CN107018016B - 一种用于监控联网设备的方法和装置 - Google Patents
一种用于监控联网设备的方法和装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107018016B CN107018016B CN201710160355.0A CN201710160355A CN107018016B CN 107018016 B CN107018016 B CN 107018016B CN 201710160355 A CN201710160355 A CN 201710160355A CN 107018016 B CN107018016 B CN 107018016B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- network
- probability
- equipment
- current
- determining
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 44
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 29
- 230000006855 networking Effects 0.000 title abstract description 8
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims abstract description 38
- 230000008859 change Effects 0.000 claims abstract description 8
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 6
- 101100294412 Aspergillus sp. (strain MF297-2) notB gene Proteins 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000002457 bidirectional effect Effects 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000001627 detrimental effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
- H04L41/06—Management of faults, events, alarms or notifications
- H04L41/069—Management of faults, events, alarms or notifications using logs of notifications; Post-processing of notifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
- H04L41/08—Configuration management of networks or network elements
- H04L41/0803—Configuration setting
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
- H04L41/14—Network analysis or design
- H04L41/149—Network analysis or design for prediction of maintenance
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
Abstract
本发明提供了一种用于监控联网设备的方法，其包括：在每次设备发生断网时记录设备所处网络的一个或多个特征参数的信息；根据所记录的信息确定所述一个或多个特征参数中的每一个随设备断网事件的变化趋势；结合所述设备的历史断网概率和所述变化趋势来计算设备的当前断网概率；以及根据所述当前断网概率来确定相应的设备运维策略。此外，本发明还提供了一种相应的用于监控联网设备的装置。
Description
技术领域
本发明一般地涉及远程监控技术领域，并且具体地，涉及一种用于监控联网设备的方案。
背景技术
随着网络技术的发展，越来越多的远程设备能够被连接到网络，例如基于云计算平台的智能网络。人们可以例如通过云计算平台对联网设备的状态进行监控，从而对其运行进行维护，包括对任何异常进行及时处理，尽可能避免问题的扩大化等等。在实际对联网设备的远程监控运维中，网络波动或者设备断电是经常发生的异常事件。无论断网或者断电，在远程监控的角度来看，设备都处于“失联”状态，设备的状态和数据变得一无所知，这对设备的后续运行维护造成了很大的困难，往往也容易导致重要数据的丢失，是设备远程运维工作中的重大挑战。
因此，所期望的是设计一种能够准确可靠地对联网设备的断网状态进行预测的方案，从而实现高效且自适应的设备远程运维。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种用于监控联网设备的方法，其包括：在每次设备发生断网时记录设备所处网络的一个或多个特征参数的信息；根据所记录的信息确定所述一个或多个特征参数中的每一个随设备断网事件的变化趋势；结合所述设备的历史断网概率和所述变化趋势来计算设备的当前断网概率；以及根据所述当前断网概率来确定相应的设备运维策略。
如上所述的方法，其中根据所记录的信息确定每个所述特征参数随设备断网事件的变化趋势包括：根据所记录的信息确定所述一个或多个特征参数中的每一个的平均值；并且根据所记录的信息确定断网发生时各个特征参数小于该特征参数的所述平均值的概率P1以及各个特征参数大于与该特征参数的所述平均值的概率P2。
如上所述的方法，其中计算所述当前断网概率包括：比较所述一个或多个特征参数中的每一个特征参数的当前值与该特征参数的所述平均值；根据所述比较结果针对每个特征参数选择相应的概率P1或P2；并且利用所述历史断网概率和针对每个特征参数所选择的概率值来计算所述当前断网概率。
如上所述的方法，其中利用所述历史断网概率和针对每个特征参数所选择的概率值来计算所述当前断网概率包括根据贝叶斯定理计算所述当前断网概率。
如上所述的方法，其中所述一个或多个特征参数包括网络带宽和网络往返时间。
如上所述的方法，其中根据所述当前断网概率来确定相应的设备运维策略包括：设置断网概率高阈值和断网概率低阈值；将所述当前断网概率与所述断网概率高阈值和所述断网概率低阈值进行比较；并且在所述当前断网概率落在所述断网概率高阈值和所述断网概率低阈值之间的情况下将所述设备配置为根据当前的网络带宽来调整发送的数据量。
如上所述的方法，其中根据所述当前断网概率来确定相应的设备运维策略还包括：在所述当前断网概率小于所述断网概率低阈值而同时无法联系设备的情况下发出需要进行现场检修的指示。
如上所述的方法，其中根据所述当前断网概率来确定相应的设备运维策略还包括：在所述当前断网概率大于所述断网概率高阈值的情况下将所述设备配置为停止所有数据传输，只保留与监控端之间的心跳信号。
如上所述的方法，其中设置断网概率高阈值和断网概率低阈值包括基于与所述设备处在同一网络的其他设备的断网概率来设置所述断网概率高阈值和所述断网概率低阈值。
如上所述的方法，其中所述设备为充电桩。
另一方面，本发明提供了一种用于监控联网设备的装置，其包括：记录模块，用于在每次设备发生断网时记录设备所处网络的一个或多个特征参数的信息；趋势确定模块，用于根据所记录的信息确定所述一个或多个特征参数中的每一个随设备断网事件的变化趋势；概率计算模块，用于结合所述设备的历史断网概率和所述变化趋势来计算设备的当前断网概率；以及运维控制模块，用于根据所述当前断网概率来确定相应的设备运维策略。
附图说明
本发明的前述和其他目标、特征和优点根据下面对本发明的实施例的更具体的说明将是显而易见的，这些实施例在附图中被示意。
图1 是根据本发明一个示例的用于监控联网设备的方法的示意流程图。
图2是根据本发明一个示例的用于监控联网设备的装置的示意框图。
具体实施方式
现在参照附图描述本发明的示意性示例，相同的附图标号表示相同的元件。下文描述的各示例有助于本领域技术人员透彻理解本发明，且各示例意在示例而非限制。图中各元件、部件、模块、装置及设备本体的图示仅示意性表明存在这些元件、部件、模块、装置及设备本体同时亦表明它们之间的相对关系，但并不用以限定它们的具体形状；流程图中各步骤的关系也不以所给出的顺序为限，可根据实际应用进行调整但不脱离本申请的保护范围。
图1 是根据本发明一个示例的用于监控联网设备的方法的示意流程图。
在本发明中，联网设备指的是能够通过网络向外界发送数据的设备，其中所述网络可以例如包括无线网络、局域网(LAN)、无线局域网(WLAN)、城域网(MAN)、无线城域网(WMAN)、广域网(WAN)、无线广域网(WWAN)、根据现有的IEEE 802.11、802.11a、802.11b、802.11e、802.11g、802.11h、802.11i、802.11n、802.16、802.16d、802.16e标准和/或上述标准的未来版本和/或衍生和/或长期演进(LTE)操作的网络、个人区域网(PAN)、无线个人区域网(WPAN)、单向和/或双向无线电通信网络、蜂窝无线电电话通信网络等。
视具体实现而定，设备能够例如通过网络直接向监控端传送数据以及从监控端接收诸如控制命令的信号。在其他的实现中，设备之间能够相互通信以进行数据传输，并且由监控端收集来自所有设备的信息。在本发明的一个具体实施例中，联网设备与监控端可以处在基于云计算平台的智能网络中，其中监控端可以是处于云端的计算设备或服务器，而联网设备则通过上述网络与监控端进行数据交互。
在实践中，监控端需要通过从联网设备接收到的数据以及与联网设备所处的网络环境有关的数据来判断设备的状态，并且提供相应的运行维护命令。这种情况可以适用于各种设备，例如用于为电动汽车充电的充电桩。此类充电桩可能分布于城市中的各个地点，每个充电桩以各种形式连接到网络，向监控端传送数据并且接收指令。操作人员能够远程地对每个充电桩的状态进行监控并且发生异常情况时采取相应的运维措施。
根据本发明实施例的监控联网设备的方法通常实现在监控端。如图1所示，首先根据步骤11，在每次设备发生断网时记录设备所处网络的一个或多个特征参数的信息。根据不同的网络情况可以选取不同的特征参数。在本发明的一个实施例中，所采用的特征参数可以例如是网络带宽以及网络往返时延两者。在另外的实施例中，也可以仅采用网络带宽，或者仅采用网络往返时延RTT (Round-Trip Time)。在本发明中，任何能够反映网络状态的因子都可以作为网络的特征参数，用于对设备断网概率的预测。
网络带宽是衡量网络特征的一个重要指标，一般指在单位时间（通常为1秒）内能传输的数据量。由于特定区域特定时间的网络总带宽是固定的，所以在某时某地，由于网络内使用的终端数量的不同，会导致带宽存在着波动性。如果检测到设备所能够使用的网络带宽为0，也就意味着该设备断网了。
网络往返时延RTT是另一个网络特征的重要指标，表示从发送端发送数据开始，到发送端收到来自接收端的确认（通常接收端收到数据后便立即发送确认），总共经历的时延。RTT同时受网络带宽和设备本身处理能力影响。当网络状况不好时，RTT将随之变大。
在以下的描述中，将结合网络带宽和网络往返时延作为网络特征参数来具体介绍本发明的原理，但本领域技术人员将理解这并非是限制性的，而是仅作为示例。
所记录的信息可以是每个相关特征参数的值。在每次设备发生断网时记录设备所处网络的一个或多个特征参数的信息可以在一段预定的时间期间进行，也可以在设备上线之后持续不断地进行。在一些实现中，已经对设备断网事件进行记录，这样的断网记录可以包括网络中断的时间以及中断持续的时长。在利用本发明的情况下，也可以随设备的断网记录一起记录相应的网络特征参数信息。
接着，在步骤13中，根据所记录的信息确定所述一个或多个特征参数中的每一个随设备断网事件的变化趋势。确定变化趋势所采用的记录信息可以采用直到当前时间点的记录结果，也可以采用一段时期之内的记录结果。还可以不断地依据记录的信息确定变化趋势，并且用后续的记录来对之前确定的变化趋势进行修正。
网络特征参数随设备断网事件的变化趋势可以例如通过概率值来表征。在一些实现中，以采用网络带宽和网络往返时间作为特征参数为例，可以首先根据在每次设备发生断网时所记录的设备所处网络的特征参数信息确定网络带宽和网络往返时间在该记录所覆盖的时间期间内的平均值，例如网络带宽平均值为B a ，网络往返延迟平均值为R a 。进一步地，根据所记录的信息确定断网发生时各个特征参数小于该特征参数的平均值的概率P1以及各个特征参数大于与该特征参数的平均值的概率P2。例如，断网发生时网络带宽B小于网络带宽平均值Ba的概率P1B可以被表示为P(-B a │D)，而相应地，断网发生时网络带宽B大于网络带宽平均值B a 的概率P2B则可以被表示为1- P(-B a │D)。类似地，断网发生时网络往返时延RTT大于网络往返时延平均值R a 的概率P1R可以被表示为P(+R a │D)，而断网发生时网络往返时延RTT大于网络往返时延平均值Ra的概率P2R可以被表示为1- P(+R a │D)。
本领域技术人员能够理解，以上针对网络带宽的P1B和P2B的表示方法与针对网络往返时延的P1R和P2R的表示方法是能够互换的，其表达的实质含义是相同的。
在确定网络特征参数随设备断网事件的变化趋势之后，进而在步骤15中，结合设备所在网络的历史断网概率和在步骤13中确定的变化趋势来计算设备的当前断网概率。历史断网概率一般地可以指联网设备在100次通过网络向外传送数据时，出现网络中断的次数。这里，网络中断泛指设备的网络处理模块出现故障、网络故障或发生断电等各种情况导致的网络中断。在一些实现中，历史断网概率P(S)可以与所记录的信息具有相同的时间跨度。在另一些实现中，历史断网概率P(S)可以是在与随断网事件对网络特征参数信息的记录相比更长或更短的时间跨度上对设备断网情况的统计。
在以概率值来表征网络特征参数随设备断网事件的变化趋势的情况下，计算当前断网概率可以包括：首先将所采用的特征参数中的每一个的当前值与该特征参数的基于随断网事件记录的信息所计算的平均值进行比较，进而根据比较结果为每个特征参数选择以上所计算的概率P1和P2中的一个，并且利用历史断网概率和针对每个特征参数所选择的概率值来计算当前断网概率。
以网络带宽为例，假定网络带宽的当前值为Bc，如果B c ≤B a ，则选择P1，即断网发生时网络带宽小于上述平均值的概率。相反地，如果B c >B a ，则选择P2，即断网发生时网络带宽小于上述平均值的概率。
在一些示例中，在获得历史断网概率以及由概率值表征的、每个特征参数随断网事件的变化趋势之后，可以根据贝叶斯定理来计算当前断网概率。
具体地，以网络带宽和网络往返时延为例，假定断网概率为P(D)，并且如上所述，当前网络带宽为Bc，网络带宽的历史平均值为Ba，当前网络往返时延为Rc，网络往返时延的历史平均值为Ra，历史断网概率为P(S)，则有如下结果：
如果B c ≤B a 且R c ≤R a ，那么P(D)=P(S)*P(-B a │D)*(1-P(+R a │D))；
如果B c ≤B a 且R c >R a ，那么P(D)=P(S)*P(-B a │D)* P(+R a │D)；
如果B c >B a 且R c ≤R a ，那么P(D)= P(S)*(1-P(-B a │D))*(1-P(+R a │D))；
如果B c >B a 且R c >R a ，那么P(D)=P(S) *(1-P(-B a │D))* P(+R a │D)；
应理解的是，在要结合网络特征参数和断网历史数据对设备断网概率进行预测以调整运维策略的情况下，本领域技术人员能够想到根据实际情况采用其他适合的统计方法。
在计算得到当前断网概率之后，在步骤17中根据在步骤15中计算得到的当前断网概率来确定相应的设备运维策略。
在一些示例中，根据所述当前断网概率来确定相应的设备运维策略可以包括设置断网概率高阈值P H 和断网概率低阈值P L 、将计算得到的当前断网概率与断网概率高阈值P H 和断网概率低阈值P L 进行比较并且根据比较结果来相应地确定运维策略。本领域技术人员能够理解，可以根据不同需求设置多个阈值来进行策略调整。
一般情况下，如果当前断网概率小于断网概率低阈值PL ，并且监控端能够与设备正常联系，则说明断网的可能性很小，因此允许设备进行完整的数据传输，例如允许设备向位于云端的监控系统传输完整的数据集合。另一方面，在当前断网概率小于断网概率低阈值而同时监控端无法联系设备的情况下，说明此时设备可能是突然断网，原因可能是设备断电或者设备故障，因此可以向工作人员发出需要进行现场检修的指示。
在一些示例中，如果当前断网概率落在断网概率高阈值P H 和断网概率低阈值P L 之间，则可以将所监控的联网设备配置为根据当前的网络带宽来调整发送的数据量。
举例来说，假定设备有N种类型的数据需要上传，每个数据点的大小是Si，传输间隔是Ti，如果所有数据都要上传的话，设备每秒上传的数据量D为
。在当前断网概率落在断网概率高阈值P H 和断网概率低阈值P L 之间的情况下，将D与当前带宽进行比较。如果设备每秒上传的数据量D大于当前带宽，则可以根据每个数据点的优先级来调整发送的数据量。例如，优先级低的数据可以不传输，仅保存在本地，等断网概率变小之后再进行传输。以充电桩设备为例，需要上传的不同类型的数据包括电压，电流，功率等。在当前断网概率落在断网概率高阈值P H 和断网概率低阈值P L 之间，并且设备每秒上传的数据量D大于当前带宽时，可以将充电桩配置为只传输电压，而其他数据只保留在本地，由此节省网络带宽。
在一些示例中，还可以用调整因子β对用于与设备每秒上传的数据量进行比较的当前带宽值进行调整，以根据实际情况提供适当的余量，例如将D与B c -β进行比较，其中B c 为当前带宽。
在一些示例中，如果当前断网概率大于断网概率高阈值P H ，说明断网的可能性很大，监控端可以将设备配置为停止所有数据传输，只保留与监控端之间的心跳信号。
在实际运维中，可以根据设备所处的网络环境来设置不同的阈值集合，并且可以对阈值进行实时的修正。在一些示例中，可以例如基于与所监控的联网设备处在同一网络的其他设备的断网概率来设置断网概率高阈值PH和断网概率低阈值PL。还是以充电桩为例，在一个停车场内可能设置有多个充电桩，监控端计算每个充电桩的断网概率，每个充电桩的断网概率值可能各不相同。在此情况下，可以将所计算得到的最大断网概率和最小断网概率作为用于该区域中每个充电桩的断网概率高阈值P H 和断网概率低阈值P L 。
本发明利用网络特征参数以及历史数据分析提供了一种用于监控联网设备的方法，使得监控端可以快速判定出设备的断网概率并且确定相应的运维策略。相比于需要人工进行排查的现有技术，本发明提供了充分的自适应性并且极大地改进了对于远程联网设备的运维效率。此外，本发明中所使用的网络特征参数可以是任何表征网络状况的因子，这使得本发明可以广泛地适用于各种网络，从而能够灵活地适应不同的设备使用场景。
通过本发明所提供的监控联网设备的方法可以准确有效地区分断网与断电两种情况，这对于远程设备的监控和运维具有重大的意义。一般来说，断网通常是由网络异常或者设备本身的网络模块出现故障造成，对设备本身的其他功能并没有造成影响，而且很多设备都设计了离线工作的功能，比如用于为电动汽车充电的充电桩。相反地，断电对于一个设备来说可能是致命的，通常意味着整个设备都不能工作了，导致一个节点的丧失，并且非正常关机对于设备的健康也存在损害。因此，本发明所提供的监控方法尤其适用于需要区分断网和断电两种情况的远程运维，能够大大降低设备的故障损坏的风险。
图2是根据本发明一个示例的用于监控联网设备的装置的示意框图。如图2所示，装置200包括记录模块21、趋势确定模块23、概率计算模块25以及运维控制模块27。在实践中，装置200可以被集成或安装在监控端系统中。具体地，记录模块21用于在每次设备发生断网时记录设备所处网络的一个或多个特征参数的信息。趋势确定模块23用于根据所记录的信息确定所述一个或多个特征参数中的每一个随设备断网事件的变化趋势。在本发明中，网络的特征参数可以例如是网络带宽、网络往返时延或其他任何能够表征网络状况的因子。概率计算模块25用于结合所述设备的历史断网概率和所述变化趋势来计算设备的当前断网概率。运维控制模块27用于根据当前断网概率来确定相应的设备运维策略。
图2所示的用于监控联网设备的装置20能够被配置为实现上文所描述的任何与本发明所提供的用于监控联网设备的方法相关的、在监控端实现的操作。本领域技术人员能够理解，图2所示的模块划分仅是示意性的，这些模块能够按照具体实现来集成或进一步划分，并且以任何软件或硬件的形式来实现。
应当说明的是，以上具体实施方式仅用以说明本发明的技术方案而非对其进行限制。尽管参照上述具体实施方式对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解，依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或对部分技术特征进行等同替换而不脱离本发明的实质，其均涵盖在本发明请求保护的范围中。
Claims (18)
1.一种用于监控联网设备的方法，其包括：
在每次设备发生断网时记录设备所处网络的一个或多个特征参数的信息；
根据所记录的信息确定所述一个或多个特征参数中的每一个随设备断网事件的变化趋势；
结合所述设备的历史断网概率和所述变化趋势来计算设备的当前断网概率；以及
根据所述当前断网概率来确定相应的设备运维策略，
其中，根据所记录的信息确定每个所述特征参数随设备断网事件的变化趋势包括：
根据所记录的信息确定所述一个或多个特征参数中的每一个的平均值；并且
根据所记录的信息确定断网发生时各个特征参数小于该特征参数的所述平均值的概率P1以及各个特征参数大于与该特征参数的所述平均值的概率P2。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，计算所述当前断网概率包括：
比较所述一个或多个特征参数中的每一个特征参数的当前值与该特征参数的所述平均值；
根据所述比较结果针对每个特征参数选择相应的概率P1或P2；并且
利用所述历史断网概率和针对每个特征参数所选择的概率值来计算所述当前断网概率。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，利用所述历史断网概率和针对每个特征参数所选择的概率值来计算所述当前断网概率包括根据贝叶斯定理计算所述当前断网概率。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述一个或多个特征参数包括网络带宽和网络往返时间。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述当前断网概率来确定相应的设备运维策略包括：
设置断网概率高阈值和断网概率低阈值；
将所述当前断网概率与所述断网概率高阈值和所述断网概率低阈值进行比较；并且
在所述当前断网概率落在所述断网概率高阈值和所述断网概率低阈值之间的情况下将所述设备配置为根据当前的网络带宽来调整发送的数据量。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述当前断网概率来确定相应的设备运维策略还包括：
在所述当前断网概率小于所述断网概率低阈值而同时无法联系设备的情况下发出需要进行现场检修的指示。
7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述当前断网概率来确定相应的设备运维策略还包括：
在所述当前断网概率大于所述断网概率高阈值的情况下将所述设备配置为停止所有数据传输，只保留与监控端之间的心跳信号。
8.如权利要求5所述的方法，其特征在于，设置断网概率高阈值和断网概率低阈值包括基于与所述设备处在同一网络的其他设备的断网概率来设置所述断网概率高阈值和所述断网概率低阈值。
9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设备为充电桩。
10.一种用于监控联网设备的装置，其包括：
记录模块，用于在每次设备发生断网时记录设备所处网络的一个或多个特征参数的信息；
趋势确定模块，用于根据所记录的信息确定所述一个或多个特征参数中的每一个随设备断网事件的变化趋势；
概率计算模块，用于结合所述设备的历史断网概率和所述变化趋势来计算设备的当前断网概率；以及
运维控制模块，用于根据所述当前断网概率来确定相应的设备运维策略，
其中，根据所记录的信息确定每个所述特征参数随设备断网事件的变化趋势包括：
根据所记录的信息确定所述一个或多个特征参数中的每一个的平均值；并且
根据所记录的信息确定断网发生时各个特征参数小于该特征参数的所述平均值的概率P1以及各个特征参数大于与该特征参数的所述平均值的概率P2。
11.如权利要求10所述的装置，其特征在于，计算所述当前断网概率包括：
比较所述一个或多个特征参数中的每一个特征参数的当前值与该特征参数的所述平均值；
根据所述比较结果针对每个特征参数选择相应的概率P1或P2；并且
利用所述历史断网概率和针对每个特征参数所选择的概率值来计算所述当前断网概率。
12.如权利要求11所述的装置，其特征在于，利用所述历史断网概率和针对每个特征参数所选择的概率值来计算所述当前断网概率包括根据贝叶斯定理计算所述当前断网概率。
13.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述一个或多个特征参数包括网络带宽和网络往返时间。
14.如权利要求10所述的装置，其特征在于，根据所述当前断网概率来确定相应的设备运维策略包括：
设置断网概率高阈值和断网概率低阈值；
将所述当前断网概率与所述断网概率高阈值和所述断网概率低阈值进行比较；并且
在所述当前断网概率落在所述断网概率高阈值和所述断网概率低阈值之间的情况下将所述设备配置为根据当前的网络带宽来调整发送的数据量。
15.如权利要求14所述的装置，其特征在于，根据所述当前断网概率来确定相应的设备运维策略还包括：
在所述当前断网概率小于所述断网概率低阈值而同时无法联系设备的情况下发出需要进行现场检修的指示。
16.如权利要求14所述的装置，其特征在于，根据所述当前断网概率来确定相应的设备运维策略还包括：
在所述当前断网概率大于所述断网概率高阈值的情况下将所述设备配置为停止所有数据传输，只保留与监控端之间的心跳信号。
17.如权利要求14所述的装置，其特征在于，设置断网概率高阈值和断网概率低阈值包括基于与所述设备处在同一网络的其他设备的断网概率来设置所述断网概率高阈值和所述断网概率低阈值。
18.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述设备为充电桩。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710160355.0A CN107018016B (zh) | 2017-03-17 | 2017-03-17 | 一种用于监控联网设备的方法和装置 |
| PCT/CN2017/094258 WO2018166131A1 (zh) | 2017-03-17 | 2017-07-25 | 一种用于监控联网设备的方法和装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710160355.0A CN107018016B (zh) | 2017-03-17 | 2017-03-17 | 一种用于监控联网设备的方法和装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107018016A CN107018016A (zh) | 2017-08-04 |
| CN107018016B true CN107018016B (zh) | 2021-08-31 |
Family
ID=59439612
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710160355.0A Active CN107018016B (zh) | 2017-03-17 | 2017-03-17 | 一种用于监控联网设备的方法和装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107018016B (zh) |
| WO (1) | WO2018166131A1 (zh) |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102958082A (zh) * | 2012-12-07 | 2013-03-06 | 广州杰赛科技股份有限公司 | 网络优化分析方法及系统 |
| CN104320297A (zh) * | 2014-10-15 | 2015-01-28 | 中冶长天国际工程有限责任公司 | 一种网络异常检测及网络通信控制的方法和装置 |
| CN105933185A (zh) * | 2016-06-24 | 2016-09-07 | 上海连尚网络科技有限公司 | 一种确定路由器连接异常类型的方法与设备 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7835300B2 (en) * | 2007-01-26 | 2010-11-16 | Beyers Timothy M | Network diagnostic systems and methods for handling multiple data transmission rates |
-
2017
- 2017-03-17 CN CN201710160355.0A patent/CN107018016B/zh active Active
- 2017-07-25 WO PCT/CN2017/094258 patent/WO2018166131A1/zh active Application Filing
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102958082A (zh) * | 2012-12-07 | 2013-03-06 | 广州杰赛科技股份有限公司 | 网络优化分析方法及系统 |
| CN104320297A (zh) * | 2014-10-15 | 2015-01-28 | 中冶长天国际工程有限责任公司 | 一种网络异常检测及网络通信控制的方法和装置 |
| CN105933185A (zh) * | 2016-06-24 | 2016-09-07 | 上海连尚网络科技有限公司 | 一种确定路由器连接异常类型的方法与设备 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2018166131A1 (zh) | 2018-09-20 |
| CN107018016A (zh) | 2017-08-04 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11373505B2 (en) | Alert system for internet of things (IOT) devices | |
| US20210006484A1 (en) | Fault detection method, apparatus, and system | |
| US7430688B2 (en) | Network monitoring method and apparatus | |
| US20130130627A1 (en) | Radio measurement collection method and radio terminal | |
| US8818355B2 (en) | Wireless cell monitoring method, its device, and its program | |
| CN112684328A (zh) | 防跳回路监测系统、方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| JP4901796B2 (ja) | ログレベル収集装置およびログレベル収集方法 | |
| US8971871B2 (en) | Radio base station, control apparatus, and abnormality detection method | |
| CN104734806B (zh) | 监视发送器实体与接收器实体之间的通信的方法 | |
| CN107018016B (zh) | 一种用于监控联网设备的方法和装置 | |
| US20080010554A1 (en) | System for prechecking corrective actions on parameterable elements causing problems in a communicating network | |
| US11652682B2 (en) | Operations management apparatus, operations management system, and operations management method | |
| EP3409052B1 (en) | Consumption reporting for energy-saving mode of access node | |
| US12010469B2 (en) | Method and device for remote monitoring and diagnosis of field equipment | |
| CN107658979A (zh) | 一种架空输电线路的监测装置 | |
| CN104038955A (zh) | 一种移动通信系统中的故障检测及处理的方法及基站 | |
| CN113542061A (zh) | 一种数据传输控制方法及相关装置 | |
| US10944623B2 (en) | Prognosis and graceful degradation of wireless aircraft networks | |
| WO2020048615A1 (en) | Technique for determining performance of industrial process control | |
| JP7360895B2 (ja) | 制御装置、サーバ装置、管理方法、及び端末装置 | |
| TWI732725B (zh) | 窄頻物聯網終端之除錯方法及使用該方法的電子裝置 | |
| CN116319261B (zh) | Tsn网络调度策略优化方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| JP2010045697A (ja) | 通報装置内保存データ収集システムにおける通報装置、および通報装置内保存データ収集方法 | |
| CN115334567A (zh) | 终端掉网因素确定方法及相关装置 | |
| US20220248261A1 (en) | Reporting of network performance degradation in a communications system |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| TA01 | Transfer of patent application right | ||
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20200812 Address after: Susong Road West and Shenzhen Road North, Hefei Economic and Technological Development Zone, Anhui Province Applicant after: Weilai (Anhui) Holding Co.,Ltd. Address before: Room 502, Minsheng Bank Building, 12 Cecil Harcourt Road, central, Hongkong, China Applicant before: NIO NEXTEV Ltd. |
|
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CP01 | Change in the name or title of a patent holder | ||
| CP01 | Change in the name or title of a patent holder |
Address after: 230601 Susong Road West, Shenzhen Road North, Hefei Economic and Technological Development Zone, Anhui Province Patentee after: Weilai Holdings Ltd. Address before: 230601 Susong Road West, Shenzhen Road North, Hefei Economic and Technological Development Zone, Anhui Province Patentee before: Weilai (Anhui) Holding Co.,Ltd. |