CN109597638A - 基于实时计算引擎解决数据处理、设备联动的方法及装置 - Google Patents
基于实时计算引擎解决数据处理、设备联动的方法及装置 Download PDFInfo
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Abstract
本发明揭示了一种基于实时计算引擎解决数据处理、设备联动的方法及装置,其中,基于实时计算引擎解决数据处理的方法,包括:检测是否有新的数据处理规则输入;若是,则通过实时计算引擎获取最新数据处理规则,并对其进行解析;根据解析后的所述最新数据处理规则进行数据处理,得到结果数据。本发明的一种基于实时计算引擎解决数据处理、设备联动的方法及装置可在数据处理和设备联动中用规则输入替代整体代码的修改或固件升级,提高简易性和灵活性。
Description
技术领域
本发明涉及到计算机技术领域,特别是涉及到一种基于实时计算引擎解决数据处理、设备联动的方法及装置。
背景技术
在远程测控终端(RTU)等数据采集系统中,需要采集成千上万的变量,这些变量之间又存在千丝万缕的关系,同时在物联网实际应用中,每个采集数据点可能需要进行一些数据计算或处理,才可以上传物联网云平台进行数据分析。即在实际的针对网络设备和主机的数据采集系统中,某些采集到的数据需要经过一定的计算后才能上传云平台或保存入库,而不是仅仅保存其原始值。传统数据采集仪如需进行更改数据转换或计算的规则,需要重新修改代码,升级固件,大大增加维护和人工成本。同样,现有的设备联动控制中,如需进行更改设备联动的规则,也需要重新修改代码或升级固件,操作复杂且维护周期长。
因此,如何灵活、快速进行数据处理和设备联动成了亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明的主要目的为提供一种基于实时计算引擎解决数据处理、设备联动的方法及装置,可在数据处理和设备联动中用规则输入替代整体代码的修改或固件升级,提高简易性和灵活性。
为了实现上述发明目的,本发明提出:
一种基于实时计算引擎解决数据处理的方法,包括:
检测是否有新的数据处理规则输入;
若是,则通过实时计算引擎获取最新数据处理规则,并对其进行解析;
根据解析后的所述最新数据处理规则进行数据处理,得到结果数据。
进一步的,所述对其进行解析中包括:
判断所述最新数据处理规则是否存在语法错误;
若存在语法错误则不进行数据处理,提示存在语法错误和/或定位最新数据处理规则的错误位置;若不存在语法错误则执行下一步。
进一步的,所述数据处理包括数据再处理;所述数据再处理为根据解析后的所述最新数据处理规则更新此前指定范围内的结果数据,所述指定范围为数据存储范围或时间范围。
进一步的,所述的数据处理包括数据生成、数据交互和数据运算;
所述的数据生成为:根据解析后的所述最新数据处理规则生成指定的结果数据;
当所述数据处理为数据交换或者数据运算时,所述根据解析后的所述最新数据处理规则进行数据处理的步骤之前还包括:接收输入数据;
所述根据解析后的所述最新数据处理规则进行数据处理的步骤包括:
根据解析后的所述最新数据处理规则对输入数据进行运算得到结果数据。
进一步的,所述的数据处理规则包括默认的系统数据处理规则和用户设置的自定义数据处理规则。
本发明还提供了一种基于实时计算引擎解决设备联动的方法,包括:
获取初始指令;
检测是否有新的设备联动规则输入;
若是,则通过实时计算引擎获取最新设备联动规则,并对其进行解析;
根据所述初始指令和解析后的最新设备联动规则生成设备联动指令;
输出或执行所述设备联动指令。
进一步的,所述对其进行解析中包括,
判断所述最新设备联动规则是否存在语法错误;
若存在语法错误则不进形设备联动,提示存在语法错误和/或定位最新设备联动规则的错误位置;若不存在语法错误则执行下一步。
进一步的,所述输出或执行设备联动指令的步骤之前,包括:
获取需接收所述设备联动指令的设备的运行状态;
判断所述设备联动指令与需接收所述设备联动指令的设备的运行状态是否存在冲突,若存在,则不输出或不执行设备联动指令,并提示存在设备联动规则错误;若不存在冲突,则进入输出或执行所述设备联动指令的步骤。
本发明还提供了一种基于实时计算引擎解决数据处理的装置,包括:
检测模块,用于检测是否有新的数据处理规则输入;
解析模块,用于若有新的数据处理规则输入,则通过实时计算引擎获取最新数据处理规则,并对其进行解析;
处理模块,用于根据解析后的所述最新数据处理规则进行数据处理,得到结果数据。
本发明还提供了一种基于实时计算引擎解决设备联动的装置,包括:
指令输入模块,用于获取初始指令;
规则输入模块,用于检测是否有新的设备联动规则输入;
联动规则模块,用于若有新的设备联动规则输入,则通过实时计算引擎获取最新设备联动规则,并对其进行解析;
生成指令模块,用于根据所述初始指令和解析后的最新设备联动规则生成设备联动指令;
输出模块,用于输出或执行所述设备联动指令。
本发明的有益效果为:
1、本发明的一种基于实时计算引擎解决数据处理的方法,可在数据处理用规则输入替代整体代码的修改或固件升级,提高简易性和灵活性;更具体的,在数据处理中引入实时计算引擎,用户可以输入和改变实时计算引擎上的数据处理规则,根据该数据处理规则进行数据处理,数据处理规则可以是自定义的计算机语言表达式或者计算公式或者函数,进而用户可以得到最大的操作简易性和应用灵活性;
2、本发明的一种基于实时计算引擎解决设备联动的方法,可在设备联动中用规则输入替代整体代码的修改或固件升级,提高简易性和灵活性;更具体的,在设备联动中引入了实时计算引擎,从而利用设备联动规则可以灵活实现各设备之间的联动,大大提高设备联动的灵活性;同时用户无需修改设备固件和无需重新烧录设备内部代码,只需要简单配置设备联动规则,提高设备联动效率和简易性,缩短维护周期,从而提高项目效率。
附图说明
图1为本发明的基于实时计算引擎解决数据处理的方法步骤图;
图2为本发明的基于实时计算引擎解决设备联动的方法步骤图;
图3为本发明的基于实时计算引擎解决数据处理的装置的结构框图;
图4为本发明的基于实时计算引擎解决设备联动的装置的结构框图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
参照图1,本发明实施例提供的一种基于实时计算引擎解决数据处理的方法,包括:
S1、检测是否有新的数据处理规则输入;
S2、若是,则通过实时计算引擎获取最新数据处理规则并,对其进行解析;若不是,则根据上一次的数据处理规则进行数据处理,得到结果数据;
S3、根据解析后的最新数据处理规则进行数据处理,得到结果数据;
S4、输出结果数据或存储结果数据。
上述的实时计算引擎也称边缘计算表达式解析系统,实时计算引擎可以完美的解决数据计算的问题,用户可以通过直接在配置页面上,输入表达式或者定义一些函数或方法进行解析,从而可根据解析后的函数或方法直接将数据进行计算、转换、以及选取,以提高采集和处理数据的效率。
本发明的一种基于实时计算引擎解决数据处理的方法,可在数据处理用规则输入替代整体代码的修改或固件升级,提高简易性和灵活性。更具体的,在数据处理中引入实时计算引擎,用户可以输入和改变实时计算引擎上的数据处理规则,根据该数据处理规则进行数据处理,数据处理规则可以是自定义的计算机语言表达式或者计算公式或者函数,进而用户可以得到最大的操作简易性和应用灵活性。
上述步骤S1,判断是否有新的数据处理规则输入前,还包括步骤S0、接收输入数据;本步骤在实际的数据处理中如无需数据输入可跳过,直接执行下一步。该输入数据即待处理的数据,例如需要变换单位的数据、需要进行运算的数据、需要挑选剔除的数据。
上述的步骤S2,对最新数据处理规则进行解析中包括,判断最新数据处理规则是否存在语法错误;若存在语法错误则不进行数据处理,提示存在语法错误和/或定位最新数据处理规则的错误位置;若不存在语法错误则执行下一步。本实施例中,实时计算引擎具有显示功能,提示存在语法错误和/或定位最新数据处理规则的错误位置通过实时计算引擎或其他具有显示功能的实体设备或虚拟设备完成。实体设备包括计算机设备、远程数据采集终端、显示仪器等,虚拟设备包括程序窗口、程序脚本等。
本发明通过判断数据处理规则是否存在语法错误再进行数据处理,保证处理后得到的结果数据为有效数据,减少错误数据带来不必要的麻烦;在提供给用户高灵活性后,用户还能得到数据高准确性。同时,通过判断数据处理规则是否存在语法错误可降低本发明的基于实时计算引擎解决数据处理的方法的运用难度,方便用户使用。
本实施例中,上述的步骤S3中,数据处理包括数据再处理;数据再处理为根据解析后的最新数据处理规则更新此前指定范围内的结果数据,指定范围为数据存储范围或时间范围。本实施例中,可以对一定数据存储范围或时间范围的输入数据进行缓存。在本发明的基于实时计算引擎解决数据处理的方法中,新建一个数据处理规则后,通过数据再处理,对缓存的输入数据用新的数据处理规则重新处理,得到新的结果数据,具有可快速修改和更新的特点。
上述的数据再处理功能为用户在实时计算引擎上勾选后启用。
本实施例中,实时计算引擎中还提供多重计算的功能,在基于实时计算引擎解决数据处理的方法中,上述步骤S4,实时计算引擎输出结果数据之后,还包括步骤S5,通过实时计算引擎判断是否有新的二级数据处理规则输入(步骤S1~S3中数据处理规则为一级数据处理规则),实时计算引擎获取、解析最新的二级数据处理规则,根据上述的最新的二级数据处理规则进行数据处理,得到二级结果数据(步骤S2~S3中结果数据为一级结果数据),输出二级结果数。本步骤中,初始的输入数据为一级结果数据,即步骤S4中的结果数据。上述的多重计算的功能为用户在实时计算引擎上勾选后启用。上述步骤中,实时计算引擎可将一级结果数据和二级结果数分别输出。此外,二级数据处理规则可直接作用于一级数据处理规则,实时计算引擎对输入数据的处理为根据一级数据处理规则和二级数据处理规则分别处理,无需输出一级结果数据。
上述的数据处理规则包括默认的系统数据处理规则和用户设置的自定义数据处理规则。系统数据处理规则可以是用户预设的数据处理规则或常用的数据处理规则,在使用时,用户的数据处理规则输入只需在实时计算引擎中的选取即可,以提供用户快速选择设定的需求。
上述的数据处理规则为单条或多条类C语言语句。上述的数据处理规则的类C语言语句中允许包含注释,方便用户读取和修改使用。实时计算引擎支持变量定义,在获取数据处理规则中能够设置输入变量的名称。实时计算引擎可以实现对数据处理规则中if-else分支结构、for循环结构等常用语句的解析。可以解析常用语句,轻松实现复杂的数据计算和逻辑处理,提高产品在实际应用中的多样性和灵活性,传统数据采集仪则无此功能。
上述的数据处理包括数据生成、数据交互、数据运算;
数据生成为:根据解析后的最新数据处理规则生成指定的结果数据,如写成随机数的操作,其示例步骤如下:
S1、判断到有新的数据处理规则输入;
S2、通过实时计算引擎获取到“rand()%100”的数据处理规则后,解析“rand()%100”;
S3、通过实时计算引擎根据解析后的“rand()%100”运算,随机生成“0~100”范围的数据;
S4、将随机生成“0~100”范围的数据作为结果数据输出。
当数据处理为数据交换或者数据运算时,根据解析后的所述最新数据处理规则进行数据处理的步骤之前还包括:步骤S0,接收输入数据;
上述的数据交互和数据存储为:根据解析后的最新数据处理规则对输入数据进行运算得到结果数据;其中,数据交互为将数据处理后输出到另一设备进行进一步处理或显示或其他操作,数据存储包括将数据处理后(包括选取、计算)进行本地硬盘存储或上传云端存储。
其中,数据存储的示例步骤如下:
S0、接收到输入数据;
S1、判断到有新的数据处理规则输入;
S2、通过实时计算引擎获取到“fvar()*3.14”的数据处理规则后,解析“fvar()*3.14”;
S3、通过实时计算引擎根据解析后的“fvar()*3.14”,将输入数据定义为变量“fvar()”,并将变量“fvar()”乘以3.14后得到结果数据;
S401、将上一步骤的结果数据存储。
数据交互的示例步骤如下:
S0、接收到输入数据;
S1、判断到有新的数据处理规则输入;
S2、通过实时计算引擎获取到“$i=0;for($i=0;$<1000;$i++){$j++;}return$j;”的数据处理规则后,解析“$i=0;for($i=0;$<1000;$i++){$j++;}return$j;”;
S3、通过实时计算引擎根据解析后的“$i=0;for($i=0;$<1000;$i++){$j++;}return$j;”,将输入数据定义为变量j,同时变量j做1000次加1后得到结果数据;
S4、将上一步骤的结果数据输出。
上述的输入数据包括数值、布尔值、字符串、日期和数组,即本发明适用于多种输入数据的处理。上述的“判断最新数据处理规则是否存在语法错误,存在语法错误则不进行数据处理,提示存在语法错误和/或定位最新数据处理规则的错误位置,不存在语法错误则进行下一步的数据处理。”的步骤中,可以将输入数据作为一个判断条件,以保证数据处理规则符合语法且能匹配将要处理的输入数据。
参照图2,本发明实施例提供的一种基于实时计算引擎解决设备联动的方法,包括步骤:
S01、获取初始指令;
S02、检测是否有新的设备联动规则输入;
S03、若是,则通过实时计算引擎获取最新设备联动规则,并对其进行解析;若不是,则根据上一次的设备联动规则和初始指令生成设备联动指令;
S04、根据初始指令和解析后的最新设备联动规则生成设备联动指令;
S05、输出或执行设备联动指令。
本发明的一种基于实时计算引擎解决设备联动的方法,可在设备联动中用规则输入替代整体代码的修改或固件升级,提高简易性和灵活性。更具体的,在设备联动中引入了实时计算引擎,从而利用设备联动规则可以灵活实现各设备之间的联动,大大提高设备联动的灵活性;同时用户无需修改设备固件和无需重新烧录设备内部代码,只需要简单配置设备联动规则,提高设备联动效率和简易性,从而提高项目效率。例如,在火灾报警器中,传感器与声光报警设备的联动,可将实时计算引擎设置在中间设备上,通过实时计算引擎中设备联动规则的修改得到所需的火灾报警条件。
本发明的一种基于实时计算引擎解决设备联动的方法,可在两级设备之间的联动控制中或三级设备之间的联动控制中应用。
上述的步骤S03,对最新设备联动规则进行解析中包括,判断最新设备联动规则是否存在语法错误;若存在语法错误则不进形设备联动,提示存在语法错误和/或定位最新设备联动规则的错误位置;若不存在语法错误则执行下一步。
本实施例中,实时计算引擎具有显示功能,提示存在语法错误和/或定位最新数据处理规则的错误位置通过实时计算引擎或其他具有显示功能的实体设备或虚拟设备完成。实体设备包括计算机设备、远程数据采集终端、显示仪器等,虚拟设备包括程序窗口、程序脚本等。
本发明通过判断设备联动规则是否存在语法错误,再进行进行设备联动,可提高设备联动之间的指令准确性,减少设备误操作。
上述的步骤S05,输出或执行设备联动指令的步骤之前,包括步骤S04a:获取需接收设备联动指令的设备的运行状态;判断所述设备联动指令与需接收所述设备联动指令的设备的运行状态是否存在冲突,若存在,则不输出或不执行设备联动指令,并提示存在设备联动规则错误;若不存在冲突,则进入输出或执行所述设备联动指令的步骤。进一步提高设备联动指令的准确性,防止设备误操作造成的设备损坏和避免意外事故。
上述的设备联动规则为单条或多条类C语言语句。上述的设备联动规则的类C语言语句中允许包含注释,方便用户读取和修改使用。实时计算引擎可以实现对设备联动规则中if-else分支结构、for循环结构等语句的解析。
在本发明基于实时计算引擎解决设备联动的方法示例步骤如下:
S01、接收上级设备初始指令;
S02、判断是否有新的设备联动规则输入;
S03、通过实时计算引擎获取到最新的设备联动规则为“if(diget(5)==0){doset(5,1);}else{doset(5,0);}”、解析“if(diget(5)==0){doset(5,1);}else{doset(5,0);}”;
S04、通过实时计算引擎根据上述的上级设备初始指令和解析后的最新设备联动规则“if(diget(5)==0){doset(5,1);}else{doset(5,0);}”,生成设备联动指令;若实时计算引擎接收的上级设备初始指令中输入通道5变成低电平,实时计算引擎生成对输出通道5拉低电平的设备联动指令;
S05、对下级设备输出步骤S04中的设备联动指令。
上述的步骤中,上级设备初始指令和设备联动指令为高低电平指令,利用实时计算引擎控制高低电平的变化指令实现设备联动,具有设备联动规则可灵活设置、设备联动稳定的特点。
参照图3,本发明还提供一种基于实时计算引擎解决数据处理的装置,包括:
检测模块101,用于检测是否有新的数据处理规则输入;
解析模块102,用于若有新的数据处理规则输入,则通过实时计算引擎获取最新数据处理规则,并对其进行解析;
处理模块103,用于根据解析后的最新数据处理规则进行数据处理,得到结果数据。
本实施例中,解析模块102还用于判断最新数据处理规则是否存在语法错误;若存在语法错误则不进行数据处理,提示存在语法错误和/或定位最新数据处理规则的错误位置;若不存在语法错误则执行下一步。
处理模块103还用于数据再处理;数据再处理为根据解析后的最新数据处理规则更新此前指定范围内的结果数据,指定范围为数据存储范围或时间范围。基于实时计算引擎解决数据处理的装置还包括:缓存模块105,用于存储最新的数据处理规则和缓存一定数据存储范围内的输入数据的。
本实施例中,基于实时计算引擎解决数据处理的装置还包括:输入模块104,用于接收输入数据。
目前市面上远程数据采集终端(RTU)或数据采集仪器等相关设备,基本没有支持利用表达式或者一些计算公式或者一些函数来实现一些数据处理的,本发明的一种基于实时计算引擎解决数据处理的装置填补了这一空缺,能够提供给用户解决数据处理最大的灵活性。
参照图4,本发明还提供一种基于实时计算引擎解决设备联动的装置,包括:
指令输入模块201,用于获取初始指令;
规则输入模块202,用于检测是否有新的设备联动规则输入;
联动规则模块203,用于若有新的设备联动规则输入,则通过实时计算引擎获取最新设备联动规则,并对其进行解析;
生成指令模块204,用于根据初始指令和解析后的最新设备联动规则生成设备联动指令;
输出模块205,用于输出或执行设备联动指令。
本实施例中,联动规则模块203还用于判断最新设备联动规则是否存在语法错误;若存在语法错误则不进形设备联动,提示存在语法错误和/或定位最新设备联动规则的错误位置;若不存在语法错误则执行下一步。
基于实时计算引擎解决设备联动的装置还包括:
规则判定模块206,用于获取需接收设备联动指令的设备的运行状态;判断设备联动指令与需接收设备联动指令的设备的运行状态是否存在冲突,若存在,则不输出或不执行设备联动指令,并提示存在设备联动规则错误;若不存在冲突,则进入输出或执行所述设备联动指令的步骤。
基于实时计算引擎解决设备联动的装置还包括:
规则缓存模块207,用于存储最新的设备联动规则。
目前市面上没有支持利用表达式或者一些计算公式或者一些函数来实现一些设备联动的装置,本发明的一种基于实时计算引擎解决设备联动的装置填补了这一空缺,能够提供给用户解决设备联动最大的灵活性。
需要说明的是,在本文中,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于实时计算引擎解决数据处理的方法,其特征在于,包括:
检测是否有新的数据处理规则输入;
若是,则通过实时计算引擎获取最新数据处理规则,并对其进行解析;
根据解析后的所述最新数据处理规则进行数据处理,得到结果数据。
2.根据权利要求1所述的基于实时计算引擎解决数据处理的方法,其特征在于,所述对其进行解析中包括:
判断所述最新数据处理规则是否存在语法错误;
若存在语法错误则不进行数据处理,提示存在语法错误和/或定位最新数据处理规则的错误位置;若不存在语法错误则执行下一步。
3.根据权利要求1所述的基于实时计算引擎解决数据处理的方法,其特征在于,所述数据处理包括数据再处理;所述数据再处理为根据解析后的所述最新数据处理规则更新此前指定范围内的结果数据,所述指定范围为数据存储范围或时间范围。
4.根据权利要求1所述的基于实时计算引擎解决数据处理的方法,其特征在于,所述的数据处理包括数据生成、数据交互和数据运算;
所述的数据生成为:根据解析后的所述最新数据处理规则生成指定的结果数据;
当所述数据处理为数据交换或者数据运算时,所述根据解析后的所述最新数据处理规则进行数据处理的步骤之前还包括:接收输入数据;
所述根据解析后的所述最新数据处理规则进行数据处理的步骤包括:
根据解析后的所述最新数据处理规则对输入数据进行运算得到结果数据。
5.根据权利要求1所述的基于实时计算引擎解决数据处理的方法,其特征在于,所述的数据处理规则包括默认的系统数据处理规则和用户设置的自定义数据处理规则。
6.一种基于实时计算引擎解决设备联动的方法,其特征在于,包括:
获取初始指令;
检测是否有新的设备联动规则输入;
若是,则通过实时计算引擎获取最新设备联动规则,并对其进行解析;
根据所述初始指令和解析后的最新设备联动规则生成设备联动指令;
输出或执行所述设备联动指令。
7.根据权利要求6所述的基于实时计算引擎解决设备联动的方法,其特征在于,所述对其进行解析中包括,
判断所述最新设备联动规则是否存在语法错误;
若存在语法错误则不进形设备联动,提示存在语法错误和/或定位最新设备联动规则的错误位置;若不存在语法错误则执行下一步。
8.根据权利要求6所述的基于实时计算引擎解决设备联动的方法,其特征在于,所述输出或执行设备联动指令的步骤之前,包括:
获取需接收所述设备联动指令的设备的运行状态;
判断所述设备联动指令与需接收所述设备联动指令的设备的运行状态是否存在冲突,若存在,则不输出或不执行设备联动指令,并提示存在设备联动规则错误;若不存在冲突,则进入输出或执行所述设备联动指令的步骤。
9.一种基于实时计算引擎解决数据处理的装置,其特征在于,包括:
检测模块,用于检测是否有新的数据处理规则输入;
解析模块,用于若有新的数据处理规则输入,则通过实时计算引擎获取最新数据处理规则,并对其进行解析;
处理模块,用于根据解析后的所述最新数据处理规则进行数据处理,得到结果数据。
10.一种基于实时计算引擎解决设备联动的装置,其特征在于,包括:
指令输入模块,用于获取初始指令;
规则输入模块,用于检测是否有新的设备联动规则输入;
联动规则模块,用于若有新的设备联动规则输入,则通过实时计算引擎获取最新设备联动规则,并对其进行解析;
生成指令模块,用于根据所述初始指令和解析后的最新设备联动规则生成设备联动指令;
输出模块,用于输出或执行所述设备联动指令。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110674174A (zh) * | 2019-09-24 | 2020-01-10 | 北京九章云极科技有限公司 | 一种数据实时处理方法及数据实时处理系统 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101706907A (zh) * | 2009-11-26 | 2010-05-12 | 金蝶软件(中国)有限公司 | 一种数据调整方法和装置 |
US20130174138A1 (en) * | 2012-01-04 | 2013-07-04 | International Business Machines Corporation | Software catalog information management |
CN106649212A (zh) * | 2016-09-12 | 2017-05-10 | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 | 一种业务数据处理的方法及装置 |
CN106990967A (zh) * | 2017-04-05 | 2017-07-28 | 百融(北京)金融信息服务股份有限公司 | 规则引擎的数据处理方法 |
CN107864174A (zh) * | 2017-07-03 | 2018-03-30 | 华南理工大学 | 一种基于规则的物联网设备联动方法 |
-
2019
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101706907A (zh) * | 2009-11-26 | 2010-05-12 | 金蝶软件(中国)有限公司 | 一种数据调整方法和装置 |
US20130174138A1 (en) * | 2012-01-04 | 2013-07-04 | International Business Machines Corporation | Software catalog information management |
CN106649212A (zh) * | 2016-09-12 | 2017-05-10 | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 | 一种业务数据处理的方法及装置 |
CN106990967A (zh) * | 2017-04-05 | 2017-07-28 | 百融(北京)金融信息服务股份有限公司 | 规则引擎的数据处理方法 |
CN107864174A (zh) * | 2017-07-03 | 2018-03-30 | 华南理工大学 | 一种基于规则的物联网设备联动方法 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110674174A (zh) * | 2019-09-24 | 2020-01-10 | 北京九章云极科技有限公司 | 一种数据实时处理方法及数据实时处理系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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