为彼此相互通信，以形成相互连接的无线网状网络。示例性的无线网状网络在下文中结合图2A-2B进行更加详细描述。后台150耦连到该无线网状网络并且配置为协调网络和在某些情况下相应节点的整体操作。这样做时，后台150可将节点配置为记录特定数据并且建立与相邻节点的通信。此外，后台150可以编程节点以执行“流函数”来处理传入的时序数据，从而产生数据流。在一个实施例中，在分布式处理云中执行该配置。传入的时序数据可以包括在节点处记录的原始数据，或者接收自相邻节点的数据流。后台150可以收集这些生成的数据流，并且通过处理这些数据流，识别公用事业网络100内发生的各种事件。然后后台150可响应于这些被识别的事件而采取特定动作。在一些实施例中，上面所讨论的节点管理功能由单独的“操作中心“执行，其在下文中结合图6进行了更详细的讨论。在其它实施例中，任何前述管理功能还可以在基于云的处理环境中发生。
图2A示出了根据本发明的一个实施例的网状网络，其与图1中的公用事业网络100协同操作。如图所示，网络系统200包括无线网状网络202，其可包括源节点210、中间节点230和目标节点212。源节点210能够经由通信线路232与某些中间节点230通信。中间节点230经由通信线路232彼此通信。中间节点230经由通信线路232与目标节点212通信。在一个实施例中，每个节点230可以使用一组特定的频率与其它节点通信，并且可以使用一组不同的频率对来自其它(非节点)设备的查询进行响应。网络系统200还可以包括接入点250、网络252、服务器254和路由器256。网络252和服务器机254可以耦连到分布式处理云260，其通常驻于网络系统200外部。如上文结合图1所述，给定节点230(或者源节点210或目标节点212)可驻于公用事业网络100的任何元件内，包括用户110、变压器120等等。图2A中所示的多个节点230还可耦连至多个物联网设备，如下面结合图2B更加详细描述的。
图2B示出了根据本发明的一个实施例的图2A中的网状网络，其耦连到机器对机器(M2M)网络。如图所示，设备240彼此耦连，并且经由连接244耦连到多个节点230，从而形成M2M网络244。每个设备240可以是任何技术上可行的物联网设备，包括智能家电、智能交通灯或者任何配置为执行无线通信的其它设备。设备240可经由特定连接242彼此之间直接通信，或者通过节点230彼此之间间接通信。每个设备240可以收集各种类型的数据并且将这些数据通信给一个或多个节点230。由给定的设备240收集的数据通常包括实时数据，诸如，例如一系列记录值和表明何时记录每个值的时间戳。
参照图2A-2B，发现协议可以被实现为确定节点邻接到一个或多个邻近节点。例如，中间节点230-2可执行发现协议以确定节点210、230-4和230-5与节点230-2邻接。此外，该节点邻接表明通信线路232-2、232-5和232-6可分别与节点110、230-4和230-5建立。任何技术上可行的发现协议，包括与物联网和/或M2M原理有关的，都可以被实现而不脱离本发明的实施例的范围和精神。
发现协议还可以被实现以确定邻近节点的跳频序列，也就是说，节点定期接收有效载荷数据所通过的通道的序列。如本领域中已知的，“通道”可与特定范围的频率相对应。一旦在源节点210和至少一个中间节点230之间建立邻接关系，假如路径可用的话，源节点210可生成有效载荷数据用于传输到目标节点212。有效载荷数据可以包含互联网协议(IP)数据包、以太网帧或者任何技术上可行的其它数据的单元。同样地，任何技术上可行的寻址和转发技术可能被实现以促进有效载荷数据的传送从源节点210到目标节点212。例如，有效载荷数据可包括标题字段，其配置为包括目标地址，诸如IP地址或者以太网媒体访问控制(MAC)地址。
每个中间节点230可配置为基于目标地址转发有效载荷数据。可选择地，有效载荷数据可以包括标题字段，其配置为包括至少一个开关标签以定义从源节点210到目标节点212的预定路径。转发数据库可以由每个中间节点230维持，其指示哪些通信线路232应该被使用以及传送有效载荷数据用于运送到目标节点212的优先级。转发数据库可代表到目标地址的多条路径，并且多条路径的每条可包括一个或多个成本值。任何技术上可行类型的成本值可表征网络系统200内的连接或路径。在一个实施例中，无线网状网络202内的每个节点基本实现相同的功能并且每个节点都可以充当源节点、目标节点或中间节点。
在网络系统200中，接入点250配置为与无线网状网络202内的至少一个节点通信，诸如中间节点230-4。通信可以包括有效载荷数据、时序数据或者任何技术相关数据在接入点250和无线网状网络202中内的至少一个节点之间的传送。例如，通信线路可以在接入点250和中间节点230-4之间被建立，以促进无线网状网络202和网络252之间有效载荷数据的传送。网络252经由通信线路耦连到服务器254。接入点250连接到网络252，其可包括配置为在接入点250和服务器机254之间传送有效载荷数据的任何有线的、光学的、无线的或者混合的网络。
在一个实施例中，服务器机254代表发源于无线网状网络202内的有效载荷数据的目的地，和去往无线网状网络202内的一个或多个节点的有效载荷数据的来源。服务器机254通常驻于操作中心或者其它基于云的环境内，所述基于云的环境配置为管理无线网状网络202。例如，服务器机254可由数据中心实现，其包括多个联网在一起的不同的计算设备。在一个实施例中，服务器机254执行用于无线网状网络202中节点的交互的应用。例如，无线网状网络202内的节点可执行测量，以生成反映图1中公用事业网络100的操作情况的数据，包括例如能耗数据，以及其它测量等。服务器机254可执行收集、处理和报告这些测量和任何其它的计算值的应用。在一个实施例中，服务器机254查询无线网状网络202内的节点230以获得某些数据。每个被查询的节点回复所请求的数据，诸如能耗数据、系统状态、健康数据等等。在可替代的实施例中，无线网状网络202内的每个节点自主报告某些数据，这些数据由服务器机254收集同时经由自主报告变得可用。本领域技术人员将认识到，本文描述的技术适用于任何技术上可行类型的网络，不限于公用事业网络。
如下面将结合图4-15进行更详细的描述的，服务器机254配置为建立和保持上述流网络，其操作上述无线网状网络202。更具体地，服务器机254将无线网状网络202内的节点230配置为实现“流函数”，以生成数据流和处理实时数据。流函数可以是用于处理和/或监测实时数据的任何技术上可行的算法或计算编程函数。数据流表示由执行流函数所生成的实时数据。流网络通常包括多个数据流和路径，所述路径通过网状网络202由这些数据流遵循。流网络在下文结合图5-15进行更详细的描述。
在一个实施例中，服务器机254可与分布式处理云260相互作用以执行部分或所有流网络配置和流函数执行。分布式处理云260可以是专用或公用分布式处理云，并且可包括不同处理云的组合。分布式处理云260可限定可配置的数据处理管线，其影响网状网络102内物理节点路径之上的逻辑数据网络路径。
本文描述的技术具有足够的灵活性，可以在任何技术上可行的网络环境中使用，包括但不限于，广域网(WAN)或局域网(LAN)。此外，多种网络类型可存在于给定的网络系统200内。例如，两个节点230之间或节点230和相应的接入点250之间的通信，可经由射频局域网(RF LAN)，而多个接入点250和网络之间的通信可经由WAN，诸如通用分组无线业务(GPRS)。如上所述，无线网状网络202内的每个节点230包括网络接口，其使能该节点与其他节点进行无线通信。示例性的网络接口下面结合图3描述。
图3示出了根据本发明的一个实施例的、配置为实现多通道操作的网络接口300。图2A-2B的无线网状网络202内的每个节点210、212、230包括网络接口300的至少一个实例。网络接口300可包括但不限于，微处理器单元(MPU)310，数字信号处理器(DSP)314，数模转换器(DAG)320和321，模数转换器(ADC)322和323，模拟混频器324、325、326和327，移相器332，振荡器330，功率放大器(PA)342，低噪声放大器(LNA)340，天线开关344和天线346。存储器312可以耦连到MPU 310，用于本地程序和数据存储。同样地，存储器316可以耦连到DSP314，用于本地程序和数据存储。存储器312和/或存储器316可用于储存数据结构，诸如，例如转发数据库，和/或路由表，其包括主要和次级路径信息、路径成本值等等。
在一个实施例中，MPU 310实现用于处理IP数据包的程序，所述IP数据包作为有效载荷数据由网络接口300发送或接收。用于处理IP数据包的程序可包括但不限于，无线路由、加密、认证、协议转换，以及不同的无线和有线网络端口之间的路由等。在一个实施例中，当MPU 310执行存储在网络接口300内的存储器中的固件和/或软件程序时，MPU 310实现由节点执行的技术。
MPU 314耦连到DAC 320和DAC 321。每个DAC 320、321配置为将出站数字值的流转换为相应的模拟信号。出站数字值由信号处理程序计算用于调制一个或多个通道。MPU 314也耦连到ADC 322和ADC 323。每个ADC 322和ADC 323配置为采样和量化模拟信号，以生成入站数字值的流。入站数字值由信号处理程序处理，以从入站数字值解调并提取有效载荷数据。本领域技术人员将认识到，网络接口300仅仅表示一种可能的网络接口，其可在图2A-2B示出的无线网状网络202内实现，以及用于发送和接收数据的任何其它技术上可行的设备可并入无线网状网络202内的任何节点内。一般情况下，图2A-2B中的服务器机254配置和管理网络接口300所驻于的每个节点230的操作。
图4A示出了根据本发明的一个实施例的、耦连至图2中的无线网状网络202的服务器机254。如图所示，服务器机254包括耦连在一起的处理单元400、输入/输出(I/O)设备410和存储单元420。存储单元420包括流网络引擎422、流网络数据424、流软件开发工具包(SvDK)426和数据库428。
处理单元400可以是配置为处理数据的任何技术上可行的硬件单元或单元的集合，包括中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、并行处理单元(PPU)、现场可编程门阵列(FPGA)、应用专用集成电路(ASIC)或它们的任意组合。处理单元400配置为经由I/O设备410执行I/O操作，以及从存储器单元420读取数据和将数据写入到存储器单元420。特别地，处理单元400配置为执行包括在流网络引擎400和SvDK 426中的程序代码、生成和/或修改流网络数据424，以及从数据库428读取和/或写入到数据库428。
I/O设备410可以包括配置为接收输入的设备，诸如，键盘、鼠标、数字多功能光盘(DVD)等等。I/O设备410还可以包括配置为生成输出的设备，诸如，显示设备、扬声器、打印机等等。I/O设备410可以进一步包括配置为接收输入和生成输出二者的设备，诸如触摸屏、数据端口等等。I/O设备通常提供到互联网的连接，并且具体地，到无线网状网络202。
存储单元420可以是配置为存储数据的任何技术上可行的单元，包括硬盘、随机存取存储器(RAM)等等。所存储的数据可以包括结构化的数据集、程序代码、软件应用程序等等。流网络引擎422是软件应用程序，其可以由处理单元400执行，以建立和保持上文结合图1-4并且进一步地下面结合图5-15所讨论的流网络。这样做时，流网络引擎422将网状网络202内的节点230配置为执行包括在流网络数据424内的流函数。流函数通常反映可以由节点230执行以处理由该节点收集的时序数据的各种操作。如下面结合图6和11更详细的描述，“流参与者(actor)”可能封装(encapsulate)一系列一个或多个流函数。在一个实施例中，流网络引擎422的功能在图2A-2B的分布式处理云260中执行。在另一个实施例中，服务器机254实施流网络引擎422以将分布式处理云260配置为管理节点230和/或执行上述流函数。
SvDK 426是软件应用程序,当其由处理单元400执行时，提供基于模板的组成向导/应用程序给允许创建流函数的公用事业用户。SvDK 426生成图形用户界面(GUI)，其支持流函数的拖放构建，和/或节点监测规则，或其他可能性。SvDK 426可被实现为配置为提供接入上述GUI的入口的服务器，或其他可能性。SvDK 426配置为暴露给用户基础程序库的摘要，所述基础程序库封装各种应用程序编程接口(API)调用。这些抽象的程序库使用户能够生成复杂的流函数和由复杂的基础代码实现的流服务，但不需要在用户的该部分上实际编码。SvDK 426使用户能够从零开始或基于其他流函数和/或流服务生成流函数和流服务。可能由SvDK 426产生的示例性的GUI在下文图4B中描述。
图4B示出了根据本发明的一个实施例的GUI 430，其可用于生成数据流。如图所示，GUI 430包括用于进行不同的选择并提供与数据流相关联的各种输入的各种GUI元素，包括用户选择器432、输入选择器434、设备ID输入436、名称输入438、属性选择器440、间隔输入442和选项按钮444。SvDK 426的使用者可以与GUI 430交互以定义新的数据流服务。
在实践中，使用者经由用户选择器432选择他们代表的用户，然后经由输入选择器434识别数据流应从其接收数据的特定输入。这些输入可以源自特定设备(包括其它节点230)，或者非公用事业网络数据源(诸如或NOAA气候数据)，以及抽象数据源(诸如以前创建和计算的流)。使用者还可经由设备ID输入436输入特定设备ID。然后使用者可以经由名称输入438提供名称并且选择特定的一个或多个函数，所述函数应经由属性选择器440对源数据执行。间隔选择器442允许使用者调节生成数据流的元素所采用的频率。选项按钮444允许选择多个其他选项。一旦使用者已将GUI 430配置为包括多个选择和输入时，使用者可以将由那些选择和输入所限定的数据流配置提交给服务器机254。作为响应，服务器机254随后将分布式处理云260、节点230等等配置为生成数据流。
现在回头参照图4A，SvDK 426可包括和/或生成在处理单元400上执行的服务器端代码，以及在与公用事业用户相关联的远程计算设备或感测/测量设备上执行的用户端代码，以及在分布式处理云260上执行的代码。在一个实施例中，如上文所述，SvDK 426可以是网络应用，其为用户提供对用于对时序数据执行数据处理的函数调用库的访问，所述时序数据包括由节点230生成的原始时序数据以及从其它节点接收的经合计的时序数据。用户可以经由上述GUI通过组合多个函数调用以任何所期望的方式生成数据流，以处理时序数据。函数调用库和SvDK 426使用的其它数据可存储在当地数据库428，或其它地方。这些函数调用通常封装特定编程操作，包括数据库操作和数据处理算法，无需用户编写实际代码。通常，SvDK 426允许公用事业用户定制流网络的特定部分，其结合网状网络202操作。到目前为止所讨论的流网络在下文结合图5进行更详细的描述。
图5示出了根据本发明的一个实施例的、配置为与图2中的网状网络202协同操作的流网络500。再一次，如下文更详细所示，流网络500在整体网络体系架构中操作上述图2中的网状网络202。如图所示，网状网络202的节点230执行流函数510以生成数据流520。
具体来说，节点230-1执行流函数510-1以生成数据流520-1，节点230-2执行流函数510-2以生成数据流520-2和520-3，节点230-3执行流函数510-3以生成数据流520-4，节点230-4执行流函数510-4以生成数据流520-5和520-6，节点230-5执行流函数510-5以生成数据流520-7和520-8，以及节点230-6执行流函数510-6以生成流函数520-9。每个数据流520包括数据元素的时序，其中每个数据元素包括数据值和表明数据值被计算、记录或生成的时间的相应时间戳。
给定节点230可以执行一个或多个流函数510以处理由该节点230生成的原始时序数据。流函数510可以是布尔运算，诸如，例如比较，或更复杂的、更高级的函数，诸如相关运算。由流函数处理的原始时序数据通常包括各种类型的传感器数据，如电压数据、电流测量、温度的读数，以及其他类型的环境和/或非环境信息。原始时序数据还可以包括反映节点230工作情况的传感器数据。进一步，原始时序数据可包括网络状态信息、通信量测量等等。在一个实施例中，每个节点230配置为访问源自不同社交媒体出口的时序数据，如或或其他的可能性。节点230可以，例如经由提供的API实时(或接近实时)检索推文。节点230配置为处理原始时序数据以生成一个或多个数据流520，并且随后将生成的数据流520传送到相邻节点。通过处理原始时序数据生成的数据流在本文中可称为“本地数据流”。
给定节点230还可以执行一个或多个流函数510以处理接收自相邻节点230的数据流520。接收的数据流520可以由上游节点230基于由该节点记录的原始时序数据生成，或者基于由该上游节点接收的其它数据流520生成。与上文类似，节点230配置为处理接收到的数据流520，从而生成附加的数据流520，并且随后传送这些数据流520到相邻节点。通过处理其它数据流生成的数据流在本文中可称为“抽象数据流”。
如上所述，一旦生成数据流520，节点230配置为传送数据流520到后台150和/或分布式处理云260。后台150从无线网状网络202内的节点230收集数据流520，并且然后可以用这些数据流520执行多个附加处理操作，以识别与公用事业网络100和/或无线网状网络202相关联的网络事件以及能耗数据。在这样做时，服务器机254可以表征与节点230相关联的时序数据，包括原始时序数据和接收的数据流，并然后识别该时序数据内的与反常模式相关联的网络事件。这些网络事件可包括电压骤降/骤升、掉落的电力线、设备故障、潜在火灾和欺诈等等。服务器机254还可以处理时序数据，以识别期望的或正常的模式，包括能耗数据、服务数据的质量等。然后服务器机254可以分析此数据来计算负荷预测、需求估算等等。这样做时，服务器机254可以依赖来自抽象数据源(诸如或)的数据，以识别用电量的可能激增。然后服务器机254可以提前通知公用事业公司。
例如，给定节点230可以配置为通过执行流函数参与识别电压骤升(或骤降)，所述执行流函数生成与节点230相关联的电压水平的运行平均值。当经过一段时间后给定时间点上的电压水平超过(或低于)运行平均值的阈值量、数值，节点230可以警告服务器机254。然后服务器机254可以识别电压骤升(或骤降)正发生在节点所驻于的区域，并通知公用事业提供者。服务器机254还可以通过关联从驻于同一区域的多个节点230收到的多个警报来识别电压骤升或骤降。一般情况下，节点230可以组合与其他设备或数据流相关联的数据来获得反映消耗、服务质量和使用量的见解，偏离预期值的可能原因以及清单预测。
在另一个示例中，给定节点230可以配置为执行流函数，其生成与该节点230耦合至的变压器相关联的电压负载的运行平均值。当运行平均值超过阈值水平一段时间，节点230可以通知服务器机254可能即将发生火灾。节点230还可以通过对时序数据执行流函数来动态地计算阈值，所述时序数据反映与节点230相关联的环境温度。然后，节点230可以基于变压器类型调节阈值，例如，通过执行流函数来解析与该变压器相关联的铭牌数据，然后生成用于该特定类型的变压器的额定负载值。节点230还可以接收来自服务器机254的阈值。
在另一个实施例中，给定节点230可以配置为通过执行流函数以特征化与节点230所耦连至的用户相关联的使用模式来参与识别使用欺诈或偷窃，，然后识别通常与欺诈相关联的模式。当通常与欺诈相关联的使用模式被检测到时，节点230可以通知服务器机254。这种模式可以是相比相邻用户的先前使用模式而言不正常的高消耗，或者在将一组电表耦连在一起的变压器处测量的负载和在这些电表处测量的总消耗功率之间的差异，以及其他的可能性。
本领域技术人员将认识到，设计用于执行与任何可消耗公用事业相关的计算的流函数也可以适用于任何其它可消耗功公用事业。例如，上面概述的欺诈检测技术可应用于识别用水量上下文中的损失。图4A-4B的SvDK 426配置为允许针对一项公用事业生成的流函数被应用于执行另一公用事业的模拟计算。
给定节点230可基于解析收集自社交媒体出口(诸如API，等等)的数据流来识别网络事件。例如，从社交媒体出口收集到的数据流可反映掉落的电力线、倒下的树木以及其他事件的描述，所述其他事件可影响无线网状网络202和公用事业网络100的功能。节点230可以执行流函数来搜索用于特定参考这些事件的数据流。促成上述社交媒体出口的用户一般会以帖子、推文等形式创建包括在数据流中的描述。节点230可以分配可信度因子或信任值给每个用户以验证那些描述。以这种方式，节点230和流网络500作为一个整体，可以合并由人类提供的定性数据与置信水平。
通常，流网络500可以被配置为执行多种分布式处理操作，以识别基础网络，包括无线网状网络202和公用事业网络100中发生的事件。流网络500还可以被配置为执行通用处理操作(即，超出了事件识别)。在一个实施例中，服务器机254可以通过映射流函数到节点来实现map-reduce型功能，然后通过收集和处理这些数据流来减少通过执行映射的流函数而生成的数据流。以此方式，服务器机254能够将流网络500配置为作为通用的、分布式计算系统来操作。此分布式计算系统的部分除在节点230上执行以外还可以在基于云的基础设施上执行。本领域技术人员将认识到，服务器机254可以将流网络500配置为实现除map-reduce以外的任何技术上可行形式的分布式处理。通常，流网络500反映了分布式计算系统，其利用实时和历史流经由在线和并行成批处理组合了数据流的处理、外推、内插和分析。
在一个实施例中，服务器机254和/或分布式处理云260被配置为以集中化方式跨流网络500内的多个节点230分配处理任务和/或数据存储。这样做，服务器机254和/或分布式处理云260可分配特定的处理操作到不同的节点，分派特定量的数据存储到不同的节点，并通常命令部分或全部配置操作到那些节点。
在另一个实施例中，节点230执行自编排程序，其以相对分散的方式发生，即没有集中化单元(诸如服务器机254或分布式处理云260)的参与。这样做，每个节点230可以执行流函数以协商与相邻节点的处理和/或数据存储的责任。节点230可进行这种协商以优化能源使用、处理吞吐量、带宽、数据传输速率等。例如，节点230可以协商处理任务的分配，其利用白天几小时期间太阳能供电节点的处理能力，然后重新分配这些操作给非白天小时期间由公用事业网络100供电的节点。在另一个例子中，一组节点230可以使用特定的数据速率协商协调的通信以优化功耗。在任何给定时间，服务器机254和/或分布式处理云260可以假定通过节点230直接控制，从而使节点230从自我编排过渡到集中编排。
节点230可基于执行一个或多个流函数510发起特定动作。例如，给定节点230可以执行流函数510，其将温度和湿度值与阈值温度和湿度值相比较。然后，节点230可确定温度和湿度已超过各自的阈值特定的时间量，然后确定在节点占据的位置处可能有霉生长。然后，节点230可以采取具体措施来消除这种增长，包括激活通风装置，或者仅仅通知后台150。通常，每个节点230被配置为处理和响应记录的时序数据、接收到的数据流以及生成的数据流，并基于该监测生成洞察和/或警报。
当执行流函数510时，给定节点230可以接收来自服务器机254的控制参数530，其影响那些流函数510的执行。例如，节点230-1可以接收控制参数530-1，其反映在节点230-1的平均预期电压负载。节点230-1可以记录实际的电压负载，比较记录值和控制参数530-1，然后基于结果执行特定动作，诸如，例如，，将指示是否超过平均预期电压负载等其他的可能性的二进制值报告给后台150。
在一个实施例中，服务器机254可以将节点230配置为按照表明与其他网络中节点交互的指导方针的政策来操作。根据政策配置的每个节点230可以根据并通常根据与其他节点的交互操作基于该政策来共享网络资源、路由数据包。例如，节点230可以根据政策进行配置，该政策表明从邻近无线网状网络202的网络接收到的流量的40％应该被接受并跨代表邻近网络的无线网状网络202被路由。在另一示例中，节点230可以根据另一个政策进行配置，该政策表明来自第一邻近网络的流量应根据第一组指导方针被路由，而与第二邻近网络关联的流量应根据第二组指导方针被路由。在又一示例中，节点230可根据政策进行配置,该政策说明了从一个近邻网络接收到的流量应如何跨整个无线网状网络202被路由以到达另一邻近网络。本文所描述的技术允许新的节点230被添加到无线网状网络，然后按照相同的政策或已经与无线网状网络202中其它预先存在的节点230相关联的政策进行配置。此外，这种技术允许无线网状网络202以相对一致的方式跨节点230操作，而不需要服务器机254连续查询关于路线确定。相反，节点230只需要根据配置政策进行操作。
本领域的技术人员将理解，迄今为止所描述的技术可在任何技术上可行的体系架构中实现，包括公用的和/或专用的基于云的实现方式、集中式或分散式实现方式等等。前述技术中的一个示例性实现方式将在下文中结合图6-15进行更详细的描述。
分布式和实时流处理
，图6示出了根据本发明的一个实施例的、配置为实现图5中所示的流网络500的系统600。如图所示，系统600包括公用事业网络100的示例性部分，其包括用户110、变压器120和变电站140。用户110耦合到节点230-1，变压器120耦合到节点230-2，以及变电站140耦合到节点230-3。节点230-1到230-3形成图2中的无线网状网络202的一部分。系统600内的每个节点230耦合到数据摄取云610。数据摄取云610包括摄入云612和格式化云614。数据摄取云610被耦合到分布式处理云620和实时处理云630。分布式处理云620和实时处理云630被耦合到彼此，两者也都耦合到操作中心640和用户设备650。
节点230被配置为通过收集时序数据、经由执行流函数处理该数据、然后将该数据传送到数据摄取云610来实现图5中所示的流网络500。数据摄取云610包括基于云的计算设备，其配置为实现摄入云612和格式化云614。摄入云612从节点230接收流数据，将该数据路由到格式化云614。然后格式化云614格式化该流数据以生成数据流。在一个实施例中，摄入云612在公用云基础设施上执行，例如，亚马逊网络服务(AWS)，而格式化云在专用云上执行。通常，数据摄取云610中的摄入云612和格式化云614可跨一个或多个处理云以任何技术上可行的方式分配。配置为实现摄入云612的示例性软件模块的集合在下面结合图7更详细地说明。配置为实现格式化云614的示例性软件模块的集合在下面结合图8更详细地说明。
数据摄取云610生成数据流，然后发送这些流到分布式处理云620和实时处理云630。分布式处理云620包括基于云的计算装置，其配置为(i)将与数据流相关联的历史数据存档在可搜索数据库中和(ii)经由分布式计算体系架构对历史数据进行批量处理。配置为实现分布式处理云620的示例性软件模块的集合在下文结合图9更详细地描述。
实时处理云630包括配置为实时处理数据流的基于云的计算设备。这样做时，实时处理云630可以监测数据流，并确定多个条件是否已满足，如果是，作为响应发出警报。实时处理云630还可以发布特定的数据流给特定订阅者。配置为实现实时处理云630的示例性软件模块的集合在下文结合图10更详细地描述。
在一个实施例中，分布式处理云620和实时处理云630配置为彼此交互操作，以代表公用事业网络100的用户处理数据流。这样做时，发生在上述处理云之一中的处理可以触发其它处理云上的处理，反之亦然。
例如，实时处理云630可以被配置为处理每隔几秒钟更新的电压值的数据流，并监测阈值幅值的电压尖峰数据流。电压尖峰的发生会引发实时处理云630发起分布式处理云上的操作，该操作包含跨越较长的时间范围处理历史流数据，例如数月或数年。分布式处理云620可以响应于实时处理云630，检索与一系列不同时间相关联的历史电压值，然后尝试识别这些值中的趋势，诸如，例如，具有阈值数值的前面的电压尖峰。基于所识别的趋势，分布式处理云620然后可以预测与所述数据流相关联的未来电压尖峰。然后当电压尖峰被期望时，分布式处理云620可识别数据流的订阅者。以这种方式，在满足特定条件时，流数据的实时分析可触发流数据的历史分析。分布式处理云620和实时处理云630之间这种类型的协作在下面结合图14进行更详细的描述。
在另一示例中，分布式处理云620可以被配置为处理电压值的数据流，所述电压值跨越较长时间范围，诸如数月或数年。然后分布式处理云620可识别该数据流中的趋势，然后将实时处理云630配置为特别监测由该趋势所表明的特定事件的数据流，例如骤降、骤升等等。以这种方式，流数据的历史分析可以用于发起深入、实时的分析。分布式处理云620和实时处理云630之间这种类型的协作在下面结合图15进行更详细地描述。
一般情况下，操作中心640将分布式处理云620和实时处理云630配置为以前述方式之一或两者来彼此协作操作。
通常，操作中心640是流网络500和无线网状网络202的管理机构。操作中心640可以是控制室、数据中心等等。服务器机254驻于操作中心640内，并且可以实施本文所讨论的操作中心640的一些或全部的功能。操作中心640将节点230配置为实现流网络500，另外，配置数据摄取云610、分布式处理云620和实时处理云630。这样做时，操作中心640可以编程每个节点230中的固件以执行特定的流函数。操作中心640还可以实例化虚拟计算装置的实例，以创建所示出的多个处理云。操作中心640还提供了用户可以与其进行交互的可视化服务，以可视化数据流。配置为在操作中心640内执行的示例性软件模块的集合在下面结合图11进行更详细地描述。
用户设备650代表与公用事业网络100的用户相关联的计算设备。用户设备650可以是任何技术上可行形式的计算设备或平台，包括台式计算机、移动计算机等等。用户可以使用用户设备650访问基于网络的门户，其允许用户订阅、生成和可视化数据流。配置为实现用户设备620的软件模块的示例性集合在下面结合图12进行更详细地描述。
图7示出了根据本发明的一个实施例的示例性软件模块，其与图6中的摄入云共同实现。如图所示，摄入云612包括模块700、公用IQ(UIQ)模块702、传感器IQ(SIQ)模块704、数据加密706、Java消息服务mule(JMS)710、和双端口的防火墙(FW)712。
本领域的技术人员将理解，图7中示出的多个软件模块中的一些通常与特定供应商相关联，并且可以代表特定品牌。然而，提供这些特定模块以说明与摄入云600相关联的一般功能的一个可能的实现方式，其并不意味着将本发明的范围限制为所示的特定供应商/品牌。此外，尽管可以示出特定的数据类型，诸如，例如，JSON等，但本文所述的技术并不限于那些特定的数据类型，并可以用任何技术上可行类型的数据实践。
700是软件总线，其从节点230接收原始数据750，包括时序数据和相关联的时间戳。UIQ 702是低频接口，其被配置为从700得到时序数据。然后SIQ 704以相对高的频率从UIQ 702收集时序数据，用于存储在队列中。适配器706包括多个软件适配器，其允许本文所描述的多个模块相互通信。数据加密708被配置为加密由SIQ 704排队的时序数据。JMS mule 710提供数据传输服务，以将加密的时序数据从数据加密708移动到双端口FW 712。加密的时序数据760退出摄入云612，然后被格式化云614格式化，如下文进行更详细地描述。
图8示出了根据本发明的一个实施例示例性软件模块，其与图6中的格式化云共同实现。如图所示，格式化云614包括SilverSpring网络(SSN)代理800、网络服务(WS)和代表性状态传输(REST)API 802、云物理接口(PIF)804(其包括映射注册表806和XML→JSON808)、数据解密810、数据匿名工具812、数据压缩814、rabbitMQ(RMQ)816和时序数据库(TSDB)818。
本领域的技术人员将理解，图8中示出的软件模块的一些通常与特定供应商相关联，并且可以代表特定品牌。然而，提供这些特定模块以说明与格式化云614相关联的一般功能的一个可能的实现方式，其并不意味着将本发明的范围限制为所示的特定供应商/品牌。此外，尽管可以示出特定的数据类型，诸如，例如，JSON等，本文所述的技术并不限于那些特定的数据类型，并可以用任何技术上可行类型的数据实践。
SSN代理800是用于管理格式化云614的软件控制器。WS和REST API 802提供了一套或统一的资源指标(URI)，用于采用格式化云614执行各种操作。云PIF 808接收XML数据并利用映射注册表806和XML→JSON 808将该数据转换成JSON。数据解密810解密从摄入云612接收到的加密的时序数据。数据匿名工具812模糊来自解密数据的某些识别信息。数据压缩814压缩解密、匿名的数据，然后将该数据存储在RMQ 816中。在一个实施例中，TSDB818还可用来存储该数据。在一些实施例中TSDB 818可以被省略。然后解密的匿名数据可作为流数据850退出格式化云614。流数据850可以由分布式处理云620或实时处理云630消耗。
图9示出了根据本发明的一个实施例的示例性软件模块，其与图6中的分布式处理云共同实现。如图所示，分布式处理云620包括主节点900和多个节点902(1)到902(N)。分布式处理云900还包括一个数据存档904。
本领域的技术人员将理解，图9中示出的多个软件模块的一些通常与特定供应商相关联，并且可以代表特定品牌。然而，提供这些特定模块以说明与分布式处理云620相关联的一般功能的一个可能的实现方式，其并不意味着将本发明的范围限制为所示的特定供应商/品牌。此外，尽管可以示出特定的数据类型，诸如，例如，JSON等，本文所述的技术并不限于那些特定的数据类型，并可以用任何技术上可行类型的数据实践。
主节点900和从节点902被配置为对流数据执行分布式并行处理操作。主节点900和从节点902可形成分布式计算处理环境或任何其它类型的分布式处理群集或体系架构。数据存档904包括在长时间范围内从数据摄取云610中收集的历史流数据。主节点900和从节点902可以用存储在数据存档904中的数据执行各种不同的处理任务。数据存档904也可以公开给用户，并且可经由用户设备950可搜索。
图10示出了根据本发明的一个实施例的示例性软件模块，其与图6中的实时处理云共同实现。如图所示，实时处理云630包括核心流管线1000，所述核心流管道包括RESTAPI 1002、Kafka队列1004、流计算引擎1006、流函数1008，Scala流参与者1010、Postgres流元数据1012和Cassandra流数据1014。
本领域的技术人员将理解，图10中示出的多个软件模块的一些通常与特定供应商相关联，并且可以代表特定品牌。然而，提供这些特定模块以说明与实时处理云630相关联的一般功能的一个可能的实现方式，其并不意味着将本发明的范围限制为所示的特定供应商/品牌。此外，尽管可以示出特定的数据类型，诸如，例如，JSON等，本文所述的技术并不限于那些特定的数据类型，并可以用任何技术上可行类型的数据实践。
REST API 1002提供了用于配置数据流的多个URI。Kafka队列1004配置为排队流数据，包括JSON对象和一般消息。流计算引擎1006通过执行Scala流参与者1010来用数据流执行操作。每个Scala流参与者1010是被配置为调用一个或多个流函数1008的软件结构。流函数1008可以是可用流数据执行的任何操作。例如，流函数1008可以是求和函数，最小函数、最大函数、平均函数、指示满足给定条件的阵列中元素的分数的函数、插值函数、用户函数等等。流函数1008还可以具有可配置的参数，诸如，例如，在其中计算平均值的可配置窗口，以及有关时序计算的其它参数。调用流函数1008的Scala流参与者1010可以配置这些参数，以及其他的可能性。
每个Scala流参与者1010可以执行一系列的流函数以及，潜在地，调用其他流参与者。例如，第一Scala流参与者1010可以执行一系列的流函数，并且一旦完成这些函数，调用第二Scala流参与者1010，其执行不同系列的流函数。Scala流参与者1010通常用Scala编程语言实现，但是任何技术上可行的编程语言也能够满足。
流处理期间，核心流管线1000可以彼此并行执行多个Scala流参与者1010，以实施对数据流的实时处理。用户可直接配置Scala流参与者1010，或者可仅仅订阅有这些参与者生成的数据流。在多个实施例中，实时处理云630可将特定的Scala流参与者1010推出到节点230，以将这些节点配置为对无线网状网络202和流网络500执行“边缘处理”。用这种方法，个别节点可被配置为执行特定的流函数序列。核心流管线1000通过操作中心640配置，在下面结合图11进行更详细地描述。
图11示出了根据本发明的一个实施例的示例性软件模块，其与图6中的操作中心共同实现。如图所示，操作中心640包括可视化引擎1100、REST API 1108和SvDK 1116。可视化引擎1100包括合并视图1102、流计算1104和流警报监测1106。REST API 1108包括控制器1110、模型和视图1112以及配置和日志1114。SvDK包括服务1118、设备1120和发现1122。
可视化引擎1100提供用于为用户提供生成可视化数据流的后端。用户可以经由用户设备650访问可视化引擎110，下面结合图12进行更详细描述。合并视图1102生成实时数据和批量(或历史)数据的视图。流计算引擎1104允许新流用可视化引擎1104注册。流警报监测1106监测数据流并在满足某些条件或发生特定事件时生成警报。
REST API 1108允许用户执行多个动作，包括订阅流、生成警报等等。控制器1110包括用于执行这些动作的逻辑，而模型和视图1112提供用于查看经由REST API 1108获得的数据的数据模型和模板。配置和日志1114包括配置数据和日志文件。
SvDK 1116与上文结合图4A所描述的SvDK 426类似，并且包括客户可订阅的多种服务1118的说明书、一套与这些服务相关联的设备1120，以及反映这些设备之间通信的发现1122。
操作中心640作为整体管理系统600的操作，包括多个处理云和流网络500。操作中心640还提供了给用户设备650提供对流数据的访问所需要的后端处理。配置为访问操作中心640的示例性用户设备650将在下面结合图12进行更详细地描述。
图12示出了根据本发明的一个实施例的示例性软件模块，其与图6中的用户设备共同实现。如图所示，用户设备650包括门户1200，所述门户包括实时云处理接口1202和分布式云处理接口1204。门户1200可以是配置为访问图11中所示由REST API 1108提供的URI的任何一个的网络浏览器。实时云处理接口1202为用户提供访问由实时处理云630处理的数据流。分布式处理云接口1204为用户提供运行查询分布式处理云620中的数据存档904的能力。
通常参照图7-12，本领域的技术人员将理解，所示的多个示例性软件模块代表可执行程序代码，其当由处理单元执行时，使得所述处理单元执行上述的多个功能。通常，数据摄取云610、分布式处理云620，实时处理云630、操作中心640和用户设备650的每一个都包括多个计算设备，其被配置为执行如本文所述的那些软件模块。除了上面明确提到的那些以外，这些软件模块可以通过任何技术上可行集合的编程语言来实现。图13-15描述了用于配置本文中描述的处理云的技术，以及由这些云实现的数据处理策略。
用于配置和协调处理云的技术
图13是根据本发明的一个实施例的、用于将一个或多个处理云配置为实现流网络的方法步骤的流程图。虽然该方法步骤是结合图1-12的系统描述的，但本领域的技术人员将理解，被配置为执行该方法步骤的任何系统，以任何顺序，都是在本发明的范围之内的。
方法1300开始于步骤1302，其中操作中心640内的服务器机254将无线网状网络202内的节点230配置为收集时序数据。时序数据包括一系列数据值和指示每个数据值被收集的时间的相应时间戳。
在步骤1304中，服务器机254将数据摄取云610配置为接收时序数据，然后格式化所述数据以生成数据流。服务器机254可将摄入云612配置为在第一云计算环境中执行并接收时序数据，然后将格式化云614配置为在第二云计算环境中执行并格式化时序数据。可选择地，服务器机254可将摄入云612和格式化云614二者配置为在相同的云计算环境中执行。
在步骤1306中，服务器机254将实时处理运630配置为处理由数据摄取云610实时生成的流数据。这样做时，服务器机254可以将一个或多个虚拟计算装置的实例配置为执行如图10中所示的核心流管线。
在步骤1308中，服务器机254将分布式处理云620配置为收集和处理历史流数据，并响应于由用户设备650发出的命令执行数据查询。这样做时，服务器机254可以使得分布式处理云积累长时间段的来自数据摄取云610的流数据，并将积累的流数据存储在数据存档904内。服务器机254还可将主节点900和从节点902配置为执行存储在数据存档904中的数据的分布式处理。
在步骤1310中，服务器机254基于由实时处理云630处理的实时流数据和由分布式处理云620处理的历史数据为用户设备650生成数据可视化。在一个实施例中，服务器机254实现网络服务，其响应用户设备650的请求来生成可视化。
一旦服务器机254已经完成了上述配置步骤，服务器机254可以进一步将分布式处理云620和实时处理云630配置为当满足某些条件时彼此交互，如下面结合图14-15更加详细描述的。
图14是根据本发明的一个实施例的、用于触发基于流的数据的分布式处理的方法步骤的流程图。虽然该方法步骤是结合图1-12的系统描述的，但本领域的技术人员将理解，被配置为执行该方法步骤的任何系统，以任何顺序，都是在本发明的范围之内的。
如图所示，方法14开始于步骤1402，其中服务器机254使得当条件满足时实时处理云630基于流数据的处理生成警报，用于传输到分布式处理云620。例如，该数据流可以反映由节点记录的温度值的时序，以及该条件可以是温度值下降到某温度阈值之下。
在步骤1404中，服务器机254使得分布式处理云620接收来自实时处理云630的警报，并且作为响应，分析与该数据流相关联的历史数据以识别趋势。回到上面的例子，服务器机254可使得分布式处理云620分析由节点收集的历史温度值，并利用该历史数据来识别趋势。在该例子中，趋势可以指示温度的季节变化，或恶劣天气的袭击。
在步骤1406中，服务器机254将已识别的趋势通知订阅了数据流的用户。这样做时，服务器机254可指示给用户基于该趋势确定的数据流的预测值。例如，如果历史分析表明，温度变化是由于季节性温度变化造成的，则服务器机254可以基于在过去几年观察到的那些来预测未来温度变化。
采用这种方法，发生于实时处理云630内的处理可触发对分布式处理云620的不同类型的处理。分布式处理云620也可触发处理实时处理云630，如下文中结合图15进行的更详细的描述。
图15是根据本发明的一个实施例的、用于触发基于流的数据的实时处理的方法步骤的流程图。虽然该方法步骤结合图1-12的系统进行描述，但本领域的技术人员将理解，配置为执行该方法步骤的任何系统，以任何顺序，都是在本发明的范围之内的。
如图所示，方法1500开始于步骤1502，其中服务器机254使得分布式处理云620对第一数据流执行历史分析，以识别趋势用于在配置实时处理云630中使用。该趋势可以是特定的数据值的周期性重复，或者是数据值的可预测变化，诸如这些数据值的逐渐增加或减少。当趋势被识别，分布式处理云620将该趋势通知实时处理云630。
在步骤1504中，服务器机254使得实时处理云630实时地监测第一数据流，以确定数据流符合所识别的趋势的程度。例如，如果分布式处理云620确定与第一数据流相关联的数据值随时间稳定地增加，则实时处理云630可确定这些数据值是否随着新的数据值变得可用而继续增加。
在步骤1506中，服务器机254通知订阅了第一数据流的用户，所述第一数据流符合趋势的程度。这种方法可应用于检测各种不同类型的趋势，包括那些与欺诈相关联的和其它形式的非技术性损失。分布式处理云620可定期分析存储在数据存档904中的流数据的一些或全部，并且，响应于该分析，将实时处理云630配置为专门监测某些已被检测到趋势的某些数据流。
本领域的技术人员将认识到，上述方法1400和1500可以同时实现，这意味着实时处理云630可以触发对分布式处理云620的处理，以及分布式处理云620可以并行触发对实时处理云630的处理。
总之，无线网状网络内的节点被配置为监测与公用事业网络(或任何其他设备网络)相关联的时序数据，包括电压波动、电流水平、，温度数据、湿度测量以及其它可观察到的物理量。耦合到无线网状网络中的服务器将数据摄取云配置为接收和处理时序数据，以生成数据流。服务器还将分布式处理云配置为对数据流执行历史分析，以及将实时处理云配置为对数据流执行实时分析。分布式处理云和实时处理云可以响应于处理数据流彼此交互操作。本文描述的技术允许传送“数据作为服务”(DaaS)，它表示传统“软件作为服务”(SaaS)和平台作为服务“(PaaS)方法之间的接口。
上述独特结构的一个优点是，与传统方法相比，实时处理云和分布式处理云可以交互操作以识别发生在公用事业网络中的更大范围的事件。此外，这些不同的处理云为客户提供了公用事业网络中发生的各类事件更大的可视性。
出于举例说明的目的已经呈现了多个实施例的描述，但这并不意味着穷举或限制为所公开的实施例。许多修改和变化对于本领域的普通技术人员是显而易见的，而不脱离所描述实施例的范围和精神。
本实施例的各方面可具体化为系统、方法或计算机程序产品。因此，本公开的各方面可采取的形式包括全部硬件实施例、全部软件实施例(包括固件，驻留软件，微代码等)或者组合软件和硬件方面的实施例，其在本文中通常可以全部被称为“电路”、“模块”或“系统”。此外，本公开的各方面可以采取的形式包括计算机程序产品，其具体化在一个或多个具有具体化在其上的计算机可读程序代码的计算机可读介质上。
一个或多个计算机可读介质的任何组合都可以使用。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或计算机可读存储介质。计算机可读存储介质可以是，例如，但不限于，电子的、，磁的、光学的、电磁的、红外的或半导体的系统、装置或设备，或上述的任何适当的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举列出)包括以下：具有一个或多个导线的电连接，便携式计算机磁盘，硬盘，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM或闪存)，光纤，便携式光盘只读存储器(CD-ROM)，光存储设备，磁存储设备，或上述的任何适当的组合。在本文的上下文中，计算机可读存储介质可以是任何有形介质，其可包含或存储用于由或结合指令执行系统、装置或设备使用的程序。
本公开的各方面在上文参照根据本公开的实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图说明和/或框图进行了描述。应当理解，流程图说明和/或框图的每个块，以及流程图说明和/或框图中的块的组合，可以由计算机程序指令来实现。这些计算机程序指令可被提供给通用计算机、专用计算机或者其他可编程数据处理装置的处理器，以产生一种机器，这样指令，其经由计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行，使能流程图和/或框图的一个或多个块中指定的功能/动作的实现。这样的处理器可以是但不限于，通用处理器、专用处理器、特定应用处理器或现场可编程处理器。
本公开的实施例可以通过云计算基础设施提供给最终用户。云计算通常指可扩展计算资源作为服务通过网络被提供。更正式地，云计算可以被定义为计算能力，其提供计算资源和它的基础技术体系架构(例如，服务器、存储设备、网络)之间的抽象，使能访问可配置计算资源的共享池的方便、按需的网络，该可配置计算资源可以以最少的管理工作或服务提供商交互来快速提供和释放。因此，云计算允许用户访问“云”中的虚拟计算资源(例如，存储、数据、应用程序，甚至完整的虚拟化计算系统)，而不用考虑用于提供计算资源的基础物理系统(或这些系统的位置)。
通常情况下，云计算资源在使用付费的基础上提供给用户，其中只收取用户实际使用的计算资源(例如，由用户或由用户实例化的一些虚拟系统消耗的存储空间量)的费用。用户可以在任何时间、从互联网的任何地方访问驻于云中的任何资源。在本公开的上下文中，用户可以访问应用程序(例如，视频处理和/或语音分析应用)或在云中可用的相关数据。
附图中的流程图和框图例示了根据本公开的多个实施例的、系统、方法和计算机程序产品的可能实现方式的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个块可以表示模块、段或代码的部分，其包括用于实现指定的逻辑函数的一个或多个可执行指令。还应当指出的是，在一些可选择的实现方式中，块中注释的函数可不按图中指出的顺序发生。例如，连续示出的两个块实际上可以基本同时执行，或者这些块有时可以按照相反的顺序执行，这取决于所涉及的功能。还应当指出的是，框图和/或流程图说明的每个块，以及框图和/或流程图说明中块的组合，可以由执行指定函数或动作的基于专用硬件的系统或专用硬件和计算机指令的组合来实现。
虽然前文是针对本公开的实施例，但本公开的其他和进一步的实施方式可在不脱离其基本范围的前提下被设计，并且其范围是通过跟随的权利要求来确定。

Claims (19)

1.一种存储程序指令的非暂态计算机可读介质，当其由处理器执行时，使得所述处理器通过执行以下步骤识别与网络环境相关联的事件：
在被实现为第一计算云的一部分的一个或更多个第一计算设备处，从网络中的第一节点获得第一时序数据值；
在所述一个或更多个第一计算设备处，从所述网络中的第二节点获得第二时序数据值；
经由所述一个或更多个第一计算设备，将所述第一时序数据值和所述第二时序数据值发送到被实现为第二计算云的一部分的一个或更多个第二计算设备，其中所述第二计算云不同于所述第一计算云；
响应于接收到所述第一时序数据值和所述第二时序数据值，由所述一个或更多个第二计算设备处理所述第一时序数据值和所述第二时序数据值，以识别第一数据趋势；以及
基于所述第一数据趋势，由所述一个或更多个第二计算设备识别与所述网络环境的第一区域相关联的第一网络事件，其中所述第一节点和所述第二节点驻于所述第一区域内。
2.如权利要求1所述的非暂态计算机可读介质，还包括以下步骤：
将所述第一节点配置为：
收集第一原始传感器数据以生成所述第一时序数据值，或
处理从所述网络环境中的第三节点接收的第三时序数据值，以生成所述第一时序数据值；以及
将所述第二节点配置为：
收集第二原始传感器数据以生成所述第二时序数据值，或
处理从所述网络环境中的第四节点接收的第四时序数据值，以生成所述第二时序数据值。
3.如权利要求1所述的非暂态计算机可读介质，还包括以下步骤：
将所述第一节点配置为处理第一文本数据，以生成所述第一时序数据值，所述第一文本数据从与社交媒体出口相关联的第一应用程序编程接口(API)获取；以及
将所述第二节点配置为处理第二文本数据，以生成所述第二时序数据值，所述第二文本数据从所述第一应用程序编程接口获取。
4.如权利要求3所述的非暂态计算机可读介质，还包括以下步骤：
从参考所述第一网络事件的所述第一文本数据提取文本的第一部分；以及
从参考所述第一网络事件的所述第二文本数据提取文本的第二部分。
5.如权利要求4所述的非暂态计算机可读介质，其中，处理所述第一时序数据值和所述第二时序数据值的步骤包括确定所述文本的第一部分和所述文本的第二部分二者都参考所述第一网络事件。
6.如权利要求1所述的非暂态计算机可读介质，还包括以下步骤：
将所述第一节点配置为测量与第一公用事业网络组件相关联的第一消耗水平，以生成所述第一时序数据值；以及
将所述第二节点配置为测量与耦合到所述第一公用事业网络组件的多个第二公用事业网络组件相关联的合计消耗水平，以生成所述第二时序数据值。
7.如权利要求6所述的非暂态计算机可读介质，其中处理所述第一时序数据值和所述第二时序数据值的步骤包括确定所述第一消耗水平与所述合计消耗水平实质上不相同，并且其中识别所述第一网络事件的步骤包括确定在所述第一区域内已发生非技术损失。
8.如权利要求1所述的非暂态计算机可读介质，还包括以下步骤：
将所述第一节点配置为：
测量与第一公用事业网络组件相关联的第一电压电平，以及
将所述第一电压电平与所述第一电压电平的运行平均值进行比较，以生成所述第一时序数据值；以及
将所述第二节点配置为：
测量与第二公用事业网络组件相关联的第二电压电平，以及
将所述第二电压电平与所述第二电压电平的运行平均值进行比较，以生成所述第二时序数据值。
9.如权利要求8所述的非暂态计算机可读介质，其中处理所述第一时序数据值和所述第二时序数据值包括：
基于所述第一时序数据值，确定所述第一电压电平实质上偏离所述第一电压电平的运行平均值；以及
基于所述第二时序数据值，确定所述第二电压电平实质上偏离所述第二电压电平的运行平均值。
10.如权利要求9所述的非暂态计算机可读介质，其中识别所述第一网络事件的步骤包括确定骤降或骤升已在与所述第一区域相关联的公用事业网络的一部分内发生。
11.一种用于识别与网络环境相关联的事件的系统，包括：
第一计算云，包括第一计算设备，所述第一计算设备包括：
第一存储器，其配置为存储第一程序代码，
第一处理器，其配置为执行所述第一程序代码以：
从所述网络中的第一上游节点获得第一时序数据值；
从所述网络中的第二上游节点获得第二时序数据值；以及
将所述第一时序数据值和所述第二时序数据值发送到被实现为第二计算云的一部分的第二计算设备，其中所述第二计算云不同于所述第一计算云，以及
所述第二计算云，包括所述第二计算设备，所述第二计算设备包括：
第二存储器，其配置为存储第二程序代码，
第二处理器，其配置为执行所述第二程序代码以：
响应于接收到所述第一时序数据值和所述第二时序数据值，处理所述第一时序数据值和所述第二时序数据值，以识别第一数据趋势；以及
基于所述第一数据趋势，识别与所述网络环境的第一区域相关联的第一网络事件，其中所述节点、所述第一上游节点和所述第二上游节点驻于所述第一区域内。
12.如权利要求11所述的系统，进一步包括：
所述第一上游节点，包括处理器，所述第一上游节点被配置为执行程序代码以：
收集来源于基础网络的第一原始传感器数据，以生成所述第一时序数据值，或者
处理从总体网络中的第三节点接收的第三时序数据值，以生成所述第一时序数据值；以及
所述第二上游节点，包括处理器，所述第二上游节点被配置为执行程序代码以：
收集来源于基础网络的第二原始传感器数据，以生成所述第二时序数据值，或者
处理从总体网络中的第四节点接收的第四时序数据值，以生成所述第二时序数据值。
13.如权利要求11所述的系统，
其中所述第一上游节点被进一步配置为：
测量与公用配电基础设施内的上游组件相关联的第一需求水平，以生成所述第一时序数据值，以及
其中将所述第二上游节点配置为：
测量耦合至所述上游组件的下游的公用配电基础设施中的多个下游组件的合计需求水平，以生成所述第二时序数据值。
14.如权利要求13所述的系统，其中所述第二计算设备被配置为通过确定所述第一需求水平与所述合计需求水平实质上不同来处理所述第一时序数据值和所述第二时序数据值，以及其中识别第一网络事件的步骤包括确定在所述第一区域内已发生电力或水力的非技术损失。
15.用于识别与网络环境相关联的事件的计算机实现的方法，所述方法包括：
在被实现为第一计算云的一部分的一个或更多个第一计算设备处，从网络中的第一节点获得第一时序数据值；
在所述一个或更多个第一计算设备处，从所述网络中的第二节点获得第二时序数据值；
经由所述一个或更多个第一计算设备，将所述第一时序数据值和所述第二时序数据值发送到被实现为第二计算云的一部分的一个或更多个第二计算设备，其中所述第二计算云不同于所述第一计算云；
响应于接收到所述第一时序数据值和所述第二时序数据值，由所述一个或更多个第二计算设备处理所述第一时序数据值和所述第二时序数据值，以识别第一数据趋势；以及
基于所述第一数据趋势，由所述一个或更多个第二计算设备识别与所述网络环境的第一区域相关联的第一网络事件，其中所述第一节点和所述第二节点驻于所述第一区域内。
16.如权利要求15所述的计算机实现的方法，进一步包括：
将所述第一节点配置为处理第一文本数据，以生成所述第一时序数据值，所述第一文本数据从与社交媒体出口相关联的第一应用程序编程接口(API)获取；以及
将所述第二节点配置为处理第二文本数据，以生成所述第二时序数据值，所述第二文本数据从所述第一应用程序编程接口获取。
17.如权利要求16所述的计算机实现的方法，进一步包括：
从参考所述第一网络事件的所述第一文本数据提取文本的第一部分；以及
从参考所述第一网络事件的所述第二文本数据提取文本的第二部分。
18.如权利要求17所述的计算机实现的方法，其中处理所述第一时序数据值和所述第二时序数据值包括确定所述文本的第一部分和所述文本的第二部分二者都参考所述第一网络事件。
19.如权利要求17所述的计算机实现的方法，其中所述文本的第一部分和所述文本的第二部分的每一个都包括损害的描述：所述损害已发生在所述网络或基础公用事业网络中，所述第一节点和所述第二节点被配置为监测所述网络或所述网络环境内的所述基础公用事业网络。
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