CN110209140A - 一种边缘计算的应用方法和设备 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提出了一种边缘计算的应用方法和设备，该方法包括：通过所述前端设备收集与执行端相关的数据；通过所述前端设备判断所述数据是否异常；若判断结果为是，则通过所述前端设备基于所述数据生成控制指令；通过所述前端设备间所述控制指令发送给所述执行端，以使所述执行端执行所述控制指令。本方案通过设置具有数据收集与处理功能的前端设备，实现数据收集与处理一体化，后续将处理得到的控制指令直接通过执行端进行执行，不再需要上传到服务器处理，以此降低了服务器的负载，且由于缩短了网络传输的路径，提升了数据传输的速度，且即使连接服务器的网络中断，也不会影响到整个系统的运行。
Description
技术领域
本发明涉及边缘计算的数据处理领域，具体涉及一种边缘计算的应用方法和设备。
背景技术
目前，随着社会的不断发展，涉及到大量的数据处理，且对数据处理的要求越来越高，而目前一般的数据处理采用的是云计算，具体的云计算是通过网络将所有的数据都通过各节点服务器后再上传到中心服务器处理的方式来进行的。
具体的，例如在家居领域，一般是汇总所有的数据到服务器，再通过服务器下发到智能家电进行控制，这种方式可以通过一个服务器控制一片范围内的家电，但是这种方式也导致服务器的负荷过大，且由于涉及到数据的上传与下发，这过程都需要进行网络传输，导致反馈的时间过长，且一旦网络终端，整个智能家居系统将瘫痪。
由此，目前需要一种反馈耗时较短且更可靠的数据处理方案。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种边缘计算的应用方法和设备，通过设置具有数据收集与处理功能的前端设备，实现数据收集与处理一体化，后续将处理得到的控制指令直接通过执行端进行执行，不再需要上传到服务器处理，以此降低了服务器的负载，且由于缩短了网络传输的路径，提升了数据传输的速度，且即使连接服务器的网络中断，也不会影响到整个系统的运行。
具体的，本发明提出了以下具体的实施例：
本发明实施例提出了一种边缘计算的应用方法，应用于包括具有数据收集与处理功能的前端设备、服务器以及执行端的系统中，其中，所述前端设备分别网络连接所述服务器与所述执行端；该方法包括：
通过所述前端设备收集与执行端相关的数据；
通过所述前端设备判断所述数据是否异常；
若判断结果为是，则通过所述前端设备基于所述数据生成控制指令；
通过所述前端设备间所述控制指令发送给所述执行端，以使所述执行端执行所述控制指令。
在一个具体的实施例中，所述前端设备包括：智能井盖、或地磁感应装置；
所述执行端包括以下一个或多个的任意组合：报警器、电控水闸、电控闸机。
在一个具体的实施例中，所述前端设备设置有多种传感器，所述前端设备通过自身的多种传感器收集与执行端相关的数据。
在一个具体的实施例中，
所述数据包括多个子数据；
所述“通过所述前端设备判断所述数据是否异常”，包括：
通过所述前端设备调用与所述执行端相关的各正常子数据的正常数值范围；
针对各所述子数据，判断各所述子数据的数值是否处于与所述子数据相应的正常子数据的正常数值范围内；
若判断结果均为是，则确定所述数据不异常；
若判断结果为否，则确定所述数据异常。
在一个具体的实施例中，所述“通过所述前端设备基于所述数据生成控制指令”，包括：
通过所述前端设备确定所述数据中存在异常的异常子数据；
通过与正常的子数据进行比较，以确定各所述异常子数据的状态；其中，所述状态为低于正常数值范围或高于正常数值范围；
基于各所述异常子数据的状态以及所述执行端生成的控制指令；所述控制指令用于通过所述执行端将所述异常子数据的数值调整到正常数值范围内。
本发明实施例还提出了一种边缘计算的应用设备，应用于包括具有数据收集与处理功能的前端设备、服务器以及执行端的系统中，其中，所述前端设备分别网络连接所述服务器与所述执行端；该设备包括：
获取模块，用于通过所述前端设备收集与执行端相关的数据；
判断模块，用于通过所述前端设备判断所述数据是否异常；
生成模块，用于当判断结果为是时，通过所述前端设备基于所述数据生成控制指令；
发送模块，用于通过所述前端设备间所述控制指令发送给所述执行端，以使所述执行端执行所述控制指令。
在一个具体的实施例中，所述前端设备包括：智能井盖、或地磁感应装置；
所述执行端包括以下一个或多个的任意组合：报警器、电控水闸、电控闸机。
在一个具体的实施例中，所述前端设备设置有多种传感器，所述前端设备通过自身的多种传感器收集与执行端相关的数据。
在一个具体的实施例中，
所述数据包括多个子数据；
所述判断模块，用于：
通过所述前端设备调用与所述执行端相关的各正常子数据的正常数值范围；
针对各所述子数据，判断各所述子数据的数值是否处于与所述子数据相应的正常子数据的正常数值范围内；
若判断结果均为是，则确定所述数据不异常；
若判断结果为否，则确定所述数据异常。
在一个具体的实施例中，所述生成模块“通过所述前端设备基于所述数据生成控制指令”，包括：
通过所述前端设备确定所述数据中存在异常的异常子数据；
通过与正常的子数据进行比较，以确定各所述异常子数据的状态；其中，所述状态为低于正常数值范围或高于正常数值范围；
基于各所述异常子数据的状态以及所述执行端生成的控制指令；所述控制指令用于通过所述执行端将所述异常子数据的数值调整到正常数值范围内。
以此，本发明实施例提出了一种边缘计算的应用方法和设备，应用于包括具有数据收集与处理功能的前端设备、服务器以及执行端的系统中，其中，所述前端设备分别网络连接所述服务器与所述执行端；该方法包括：通过所述前端设备收集与执行端相关的数据；通过所述前端设备判断所述数据是否异常；若判断结果为是，则通过所述前端设备基于所述数据生成控制指令；通过所述前端设备间所述控制指令发送给所述执行端，以使所述执行端执行所述控制指令。本方案通过设置具有数据收集与处理功能的前端设备，实现数据收集与处理一体化，后续将处理得到的控制指令直接通过执行端进行执行，不再需要上传到服务器处理，以此降低了服务器的负载，且由于缩短了网络传输的路径，提升了数据传输的速度，且即使连接服务器的网络中断，也不会影响到整个系统的运行。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1为本发明实施例提出的一种边缘计算的应用方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提出的一种边缘计算的应用方法所涉及到的系统的结构示意图；
图3为本发明实施例提出的一种边缘计算的应用方法所涉及到的具体系统的结构示意图；
图4为本发明实施例提出的一种边缘计算的应用设备的结构示意图。
具体实施方式
在下文中，将更全面地描述本公开的各种实施例。本公开可具有各种实施例，并且可在其中做出调整和改变。然而，应理解：不存在将本公开的各种实施例限于在此公开的特定实施例的意图，而是应将本公开理解为涵盖落入本公开的各种实施例的精神和范围内的所有调整、等同物和/或可选方案。
在本公开的各种实施例中使用的术语仅用于描述特定实施例的目的并且并非意在限制本公开的各种实施例。如在此所使用，单数形式意在也包括复数形式，除非上下文清楚地另有指示。除非另有限定，否则在这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本公开的各种实施例所属领域普通技术人员通常理解的含义相同的含义。所述术语(诸如在一般使用的词典中限定的术语)将被解释为具有与在相关技术领域中的语境含义相同的含义并且将不被解释为具有理想化的含义或过于正式的含义，除非在本公开的各种实施例中被清楚地限定。
实施例1
本实施例提供了一种边缘计算的应用方法，应用于包括具有数据收集与处理功能的前端设备、服务器以及执行端的系统中，其中，所述前端设备分别网络连接所述服务器与所述执行端；如图1所示，该方法包括以下步骤：
步骤101、通过所述前端设备收集与执行端相关的数据；
步骤102、通过所述前端设备判断所述数据是否异常；
步骤103、若判断结果为是，则通过所述前端设备基于所述数据生成控制指令；
步骤104、通过所述前端设备间所述控制指令发送给所述执行端，以使所述执行端执行所述控制指令。
具体的，在一个具体的实施例中，所述前端设备包括：智能井盖、或地磁感应装置；
所述执行端包括以下一个或多个的任意组合：报警器、电控水闸、电控闸机。
以此，除了上述具体的设备以外，前端设备还可以为很多其他的设备；例如前端设备还可以为带有温度数据处理能力的温度传感组件；与之对应的执行端可以包括例如空调，自动窗帘，智能温控热水器等等；在一个具体的实施例中，温度传感组件检测到温度值，并判断当前温度异常时，则生成控制指令，以控制例如空调开启制冷功能降低温度；当然若是温度值是低的异常情况，则可以控制开启空调的制热功能来提升温度。
在另一个具体的实施例中，如图2以及图3所示，在具体的应用场景例如智能养殖的场景下，前端设备可以为设置有温度传感器，水位计，水体溶解氧传感等多种传感器且具备数据处理能力的终端，终端可以设置在养殖水体中，对水体进行监控，当确定例如水位异常时，例如水位过高，则可以控制开启电动水闸放水，保证水位的异常，其他的温度传感器，水体溶解氧传感器等也都可以对应的执行端，使得可以控制温度升降以及水体溶解氧浓度的升降，使得水体的环境保持在正常范围内。
再一个具体的实施例中，整个系统中的前端设备与服务器之间可以不用进行数据传输，也可以根据需要前端设备进行数据过滤之后，将数据过滤后的数据传递到服务器，例如当前端设备检测到异常时，将数据过滤为位置1异常的数据发送到服务器，而当一切正常时，则不传递任何数据。
在一个具体的实施例中，所述前端设备设置有多种传感器，所述前端设备通过自身的多种传感器收集与执行端相关的数据。
具体的传感器可以根据需要进行设置与选取，具体的数据其实就是传感器所检测到的传感数据，且与执行端相关，具体的例如养殖环境下，水体有多个，例如水体区域1设置有抽水机，则获取到的数据例如为水位数据，就与抽水机相关。
在一个具体的实施例中，由于数据可以为多个传感器所检测到的传感数据，由此所述数据包括多个子数据；每个子数据可以对应一个传感器所检测到的传感数据。
以此步骤102中，所述“通过所述前端设备判断所述数据是否异常”，包括：
通过所述前端设备调用与所述执行端相关的各正常子数据的正常数值范围；
针对各所述子数据，判断各所述子数据的数值是否处于与所述子数据相应的正常子数据的正常数值范围内；
若判断结果均为是，则确定所述数据不异常；
若判断结果为否，则确定所述数据异常。
具体的，判断数据是否异常，是基于与正常的数值进行比较来进行判断的；当不在正常范围则说明异常。
在一个具体的实施例中，步骤103中的所述“通过所述前端设备基于所述数据生成控制指令”，包括：
通过所述前端设备确定所述数据中存在异常的异常子数据；
通过与正常的子数据进行比较，以确定各所述异常子数据的状态；其中，所述状态为低于正常数值范围或高于正常数值范围；
基于各所述异常子数据的状态以及所述执行端生成的控制指令；所述控制指令用于通过所述执行端将所述异常子数据的数值调整到正常数值范围内。
具体的，仍以上述场景来进行说明，例如当异常子数据为水位过低，则可以生成控制指令，该控制指令可以为启动抽水机，启动一定的时间，使得水位达到正常值。
本方案通过设置具有数据收集与处理功能的前端设备，例如水位传感器与处理器的综合体；实现数据收集与处理一体化，后续将处理得到的控制指令直接通过执行端进行执行，例如给抽水机控制指令，不再需要上传到服务器处理，以此降低了服务器的负载，且由于缩短了网络传输的路径，提升了数据传输的速度，且即使连接服务器的网络中断，也不会影响到整个系统的运行。
实施例2
为了对本发明进行进一步的说明，本发明实施例还公开了一种边缘计算的应用设备,应用于包括具有数据收集与处理功能的前端设备、服务器以及执行端的系统中，其中，所述前端设备分别网络连接所述服务器与所述执行端；如图4所示，该设备包括：
获取模块201，用于通过所述前端设备收集与执行端相关的数据；
判断模块202，用于通过所述前端设备判断所述数据是否异常；
生成模块203，用于当判断结果为是时，通过所述前端设备基于所述数据生成控制指令；
发送模块204，用于通过所述前端设备间所述控制指令发送给所述执行端，以使所述执行端执行所述控制指令。
在一个具体的实施例中，所述前端设备包括：智能井盖、或地磁感应装置；
所述执行端包括以下一个或多个的任意组合：报警器、电控水闸、电控闸机。
在一个具体的实施例中，所述前端设备设置有多种传感器，所述前端设备通过自身的多种传感器收集与执行端相关的数据。
在一个具体的实施例中，
所述数据包括多个子数据；
所述判断模块202，用于：
通过所述前端设备调用与所述执行端相关的各正常子数据的正常数值范围；
针对各所述子数据，判断各所述子数据的数值是否处于与所述子数据相应的正常子数据的正常数值范围内；
若判断结果均为是，则确定所述数据不异常；
若判断结果为否，则确定所述数据异常。
在一个具体的实施例中，所述生成模块203“通过所述前端设备基于所述数据生成控制指令”，包括：
通过所述前端设备确定所述数据中存在异常的异常子数据；
通过与正常的子数据进行比较，以确定各所述异常子数据的状态；其中，所述状态为低于正常数值范围或高于正常数值范围；
基于各所述异常子数据的状态以及所述执行端生成的控制指令；所述控制指令用于通过所述执行端将所述异常子数据的数值调整到正常数值范围内。
以此，本发明实施例提出了一种边缘计算的应用方法和设备，应用于包括具有数据收集与处理功能的前端设备、服务器以及执行端的系统中，其中，所述前端设备分别网络连接所述服务器与所述执行端；该方法包括：通过所述前端设备收集与执行端相关的数据；通过所述前端设备判断所述数据是否异常；若判断结果为是，则通过所述前端设备基于所述数据生成控制指令；通过所述前端设备间所述控制指令发送给所述执行端，以使所述执行端执行所述控制指令。本方案通过设置具有数据收集与处理功能的前端设备，实现数据收集与处理一体化，后续将处理得到的控制指令直接通过执行端进行执行，不再需要上传到服务器处理，以此降低了服务器的负载，且由于缩短了网络传输的路径，提升了数据传输的速度，且即使连接服务器的网络中断，也不会影响到整个系统的运行。
本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施场景的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。
本领域技术人员可以理解实施场景中的装置中的模块可以按照实施场景描述进行分布于实施场景的装置中，也可以进行相应变化位于不同于本实施场景的一个或多个装置中。上述实施场景的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。
上述本发明序号仅仅为了描述，不代表实施场景的优劣。
以上公开的仅为本发明的几个具体实施场景，但是，本发明并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种边缘计算的应用方法,其特征在于，应用于包括具有数据收集与处理功能的前端设备、服务器以及执行端的系统中，其中，所述前端设备分别网络连接所述服务器与所述执行端；该方法包括：
通过所述前端设备收集与执行端相关的数据；
通过所述前端设备判断所述数据是否异常；
若判断结果为是，则通过所述前端设备基于所述数据生成控制指令；
通过所述前端设备间所述控制指令发送给所述执行端，以使所述执行端执行所述控制指令。
2.如权利要求1所述的一种边缘计算的应用方法,其特征在于，所述前端设备包括：智能井盖、或地磁感应装置；
所述执行端包括以下一个或多个的任意组合：报警器、电控水闸、电控闸机。
3.如权利要求1所述的一种边缘计算的应用方法,其特征在于，所述前端设备设置有多种传感器，所述前端设备通过自身的多种传感器收集与执行端相关的数据。
4.如权利要求1所述的一种边缘计算的应用方法,其特征在于，
所述数据包括多个子数据；
所述“通过所述前端设备判断所述数据是否异常”，包括：
通过所述前端设备调用与所述执行端相关的各正常子数据的正常数值范围；
针对各所述子数据，判断各所述子数据的数值是否处于与所述子数据相应的正常子数据的正常数值范围内；
若判断结果均为是，则确定所述数据不异常；
若判断结果为否，则确定所述数据异常。
5.如权利要求4所述的一种边缘计算的应用方法,其特征在于，所述“通过所述前端设备基于所述数据生成控制指令”，包括：
通过所述前端设备确定所述数据中存在异常的异常子数据；
通过与正常的子数据进行比较，以确定各所述异常子数据的状态；其中，所述状态为低于正常数值范围或高于正常数值范围；
基于各所述异常子数据的状态以及所述执行端生成的控制指令；所述控制指令用于通过所述执行端将所述异常子数据的数值调整到正常数值范围内。
6.一种边缘计算的应用设备,其特征在于，应用于包括具有数据收集与处理功能的前端设备、服务器以及执行端的系统中，其中，所述前端设备分别网络连接所述服务器与所述执行端；该设备包括：
获取模块，用于通过所述前端设备收集与执行端相关的数据；
判断模块，用于通过所述前端设备判断所述数据是否异常；
生成模块，用于当判断结果为是时，通过所述前端设备基于所述数据生成控制指令；
发送模块，用于通过所述前端设备间所述控制指令发送给所述执行端，以使所述执行端执行所述控制指令。
7.如权利要求6所述的一种边缘计算的应用设备,其特征在于，所述前端设备包括：智能井盖、或地磁感应装置；
所述执行端包括以下一个或多个的任意组合：报警器、电控水闸、电控闸机。
8.如权利要求6所述的一种边缘计算的应用设备,其特征在于，所述前端设备设置有多种传感器，所述前端设备通过自身的多种传感器收集与执行端相关的数据。
9.如权利要求6所述的一种边缘计算的应用设备,其特征在于，
所述数据包括多个子数据；
所述判断模块，用于：
通过所述前端设备调用与所述执行端相关的各正常子数据的正常数值范围；
针对各所述子数据，判断各所述子数据的数值是否处于与所述子数据相应的正常子数据的正常数值范围内；
若判断结果均为是，则确定所述数据不异常；
若判断结果为否，则确定所述数据异常。
10.如权利要求9所述的一种边缘计算的应用设备,其特征在于，所述生成模块“通过所述前端设备基于所述数据生成控制指令”，包括：
通过所述前端设备确定所述数据中存在异常的异常子数据；
通过与正常的子数据进行比较，以确定各所述异常子数据的状态；其中，所述状态为低于正常数值范围或高于正常数值范围；
基于各所述异常子数据的状态以及所述执行端生成的控制指令；所述控制指令用于通过所述执行端将所述异常子数据的数值调整到正常数值范围内。
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| PB01 | Publication | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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