CN111737009B - 本地端与云端计算分配方法、装置和本地服务器 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了本地端与云端计算分配方法、装置和本地服务器，该方法包括：接收信息获取端获取的信息数据；确定所述信息获取端对应的规则指标集；根据所述规则指标集中与本地计算和云计算有关的相应规则指标分别计算本地综合算力和云综合算力；根据所述本地综合算力和所述云综合算力将关于所述信息数据的处理任务动态分配给本地端或云服务端。本发明的技术方案将处理任务动态分配给本地端服务器或云端服务器，一方面，有利于云端资源的合理利用，避免云资源的过度浪费；另一方面，可以有效提高任务的处理速度。

Description

本地端与云端计算分配方法、装置和本地服务器

技术领域

本发明涉及云计算领域，尤其涉及一种本地端与云端计算分配方法、装置和本地服务器。

背景技术

本地服务器：是一个本地环境，其中资源在公司的本地局域网服务器上内部部署，由内部网络全权负责维护，保护和集成服务器上的数据；云服务器：云计算有多种形式，因此部署也因类型而异，但是，云的关键定义是数据的部署在第三方服务器上进行，它具有扩展优势，例如转移安全性和扩展空间，可以全天候访问云资源。

目前，现有技术中规则引擎设置在云端，预先设置某一场景的相关操作是利用云服务器执行或者本地服务器执行，不能动态调整，不能有效的动态进行分配资源，导致各服务器负载不均衡，极端情况下导致AI识别过慢的假死现象以及服务器宕机。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提出一种本地端与云端计算分配方法、装置和本地服务器。

本发明的一个实施例提出一种本地端与云端计算分配方法，该方法包括：

接收信息获取端获取的信息数据；

确定所述信息获取端对应的规则指标集；

根据所述规则指标集中与本地计算和云计算有关的相应规则指标分别计算本地综合算力和云综合算力；

根据所述本地综合算力和所述云综合算力将关于所述信息数据的处理任务动态分配给本地端或云端。

上述实施例所述的本地端与云端计算分配方法，所述根据所述规则指标集中与本地计算和云计算有关的相应规则指标分别计算本地综合算力和云综合算力，包括：

根据所述信息数据分别确定与所述本地计算和所述云计算有关的相应规则指标对应的分值；

根据预设的与所述本地计算和所述云计算有关的相应规则指标分值对应的权重确定相应分值的加权得分；

分别获取预设的与所述本地计算有关的各个规则指标之间的第一加减逻辑关系，以及与所述云计算有关的各个规则指标之间的第二加减逻辑关系；

根据与所述本地计算有关的各个规则指标对应的加权得分以及所述第一加减逻辑关系计算所述本地综合算力；

根据与所述云计算有关的各个规则指标对应的加权得分以及所述第二加减逻辑关系计算所述云综合算力。

上述实施例所述的本地端与云端计算分配方法，所述根据所述本地综合算力和所述云综合算力将关于所述信息数据的处理任务动态分配给本地端或云端，包括：

比较所述本地综合算力和所述云计算综合算力；

当所述本地综合算力大于等于所述云计算综合算力时，利用所述本地端的设备对所述信息数据执行相关操作；

当所述本地综合算力小于所述云计算综合算力时，则将所述信息数据上传至所述云端，以使所述云端对所述信息数据执行相关操作。

本发明的另一个实施例提出的一种本地端与云端计算分配方法，在确定所述信息获取端对应的规则指标集之后，还包括：

确定所述规则指标集中是否设置有具有本地计算标识的规则指标或具有云计算标识的规则指标；

若具有本地计算标识的规则指标，则利用所述本地端的设备对所述信息数据执行相关操作；

若具有云计算标识的规则指标，则将所述信息数据上传至所述云端，以使所述云端对所述信息数据执行相关操作；

若既不具有本地计算标识的规则指标也不具有云计算标识的规则指标，则根据所述规则指标集中的各个规则指标分别计算所述本地综合算力和所述云综合算力。

上述实施例所述的本地端与云端计算分配方法，所述确定信息获取端对应的规则指标集，包括：

根据预先设置的信息获取端与规则指标集之间的对应关系确定所述信息获取端对应的规则指标。

上述实施例所述的本地端与云端计算分配方法，所述规则指标集中包括业务场景指标、准确度指标、频率指标、实时性指标和基本算力指标中的至少一种。

本发明的再一个实施例提出一种本地端与云端计算分配装置，该装置包括：

信息数据接收模块，用于接收信息获取端获取的信息数据；

规则指标集确定模块，用于确定所述信息获取端对应的规则指标集；

综合算力计算模块，用于根据所述规则指标集中与本地计算和云计算有关的相应规则指标分别计算本地综合算力和云综合算力；

任务动态分配模块，用于根据所述本地综合算力和所述云综合算力将关于所述信息数据的处理任务动态分配给本地端或云端。

上述实施例所述的本地端与云端计算分配装置，所述综合算力计算模块，包括：

初始分值确定单元，用于根据所述信息数据分别确定与所述本地计算和所述云计算有关的相应规则指标对应的分值；

加权得分确定单元，用于根据预设的与所述本地计算和所述云计算有关的相应规则指标分值对应的权重确定相应分值的加权得分；

逻辑关系获取单元，用于分别获取预设的与所述本地计算有关的各个规则指标之间的第一加减逻辑关系，以及与所述云计算有关的各个规则指标之间的第二加减逻辑关系；

本地综合算力计算单元，用于根据与所述本地计算有关的各个规则指标对应的加权得分以及所述第一加减逻辑关系计算所述本地综合算力；

云综合算力计算单元，用于根据与所述云计算有关的各个规则指标对应的加权得分以及所述第二加减逻辑关系计算所述云综合算力。

上述实施例涉及一种本地服务器，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述本地服务器能执行上述的本地端与云端计算分配方法。

上述实施例涉及一种可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序在处理器上运行时执行上述的本地端与云端计算分配方法。

本发明通过接收信息获取端获取的信息数据；确定所述信息获取端对应的规则指标集；根据所述规则指标集中与本地计算和云计算有关的相应规则指标分别计算本地综合算力和云综合算力；根据所述本地综合算力和所述云综合算力将关于所述信息数据的处理任务动态分配给本地端或云端。本发明的技术方案将处理任务动态分配给本地服务器或云服务器，一方面，有利于云端资源的合理利用，避免云资源的过度浪费；另一方面，可以有效提高任务的处理速度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的技术方案，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本发明保护范围的限定。在各个附图中，类似的构成部分采用类似的编号。

图1示出了本实施例提供的一种本地端与云端计算分配方法的流程示意图；

图2示出了本实施例提供的一种综合算力计算方法的流程示意图；

图3示出了本实施例提供的一种根据综合算力动态分配任务方法的流程示意图；

图4示出了本实施例提供的另一种本地端与云端计算分配方法的流程示意图；

图5示出了本实施例提供的一种本地端与云端计算分配装置的结构示意图；

图6示出了本实施例提供的一种综合算力计算模块的结构示意图。

主要元件符号说明：

1-本地端与云端计算分配装置；100-信息数据接收模块；200-规则指标集确定模块；300-综合算力计算模块；400-任务动态分配模块；310-初始分值确定单元；320-加权得分确定单元；330-逻辑关系获取单元；340-本地综合算力计算单元；350-云综合算力计算单元。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。

通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在下文中，可在本发明的各种实施例中使用的术语“包括”、“具有”及其同源词仅意在表示特定特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合，并且不应被理解为首先排除一个或更多个其它特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的存在或增加一个或更多个特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的可能性。

此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

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)具有与本发明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，除非在本发明的各种实施例中被清楚地限定。

实施例1

本实施例，参见图1，示出了一种本地端与云端计算分配方法包括以下步骤：

步骤S100：接收信息获取端获取的信息数据。

信息获取端用于获取信息数据，信息获取端包括摄像头、拍摄装置和终端设备，当信息获取端是摄像头或拍摄装置时，可以将摄像头或拍摄装置获取的场景图片作为对应的信息数据；当信息获取端是终端设备时，可以将通过终端设备上传的图片和/或文件作为对应的信息数据。

应当理解，信息获取端获取的信息数据将上传至本地服务器，本地服务器可以接收的信息获取端获取的信息数据。

步骤S200：确定所述信息获取端对应的规则指标集。

本地服务器可以根据预先设置的信息获取端与规则指标集之间的对应关系确定所述信息获取端对应的规则指标。

示范性的，以某一小区内的涉及的监控任务为例，预先设置的信息获取端与规则指标集之间的对应关系如下表1所示。

上述信息获取端对应的规则指标可以预先设置，通过云端将规则指标下发至对应的信息获取端，以使信息获取端根据对应的规则指标获取数据信息。例如，对于获取人员聚集信息的信息获取端需要实时获取人员聚集信息。云端可以通过http、p2p、mqtt等网络传输协议将规则指标下发至对应的信息获取端。

应当理解，本地服务器还可以根据信息获取端获取的信息数据，确定信息获取端对应的规则指标集。示范性的，本地服务器可以对获取的信息数据进行分析，以确定信息数据是否需要实时获取、是否需要较强算力，还可以根据信息数据确定对应的业务场景。

步骤S300：根据所述规则指标集中与本地计算和云计算有关的相应规则指标分别计算本地综合算力和云综合算力。

规则指标集中的每一规则指标都对应着与本地计算有关的规则指标和与云计算有关的规则指标。示范性的，将规则指标集中包括业务场景指标记为A、准确度指标记为B、是否高频指标记为C、实时性指标标记为D和基本算力指标记为E。与本地计算有关的业务场景指标、准确度指标、是否高频指标、实时性指标和基本算力指标可以分别记为A1、B1、C1、D1、和E1；与云计算有关的业务场景指标、准确度指标、是否高频指标、实时性指标和基本算力指标可以分别记为A2、B2、C2、D2、和E2。

进一步的，可以根据与本地计算有关的业务场景指标A1、准确度指标B1、是否高频指标C1、实时性指标D1和基本算力指标E1计算本地综合算力；可以根据与云计算有关的业务场景指标A2、准确度指标B2、是否高频指标C2、实时性指标D2和基本算力指标E2计算云综合算力。

进一步的，可以参见图2，示出了本地综合算力和云综合算力的计算包括以下步骤：

步骤S310：根据所述信息数据分别确定与所述本地计算和所述云计算有关的相应规则指标对应的分值。

可以对获取的信息数据进行解析，确定与本地计算有关的业务场景指标A1、准确度指标B1、是否高频指标C1、实时性指标D1和基本算力指标E1对应的分值，相应的各个指标对应的分值可以记为A1R1、B1R1、C1R1、D1R1和E1R1；与云计算有关的业务场景指标A2、准确度指标B2、是否高频指标C2、实时性指标D2和基本算力指标E2对应的分值，相应的各个指标对应的分值可以记为A2R1、B2R1、C2R1、D2R1和E2R1。

步骤S320：根据预设的与所述本地计算和所述云计算有关的相应规则指标分值对应的权重确定相应分值的加权得分。

示范性的，与本地计算有关的业务场景指标A1、准确度指标B1、是否高频指标C1、实时性指标D1和基本算力指标E1对应的权重分别可以记为A1R2、B1R2、C1R2、D1R2和E1R2；与云计算有关的业务场景指标A2、准确度指标B2、是否高频指标C2、实时性指标D2和基本算力指标E2对应的权重可以分别记为A2R2、B2R2、C2R2、D2R2和E2R2。

进一步的，与本地计算有关的业务场景指标A1、准确度指标B1、是否高频指标C1、实时性指标D1和基本算力指标E1对应的加权得分分别为A1R1*A1R2、B1R1*B1R2、C1R1*C1R2、D1R1*D1R2和E1R1*E1R2；与云计算有关的业务场景指标A2、准确度指标B2、是否高频指标C2、实时性指标D2和基本算力指标E2对应的加权得分分别为A2R1*A2R2、B2R1*B2R2、C2R1*C2R2、D2R1*D2R2和E2R1*E2R2。

步骤S330：分别获取预设的与所述本地计算有关的各个规则指标之间的第一加减逻辑关系，以及与所述云计算有关的各个规则指标之间的第二加减逻辑关系。

可以将与所述本地计算有关的各个规则指标之间的第一加减逻辑关系，以及与所述云计算有关的各个规则指标之间的第二加减逻辑关系均设置为加法；也可以根据业务场景的需要将与所述本地计算有关的各个规则指标之间的第一加减逻辑关系，以及与所述云计算有关的各个规则指标之间的第二加减逻辑关系中的某一个加减逻辑或某几个加减逻辑设置为减法。

示范性的，与本地计算有关的业务场景指标A1、准确度指标B1、是否高频指标C1、实时性指标D1和基本算力指标E1对应的第一加减逻辑关系可以记为A1R3、B1R3、C1R3、D1R3和E1R3；与云计算有关的业务场景指标A2、准确度指标B2、是否高频指标C2、实时性指标D2和基本算力指标E2对应的A2R3、B2R3、C2R3、D2R3和E2R3。

步骤S340：根据与所述本地计算有关的各个规则指标对应的加权得分以及所述第一加减逻辑关系计算所述本地综合算力；

示范性的，本地综合算力＝(A1R3)A1R1*A1R2(B1R3)B1R1*B1R2(C1R3)C1R1*C1R2(D1R3)D1R1*D1R2(E1R3)E1R1*E1R2。

步骤S350：根据与所述云计算有关的各个规则指标对应的加权得分以及所述第二加减逻辑关系计算所述云综合算力。

示范性的，云综合算力＝(A2R3)A2R1*A2R2(B2R3)B2R1*B2R2(C2R3)C2R1*C2R2(D2R3)D2R1*D2R2(E2R3)E2R1*E2R2。

应当理解，上述步骤S340和步骤S350可以同时执行，也可以不分先后顺序依次执行。

步骤S400：根据所述本地综合算力和所述云综合算力将关于所述信息数据的处理任务动态分配给本地端或云端。

可以根据本地综合算力＝(A1R3)A1R1*A1R2(B1R3)B1R1*B1R2(C1R3)C1R1*C1R2(D1R3)D1R1*D1R2(E1R3)E1R1*E1R2，以及云综合算力＝(A2R3)A2R1*A2R2(B2R3)B2R1*B2R2(C2R3)C2R1*C2R2(D2R3)D2R1*D2R2(E2R3)E2R1*E2R2将关于所述信息数据的处理任务动态分配给本地服务器或云服务器。

示范性的，可以在本地综合算力大于预设算力阈值时，将信息数据的处理任务分配给本地服务器，即在本地服务器的算力满足要求时，优先利用本地服务器进行处理，以减少云服务的使用，避免浪费云资源。

示范性的，参见图3，还可以将本地综合算力和所述云计算综合算力进行比较，根据比较结果将任务在本地服务器和云服务器之间动态分配，相应的任务动态分配过程如下：

步骤S410：比较所述本地综合算力和所述云计算综合算力。

示范性的，将本地综合算力＝(A1R3)A1R1*A1R2(B1R3)B1R1*B1R2(C1R3)C1R1*C1R2(D1R3)D1R1*D1R2(E1R3)E1R1*E1R2，以及云综合算力＝(A2R3)A2R1*A2R2(B2R3)B2R1*B2R2(C2R3)C2R1*C2R2(D2R3)D2R1*D2R2(E2R3)E2R1*E2R2进行比较。

步骤S420：当所述本地综合算力大于等于所述云计算综合算力时，利用所述本地端的设备对所述信息数据执行相关操作。

当(A1R3)A1R1*A1R2(B1R3)B1R1*B1R2(C1R3)C1R1*C1R2(D1R3)D1R1*D1R2(E1R3)E1R1*E1R2≥(A2R3)A2R1*A2R2(B2R3)B2R1*B2R2(C2R3)C2R1*C2R2(D2R3)D2R1*D2R2(E2R3)E2R1*E2R2时，利用所述本地服务器对信息数据执行相关操作。

步骤S430：当所述本地综合算力小于所述云计算综合算力时，则将所述信息数据上传至所述云端，以使所述云端对所述信息数据执行相关操作。

当(A1R3)A1R1*A1R2(B1R3)B1R1*B1R2(C1R3)C1R1*C1R2(D1R3)D1R1*D1R2(E1R3)E1R1*E1R2≥(A2R3)A2R1*A2R2(B2R3)B2R1*B2R2(C2R3)C2R1*C2R2(D2R3)D2R1*D2R2(E2R3)E2R1*E2R2时，将所述信息数据上传至所述云服务器，以使所述云服务器对所述信息数据执行相关操作。

本实施例通过接收信息获取端获取的信息数据；确定所述信息获取端对应的规则指标集；根据所述规则指标集中与本地计算和云计算有关的相应规则指标分别计算本地综合算力和云综合算力；根据所述本地综合算力和所述云综合算力将关于所述信息数据的处理任务动态分配给本地服务器或云服务器。本实施例的技术方案将处理任务动态分配给本地服务器或云服务器，一方面，有利于云端资源的合理利用，避免云资源的过度浪费；另一方面，可以有效提高任务的处理速度。

实施例2

本实施例，参见图4，在上述步骤S200之后还包括以下步骤：

步骤S210：确定所述规则指标集中是否设置有具有本地计算标识的规则指标或具有云计算标识的规则指标。

依次识别各个规则指标，确定规则指标集中是否设置有具有本地计算标识的规则指标或具有云计算标识的规则指标。本地计算标识的规则指标包括需要高频采集信息数据、需要实时采集信息数据，云计算标识的规则指标包括不需要高频采集信息数据、不需要实时采集信息数据。

步骤S220：若具有本地计算标识的规则指标，则利用所述本地端的设备对所述信息数据执行相关操作。

若在规则指标集中识别到本地计算标识的规则指标，例如，需要高频采集信息数据的标识、需要实时采集信息数据的标识，则利用所述本地服务器对所述信息数据执行相关操作。

步骤S230：若具有云计算标识的规则指标，则将所述信息数据上传至所述云端，以使所述云端对所述信息数据执行相关操作。

若在规则指标集中识别到云计算标识的规则指标，例如，不需要高频采集信息数据的标识、不需要实时采集信息数据的标识，则利用所述云服务器对所述信息数据执行相关操作。

步骤S240：若既不具有本地计算标识的规则指标也不具有云计算标识的规则指标，则根据所述规则指标集中的各个规则指标分别计算所述本地综合算力和所述云综合算力。

若既不具有本地计算标识的规则指标也不具有云计算标识的规则指标，则执行步骤S300，根据所述规则指标集中的各个规则指标分别计算所述本地综合算力和所述云综合算力，然后，根据所述本地综合算力和所述云综合算力将关于所述信息数据的处理任务动态分配给本地服务器或云服务器。

实施例3

本实施例，参见图5，示出了一种本地端与云端计算分配装置1包括：信息数据接收模块100、规则指标集确定模块200、综合算力计算模块300和任务动态分配模块400。

信息数据接收模块100，用于接收信息获取端获取的信息数据；规则指标集确定模块200，用于确定所述信息获取端对应的规则指标集；综合算力计算模块300，用于根据所述规则指标集中与本地计算和云计算有关的相应规则指标分别计算本地综合算力和云综合算力；任务动态分配模块400，用于根据所述本地综合算力和所述云综合算力将关于所述信息数据的处理任务动态分配给本地端或云端。

进一步的，参见图6，上述综合算力计算模块300包括：初始分值确定单元310、加权得分确定单元320、逻辑关系获取单元330、本地综合算力计算单元340和云综合算力计算单元350。

初始分值确定单元310，用于根据所述信息数据分别确定与所述本地计算和所述云计算有关的相应规则指标对应的分值；加权得分确定单元320，用于根据预设的与所述本地计算和所述云计算有关的相应规则指标分值对应的权重确定相应分值的加权得分；逻辑关系获取单元330，用于分别获取预设的与所述本地计算有关的各个规则指标之间的第一加减逻辑关系，以及与所述云计算有关的各个规则指标之间的第二加减逻辑关系；本地综合算力计算单元340，用于根据与所述本地计算有关的各个规则指标对应的加权得分以及所述第一加减逻辑关系计算所述本地综合算力；云综合算力计算单元350，用于根据与所述云计算有关的各个规则指标对应的加权得分以及所述第二加减逻辑关系计算所述云综合算力。

上述任务动态分配模块400包括：

比较单元，用于比较所述本地综合算力和所述云计算综合算力；第一执行单元，用于当所述本地综合算力大于等于所述云计算综合算力时，利用所述本地端的设备对所述信息数据执行相关操作；第二执行单元，用于当所述本地综合算力小于所述云计算综合算力时，则将所述信息数据上传至所述云端，以使所述云端对所述信息数据执行相关操作。

本地端与云端计算分配装置1还包括：

标识确定模块，用于确定所述规则指标集中是否设置有具有本地计算标识的规则指标或具有云计算标识的规则指标；第一执行模块，用于若具有本地计算标识的规则指标，则利用所述本地端的设备对所述信息数据执行相关操作；第二执行模块，用于若具有云计算标识的规则指标，则将所述信息数据上传至所述云端，以使所述云端对所述信息数据执行相关操作；第三执行模块，用于若既不具有本地计算标识的规则指标也不具有云计算标识的规则指标，则根据所述规则指标集中的各个规则指标分别计算所述本地综合算力和所述云综合算力。

本实施例本地端与云端计算分配装置1通过信息数据接收模块100、规则指标集确定模块200、综合算力计算模块300和任务动态分配模块400的配合使用，用于执行上述实施例所述的本地端与云端计算分配方法，上述实施例所涉及的实施方案以及有益效果在本实施例中同样适用，在此不再赘述。

应当理解，上述实施例涉及一种本地服务器，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述本地服务器能执行上述的本地端与云端计算分配方法。

应当理解，上述实施例涉及一种可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序在处理器上运行时执行上述的本地端与云端计算分配方法。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和结构图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，结构图和/或流程图中的每个方框、以及结构图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块或单元可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或更多个模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块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，本发明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(可以是智能手机、个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明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-Only Memory)、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。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种本地端与云端计算分配方法，其特征在于，该方法包括：

接收信息获取端获取的信息数据；

确定所述信息获取端对应的规则指标集；

根据所述规则指标集中与本地计算和云计算有关的相应规则指标分别计算本地综合算力和云综合算力；

根据所述本地综合算力和所述云综合算力将关于所述信息数据的处理任务动态分配给本地端或云端；

所述根据所述规则指标集中与本地计算和云计算有关的相应规则指标分别计算本地综合算力和云综合算力，包括：

根据所述信息数据分别确定与所述本地计算和所述云计算有关的相应规则指标对应的分值；

根据预设的与所述本地计算和所述云计算有关的相应规则指标分值对应的权重确定相应分值的加权得分；

分别获取预设的与所述本地计算有关的各个规则指标之间的第一加减逻辑关系，以及与所述云计算有关的各个规则指标之间的第二加减逻辑关系；

根据与所述本地计算有关的各个规则指标对应的加权得分以及所述第一加减逻辑关系计算所述本地综合算力；

根据与所述云计算有关的各个规则指标对应的加权得分以及所述第二加减逻辑关系计算所述云综合算力。

2.根据权利要求1所述的本地端与云端计算分配方法，其特征在于，所述根据所述本地综合算力和所述云综合算力将关于所述信息数据的处理任务动态分配给本地端或云端，包括：

比较所述本地综合算力和所述云综合算力；

当所述本地综合算力大于等于所述云综合算力时，利用所述本地端的设备对所述信息数据执行相关操作；

当所述本地综合算力小于所述云综合算力时，则将所述信息数据上传至所述云端，以使所述云端对所述信息数据执行相关操作。

3.根据权利要求1所述的本地端与云端计算分配方法，其特征在于，在确定所述信息获取端对应的规则指标集之后，还包括：

确定所述规则指标集中是否设置有具有本地计算标识的规则指标或具有云计算标识的规则指标；

若具有本地计算标识的规则指标，则利用所述本地端的设备对所述信息数据执行相关操作；

若具有云计算标识的规则指标，则将所述信息数据上传至所述云端，以使所述云端对所述信息数据执行相关操作；

若既不具有本地计算标识的规则指标也不具有云计算标识的规则指标，则根据所述规则指标集中的各个规则指标分别计算所述本地综合算力和所述云综合算力。

4.根据权利要求1所述的本地端与云端计算分配方法，其特征在于，所述确定信息获取端对应的规则指标集，包括：

根据预先设置的信息获取端与规则指标集之间的对应关系确定所述信息获取端对应的规则指标。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的本地端与云端计算分配方法，其特征在于，所述规则指标集中包括业务场景指标、准确度指标、频率指标、实时性指标和基本算力指标中的至少一种。

6.一种本地端与云端计算分配装置，其特征在于，该装置包括：

信息数据接收模块，用于接收信息获取端获取的信息数据；

规则指标集确定模块，用于确定所述信息获取端对应的规则指标集；

综合算力计算模块，用于根据所述规则指标集中与本地计算和云计算有关的相应规则指标分别计算本地综合算力和云综合算力；

任务动态分配模块，用于根据所述本地综合算力和所述云综合算力将关于所述信息数据的处理任务动态分配给本地端或云端；

所述综合算力计算模块，包括：

初始分值确定单元，用于根据所述信息数据分别确定与所述本地计算和所述云计算有关的相应规则指标对应的分值；

加权得分确定单元，用于根据预设的与所述本地计算和所述云计算有关的相应规则指标分值对应的权重确定相应分值的加权得分；

逻辑关系获取单元，用于分别获取预设的与所述本地计算有关的各个规则指标之间的第一加减逻辑关系，以及与所述云计算有关的各个规则指标之间的第二加减逻辑关系；

本地综合算力计算单元，用于根据与所述本地计算有关的各个规则指标对应的加权得分以及所述第一加减逻辑关系计算所述本地综合算力；

云综合算力计算单元，用于根据与所述云计算有关的各个规则指标对应的加权得分以及所述第二加减逻辑关系计算所述云综合算力。

7.一种本地服务器，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述本地服务器能执行权利要求1至5任一项所述的本地端与云端计算分配方法。

8.一种可读存储介质，其特征在于，其存储有计算机程序，所述计算机程序在处理器上运行时执行权利要求1至5任一项所述的本地端与云端计算分配方法。