CN111898035B - 基于物联网的数据处理策略配置方法、装置和计算机设备 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种基于物联网的数据处理策略配置方法、装置和计算机设备。所述方法包括:获取物联网平台中预设物联网应用对应的待配置产品标识;根据待配置产品标识获取相应的策略配置数据;获取物联网平台的多个物联网应用中物联网产品标识对应的产品模型,产品模型包括所述待配置产品标识对应的待配置产品模型;将产品模型输入至关系识别模型中,通过所述关系识别模型对产品模型进行预测运算,识别与待配置产品模型相关联的关联产品模型;根据策略配置数据对待配置产品模型对应的待配置产品,以及关联产品模型对应的关联产品进行配置,得到多个物联网应用中物联网产品标识对应的数据处理策略。采用本方法能够提高数据处理效率。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域,特别是涉及一种基于物联网的数据处理策略配置方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
物联网作为新一代信息技术的重要组成部分,是利用智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术,通过互联网实现产品的自动识别以及信息的互联与共享。随着物联网的快速发展,越来越多的企业通过物联网平台对业务、产品进行连接、管理、分析等工作。物联网络平台会接收到产品上报的大量数据,由于产品上报的大量数据中可能存在错误数据,因此,物联网平台会对产品上报的数据进行数据处理。例如,对上报的数据进行数据清洗或数据过滤。传统方式中,物联网平台是不定期采用特定的数据处理工具对上报数据进行数据清洗和数据过滤。由于上报数据的数据量较大,导致数据处理效率较低。
发明内容
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够提高数据处理效率的基于物联网的数据处理策略配置方法、装置、计算机设备和存储介质。
一种基于物联网的数据处理策略配置方法,所述方法包括:
获取物联网平台中预设物联网应用对应的待配置产品标识;
根据所述待配置产品标识获取相应的策略配置数据;
获取所述物联网平台的多个物联网应用中物联网产品标识对应的产品模型,所述产品模型包括所述待配置产品标识对应的待配置产品模型;
将所述产品模型输入至关系识别模型中,通过所述关系识别模型对所述产品模型进行预测运算,识别与所述待配置产品模型相关联的关联产品模型;
根据所述策略配置数据对所述待配置产品模型对应的待配置产品,以及所述关联产品模型对应的关联产品进行配置,得到多个物联网应用中物联网产品标识对应的数据处理策略。
在其中一个实施例中,所述方法还包括:
获取物联网应用中的上报数据,根据所述上报数据对应的数据处理策略对所述上报数据进行校验;
当未通过检验时,根据所述上报数据对应的数据处理策略对所述上报数据进行相应的数据处理操作,所述数据处理操作是数据清洗操作以及数据过滤操作中的任意一种。
在其中一个实施例中,所述关系识别模型中预先部署有所述产品模型的关键因子,所述通过所述关系识别模型对所述产品模型进行预测运算,识别与所述待配置产品模型相关联的关联产品模型包括:
通过所述关系识别模型对所述产品模型进行特征提取,得到多个产品模型向量;
根据所述产品模型的关键因子计算多个产品模型向量之间的关联性;
在所述关联性中确定包含所述待配置产品模型的产品模型向量的关联性;
在确定的关联性中提取关联性达到阈值的产品模型,将提取的产品模型作为与所述待配置产品模型相关联的关联产品模型。
在其中一个实施例中,所述方法还包括:
当获取到物联网应用中的上报数据时,获取配置文件,所述配置文件中记录有多个预设产品标识对应的数据处理周期;
根据所述上报数据对应的物联网产品标识在所述配置文件中确定所述上报数据对应的数据处理周期;
根据所述上报数据对应的物联网产品标识的数据处理策略按照所述数据处理周期对所述上报数据进行相应的数据处理操作,所述数据处理操作是数据清洗操作以及数据过滤操作中的任意一种。
在其中一个实施例中,在所述获取物联网平台中预设物联网应用对应的待配置产品标识之后,所述方法还包括:
获取已配置物联网应用中的已配置产品模型;
将所述已配置产品模型与所述待配置产品标识对应的待配置产品模型进行匹配,确定与所述待配置产品模型相匹配的目标产品模型;
提取所述目标产品模型对应的数据处理策略;
根据所述提取的数据处理策略对所述待配置产品标识对应的待配置产品进行相应配置。
在其中一个实施例中,所述将所述已配置产品模型与所述待配置产品标识对应的待配置产品模型进行匹配,确定与所述待配置产品模型相匹配的目标产品模型包括:
获取所述已配置产品模型的产品类型,以及所述待配置产品标识对应的待配置产品模型的产品类型;
将所述已配置产品模型的产品类型与所述待配置产品模型的产品类型进行比对;
当所述已配置产品模型与所述待配置产品模型属于同一产品类型时,将所述已配置产品模型确定为与所述待配置产品模型相匹配的目标产品模型。
在其中一个实施例中,所述方法还包括:
获取物联网平台中预设物联网应用的策略配置请求,所述策略配置请求携带应用标识;
根据所述应用标识获取相应的应用配置模板;
将所述策略配置数据输入至所述应用配置模板中,得到多个物联网应用中物联网产品标识对应的数据处理策略。
一种基于物联网的数据处理策略配置装置,所述装置包括:
通信模块,用于获取物联网平台中预设物联网应用对应的待配置产品标识;根据所述待配置产品标识获取相应的策略配置数据;
获取模块,用于获取所述物联网平台的多个物联网应用中物联网产品标识对应的产品模型,所述产品模型包括所述待配置产品标识对应的待配置产品模型;
识别模块,用于将所述产品模型输入至关系识别模型中,通过所述关系识别模型对所述产品模型进行预测运算,识别与所述待配置产品模型相关联的关联产品模型;
配置模块,用于根据所述策略配置数据对所述待配置产品模型对应的待配置产品,以及所述关联产品模型对应的关联产品进行配置,得到多个物联网应用中物联网产品标识对应的数据处理策略。
一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各个方法实施例中的步骤。
一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述各个方法实施例中的步骤。
上述基于物联网的数据处理策略配置方法、装置、计算机设备和存储介质,
通过获取物联网平台中预设物联网应用对应的待配置产品标识,从而根据待配置产品标识获取相应的策略配置数据。之后,获取物联网平台的多个物联网应用中物联网产品标识对应的产品模型。通过关系识别模型识别与待配置产品模型相关联的关联产品模型,从而可以快速确定能够配置相同数据处理策略的物联网产品,进而有效提高了物联网应用中数据处理策略的配置效率。能够将物联网产品对应的数据处理策略的配置拆分到物联网应用层级进行处理,避免了数据过多造成的数据清洗或者数据过滤不准确及效率慢的问题。此外,通过在物联网应用的配置中写入数据处理策略,能够及时地对每个物联网应用下配置的物联网产品上报的数据进行数据处理,提高了后续数据存储的准确性。
附图说明
图1为一个实施例中基于物联网的数据处理策略配置方法的应用环境图;
图2为一个实施例中基于物联网的数据处理策略配置方法的流程示意图;
图3为一个实施例中配置后的虚拟产品的数据处理策略的界面示意图;
图4为一个实施例中根据数据处理策略对物联网应用中的上报数据进行数据处理操作步骤的流程示意图;
图5为一个实施例中基于物联网的数据处理策略配置装置的结构框图;
图6为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
本申请提供的基于物联网的数据处理策略配置方法,可以应用于如图1所示的应用环境中。其中,终端102与服务器104通过网络进行通信。服务器104获取终端102在物联网平台的预设物联网应用中上传的待配置产品标识,从而根据待配置产品标识获取终端102上传的相应的策略配置数据。之后,服务器104获取物联网平台的多个物联网应用中物联网产品标识对应的产品模型,产品模型包括待配置产品标识对应的待配置产品模型。随后,服务器104将产品模型输入至关系识别模型中,通过关系识别模型对产品模型进行预测运算,识别与待配置产品模型相关联的关联产品模型。进而服务器104根据策略配置数据对待配置产品模型对应的待配置产品,以及所述关联产品模型对应的关联产品进行配置,得到多个物联网应用中物联网产品标识对应的数据处理策略。其中,终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在一个实施例中,如图2所示,提供了一种基于物联网的数据处理策略配置方法,以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明,包括以下步骤:
步骤202,获取物联网平台中预设物联网应用对应的待配置产品标识。
步骤204,根据待配置产品标识获取相应的策略配置数据。
物联网平台中预先部署有多个物联网应用。例如,物联网应用可以包括大兴通讯、大兴防火、大兴防汛等多种不同类型的应用。物联网平台可以用于企业对业务、产品进行连接、管理、分析等工作。用户可以通过终端登录物联网平台,基于物联网平台对物联网应用进行配置。在对物联网应用进行配置的过程中,可以配置策略引擎。策略引擎配置中可以包括数据处理策略配置项。当服务器接收到终端对预设物联网应用中数据处理策略配置项的触发操作时,显示数据处理策略配置的配置界面。预设物联网应用可以是物联网平台的多个物联网应用中的任意一个应用。在该配置界面中,服务器获取终端上传的待配置产品标识。待配置产品标识可以是预设物联网应用中需要进行配置的物联网产品的产品标识,是产品的唯一识别标识。待配置产品标识包括产品名称、产品编码等。待配置产品标识可以是有形物联网产品的产品标识,也可以是无形物联网产品的产品标识。例如,有形物联网产品可以包括摄像头、烟感探测器等。无形物联网产品可以是虚拟产品等,虚拟产品可以包括无实物性质的电子产品和服务。
服务器在获取到待配置产品标识后,进而获取待配置标识对应的策略配置数据。策略配置数据可以是物联网应用中物联网产品对应的数据处理策略配置数据,用于对物联网应用中物联网产品上报的数据进行数据处理。策略配置数据可以包括数据校验配置数据以及数据处理操作配置数据。例如,数据校验配置数据可以包括属性判断条件。例如,属性判断条件可以是产品属性、比较值以及属性值。例如,产品属性可以是温度,比较值可以是大于(>),属性值可以是100摄氏度/℃。数据处理操作配置数据可以包括执行动作。例如,执行动作可以是清洗或者过滤。
步骤206,获取物联网平台的多个物联网应用中物联网产品标识对应的产品模型,产品模型包括待配置产品标识对应的待配置产品模型。
服务器在物联网平台的多个物联网应用中确定与待配置产品标识相关联的物联网产品标识。具体的,各物联网应用中包括多个物联网产品的产品标识。服务器获取多个物联网应用中物联网产品标识对应的产品模型。产品模型可以是对物联网产品进行模型抽象,用于描述物联网产品的模型。产品模型中可以包括物联网产品标识对应的物联网产品的产品信息。例如,产品类型、产品型号、产品属性等。物联网设备是产品模型的实例。例如,当产品模型为摄像头时,物联设备可以为摄像头一号、摄像头二号、摄像头三号;当产品模型为空调时,物联设备可以为空调一号、空调二号、空调三号。多个物联网应用可以包括预设物联网应用,因此,可以理解的是,产品模型中包括预设物联网应用中待配置产品标识对应的待配置产品模型。
步骤208,将产品模型输入至关系识别模型中,通过关系识别模型对产品模型进行预测运算,识别与待配置产品模型相关联的关联产品模型。
步骤210,根据策略配置数据对待配置产品模型对应的待配置产品,以及关联产品模型对应的关联产品进行配置,得到多个物联网应用中物联网产品标识对应的数据处理策略。
服务器调用预先训练的关系识别模型,通过关系识别模型根据产品模型识别与待配置产品模型相关联的关联产品模型。例如,关系分析模型可以是基于贝叶斯网络的智能决策模型。关系分析模型计算多个产品模型之间的关联性,服务器在多个产品模型之间的关联性中确定待配置产品模型对应的推测产品模型,并将待配置产品模型与各推测产品模型之间的关联性与阈值进行比较。当关联性达到阈值时,将该推测产品模型提取出来,从而得到与待配置产品模型相关联的关联产品模型。当关联性达到阈值时,表明关联产品模型对应的关联产品可以与待配置产品模型对应的待配置产品采用相同的数据处理策略。
服务器在识别到与待配置产品模型相关联的关联产品模型之后,可以根据策略配置数据对待配置产品模型对应的待配置产品以及关联产品模型对应的关联产品进行配置,从而将待配置产品与关联产品同时进行数据处理策略的配置,能够将多个物联网应用中相关联的物联网产品配置相同的数据处理策略,由此,可以提高数据处理策略的配置效率。
服务器还可以在将产品模型输入训练后的关系识别模型之前,对产品模型进行降维处理,降维处理的方式可以是Linear Discriminant Analysis(简称LDA)。能够减小产品模型造成的误差,同时减少数据处理量,从而提高产品模型识别的效率。如图3所示,当物联网产品标识为虚拟产品时,配置后的虚拟产品的数据处理策略的界面示意图。虚拟产品中配置有两个属性判断条件,当满足属性判断条件,即虚拟产品上报的数据的温度>100摄氏度/℃,且电流<2安培/A时,则执行动作为清洗。
在本实施例中,通过获取物联网平台中预设物联网应用对应的待配置产品标识,从而根据待配置产品标识获取相应的策略配置数据。之后,获取物联网平台的多个物联网应用中物联网产品标识对应的产品模型。通过关系识别模型识别与待配置产品模型相关联的关联产品模型,从而可以快速确定能够配置相同数据处理策略的物联网产品,进而有效提高了物联网应用中数据处理策略的配置效率。能够将物联网产品对应的数据处理策略的配置拆分到物联网应用层级进行处理,避免了数据过多造成的数据清洗或者数据过滤不准确及效率慢的问题。此外,通过在物联网应用的配置中写入数据处理策略,能够及时地对每个物联网应用下配置的物联网产品上报的数据进行数据处理,提高了后续数据存储的准确性。
在一个实施例中,如图4所示,上述装置还包括:根据数据处理策略对物联网应用中的上报数据进行数据处理操作的步骤包括:
步骤402,获取物联网应用中的上报数据,根据上报数据对应的数据处理策略对上报数据进行校验。
步骤404,当未通过检验时,根据上报数据对应的数据处理策略对上报数据进行相应的数据处理操作,数据处理操作是数据清洗操作以及数据过滤操作中的任意一种。
当服务器在物联网平台中获取到某一物联网应用中物联网产品上报的数据时,服务器可以根据物联网产品中配置后的数据处理策略对上报的数据进行校验。具体的,服务器根据数据处理策略中的数据校验配置数据对上报的数据进行校验。数据校验配置数据可以包括产品属性以及属性判断条件。当上报的数据满足数据校验策略中的属性判断条件时,则上报的数据未通过检验,表明上报的数据是错误的,服务器需要根据数据处理策略中的数据处理操作配置数据对上报数据进行相应的数据处理操作,数据处理操作可以是数据清洗操作,也可以是数据过滤操作。当上报的数据不满足数据校验策略中的属性判断条件,则上报的数据通过校验,表明上报的数据是正确的,服务器可以将上报的数据进行存储。
例如,当物联网产品为虚拟产品时,可以根据虚拟产品配置的数据校验策略对摄像头上报的数据进行校验,校验虚拟产品上报数据是否满足“温度是否>100摄氏度/℃,且电流是否<2安培/A”,当虚拟产品上报的数据满足上述属性判断条件时,则校验未通过,则表明虚拟产品上报的数据为错误数据。此时,触发执行预先配置的对应动作,对虚拟产品上报的数据执行的动作为清洗。当虚拟产品上报的数据不满足上述属性判断条件时,则校验通过,虚拟产品上报的数据是正确的。此时,服务器将虚拟产品上报的数据直接进行存储。
在本实施例中,通过物联网应用中的上报数据对应的配置数据对上报数据进行校验,当未通过检验时,根据上报数据对应的配置数据对上报数据进行相应的数据处理操作。由于配置数据是在物联平台中配置应用时,在该应用的配置信息中配置的,由此可以准确、快速对上报的数据进行校验。当未通过校验时,从而对数据进行清洗或过滤,进而提高了后续数据存储的准确性。
在一个实施例中,通过关系识别模型对产品模型进行预测运算,识别与待配置产品模型相关联的关联产品模型包括:通过关系识别模型对产品模型进行特征提取,得到多个产品模型向量;根据产品模型的关键因子计算多个产品模型向量之间的关联性;在关联性中确定包含待配置产品模型的产品模型向量的关联性;在确定的关联性中提取关联性达到阈值的产品模型,将提取的产品模型作为与待配置产品模型相关联的关联产品模型。
关系识别模型中预先部署有产品模型对应的关键因子。关键因子用于计算各产品模型之间的关联性。
服务器将产品模型输入至关系识别模型中,通过关系识别模型对产品模型进行特征提取,提取得到多个产品模型向量。由于产品模型中包括待配置产品模型,因此,产品模型向量中包括待配置产品模型的产品模型向量。服务器进而根据产品模型的关键因子计算多个产品模型向量之间的关联性。多个产品模型向量之间的关联性可以包括任意两个产品模型向量之间的关联性,即包括待配置产品模型向量与其他产品模型向量之间的关联性。服务器在多个产品模型向量之间的关联性中确定包含待配置产品模型的产品模型向量的关联性。进而可以将确定的关联性与阈值进行比较,提取关联性大于阈值的产品模型,并将该产品模型作为与待配置产品模型相关联的关联产品模型。由此,服务器可以有效的根据待配置产品模型识别相关联的关联产品模型,从而确定与待配置产品相关联的关联产品,从而进一步提高了物联网应用中物联网产品对应的数据处理策略的配置效率。
在一个实施例中,上述方法还包括:当获取到物联网应用中的上报数据时,获取配置文件,配置文件中记录有多个预设产品标识对应的数据处理周期;根据上报数据对应的物联网产品标识在配置文件中确定上报数据对应的数据处理周期;根据上报数据对应的物联网产品标识对应的数据处理策略按照数据处理周期对上报数据进行相应的数据处理操作,数据处理操作是数据清洗操作以及数据过滤操作中的任意一种。
当服务器在接收到某一物联网应用中物联网产品上报的数据时,可以获取配置文件,配置文件中记录有多个预设产品标识以及各预设产品标识对应的数据处理周期。服务器从而根据物联网产品标识在配置文件确定上报数据对应的数据处理周期,并根据物联网产品中预先配置的数据处理策略按照该数据处理周期对上报数据进行相应的数据处理操作。其中数据处理操作可以但不限于是数据清洗操作以及数据过滤操作。
在本实施例中,当获取到物联网应用中的上报数据时,可以根据物联网应用下配置的数据处理策略,按照相应的数据处理周期,对该物联网应用下配置的物联网产品所上报的数据进行过滤或清洗。能够根据预设数据周期灵活地对各物联网应用中物联网产品上报数据进行数据处理。
在一个实施例中,在获取物联网平台中预设物联网应用对应的待配置产品标识之后,上述方法还包括:获取已配置物联网应用中的已配置产品模型;将已配置产品模型与待配置产品标识对应的待配置产品模型进行匹配,确定与待配置产品模型相匹配的目标产品模型;提取目标产品模型对应的数据处理策略;根据提取的数据处理策略对待配置产品标识对应的待配置产品进行相应配置。
服务器在进行数据处理策略配置的过程中,可以根据已配置的配置产品模型对待配置产品进行相应配置。具体的,服务器在获取物联网平台中预设物联网应用对应的待配置产品标识之后,获取已配置物联网应用中的已配置产品模型以及待配置产品标识对应的待配置产品模型。已配置产品模型可以是已完成数据策略配置的物联网应用下配置的产品模型。服务器从而将已配置产品模型与待配置产品标识对应的待配置产品模型进行匹配,确定与待配置产品模型相匹配的目标产品模型。匹配的方式可以是匹配已配置产品模型与待配置产品模型的产品类型。
在其中一个实施例中,将已配置产品模型与待配置产品标识对应的待配置产品模型进行匹配,确定与待配置产品模型相匹配的目标产品模型包括:获取已配置产品模型的产品类型,以及待配置产品标识对应的待配置产品模型的产品类型;将已配置产品模型的产品类型与待配置产品模型的产品类型进行比对;当已配置产品模型与待配置产品模型属于同一产品类型时,将已配置产品模型确定为与待配置产品模型相匹配的目标产品模型。
服务器通过将已配置产品模型的产品类型与待配置产品模型的产品类型进行比对,确定已配置产品模型与待配置产品模型是否为同一产品类型的产品模型。从而确定不同物联网应用中可以采用相同数据处理策略的物联网产品。当产品类型比对一致时,可以将已配置产品模型确定为与待配置产品模型相匹配的目标产品模型。由于物联网平台的多个物联网应用中可能设置有同一类型的物联网产品,而同一类型的物联网产品对应的数据处理策略可以是相同的。因此,通过匹配产品类型来确定与待配置产品模型相匹配的目标产品模型,能够提高物联网应用的配置效率。
服务器提取目标产品模型对应的数据处理策略,进而根据提取的数据处理策略对待配置产品标识对应的待配置产品进行相应配置。
在其中一个实施例中,服务器还可以将提取的目标产品模型对应的数据处理策略进行展示。从而物联网平台中的管理员可以查看数据处理策略,判断数据处理策略是否需要进行修改。当需要修改时,管理员可以对数据处理策略进行调整,根据调整后的数据处理策略对待配置产品进行配置,从而避免繁琐的配置操作,提高了配置效率。
在本实施例中,通过在已配置产品模型中确定与待配置产品模型相匹配的目标产品模型,有效提高了物联网应用中待配置产品的配置效率。
在一个实施例中,上述方法还包括:获取物联网平台中预设物联网应用的策略配置请求,策略配置请求携带应用标识;根据应用标识获取相应的应用配置模板;将策略配置数据输入至应用配置模板中,得到多个物联网应用中物联网产品标识对应的数据处理策略。
用户可以通过终端登录物联网平台,基于物联网平台对物联网应用进行配置。具体的,服务器获取物联网平台中预设物联网应用的策略配置请求,对策略配置请求进行解析,得到应用标识。之后,服务器根据应用标识获取相应的应用配置模板,在应用配置界面中显示应用配置模板。应用配置模板中可以包括策略引擎配置。策略引擎配置中可以包括数据处理策略配置项。当服务器接收到终端对预设物联网应用中数据处理策略配置项的触发操作时,显示数据处理策略配置的配置界面。预设物联网应用可以是物联网平台的多个物联网应用中的任意一个应用。在该配置界面中,服务器获取终端上传的待配置产品标识。随后,获取待配置产品标识相应的策略配置数据。从而获取物联网平台的多个物联网应用中物联网产品标识对应的产品模型,将产品模型输入至关系识别模型中,通过关系识别模型对产品模型进行预测运算,识别与待配置产品模型相关联的关联产品模型。进而对待配置产品标识对应的待配置产品以及关联产品模型对应的关联产品进行配置时,将策略配置数据输入至应用配置模板中,进而得到多个物联网应用中物联网产品标识对应的数据处理策略。
在本实施例中,获取物联网平台中预设物联网应用的策略配置请求,策略配置请求携带应用标识,从而根据应用标识获取相应的应用配置模板。进而将策略配置数据输入至应用配置模板中,得到多个物联网应用中物联网产品标识对应的数据处理策略,只需要将获取到的策略配置数据输入至预先配置的应用配置模板中,即可实现物联网应用配置,进一步提高了物联网应用的配置效率。
应该理解的是,虽然图2和图4的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且,图2和图4中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段,这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中,如图5所示,提供了一种基于物联网的数据处理策略配置装置,包括:通信模块502、获取模块504、识别模块506和配置模块508,其中:
通信模块502,用于获取物联网平台中预设物联网应用对应的待配置产品标识;根据待配置产品标识获取相应的策略配置数据。
获取模块504,用于获取物联网平台的多个物联网应用中物联网产品标识对应的产品模型,产品模型包括待配置产品标识对应的待配置产品模型。
识别模块506,用于将产品模型输入至关系识别模型中,通过关系识别模型对产品模型进行预测运算,识别与待配置产品模型相关联的关联产品模型。
配置模块508,用于根据策略配置数据对待配置产品模型对应的待配置产品,以及关联产品模型对应的关联产品进行配置,得到多个物联网应用中物联网产品标识对应的数据处理策略。
在一个实施例中,上述装置还包括:校验模块,用于获取物联网应用中的上报数据,根据上报数据对应的数据处理策略对上报数据进行校验;当未通过检验时,根据上报数据对应的数据处理策略对上报数据进行相应的数据处理操作,数据处理操作是数据清洗操作以及数据过滤操作中的任意一种。
在一个实施例中,识别模块,还用于通过关系识别模型对产品模型进行特征提取,得到多个产品模型向量;根据产品模型的关键因子计算多个产品模型向量之间的关联性;在关联性中确定包含待配置产品模型的产品模型向量的关联性;在确定的关联性中提取关联性达到阈值的产品模型,将提取的产品模型作为与待配置产品模型相关联的关联产品模型。
在一个实施例中,上述装置还包括:周期处理模块,用于当获取到物联网应用中的上报数据时,获取配置文件,配置文件中记录有多个预设产品标识对应的数据处理周期;根据上报数据对应的物联网产品标识在配置文件中确定上报数据对应的数据处理周期;根据上报数据对应的物联网产品标识的数据处理策略按照数据处理周期对上报数据进行相应的数据处理操作,数据处理操作是数据清洗操作以及数据过滤操作中的任意一种。
在一个实施例中,上述装置还包括:匹配模块,用于获取已配置物联网应用中的已配置产品模型;将已配置产品模型与待配置产品标识对应的待配置产品模型进行匹配,确定与待配置产品模型相匹配的目标产品模型;提取目标产品模型对应的数据处理策略;根据提取的数据处理策略对待配置产品标识对应的待配置产品进行相应配置。
在一个实施例中,匹配模块,还用于获取已配置产品模型的产品类型,以及待配置产品标识对应的待配置产品模型的产品类型;将已配置产品模型的产品类型与待配置产品模型的产品类型进行比对;当已配置产品模型与待配置产品模型属于同一产品类型时,将已配置产品模型确定为与待配置产品模型相匹配的目标产品模型。
在一个实施例中,上述装置还包括:模板输入模块,用于获取物联网平台中预设物联网应用的策略配置请求,策略配置请求携带应用标识;根据应用标识获取相应的应用配置模板;将策略配置数据输入至应用配置模板中,得到多个物联网应用中物联网产品标识对应的数据处理策略。
关于基于物联网的数据处理策略配置装置的具体限定可以参见上文中对于基于物联网的数据处理策略配置方法的限定,在此不再赘述。上述基于物联网的数据处理策略配置装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中,也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中,以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,该计算机设备可以是服务器,其内部结构图可以如图6所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中,该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储产品模型。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种基于物联网的数据处理策略配置方法。
本领域技术人员可以理解,图6中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定,具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,该存储器存储有计算机程序,该处理器执行计算机程序时实现上述各个实施例中的步骤。
在一个实施例中,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现上述各个实施例中的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该计算机程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限,RAM以多种形式可得,诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种基于物联网的数据处理策略配置方法,其特征在于,所述方法包括:
获取物联网平台中预设物联网应用对应的待配置产品标识;
根据所述待配置产品标识获取相应的策略配置数据;
获取所述物联网平台的多个物联网应用中物联网产品标识对应的产品模型,所述产品模型包括所述待配置产品标识对应的待配置产品模型;
将所述产品模型输入至关系识别模型中,通过所述关系识别模型对所述产品模型进行预测运算,识别与所述待配置产品模型相关联的关联产品模型,包括:通过所述关系识别模型对所述产品模型进行特征提取,得到多个产品模型向量;根据所述关系识别模型中预先部署的产品模型的关键因子计算多个产品模型向量之间的关联性;在所述关联性中确定包含所述待配置产品模型的产品模型向量的关联性;在确定的关联性中提取关联性达到阈值的产品模型,将提取的产品模型作为与所述待配置产品模型相关联的关联产品模型;
根据所述策略配置数据对所述待配置产品模型对应的待配置产品,以及所述关联产品模型对应的关联产品进行配置,得到多个物联网应用中物联网产品标识对应的数据处理策略。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取物联网应用中的上报数据,根据所述上报数据对应的数据处理策略对所述上报数据进行校验;
当未通过检验时,根据所述上报数据对应的数据处理策略对所述上报数据进行相应的数据处理操作,所述数据处理操作是数据清洗操作以及数据过滤操作中的任意一种。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
当获取到物联网应用中的上报数据时,获取配置文件,所述配置文件中记录有多个预设产品标识对应的数据处理周期;
根据所述上报数据对应的物联网产品标识在所述配置文件中确定所述上报数据对应的数据处理周期;
根据所述上报数据对应的物联网产品标识的数据处理策略按照所述数据处理周期对所述上报数据进行相应的数据处理操作,所述数据处理操作是数据清洗操作以及数据过滤操作中的任意一种。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述获取物联网平台中预设物联网应用对应的待配置产品标识之后,所述方法还包括:
获取已配置物联网应用中的已配置产品模型;
将所述已配置产品模型与所述待配置产品标识对应的待配置产品模型进行匹配,确定与所述待配置产品模型相匹配的目标产品模型;
提取所述目标产品模型对应的数据处理策略;
根据所述提取的数据处理策略对所述待配置产品标识对应的待配置产品进行相应配置。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述将所述已配置产品模型与所述待配置产品标识对应的待配置产品模型进行匹配,确定与所述待配置产品模型相匹配的目标产品模型包括:
获取所述已配置产品模型的产品类型,以及所述待配置产品标识对应的待配置产品模型的产品类型;
将所述已配置产品模型的产品类型与所述待配置产品模型的产品类型进行比对;
当所述已配置产品模型与所述待配置产品模型属于同一产品类型时,将所述已配置产品模型确定为与所述待配置产品模型相匹配的目标产品模型。
6.根据权利要求1至5中任意一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取物联网平台中预设物联网应用的策略配置请求,所述策略配置请求携带应用标识;
根据所述应用标识获取相应的应用配置模板;
将所述策略配置数据输入至所述应用配置模板中,得到多个物联网应用中物联网产品标识对应的数据处理策略。
7.一种基于物联网的数据处理策略配置装置,其特征在于,所述装置包括:
通信模块,用于获取物联网平台中预设物联网应用对应的待配置产品标识;根据所述待配置产品标识获取相应的策略配置数据;
获取模块,用于获取所述物联网平台的多个物联网应用中物联网产品标识对应的产品模型,所述产品模型包括所述待配置产品标识对应的待配置产品模型;
识别模块,用于将所述产品模型输入至关系识别模型中,通过所述关系识别模型对所述产品模型进行预测运算,识别与所述待配置产品模型相关联的关联产品模型,包括:通过所述关系识别模型对所述产品模型进行特征提取,得到多个产品模型向量;根据所述关系识别模型中预先部署的产品模型的关键因子计算多个产品模型向量之间的关联性;在所述关联性中确定包含所述待配置产品模型的产品模型向量的关联性;在确定的关联性中提取关联性达到阈值的产品模型,将提取的产品模型作为与所述待配置产品模型相关联的关联产品模型;
配置模块,用于根据所述策略配置数据对所述待配置产品模型对应的待配置产品,以及所述关联产品模型对应的关联产品进行配置,得到多个物联网应用中物联网产品标识对应的数据处理策略。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述装置还包括:
校验模块,用于获取物联网应用中的上报数据,根据所述上报数据对应的数据处理策略对所述上报数据进行校验;当未通过检验时,根据所述上报数据对应的数据处理策略对所述上报数据进行相应的数据处理操作,所述数据处理操作是数据清洗操作以及数据过滤操作中的任意一种。
9.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
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Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113220316B (zh) * | 2021-06-10 | 2024-09-20 | 京东科技控股股份有限公司 | 信息处理系统、方法和装置 |
CN115474000A (zh) * | 2022-08-16 | 2022-12-13 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 数据处理方法及装置 |
Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104142664A (zh) * | 2013-05-09 | 2014-11-12 | 洛克威尔自动控制技术股份有限公司 | 使用大数据的工业产品的预测维护 |
CN104980322A (zh) * | 2014-10-31 | 2015-10-14 | 腾讯科技(上海)有限公司 | 网络接入设备间联动的方法及装置 |
CN105205107A (zh) * | 2015-08-27 | 2015-12-30 | 湖南人文科技学院 | 一种物联网数据相似度处理方法 |
WO2017145077A1 (en) * | 2016-02-23 | 2017-08-31 | Koninklijke Philips N.V. | Systems and methods for retransmitting wireless data streams |
CN107277139A (zh) * | 2017-06-21 | 2017-10-20 | 深圳市盛路物联通讯技术有限公司 | 一种基于终端设备位置的数据上报控制方法及系统 |
CN107426432A (zh) * | 2017-07-31 | 2017-12-01 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 资源配置方法及相关产品 |
WO2018064843A1 (zh) * | 2016-10-09 | 2018-04-12 | 深圳中兴力维技术有限公司 | 数据中心基础设施管理系统及方法 |
CN108416987A (zh) * | 2018-04-20 | 2018-08-17 | 华科物联有限公司 | 九小场所智慧消防物联网系统 |
CN109325076A (zh) * | 2018-06-07 | 2019-02-12 | 北京百度网讯科技有限公司 | 物联网中的数据管理方法、设备、计算机设备及可读介质 |
CN110769032A (zh) * | 2019-09-18 | 2020-02-07 | 国网江苏省电力有限公司 | 一种电网设备故障快速检测与维护的系统及方法 |
CN110855460A (zh) * | 2018-08-20 | 2020-02-28 | Oppo广东移动通信有限公司 | 一种场景恢复方法、云平台及计算机存储介质 |
CN111106899A (zh) * | 2019-12-16 | 2020-05-05 | 远景智能国际私人投资有限公司 | 物联网中的数据校验方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN111208748A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-05-29 | 深圳奇迹智慧网络有限公司 | 基于物联网的联动控制方法、系统和计算机设备 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102312672B1 (ko) * | 2014-06-09 | 2021-10-15 | 삼성전자주식회사 | 데이터 처리 방법 및 전자 장치 |
EP3291500B1 (en) * | 2016-08-30 | 2020-05-13 | Siemens Aktiengesellschaft | Data processing system |
-
2020
- 2020-06-19 CN CN202010568161.6A patent/CN111898035B/zh active Active
Patent Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104142664A (zh) * | 2013-05-09 | 2014-11-12 | 洛克威尔自动控制技术股份有限公司 | 使用大数据的工业产品的预测维护 |
CN104980322A (zh) * | 2014-10-31 | 2015-10-14 | 腾讯科技(上海)有限公司 | 网络接入设备间联动的方法及装置 |
CN105205107A (zh) * | 2015-08-27 | 2015-12-30 | 湖南人文科技学院 | 一种物联网数据相似度处理方法 |
WO2017145077A1 (en) * | 2016-02-23 | 2017-08-31 | Koninklijke Philips N.V. | Systems and methods for retransmitting wireless data streams |
WO2018064843A1 (zh) * | 2016-10-09 | 2018-04-12 | 深圳中兴力维技术有限公司 | 数据中心基础设施管理系统及方法 |
CN107277139A (zh) * | 2017-06-21 | 2017-10-20 | 深圳市盛路物联通讯技术有限公司 | 一种基于终端设备位置的数据上报控制方法及系统 |
CN107426432A (zh) * | 2017-07-31 | 2017-12-01 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 资源配置方法及相关产品 |
CN108416987A (zh) * | 2018-04-20 | 2018-08-17 | 华科物联有限公司 | 九小场所智慧消防物联网系统 |
CN109325076A (zh) * | 2018-06-07 | 2019-02-12 | 北京百度网讯科技有限公司 | 物联网中的数据管理方法、设备、计算机设备及可读介质 |
CN110855460A (zh) * | 2018-08-20 | 2020-02-28 | Oppo广东移动通信有限公司 | 一种场景恢复方法、云平台及计算机存储介质 |
CN110769032A (zh) * | 2019-09-18 | 2020-02-07 | 国网江苏省电力有限公司 | 一种电网设备故障快速检测与维护的系统及方法 |
CN111106899A (zh) * | 2019-12-16 | 2020-05-05 | 远景智能国际私人投资有限公司 | 物联网中的数据校验方法、装置、计算机设备及存储介质 |
CN111208748A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-05-29 | 深圳奇迹智慧网络有限公司 | 基于物联网的联动控制方法、系统和计算机设备 |
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