CN109471401A - 数据处理方法以及边缘计算数据盒 - Google Patents

数据处理方法以及边缘计算数据盒 Download PDF

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Abstract

本申请实施例公开了数据处理方法以及边缘计算数据盒,用于在边缘计算数据盒中通过边缘计算数据盒编译的DLL文件对从PLC中获取到的原始数据进行处理,提高了数据处理量和数据处理效率,并提升了数据处理的灵活性和实用性。本申请实施例方法包括:边缘计算数据盒从PLC的IO接口获取原始数据,原始数据为从外部设备输入到PLC中且未经PLC处理的数据;边缘计算数据盒判断边缘计算数据盒中是否存在动态链接库DLL文件,DLL文件由自定义的逻辑控制程序根据高级语言编译而成,自定义的逻辑控制程序根据高级语言编写而成;若是,则边缘计算数据盒调用DLL文件处理原始数据,得到目标数据;边缘计算数据盒向PLC发送目标数据,以使得PLC通过目标数据控制外部设备。

Description

数据处理方法以及边缘计算数据盒
技术领域
本申请涉及计算机技术领域,尤其涉及数据处理方法以及边缘计算数据盒。
背景技术
可编程逻辑控制器(programmable logic congtroller,PLC)是一种专门为在工业环境下应用而设计的数据运算操作电子系统,它采用一种可编程的存储器,在其内部存储执行逻辑运算,顺序控制、定时、计数和算术运算等操作的指令,通过数字式或模拟式的输入输出来控制各种类型的机械设备或生产过程。而边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供最近端服务,处于物理实体和工业连接之间,或处于物理实体的顶端,其在数据向云端或数据中心集成之前,是在计算机本地进行数据的计算与加工处理处理以及建模分析,在高带宽、时间敏感型、物联网集成的背景下发展起来的技术。边缘计算数据盒就是用来进行边缘计算的设备。
在工业生产过程中,如图1中的PLC的结构示意图所示,传统的数据处理的方式是将PLC的逻辑控制程序存放在随机存取存储器(random access memory,RAM)或者可擦可编程只读存储器(erasable programmable read only memory,EPROM)中,每次更新逻辑控制程序时通过外设接口和编译设备连接,然后将PLC的逻辑控制程序下载到RAM或者EPROM中,存储器中的逻辑控制程序通过监控输入输出单元获取需要处理的数据,然后用逻辑控制程序处理数据。
然而,在PLC内部只能对从外部设备获取到的数据进行简单的处理(例如:获取到温度信息,当温度大于50度时就打开警报灯),PLC所能处理的逻辑控制是类似于条件控制语句(即if-else)类型的简单逻辑,而无法处理复杂业务的控制逻辑(例如:当温度大于50度时获取产品工艺信息,根据产品工艺信息决定是否降温、还是警告、亦或是通知相关的处理人员),且为了使更新后的逻辑控制程序生效,每次更新后都需对PLC断电后重启,从而影响了设备生产,降低产能并增加生产成本。
发明内容
本申请实施例提供了数据处理方法以及边缘计算数据盒,能够在边缘计算数据盒中通过边缘计算数据盒编译的DLL文件对从PLC中获取到的原始数据进行处理,提高了数据处理量和数据处理效率,并提升了数据处理的灵活性和实用性。
本申请实施例提供了一种数据处理方法,包括:
边缘计算数据盒从PLC的输入输出IO接口获取原始数据,所述原始数据为从外部设备输入到所述PLC中且未经所述PLC处理的数据;
所述边缘计算数据盒判断所述边缘计算数据盒中是否存在动态链接库(dynamiclink library,DLL)文件,所述DLL文件至少为一个,所述DLL文件由自定义的逻辑控制程序根据所述高级语言编译而成,所述自定义的逻辑控制程序根据高级语言编写而成;
若是,则所述边缘计算数据盒调用所述DLL文件处理所述原始数据,得到目标数据;
所述边缘计算数据盒向所述PLC发送所述目标数据,以使得所述PLC通过目标数据控制外部设备。
可选地,所述方法还包括边缘计算数据盒在通电状态下将所述DLL文件配置到所述边缘计算数据盒中。
可选地,所述高级语言包括C#语言或JAVA Script语言。
本申请实施例提供了一种边缘计算数据盒,包括:
采集单元,用于从可编程逻辑控制器PLC的输入输出IO接口获取原始数据,所述原始数据为从外部设备输入到可编程逻辑控制器PLC中并未经所述PLC处理的数据;
判断单元,用于判断所述边缘计算数据盒中是否存在动态链接库DLL文件,所述DLL文件至少为一个,所述DLL文件由自定义的逻辑控制程序根据所述高级语言编译而成,所述自定义的逻辑控制程序根据高级语言编写而成;
调用单元,用于当确定所述边缘计算数据盒中存在所述DLL文件时,调用所述DLL文件处理所述原始数据,得到目标数据;
发送单元,用于向所述PLC发送所述目标数据,以使得所述PLC通过目标数据控制外部设备。
可选地,所述边缘计算数据盒还包括:
配置单元,用于在通电状态下将所述DLL文件配置到所述边缘计算数据盒中。
可选地,所述高级语言包括C#语言或JAVA Script语言。
本申请实施例提供了另一种边缘计算数据盒,该边缘计算数据盒具有实现上述数据处理方法中边缘计算数据盒的功能。该功能可以通过硬件实现,也可以通过硬件执行相应的软件实现。该硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块。
本申请实施例提供了一种计算机存储介质,该计算机存储介质用于储存为上述边缘计算数据盒所用的计算机软件指令,其包括用于执行为边缘计算数据盒所设计的程序。
本申请实施例提供了一种计算机程序产品,该计算机程序产品包括计算机软件指令,该计算机软件指令可通过处理器进行加载来实现上述数据处理方法中的方法流程。
从以上技术方案可以看出,本申请实施例具有以下优点:边缘数据盒可以在边缘计算数据盒中配置DLL文件,该DLL文件与自定义的逻辑控制程序相对应,该DLL文件至少为一个,自定义的逻辑控制程序可以根据高级语言编写而成,而DLL文件可以由自定义的逻辑控制程序根据高级语言编译而成,边缘数据盒在处理DLL文件前预先将其配置在边缘计算数据盒中,而边缘计算数据盒中能够存储和处理数据的内存空间相当大,通常可以达到1G、或16G等,理论上容量空间可以达到无限大,相反,PLC中的寄存器的容量空间则很小,通常只有128KB、几兆、几十兆,无法在PLC内设置由高级语言编写和编译的DLL文件,因此相比起在PLC内部处理数据而言,在边缘计算数据盒中用高级语言编写和编译而成的DLL文件来处理和加工数据的数据量和效率会有大幅提高,且因为在自定义的逻辑控制程序发生更新之后,边缘计算数据盒无需通过断电再重启来替换DLL文件,该DLL文件即是与更新后的自定义逻辑控制程序相对应的文件,这样边缘计算数据盒能够一直保持通电状态替换DLL文件并处理加工数据,因此节省了边缘计算数据盒处理数据的时间,减少了功耗,进一步提升了产能以及加工处理的数据量和效率,且由于DLL文件对应的是边缘计算数据盒自定义的逻辑控制程序,因此使用本申请的边缘计算数据盒能够更加灵活地控制处理和加工数据,提升了边缘计算数据盒的实用性。
附图说明
图1为PLC的结构示意图;
图2为市售传统的边缘计算数据盒的结构示意图;
图3为本申请实施例中边缘计算数据盒的结构示意图;
图4为本申请实施例中数据处理方法的一个实施例示意图;
图5为本申请实施例中数据处理方法的另一个实施例示意图;
图6为本申请实施例中边缘计算数据盒的一个实施例示意图;
图7为本申请实施例中边缘计算数据盒的另一个实施例示意图。
具体实施方式
本申请实施例提供了数据处理方法以及边缘计算数据盒,用于在边缘计算数据盒中通过边缘计算数据盒编译的DLL文件对从PLC中获取到的原始数据进行处理,提高了数据处理量和数据处理效率,并提升了数据处理的灵活性和实用性。
请参阅图2,图2为目前市面上发售的传统的边缘计算数据盒的结构示意图。图2所示的边缘计算数据盒对数据进行加工处理,需要有数据采集服务单元201、边缘计算服务单元202、数据清洗服务单元203、数据压缩服务单元204以及数据打包服务单元205的参与。
数据采集服务单元201可以获取到PLC设备中还未进行处理的原始数据,也就是说,数据采集服务单元201获取到的是输入到PLC设备中但还未处理并未从PLC设备中处理后输出的数据,这些数据都仍然保持从外部设备输入到PLC设备中的数据状态。数据采集服务单元201可以通过PLC的边缘扩展的输入输出接口(input/ouput)获取到PLC设备内部的原始数据。接着,数据采集服务单元201会将该原始数据发送到边缘计算服务单元202。
边缘计算服务单元202在接收到原始数据后,就可以调用出厂时预先设置在边缘计算数据盒中的逻辑控制插件对原始数据进行计算处理。
数据清洗服务单元203、数据压缩服务单元204以及数据打包服务单元205则主要用于对原始数据的加工处理。
在边缘计算数据盒对原始数据进行加工以及计算处理,得到目标数据后,就可以将目标数据发送到云端进行储存,这样就减少了云端处理加工数据的数据量和负荷。
基于上述对边缘计算数据盒的结构描述,以下对本申请实施例中的边缘计算数据盒的结构进行描述。请参阅图3,图3为本申请实施例中边缘计算数据盒的结构示意图。
如图3所示,本申请实施例中的边缘计算数据盒对数据进行加工和处理,需要数据采集服务单元301、边缘计算服务单元302、自定义边缘计算服务单元303、数据清洗服务单元304、数据压缩服务单元305以及数据打包服务单元306的参与。
图3所示的本申请实施例中的边缘计算数据盒与图2所示的目前市售的传统边缘计算数据盒相比,新增了自定义边缘计算服务单元303。
本申请实施例中的边缘计算服务单元302,在接收到数据采集服务单元301发送过来的从PLC获得的原始数据之后,可以首先判断在边缘计算数据盒中是否存在由自定义的逻辑控制程序编译而成的DLL文件,如果存在,则调用DLL文件,使用自定义的逻辑控制程序对原始数据进行分析和计算处理,得到目标数据。然后,边缘计算服务单元302再将目标数据发送到数据采集服务单元301,数据采集服务单元301再将目标数据传递到PLC中,通过PLC的微处理器控制外部设备的运转。
基于上述本申请实施例中的边缘计算数据盒的结构描述,请参阅图4,图4为本申请实施例中数据处理方法的一个实施例。
本申请实施例中数据处理方法的一个实施例包括:
401、边缘计算数据盒从PLC的IO接口获取原始数据;
本实施例中,原始数据为从外部设备输入到可编程逻辑控制器PLC中且未经所述PLC处理的数据。
402、边缘计算数据盒判断边缘计算数据盒中是否存在DLL文件;
本实施例中,边缘计算数据盒可以使用高级语言根据边缘计算数据盒的插件开发规范编写自定义的逻辑控制程序,该自定义的逻辑控制程序至少为一个,即,可以为一个,也可以为多个,该自定义的逻辑控制程序用于处理从外部设备输入到PLC中的原始数据。
如前所述,PLC的寄存器容量仅有128KB、几兆或是几十兆,而边缘计算数据盒的数据处理容量可以是1G、16G,甚至从理论上讲可以达到无限大,因此边缘计算数据盒可以处理更复杂的业务,其处理复杂业务的复杂程度可以比PLC所能够处理的业务难度要大很多,数据量也可以大很多。而高级语言的优势是可以编写复杂的逻辑控制程序,并且使用高级语言在与业务系统进行信息交互时都要比起用PLC处理数据容易很多。
有关用传统的PLC处理数据以及用本申请实施例中自定义的逻辑控制程序处理数据的区别,可以举一些具体的例子。在PLC内部,例1,PLC获取到温度信息后,判断温度是否大于50度,若大于,则打开警报灯。而在本申请实施例中,例2,边缘计算数据盒获取到温度信息,当温度大于50度时获取产品工艺信息,根据工艺信息决定是否降温、还是发出警告、还是通知相关的处理人员。
需要说明的是,传统的PLC在用PLC内部预设的逻辑控制信息对原始数据进行处理加工的同时,本申请实施例中的边缘计算数据盒也可以用自定义的逻辑控制信息同时对原始数据进行加工和处理,但是,通常情况下,边缘计算数据盒对原始数据执行的数据处理工作,是在PLC原有的预设在PLC内部的逻辑控制信息能够处理的业务内容的基础上,执行PLC所不能执行的数据处理工作。例如,如前述的两个例子,由于PLC无法执行例2的数据处理工作,因此边缘计算数据盒可以只执行例2的数据处理工作,而无需重复执行例1中PLC可以进行的数据处理工作。
此外,边缘计算数据盒编写自定义的逻辑控制信息可以在微软操作系统Windows7或Windows10的操作环境下进行,也可以在苹果公司的MAC OS的操作环境下进行,具体此处不做限定。
需要说明的是,高级语言可以是C#语言,也可以是JAVA Script语言。
本实施例中,边缘计算数据盒在用高级语言编写好自定义的逻辑控制程序之后,可以将该自定义的逻辑控制程序编译并打包为DLL文件,DLL文件至少为一个。
需要说明的是,如果存在多个自定义的逻辑控制程序,边缘计算数据盒可以将多个自定义的逻辑控制程序编译为一个DLL文件,也可以将多个自定义的逻辑控制程序编译为多个DLL文件;此外,如果仅存在一个自定义的逻辑控制程序,边缘计算数据盒可以将该一个自定义的逻辑控制程序编译为一个DLL文件,也可以编译为多个DLL文件,具体此处不做限定。
需要说明的是,边缘计算数据盒将自定义的逻辑控制程序编译为DLL文件可以在微软操作系统Windows7或Windows10的操作环境下进行,也可以在苹果公司的MAC OS的操作环境下进行,具体此处不做限定。
403、边缘计算数据盒调用DLL文件处理原始数据,得到目标数据;
本实施例中,当边缘计算数据盒确定边缘计算数据盒中存在DLL文件,边缘计算数据盒可以调用DLL文件,用DLL文件对应的自定义的逻辑控制程序对获取到的原始数据进行计算、分析处理和加工处理,得到目标数据。
需要说明的是,如果存在多个DLL文件,则边缘计算数据盒可以按照将DLL文件配置在边缘计算数据盒中的顺序,依次按顺序调用DLL文件,并且,边缘计算数据盒可以将所有配置在DLL文件全部调用出来用以处理原始数据。
404、边缘计算数据盒向PLC发送目标数据。
边缘计算数据盒在处理原始数据,得到目标数据之后,最后可以再通过PLC的IO扩展接口将目标数据发送到PLC中,以供PLC控制设备使用。
本申请实施例中,由于边缘计算数据盒从PLC的IO接口获取到从外部设备输入到PLC中且未经PLC处理的原始数据后,可以在确定边缘计算数据盒中存在DLL文件,然后通过调用DLL文件,在边缘计算数据盒中用DLL文件对应的自定义的逻辑控制程序对原始数据进行数据的计算、分析处理和加工处理,因此相比起PLC内部处理数据而言,在边缘计算数据盒中用高级语言编写和编译而成的DLL文件来处理和加工数据的数据量和效率会有大幅提高,且由于在自定义的逻辑控制程序发生更新之后,边缘计算数据盒无需通过断电再来重启来替换DLL文件,该DLL文件即使与更新后的自定义逻辑控制程序相对应的文件,这样边缘计算数据盒能够一直保持通电状态替换DLL文件并处理加工数据,因此节省了边缘计算数据盒处理数据的时间,减少了功耗,进一步提升了产能以及加工处理的数据量和效率,且由于DLL文件对应的是边缘计算数据盒自定义的逻辑控制程序,因此使用本申请的边缘计算数据盒能够更加灵活地控制处理和加工数据,提升了边缘计算数据盒的实用性。
在本申请实施例中,边缘数据盒可以使用高级语言编写自定义的逻辑控制程序,且该自定义的逻辑控制程序用于处理从外部设备输入到PLC中的原始数据,然后边缘计算数据盒可以将该自定义的逻辑控制程序编译为DLL文件,该DLL文件至少为一个,随后边缘计算数据盒拷贝该DLL文件,并在边缘计算数据盒中配置DLL文件,由于对应于自定义的逻辑控制程序的DLL文件预先配置在边缘计算数据盒中,而边缘计算数据盒中能够存储和处理数据的内存空间相当大,通常可以达到1G、16G,理论上容量空间可以达到无限大,相反,PLC的寄存器的容量空间则很小,通常只有128KB、几兆、几十兆,因此相比起在PLC内部处理数据而言,在边缘计算数据盒中处理和加工数据的数据量和效率会有大幅提高,产能可以得到很大提升,另外,边缘计算数据盒在编写自定义的逻辑控制程序以及编译DLL文件之后,无需对边缘计算数据盒在编写自定义的逻辑控制程序以及编译DLL文件之后,无需对边缘计算数据盒断电再重启来处理数据,边缘计算数据盒能够一直保持通电状态进行上述步骤并处理加工数据,边缘计算数据盒能够一直保持通电状态进行上述步骤并处理加工数据,且可以重新对自定义的逻辑控制程序进行自定义,且在不断电的状态下直接替换掉之前的自定义的逻辑控制程序,因此节省了边缘计算数据盒处理数据的时间,减少了功耗,进一步提升了产生以及加工处理的数据量和效率,且由于DLL文件对应的是边缘计算数据盒自定义的逻辑控制程序,因此使用本申请的边缘计算数据盒能够更加灵活地控制处理和加工数据,提升了边缘计算数据盒的实用性。
以上是本申请实施例中一种数据处理方法的一个实施例,以下参见图5,图5是本申请实施例中一种数据处理方法的另一个实施例。
本申请实施例中一种数据处理方法的另一个实施例包括:
501、服务器使用高级语言编写自定义的逻辑控制程序;
502、服务器将自定义的逻辑控制程序编译为DLL文件;
步骤501以及步骤502在图4所示的实施例的步骤402有相应详细描述的具体内容和技术方案,此处不再赘述。
503、边缘计算数据盒拷贝DLL文件;
边缘计算数据盒在编写好与自定义的逻辑控制程序对应的DLL文件之后,就可以拷贝DLL文件。
504、边缘计算数据盒在通电状态下将DLL文件配置到边缘计算数据盒中;
本实施例中,边缘计算数据盒在拷贝了DLL文件之后,可以在边缘计算数据盒的配置界面导入DLL文件,也就是说,边缘计算数据盒可以使用边缘计算数据盒中的小程序将所有拷贝到边缘计算数据盒中的DLL文件名称、DLL文件路径生成一个或多个文本,并将该一个或多个文本设置在边缘计算数据盒的边缘计算服务单元中,这样就相当于实现了边缘计算服务单元与DLL文件的相互链接,当边缘计算服务单元需要处理原始数据时,就可以通过设置在边缘计算服务单元中存放有DLL文件的文件名称、文件路径的文本而找到相应的DLL文件。
如果有多个DLL文件,则边缘计算数据盒就可以按照编写DLL文件时的顺序将各个DLL文件配置在边缘计算数据盒的相应位置。
通过上述步骤,边缘计算数据盒就可以将与自定义的逻辑控制程序对应的DLL文件配置到边缘计算数据盒中,从而为随后获取到的PLC中的原始数据进行数据加工和数据处理。
505、边缘计算数据盒从PLC的IO接口获取原始数据;
本实施例中,边缘计算数据盒可以从PLC的IO扩展接口获取PLC中未处理的数据,PLC中未处理的数据是从外部设备输入到PLC内部的数据,即为原始数据。
506、边缘计算数据盒判断边缘计算数据盒中是否存在DLL文件;
本实施例中,边缘计算数据盒可以在获取到原始数据后,首先判断边缘计算数据盒中是否存在DLL文件,判断的方式可以通过扫描来判断,也就是说,边缘计算数据盒可以通过扫描自身内部是否增加了自定义的DLL文件。
此外,如果存在多个DLL文件,边缘计算数据盒还需要判断之前配置在边缘计算数据盒中的DLL文件的配置顺序。
507、边缘计算数据盒调用DLL文件处理原始数据,得到目标数据;
508、边缘计算数据盒向PLC发送目标数据。
在本申请实施例中,由于边缘计算数据盒可以在确定边缘计算数据盒中存在DLL文件,然后通过调用DLL文件,在边缘计算数据盒中用DLL文件对应的自定义的逻辑控制程序对原始数据进行数据的计算、分析处理和加工处理,因此,能够大幅提高处理和加工数据的数据量和效率,且由于能够在边缘计算数据盒通电的状态下更新自定义的逻辑控制程序,因此能够提高产能,节省了边缘计算数据盒处理数据的时间,减少了功耗,并且能够更加灵活地控制处理和加工数据,提升了边缘计算数据盒的实用性。
最后对本申请实施例中的边缘计算数据盒和目前使用的PLC相比所具有的优点进行下述的概括:
1、内存限制:PLC内存空间很小,导致逻辑控制程序必须精简,且出厂时内存就已经固定,无法改动;而本申请实施例的边缘计算数据盒由于可以根据实际情况增加内存,因此理论上没有内存限制。
2、热更新:PLC由于其工作原理是每次更新逻辑控制程序时需断开PLC的电源,然后进行重启,从而影响了设备生产;而本申请实施例中的边缘计算数据盒由于在更新自定义的逻辑控制程序之后,无需断开边缘计算数据盒的电源,能够在通电状态下直接替换与自定义的逻辑控制程序对应的DLL文件,从而不影响设备生产。
3、开发语言:PLC使用的是梯形图语言、指令表语言等编写逻辑简单的开发语言,因此开发困难;而本申请实施例的边缘计算数据盒使用的是C#语言、JAVA Script语言等编写逻辑复杂的开发语言,因此开发容易,开发成本低。
此外,目前市面上的边缘计算数据盒虽然能够与其他设备连接,加工处理其他设备中的数据,但是边缘计算数据盒中的逻辑控制程序是在出厂时就已预设在边缘数据盒中,用户无法对逻辑控制程序进行更新和替换,因此目前市面上的边缘计算数据盒欠缺对数据的灵活控制和处理。而本申请实施例中的边缘计算数据盒与目前市面上的边缘计算数据盒相比,其优点在于,本申请实施例中的边缘计算数据盒能够对自定义的逻辑控制程序进行更新替换,因此本申请实施例中的边缘计算数据盒能够更灵活地处理数据,提升了边缘计算数据盒的实用性、效率和产能。
上面对本申请实施例中的数据处理方法进行了描述,下面对本申请实施例中的边缘计算数据盒进行描述,请参阅图6,图6为本申请实施例中边缘计算数据盒的一个实施例。
本申请实施例中边缘计算数据盒的一个实施例包括:
获取单元601,用于从PLC的IO接口获取原始数据,该原始数据为从外部设备输入到可编程逻辑控制器PLC中且未经PLC处理的数据;
判断单元602,用于判断边缘计算数据盒中是否存在DLL文件,该DLL文件至少为一个,该DLL文件由自定义的逻辑控制程序根据高级语言编译而成,该自定义的逻辑控制程序根据高级语言编写而成;
调用单元603,用于当确定边缘计算数据盒中存在DLL文件,则调用DLL文件处理原始数据,得到目标数据;
发送单元604,用于向PLC发送目标数据,以使得PLC通过目标数据控制外部设备。
本实施例中,边缘计算数据盒还包括:
配置单元605,用于在通电状态下将DLL文件配置到边缘计算数据盒中。
本实施例中,高级语言包括C#语言或JAVA Script语言。
在本申请实施例中,由于对应于自定义的逻辑控制程序的DLL文件在处理数据前预先配置在边缘计算数据盒中,而边缘计算数据盒中能够存储和处理数据的内存空间相当大,相反,PLC中的寄存器的容量空间则很小,因此相比起在PLC内部处理数据而言,在边缘计算数据盒中处理和加工数据的数据量和效率会大幅提高,产生可以得到很大提升,另外,在使用高级语言编写自定义的逻辑控制程序以及编译DLL文件之后,无需对边缘计算数据盒断电再重启来处理数据,边缘计算数据盒能够一直保持通电状态更新和替换自定义的逻辑控制程序,并对数据进行加工处理,因此节省了边缘计算数据盒处理数据的时间,减少了功耗,进一步提升了产能以及加工处理的数据量和效率,且由于DLL文件对应的是边缘计算数据盒自定义的逻辑控制程序,因此使用本申请的边缘计算数据盒能够更加灵活地控制处理和加工数据,提升了边缘计算数据盒的实用性。
请参阅图7,图7为本申请实施例中的边缘计算数据盒的另一个实施例。
本申请实施例中的边缘计算数据盒的另一个实施例包括:
该边缘计算数据盒700可因配置或性能不同而产生比较大的差异,可以包括一个或一个以上中央处理器(central processing units,CPU)701(例如,一个或一个以上处理器)和存储器705,该存储器705中存储有一个或一个以上的应用程序或数据。
其中,存储器705可以是易失性存储或持久存储。存储在存储器705的程序可以包括一个或一个以上模块,每个模块可以包括对服务器中的一系列指令操作。更进一步地,中央处理器701可以设置为与存储器705通信,在边缘计算数据盒700上执行存储器705中的一系列指令操作。
边缘计算数据盒700还可以包括一个或一个以上电源702,一个或一个以上有线或无线网络接口703,一个或一个以上输入输出接口704,和/或,一个或一个以上操作系统,例如Windows ServerTM,Mac OS XTM,UnixTM,LinuxTM,FreeBSDTM等等。
本实施例中边缘计算数据盒700中的中央处理器701所执行的流程与前述图4和图5所示的实施例中描述的方法流程类似,此处不再赘述。
本申请实施例的有益效果是,由于对应于自定义的逻辑控制程序的DLL文件在处理数据前预先配置在边缘计算数据盒中,而边缘计算数据盒中能够存储和处理数据的内存空间相当大,相反,PLC中的寄存器的容量空间则很小,因此相比起在PLC内部处理数据而言,在边缘计算数据盒中处理和加工数据的数据量和效率会大幅提高,产生可以得到很大提升,另外,边缘计算数据盒的中央处理器701在编写自定义的逻辑控制程序以及编译DLL文件之后,无需对边缘计算数据盒断电再重启来处理数据,边缘计算数据盒能够一直保持通电状态更新和替换自定义的逻辑控制程序,并对数据进行加工处理,因此节省了边缘计算数据盒处理数据的时间,减少了功耗,进一步提升了产能以及加工处理的数据量和效率,且由于DLL文件对应的是边缘计算数据盒自定义的逻辑控制程序,因此使用本申请的边缘计算数据盒能够更加灵活地控制处理和加工数据,提升了边缘计算数据盒的实用性。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的系统,装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的系统,装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

Claims (10)

1.一种数据处理方法,其特征在于,包括:
边缘计算数据盒从可编程逻辑控制器PLC的输入输出IO接口获取原始数据,所述原始数据为从外部设备输入到所述PLC中且未经所述PLC处理的数据;
所述边缘计算数据盒判断所述边缘计算数据盒中是否存在动态链接库DLL文件,所述DLL文件至少为一个,所述DLL文件由自定义的逻辑控制程序根据所述高级语言编译而成,所述自定义的逻辑控制程序根据高级语言编写而成;
若是,则所述边缘计算数据盒调用所述DLL文件处理所述原始数据,得到目标数据;
所述边缘计算数据盒向所述PLC发送所述目标数据,以使得所述PLC通过目标数据控制外部设备。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在边缘计算数据盒从可编程逻辑控制器PLC的输入输出IO接口获取原始数据之前,其特征在于,所述方法还包括:
边缘计算数据盒在通电状态下将所述DLL文件配置到所述边缘计算数据盒中。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述高级语言包括C#语言或JAVAScript语言。
4.一种边缘计算数据盒,其特征在于,所述边缘计算数据盒包括:
采集单元,用于从可编程逻辑控制器PLC的输入输出IO接口获取原始数据,所述原始数据为从外部设备输入到所述PLC中且未经所述PLC处理的数据;
判断单元,用于判断所述边缘计算数据盒中是否存在动态链接库DLL文件,所述DLL文件至少为一个,所述DLL文件由自定义的逻辑控制程序根据所述高级语言编译而成,所述自定义的逻辑控制程序根据高级语言编写而成;
调用单元,用于当确定所述边缘计算数据盒中存在所述DLL文件时,调用所述DLL文件处理所述原始数据,得到目标数据;
发送单元,用于向所述PLC发送所述目标数据,以使得所述PLC通过目标数据控制外部设备。
5.根据权利要求4所述的边缘计算数据盒,其特征在于,所述边缘计算数据盒还包括:
配置单元,用于在通电状态下将所述DLL文件配置到所述边缘计算数据盒中。
6.根据权利要求4或5所述的边缘计算数据盒,其特征在于,所述高级语言包括C#语言或JAVA Script语言。
7.一种边缘计算数据盒,其特征在于,包括:
处理器、存储器、输入输出设备以及总线;
所述处理器、存储器、输入输出设备分别与所述总线相连;
所述输入输出设备用于从可编程逻辑控制器PLC的输入输出IO接口获取原始数据,所述原始数据为从外部设备输入到所述PLC中且未经所述PLC处理的数据;
所述处理器用于判断所述边缘计算数据盒中是否存在动态链接库DLL文件,所述DLL文件至少为一个,所述DLL文件由自定义的逻辑控制程序根据所述高级语言编译而成,所述自定义的逻辑控制程序根据高级语言编写而成;当确定所述边缘计算数据盒中存在所述DLL文件时,调用所述DLL文件处理所述原始数据,得到目标数据;
所述输入输出设备还用于向所述PLC发送所述目标数据,以使得所述PLC通过目标数据控制外部设备。
8.根据权利要求7所述的边缘计算数据盒,其特征在于,所述处理器还用于在通电状态下将所述DLL文件配置到所述边缘计算数据盒中。
9.一种包含指令的计算机程序产品,其特征在于,当其在计算机上运行时,使得所述计算机执行如权利要求1至3中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,包括指令,当所述指令在计算机上运行时,使得计算机执行如权利要求1至3中任一项所述的方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113467308A (zh) * 2021-07-05 2021-10-01 浙江大云物联科技有限公司 一种边缘计算控制器及数据处理方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101776877A (zh) * 2009-01-12 2010-07-14 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 可编程逻辑控制器程序编辑系统及方法
CN105487850A (zh) * 2015-06-19 2016-04-13 哈尔滨安天科技股份有限公司 一种基于组件工厂的全自动模块集成系统及方法
WO2017165708A1 (en) * 2016-03-23 2017-09-28 FogHorn Systems, Inc. Efficient state machines for real-time dataflow programming
CN108205442A (zh) * 2016-12-16 2018-06-26 埃森哲环球解决方案有限公司 边缘计算平台
CN108345265A (zh) * 2018-01-24 2018-07-31 珠海优特电力科技股份有限公司 硬件设备的编程方法、可视化编程平台、存储器和处理器

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101776877A (zh) * 2009-01-12 2010-07-14 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 可编程逻辑控制器程序编辑系统及方法
CN105487850A (zh) * 2015-06-19 2016-04-13 哈尔滨安天科技股份有限公司 一种基于组件工厂的全自动模块集成系统及方法
WO2017165708A1 (en) * 2016-03-23 2017-09-28 FogHorn Systems, Inc. Efficient state machines for real-time dataflow programming
CN108205442A (zh) * 2016-12-16 2018-06-26 埃森哲环球解决方案有限公司 边缘计算平台
CN108345265A (zh) * 2018-01-24 2018-07-31 珠海优特电力科技股份有限公司 硬件设备的编程方法、可视化编程平台、存储器和处理器

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113467308A (zh) * 2021-07-05 2021-10-01 浙江大云物联科技有限公司 一种边缘计算控制器及数据处理方法

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