CN112764900A - 结合云网融合和人工智能的业务数据处理方法及云端平台 - Google Patents

Abstract

本申请提供的结合云网融合和人工智能的业务数据处理方法及云端平台时，首先获取目标物联网控制设备的线程状态分布，其次在检测目标物联网控制设备对应的状态标签中携带时间片资源信息时在该目标物联网控制设备的线程状态分布中获取与设定状态描述信息对应的目标实时线程状态，然后在检测到业务协同处理协议当前存在授权认证校验码后基于状态标签确定与目标实时线程状态所对应的目标线程的线程参数存放路径，最后根据线程参数存放路径将至少部分目标业务数据下发至目标物联网控制设备。如此，能够使目标物联网控制设备通过目标线程对目标业务数据进行协同处理，实现云端平台与部分物联网控制设备的协同，避免云端平台过负荷。

Description

结合云网融合和人工智能的业务数据处理方法及云端平台

技术领域

本申请涉及云计算、大数据和人工智能技术领域，尤其涉及结合云网融合和人工智能的业务数据处理方法及云端平台。

背景技术

随着科技的发展，社会的生产生活逐渐向数字化方向转型，从而驱使各类业务开展向云端部署。在数字通信不断更新和迭代的环境下，云端所处理的各类场景需求下的业务越来越多。

以智慧城市管理为例，智慧城市管理所涉及的业务数据种类繁多且协调复杂，这会导致云端在实际业务开展中存在过负荷的现象，这样会导致智慧城市管理出现延时性和协调困难，严重时可能影响智慧城市中各行各业的正常生产运行。

发明内容

本申请提供结合云网融合和人工智能的业务数据处理方法及云端平台，以改善现有技术存在的上述技术问题。

根据本发明实施例的第一方面，提供了一种结合云网融合和人工智能的业务数据处理方法，应用于云端平台，所述结合云网融合和人工智能的业务数据处理方法包括：

获取加入业务协同处理协议的目标物联网控制设备的线程状态分布，所述线程状态分布包括多个实时线程状态以及与每个实时线程状态对应的状态描述信息；

检测所述目标物联网控制设备在所述业务协同处理协议中添加的状态标签中是否携带与设定状态描述信息匹配的时间片资源信息；

若检测到所述目标物联网控制设备在所述业务协同处理协议中添加的状态标签中包含与设定状态描述信息匹配的时间片资源信息，则在该目标物联网控制设备的线程状态分布中获取与设定状态描述信息对应的目标实时线程状态；

先检测所述业务协同处理协议当前是否存在所述云端平台和所述目标物联网控制设备并行计算得到的授权认证校验码，若所述业务协同处理协议当前未存在所述云端平台和所述目标物联网控制设备并行计算得到的授权认证校验码，则等待，直至检测到所述业务协同处理协议当前存在所述云端平台和所述目标物联网控制设备并行计算得到的授权认证校验码后，基于所述状态标签确定与所述目标实时线程状态所对应的目标线程的线程参数存放路径；

根据所述线程参数存放路径，将所述云端平台在设定时段接收到的待处理业务数据中的至少部分目标业务数据下发至所述目标物联网控制设备，以使所述目标物联网控制设备通过所述目标线程对所述目标业务数据进行处理并将处理结果实时反馈给所述云端平台。

可选地，所述方法还包括：

接收所述目标物联网控制设备反馈的处理结果；

根据对在设定时段接收到的待处理业务数据中的除至少部分目标业务数据之外的其他业务数据的实时处理进程将所述处理结果进行阶段性整合。

可选地，所述根据对在设定时段接收到的待处理业务数据中的除至少部分目标业务数据之外的其他业务数据的实时处理进程将所述处理结果进行阶段性整合包括：

获取所述云端平台中的业务数据处理进程的进程参数信息，并计算与所述业务数据处理进程的进程参数信息对应的第一进程百分比；其中，所述业务数据处理进程的进程参数信息为所述云端平台中用设定信息编码逻辑所记录的业务数据处理进程的进程参数，所述设定信息编码逻辑根据所述云端平台的内存资源占用率的变化而变化；

获取所述处理结果的多条结果清单，并基于所述第一进程百分比计算所述业务数据处理进程的进程参数信息与所述多条结果清单之间的业务数据协作系数；

若所述业务数据处理进程的进程参数信息与所述多条结果清单之间的业务数据协作系数均小于预设协作系数，则将多条结果清单对应的业务数据处理耗时与所述第一进程百分比进行映射，得到第二进程百分比；将每个业务数据处理耗时按照时序进行拼接为业务行为耗时曲线，并以所述业务行为耗时曲线为基准曲线，以所述云端平台中的其他业务数据的数据容量为调整因子，进行所述基准曲线的同步校正，得到第一同步校正结果；根据所述第二进程百分比对所述第一同步校正结果进行筛选得到第二同步校正结果；按照所述第二同步校正结果中每条结果清单的时序校正指数先后将每条结果清单中的业务数据结果标识与所述待处理业务数据中的除至少部分目标业务数据之外的其他业务数据的业务数据结果标识进行配对整合；

若所述业务数据处理进程的进程参数信息与所述多条结果清单之间的业务数据协作系数不是均小于所述预设协作系数，按照所述业务数据协作系数由大到小的顺序将所述多条结果清单进行排序得到结果清单排序序列，从所述结果清单排序序列中依次选取靠前的结果清单并将该结果清单中的业务数据结果标识与所述待处理业务数据中的除至少部分目标业务数据之外的其他业务数据的业务数据结果标识进行配对整合。

可选地，所述基于所述状态标签确定与所述目标实时线程状态所对应的目标线程的线程参数存放路径包括：

判断与所述目标实时线程状态对应的线程占用率是否存在周期性变化；

若是，则基于所述状态标签提取与所述目标实时线程状态对应的线程占用率在当前周期中的线程状态变化曲线，基于所述线程占用率的周期性变化的频率值对所述线程状态变化曲线进行时序特征提取，得到至少一组时序特征数据，基于所述时序特征数据确定所述目标实时线程状态所对应的目标线程的线程生成脚本，并通过所述线程生成脚本中的指向性参数生成所述目标线程的线程参数存放路径；

否则，则提取与所述目标实时线程状态对应的线程占用率的变化特征趋于设定数值区间时的时段信息，根据所述时段信息确定所述目标实时线程状态所对应的目标线程的线程接口更新记录，从所述线程接口更新记录中确定所述目标线程的线程参数存放路径。

可选地，所述根据所述线程参数存放路径，将所述云端平台在设定时段接收到的待处理业务数据中的至少部分目标业务数据下发至所述目标物联网控制设备包括：

确定所述线程参数存放路径的路径节点参数对应的节点参数分布，以及所述线程参数存放路径的路径节点指向对应的节点指向分布；确定所述路径节点参数在所述节点参数分布的任一分布单元的单元传递数据，将所述节点指向分布中具有最小分布系数的分布单元确定为基准分布单元；根据线程参数存放路径的路径活跃度，将所述单元传递数据封装到所述基准分布单元中并在所述基准分布单元中得到与所述单元传递数据对应的单元封装数据；根据所述单元传递数据以及所述单元封装数据之间的缺损数据，生成所述路径节点参数和所述路径节点指向之间的路径格式分布；其中，所述节点参数分布和所述节点指向分布分别包括多个不同分布系数的分布单元；

在根据所述路径格式分布确定出所述云端平台在所述设定时段内存在连续性业务标签的情况下，根据所述待处理业务数据在所述连续性业务标签下的数据队列以及所述数据队列在时序上的连续性分布参数，确定所述待处理业务数据在可拆分性业务标签下的各数据队列与所述待处理业务数据在所述连续性业务标签下的各数据队列之间的队列匹配清单；

根据所述队列匹配清单将所述待处理业务数据在所述可拆分性业务标签下的与在所述连续性业务标签下的数据队列相匹配的数据队列转移到所述连续性业务标签下；其中，若所述待处理业务数据在所述可拆分性业务标签下存在多个数据队列，则基于所述待处理业务数据在所述连续性业务标签下的数据队列以及所述数据队列在时序上的连续性分布参数确定所述待处理业务数据在所述可拆分性业务标签下的各数据队列之间的队列匹配清单；通过所述各数据队列之间的队列匹配清单对所述可拆分性业务标签下的各数据队列进行标定；基于所述待处理业务数据在所述连续性业务标签下的数据队列以及所述数据队列在时序上的连续性分布参数为上述标定获得的每组目标数据队列添加转移优先级，按照所述转移优先级由大到小的顺序将目标数据队列进行排序，并选取排序靠前的目标数量个目标数据队列转移到所述连续性业务标签下；

按照所述线程参数存放路径对应的数据吞吐量从所述可拆分性业务标签下选取至少部分目标业务数据下发至所述目标物联网控制设备。

可选地，所述目标物联网控制设备具体采用以下方法通过所述目标线程对所述目标业务数据进行处理：

从所述目标业务数据中提取符合预设处理逻辑的业务行为数据；

从所述目标线程对应的线程日志中提取所述预设处理逻辑的逻辑轨迹信息；

按照所述逻辑轨迹信息将所述业务行为数据依次导入所述目标线程对应的目标存储空间中，并根据所述业务行为数据在所述目标存储空间中的存储地址先后抽取所述业务行为数据并在所述目标线程中进行业务数据的处理。

根据本发明实施例的第二方面，提供了一种云端平台，所述云端平台用于：

获取加入业务协同处理协议的目标物联网控制设备的线程状态分布，所述线程状态分布包括多个实时线程状态以及与每个实时线程状态对应的状态描述信息；

检测所述目标物联网控制设备在所述业务协同处理协议中添加的状态标签中是否携带与设定状态描述信息匹配的时间片资源信息；

若检测到所述目标物联网控制设备在所述业务协同处理协议中添加的状态标签中包含与设定状态描述信息匹配的时间片资源信息，则在该目标物联网控制设备的线程状态分布中获取与设定状态描述信息对应的目标实时线程状态；

先检测所述业务协同处理协议当前是否存在所述云端平台和所述目标物联网控制设备并行计算得到的授权认证校验码，若所述业务协同处理协议当前未存在所述云端平台和所述目标物联网控制设备并行计算得到的授权认证校验码，则等待，直至检测到所述业务协同处理协议当前存在所述云端平台和所述目标物联网控制设备并行计算得到的授权认证校验码后，基于所述状态标签确定与所述目标实时线程状态所对应的目标线程的线程参数存放路径；

根据所述线程参数存放路径，将所述云端平台在设定时段接收到的待处理业务数据中的至少部分目标业务数据下发至所述目标物联网控制设备，以使所述目标物联网控制设备通过所述目标线程对所述目标业务数据进行处理并将处理结果实时反馈给所述云端平台。

可选地，所述云端平台还用于：

接收所述目标物联网控制设备反馈的处理结果；

根据对在设定时段接收到的待处理业务数据中的除至少部分目标业务数据之外的其他业务数据的实时处理进程将所述处理结果进行阶段性整合。

可选地，所述云端平台用于：

判断与所述目标实时线程状态对应的线程占用率是否存在周期性变化；

若是，则基于所述状态标签提取与所述目标实时线程状态对应的线程占用率在当前周期中的线程状态变化曲线，基于所述线程占用率的周期性变化的频率值对所述线程状态变化曲线进行时序特征提取，得到至少一组时序特征数据，基于所述时序特征数据确定所述目标实时线程状态所对应的目标线程的线程生成脚本，并通过所述线程生成脚本中的指向性参数生成所述目标线程的线程参数存放路径；

否则，则提取与所述目标实时线程状态对应的线程占用率的变化特征趋于设定数值区间时的时段信息，根据所述时段信息确定所述目标实时线程状态所对应的目标线程的线程接口更新记录，从所述线程接口更新记录中确定所述目标线程的线程参数存放路径。

可选地，所述云端平台具体用于：

确定所述线程参数存放路径的路径节点参数对应的节点参数分布，以及所述线程参数存放路径的路径节点指向对应的节点指向分布；确定所述路径节点参数在所述节点参数分布的任一分布单元的单元传递数据，将所述节点指向分布中具有最小分布系数的分布单元确定为基准分布单元；根据线程参数存放路径的路径活跃度，将所述单元传递数据封装到所述基准分布单元中并在所述基准分布单元中得到与所述单元传递数据对应的单元封装数据；根据所述单元传递数据以及所述单元封装数据之间的缺损数据，生成所述路径节点参数和所述路径节点指向之间的路径格式分布；其中，所述节点参数分布和所述节点指向分布分别包括多个不同分布系数的分布单元；

在根据所述路径格式分布确定出所述云端平台在所述设定时段内存在连续性业务标签的情况下，根据所述待处理业务数据在所述连续性业务标签下的数据队列以及所述数据队列在时序上的连续性分布参数，确定所述待处理业务数据在可拆分性业务标签下的各数据队列与所述待处理业务数据在所述连续性业务标签下的各数据队列之间的队列匹配清单；

根据所述队列匹配清单将所述待处理业务数据在所述可拆分性业务标签下的与在所述连续性业务标签下的数据队列相匹配的数据队列转移到所述连续性业务标签下；其中，若所述待处理业务数据在所述可拆分性业务标签下存在多个数据队列，则基于所述待处理业务数据在所述连续性业务标签下的数据队列以及所述数据队列在时序上的连续性分布参数确定所述待处理业务数据在所述可拆分性业务标签下的各数据队列之间的队列匹配清单；通过所述各数据队列之间的队列匹配清单对所述可拆分性业务标签下的各数据队列进行标定；基于所述待处理业务数据在所述连续性业务标签下的数据队列以及所述数据队列在时序上的连续性分布参数为上述标定获得的每组目标数据队列添加转移优先级，按照所述转移优先级由大到小的顺序将目标数据队列进行排序，并选取排序靠前的目标数量个目标数据队列转移到所述连续性业务标签下；

按照所述线程参数存放路径对应的数据吞吐量从所述可拆分性业务标签下选取至少部分目标业务数据下发至所述目标物联网控制设备。

应用本申请实施例结合云网融合和人工智能的业务数据处理方法及云端平台时，首先获取加入业务协同处理协议的目标物联网控制设备的线程状态分布，其次在检测目标物联网控制设备在业务协同处理协议中添加的状态标签中携带时间片资源信息时在该目标物联网控制设备的线程状态分布中获取与设定状态描述信息对应的目标实时线程状态，然后在检测到业务协同处理协议当前存在授权认证校验码后基于状态标签确定与目标实时线程状态所对应的目标线程的线程参数存放路径，最后根据线程参数存放路径将至少部分目标业务数据下发至目标物联网控制设备。如此，能够使目标物联网控制设备通过目标线程对目标业务数据进行协同处理，这样以来能够实现云端平台与部分物联网控制设备的协同，避免云端平台在实际业务开展中存在过负荷的现象，从而减少智慧城市管理的延时性并降低智慧城市管理的协调困难性，确保智慧城市中各行各业的正常生产运行。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。

图1是本申请根据一示例性实施例示出的一种结合云网融合和人工智能的业务数据处理系统的架构示意图。

图2是本申请根据一示例性实施例示出的一种结合云网融合和人工智能的业务数据处理方法的流程示意图。

图3是本申请根据一示例性实施例示出的一种结合云网融合和人工智能的业务数据处理装置装置的一个实施例框图。

图4为本申请结合云网融合和人工智能的业务数据处理装置所在云端平台的一种硬件结构图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本申请使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本申请可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本申请范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

发明人在研究中发现，现有的智慧城市通常基于多个物联网控制设备之间的互相通信实现智慧城市的协同运行。进一步地，发明人创新性地发现，物联网控制设备的一些线程能够实现对业务数据的并行处理，因此，发明人创新性地提出了结合云网融合和人工智能的业务数据处理方法，能够将云端平台中的部分业务数据下发至部分物联网控制设备中，从而实现云端平台与部分物联网控制设备的协同，避免云端平台在实际业务开展中存在过负荷的现象，从而减少智慧城市管理的延时性并降低智慧城市管理的协调困难性，确保智慧城市中各行各业的正常生产运行。

为实现上述目的，本发明实施例首先提供了如图1所示的结合云网融合和人工智能的业务数据处理系统100，所述业务处理系统100包括云端平台110和多个物联网控制设备120。其中，云端平台110和多个物联网控制设备120互相之间通信，多个物联网设备120可以部署在智慧城市中，用于对智慧城市中的各行各业进行生产控制。

进一步地，图1中的云端平台110不仅可以应用于智慧城市，还可以应用于智慧医疗、智慧工业园区、智慧工业互联网，该业务数据处理系统100可以应用于大数据、云计算以及边缘计算等场景中，包括但不限于新能源汽车系统管理、智能在线办公、智能在线教育、云游戏数据处理、电商直播带货处理、云上车联网处理、区块链数字金融货币服务、区块链供应链金融服务等，在此不作限定。可以理解，当应用于上述相应的领域时，业务数据的类型随之进行调整和进一步细化，在此不再一一列举。

在上述图1的基础上，图2示出了结合云网融合和人工智能的业务数据处理方法的流程示意图，所述方法可以应用于图1中的云端平台，具体可以包括以下步骤S210-步骤S250所描述的内容。

步骤S210，获取加入业务协同处理协议的目标物联网控制设备的线程状态分布。

在本实施例中，所述线程状态分布包括多个实时线程状态以及与每个实时线程状态对应的状态描述信息，所述业务协同处理协议是云端平台预先生成的。

步骤S220，检测所述目标物联网控制设备在所述业务协同处理协议中添加的状态标签中是否携带与设定状态描述信息匹配的时间片资源信息。

在本实施例中，时间片资源信息用于表征目标物联网设备的CPU时间片的资源占用情况。

步骤S230，若检测到所述目标物联网控制设备在所述业务协同处理协议中添加的状态标签中包含与设定状态描述信息匹配的时间片资源信息，则在该目标物联网控制设备的线程状态分布中获取与设定状态描述信息对应的目标实时线程状态。

步骤S240，先检测所述业务协同处理协议当前是否存在所述云端平台和所述目标物联网控制设备并行计算得到的授权认证校验码，若所述业务协同处理协议当前未存在所述云端平台和所述目标物联网控制设备并行计算得到的授权认证校验码，则等待，直至检测到所述业务协同处理协议当前存在所述云端平台和所述目标物联网控制设备并行计算得到的授权认证校验码后，基于所述状态标签确定与所述目标实时线程状态所对应的目标线程的线程参数存放路径。

步骤S250，根据所述线程参数存放路径，将所述云端平台在设定时段接收到的待处理业务数据中的至少部分目标业务数据下发至所述目标物联网控制设备，以使所述目标物联网控制设备通过所述目标线程对所述目标业务数据进行处理并将处理结果实时反馈给所述云端平台。

在具体实施时，通过执行上述步骤S210-步骤S250，首先获取加入业务协同处理协议的目标物联网控制设备的线程状态分布，其次在检测目标物联网控制设备在业务协同处理协议中添加的状态标签中携带时间片资源信息时在该目标物联网控制设备的线程状态分布中获取与设定状态描述信息对应的目标实时线程状态，然后在检测到业务协同处理协议当前存在授权认证校验码后基于状态标签确定与目标实时线程状态所对应的目标线程的线程参数存放路径，最后根据线程参数存放路径将至少部分目标业务数据下发至目标物联网控制设备。

如此，能够使目标物联网控制设备通过目标线程对目标业务数据进行协同处理，这样以来能够实现云端平台与部分物联网控制设备的协同，避免云端平台在实际业务开展中存在过负荷的现象，从而减少智慧城市管理的延时性并降低智慧城市管理的协调困难性，确保智慧城市中各行各业的正常生产运行。

在实际应用时发明人发现，为了确保云端平台的业务数据处理与目标物联网控制设备的业务数据处理的完整融合，以避免协同处理所导致的业务数据丢失，在上述步骤S210-步骤S250所描述的基础上，所述方法还可以包括以下步骤S260和步骤S270所描述的内容。

步骤S260，接收所述目标物联网控制设备反馈的处理结果。

步骤S270，根据对在设定时段接收到的待处理业务数据中的除至少部分目标业务数据之外的其他业务数据的实时处理进程将所述处理结果进行阶段性整合。

可以理解，通过上述步骤S260-步骤S270所描述的内容，能够对接收到的处理结果进行阶段性整合，从而确保云端平台的业务数据处理与目标物联网控制设备的业务数据处理的完整融合，以避免协同处理所导致的业务数据丢失。

在上述基础上，为了确保对处理结果进行阶段性整合的时序一致性，避免在阶段性整合阶段出现不同时段的处理结果的交叉和不同步，步骤S270所描述的根据对在设定时段接收到的待处理业务数据中的除至少部分目标业务数据之外的其他业务数据的实时处理进程将所述处理结果进行阶段性整合的步骤，进一步地可以通过以下步骤S271-S274所描述的内容。

步骤S271，获取所述云端平台中的业务数据处理进程的进程参数信息，并计算与所述业务数据处理进程的进程参数信息对应的第一进程百分比；其中，所述业务数据处理进程的进程参数信息为所述云端平台中用设定信息编码逻辑所记录的业务数据处理进程的进程参数，所述设定信息编码逻辑根据所述云端平台的内存资源占用率的变化而变化。

步骤S272，获取所述处理结果的多条结果清单，并基于所述第一进程百分比计算所述业务数据处理进程的进程参数信息与所述多条结果清单之间的业务数据协作系数。

步骤S273，若所述业务数据处理进程的进程参数信息与所述多条结果清单之间的业务数据协作系数均小于预设协作系数，则将多条结果清单对应的业务数据处理耗时与所述第一进程百分比进行映射，得到第二进程百分比；将每个业务数据处理耗时按照时序进行拼接为业务行为耗时曲线，并以所述业务行为耗时曲线为基准曲线，以所述云端平台中的其他业务数据的数据容量为调整因子，进行所述基准曲线的同步校正，得到第一同步校正结果；根据所述第二进程百分比对所述第一同步校正结果进行筛选得到第二同步校正结果；按照所述第二同步校正结果中每条结果清单的时序校正指数先后将每条结果清单中的业务数据结果标识与所述待处理业务数据中的除至少部分目标业务数据之外的其他业务数据的业务数据结果标识进行配对整合。

步骤S274，若所述业务数据处理进程的进程参数信息与所述多条结果清单之间的业务数据协作系数不是均小于所述预设协作系数，按照所述业务数据协作系数由大到小的顺序将所述多条结果清单进行排序得到结果清单排序序列，从所述结果清单排序序列中依次选取靠前的结果清单并将该结果清单中的业务数据结果标识与所述待处理业务数据中的除至少部分目标业务数据之外的其他业务数据的业务数据结果标识进行配对整合。

如此，基于上述步骤S271-步骤S274所描述的内容，确保对处理结果进行阶段性整合的时序一致性，避免在阶段性整合阶段出现不同时段的处理结果的交叉和不同步。

在一个可能的实施方式中，为了准确地确定出线程参数存放路径以确保后续业务数据下发的准确性，在步骤S240中，基于所述状态标签确定与所述目标实时线程状态所对应的目标线程的线程参数存放路径，具体可以包括以下步骤S241-步骤S243所描述的内容。

步骤S241，判断与所述目标实时线程状态对应的线程占用率是否存在周期性变化。

步骤S242，若是，则基于所述状态标签提取与所述目标实时线程状态对应的线程占用率在当前周期中的线程状态变化曲线，基于所述线程占用率的周期性变化的频率值对所述线程状态变化曲线进行时序特征提取，得到至少一组时序特征数据，基于所述时序特征数据确定所述目标实时线程状态所对应的目标线程的线程生成脚本，并通过所述线程生成脚本中的指向性参数生成所述目标线程的线程参数存放路径。

步骤S243，否则，则提取与所述目标实时线程状态对应的线程占用率的变化特征趋于设定数值区间时的时段信息，根据所述时段信息确定所述目标实时线程状态所对应的目标线程的线程接口更新记录，从所述线程接口更新记录中确定所述目标线程的线程参数存放路径。

在具体应用时，通过实施上述步骤S241-步骤S243所描述的内容，能够准确地确定出线程参数存放路径以确保后续业务数据下发的准确性。

在一个具体的实施方式中，为了准确地区分目标业务数据，以确保业务数据下发的可靠性，避免影响到云端平台的正常业务处理，步骤S250所描述的根据所述线程参数存放路径，将所述云端平台在设定时段接收到的待处理业务数据中的至少部分目标业务数据下发至所述目标物联网控制设备，示例性地可以包括以下步骤S251-步骤S254所描述的内容。

步骤S251，确定所述线程参数存放路径的路径节点参数对应的节点参数分布，以及所述线程参数存放路径的路径节点指向对应的节点指向分布；确定所述路径节点参数在所述节点参数分布的任一分布单元的单元传递数据，将所述节点指向分布中具有最小分布系数的分布单元确定为基准分布单元；根据线程参数存放路径的路径活跃度，将所述单元传递数据封装到所述基准分布单元中并在所述基准分布单元中得到与所述单元传递数据对应的单元封装数据；根据所述单元传递数据以及所述单元封装数据之间的缺损数据，生成所述路径节点参数和所述路径节点指向之间的路径格式分布；其中，所述节点参数分布和所述节点指向分布分别包括多个不同分布系数的分布单元。

步骤S252，在根据所述路径格式分布确定出所述云端平台在所述设定时段内存在连续性业务标签的情况下，根据所述待处理业务数据在所述连续性业务标签下的数据队列以及所述数据队列在时序上的连续性分布参数，确定所述待处理业务数据在可拆分性业务标签下的各数据队列与所述待处理业务数据在所述连续性业务标签下的各数据队列之间的队列匹配清单。

步骤S253，根据所述队列匹配清单将所述待处理业务数据在所述可拆分性业务标签下的与在所述连续性业务标签下的数据队列相匹配的数据队列转移到所述连续性业务标签下；其中，若所述待处理业务数据在所述可拆分性业务标签下存在多个数据队列，则基于所述待处理业务数据在所述连续性业务标签下的数据队列以及所述数据队列在时序上的连续性分布参数确定所述待处理业务数据在所述可拆分性业务标签下的各数据队列之间的队列匹配清单；通过所述各数据队列之间的队列匹配清单对所述可拆分性业务标签下的各数据队列进行标定；基于所述待处理业务数据在所述连续性业务标签下的数据队列以及所述数据队列在时序上的连续性分布参数为上述标定获得的每组目标数据队列添加转移优先级，按照所述转移优先级由大到小的顺序将目标数据队列进行排序，并选取排序靠前的目标数量个目标数据队列转移到所述连续性业务标签下。

步骤S254，按照所述线程参数存放路径对应的数据吞吐量从所述可拆分性业务标签下选取至少部分目标业务数据下发至所述目标物联网控制设备。

可以理解，基于上述步骤S251-步骤S254，可以准确地区分目标业务数据，以确保业务数据下发的可靠性，避免影响到云端平台的正常业务处理。

进一步地，在步骤S250中，所述目标物联网控制设备具体采用以下方法通过所述目标线程对所述目标业务数据进行处理：从所述目标业务数据中提取符合预设处理逻辑的业务行为数据，从所述目标线程对应的线程日志中提取所述预设处理逻辑的逻辑轨迹信息，按照所述逻辑轨迹信息将所述业务行为数据依次导入所述目标线程对应的目标存储空间中，并根据所述业务行为数据在所述目标存储空间中的存储地址先后抽取所述业务行为数据并在所述目标线程中进行业务数据的处理。

在具体实施时，为了确保目标物联网控制设备的线程状态分布的实时性和准确性，步骤S210所描述的获取加入业务协同处理协议的目标物联网控制设备的线程状态分布，具体可以包括以下步骤S211-步骤S214所描述的内容。

步骤S211，确定基于业务协同处理协议所确定的目标物联网控制设备的设备参数集；针对所述目标物联网控制设备的设备参数集中的当前设备参数，基于当前设备参数在所述业务协同处理协议存在更新时被调用的第一时段信息以及所述目标物联网控制设备的设备参数集中的其他设备参数在所述业务协同处理协议存在更新时被调用的第二时段信息，确定当前设备参数在所述业务协同处理协议存在更新时的参数调用分布。

步骤S212，基于当前设备参数在相邻两次所述业务协同处理协议存在更新时所对应的参数调用分布确定当前设备参数在相邻两次所述业务协同处理协议存在更新的间隔时段内的参数调用变化轨迹；通过所述参数调用变化轨迹，获取所述当前设备参数对应的参数状态信息在所述目标物联网控制设备中的状态指标。

步骤S213，按照所述状态指标对应的线程配置数据生成所述目标物联网控制设备的线程状态分布。

如此，基于上述步骤S211-步骤S213，能够确保目标物联网控制设备的线程状态分布的实时性和准确性。

在一个可替换的实时方式中，为了确保检测的时间片资源信息的可靠性，在步骤S220中，检测所述目标物联网控制设备在所述业务协同处理协议中添加的状态标签中是否携带与设定状态描述信息匹配的时间片资源信息，具体可以包括以下步骤S221-步骤S223所描述的内容。

步骤S221，针对所述目标物联网控制设备在所述业务协同处理协议中添加的状态标签，根据获取的记录所述状态标签的历史添加信息的有效时段信息和无效时段信息，确定待标记的用于确定所述时间片资源信息的多个资源分布数据的分布特征，以及不同资源分布数据之间的时序同步率。

步骤S222，基于确定的所述多个资源分布数据的分布特征，以及不同资源分布数据之间的时序同步率，对所述多个资源分布数据进行标记，使得标记出的目标资源分布数据的分布特征的特征值大于预设值、且标记出的目标资源分布数据之间的时序同步率小于预设同步率。

步骤S223，根据标记出的每个目标资源分布数据对应的时序同步率在所述业务协同处理协议中的映射值，确定所述状态标签的多个子标签，并从所述多个子标签中查找是否存在时钟信号标签；若存在，则判定所述状态标签中携带与设定状态描述信息匹配的时间片资源信息；若不存在，则判定所述状态标签中没有携带与设定状态描述信息匹配的时间片资源信息。

可以理解，通过上述步骤S221-步骤S223所描述的内容，确保时间片资源信息的检测结果的可靠性。

在一种可替换的实施方式中，步骤S230所描述的在该目标物联网控制设备的线程状态分布中获取与设定状态描述信息对应的目标实时线程状态，具体可以包括以下步骤S231和步骤S232所描述的内容。

步骤S231，将所述目标物联网控制设备的线程状态分布中的所有实时线程状态的当前状态描述信息列出。

步骤S232，计算每个当前状态描述信息与所述设定状态描述信息在字符编码上的相似度，并将最大相似度对应的当前状态描述信息的实时线程状态确定为所述目标实时线程状态。

这样，能够基于步骤S231和步骤S232准确确定出目标实时线程状态。

在一个可能的实施方式中，步骤S240所描述的检测所述业务协同处理协议当前是否存在所述云端平台和所述目标物联网控制设备并行计算得到的授权认证校验码，具体可以包括以下步骤S241-步骤S243所描述的内容。

步骤S241，获取所述业务协同处理协议中的第一授权认证校验码和第二授权认证校验码；其中，所述第一授权认证校验码是所述云端平台计算得到的，所述第二授权认证校验码是所述目标物联网控制设备计算得到的。

步骤S242，提取所述第一授权认证校验码的第一校验脚本以及所述第二授权认证校验码的第二校验脚本。

步骤S243，根据所述第一校验脚本和所述第二校验脚本的脚本文件相对于相同的动态随机数的计算结果判断所述第一授权认证校验码和所述第二授权认证校验码是否匹配；若所述第一授权认证校验码和所述第二授权认证校验码匹配，则判定检测到所述业务协同处理协议当前存在所述云端平台和所述目标物联网控制设备并行计算得到的授权认证校验码；否则，判定未检测到所述业务协同处理协议当前存在所述云端平台和所述目标物联网控制设备并行计算得到的授权认证校验码。

可以理解，通过上述步骤S241-步骤S243所描述的内容，能够准确、可靠地检测授权认证校验码。

基于上述同样的发明构思，还提供了一种云端平台，具体描述如下。

一种云端平台，所述云端平台用于：

获取加入业务协同处理协议的目标物联网控制设备的线程状态分布，所述线程状态分布包括多个实时线程状态以及与每个实时线程状态对应的状态描述信息；

检测所述目标物联网控制设备在所述业务协同处理协议中添加的状态标签中是否携带与设定状态描述信息匹配的时间片资源信息；

若检测到所述目标物联网控制设备在所述业务协同处理协议中添加的状态标签中包含与设定状态描述信息匹配的时间片资源信息，则在该目标物联网控制设备的线程状态分布中获取与设定状态描述信息对应的目标实时线程状态；

先检测所述业务协同处理协议当前是否存在所述云端平台和所述目标物联网控制设备并行计算得到的授权认证校验码，若所述业务协同处理协议当前未存在所述云端平台和所述目标物联网控制设备并行计算得到的授权认证校验码，则等待，直至检测到所述业务协同处理协议当前存在所述云端平台和所述目标物联网控制设备并行计算得到的授权认证校验码后，基于所述状态标签确定与所述目标实时线程状态所对应的目标线程的线程参数存放路径；

根据所述线程参数存放路径，将所述云端平台在设定时段接收到的待处理业务数据中的至少部分目标业务数据下发至所述目标物联网控制设备，以使所述目标物联网控制设备通过所述目标线程对所述目标业务数据进行处理并将处理结果实时反馈给所述云端平台。

可选地，所述云端平台还用于：

接收所述目标物联网控制设备反馈的处理结果；

根据对在设定时段接收到的待处理业务数据中的除至少部分目标业务数据之外的其他业务数据的实时处理进程将所述处理结果进行阶段性整合。

可选地，所述云端平台用于：

判断与所述目标实时线程状态对应的线程占用率是否存在周期性变化；

若是，则基于所述状态标签提取与所述目标实时线程状态对应的线程占用率在当前周期中的线程状态变化曲线，基于所述线程占用率的周期性变化的频率值对所述线程状态变化曲线进行时序特征提取，得到至少一组时序特征数据，基于所述时序特征数据确定所述目标实时线程状态所对应的目标线程的线程生成脚本，并通过所述线程生成脚本中的指向性参数生成所述目标线程的线程参数存放路径；

否则，则提取与所述目标实时线程状态对应的线程占用率的变化特征趋于设定数值区间时的时段信息，根据所述时段信息确定所述目标实时线程状态所对应的目标线程的线程接口更新记录，从所述线程接口更新记录中确定所述目标线程的线程参数存放路径。

可选地，所述云端平台具体用于：

确定所述线程参数存放路径的路径节点参数对应的节点参数分布，以及所述线程参数存放路径的路径节点指向对应的节点指向分布；确定所述路径节点参数在所述节点参数分布的任一分布单元的单元传递数据，将所述节点指向分布中具有最小分布系数的分布单元确定为基准分布单元；根据线程参数存放路径的路径活跃度，将所述单元传递数据封装到所述基准分布单元中并在所述基准分布单元中得到与所述单元传递数据对应的单元封装数据；根据所述单元传递数据以及所述单元封装数据之间的缺损数据，生成所述路径节点参数和所述路径节点指向之间的路径格式分布；其中，所述节点参数分布和所述节点指向分布分别包括多个不同分布系数的分布单元；

在根据所述路径格式分布确定出所述云端平台在所述设定时段内存在连续性业务标签的情况下，根据所述待处理业务数据在所述连续性业务标签下的数据队列以及所述数据队列在时序上的连续性分布参数，确定所述待处理业务数据在可拆分性业务标签下的各数据队列与所述待处理业务数据在所述连续性业务标签下的各数据队列之间的队列匹配清单；

根据所述队列匹配清单将所述待处理业务数据在所述可拆分性业务标签下的与在所述连续性业务标签下的数据队列相匹配的数据队列转移到所述连续性业务标签下；其中，若所述待处理业务数据在所述可拆分性业务标签下存在多个数据队列，则基于所述待处理业务数据在所述连续性业务标签下的数据队列以及所述数据队列在时序上的连续性分布参数确定所述待处理业务数据在所述可拆分性业务标签下的各数据队列之间的队列匹配清单；通过所述各数据队列之间的队列匹配清单对所述可拆分性业务标签下的各数据队列进行标定；基于所述待处理业务数据在所述连续性业务标签下的数据队列以及所述数据队列在时序上的连续性分布参数为上述标定获得的每组目标数据队列添加转移优先级，按照所述转移优先级由大到小的顺序将目标数据队列进行排序，并选取排序靠前的目标数量个目标数据队列转移到所述连续性业务标签下；

按照所述线程参数存放路径对应的数据吞吐量从所述可拆分性业务标签下选取至少部分目标业务数据下发至所述目标物联网控制设备。

基于前述同样的发明构思，请结合参阅图3，提供了结合云网融合和人工智能的业务数据处理装置300的功能模块框图，关于所述装置的具体描述如下。

A1.一种结合云网融合和人工智能的业务数据处理装置300，应用于云端平台，所述结合云网融合和人工智能的业务数据处理装置300包括：

线程状态获取模块310，用于获取加入业务协同处理协议的目标物联网控制设备的线程状态分布，所述线程状态分布包括多个实时线程状态以及与每个实时线程状态对应的状态描述信息；具体用于：确定基于业务协同处理协议所确定的目标物联网控制设备的设备参数集；针对所述目标物联网控制设备的设备参数集中的当前设备参数，基于当前设备参数在所述业务协同处理协议存在更新时被调用的第一时段信息以及所述目标物联网控制设备的设备参数集中的其他设备参数在所述业务协同处理协议存在更新时被调用的第二时段信息，确定当前设备参数在所述业务协同处理协议存在更新时的参数调用分布；基于当前设备参数在相邻两次所述业务协同处理协议存在更新时所对应的参数调用分布确定当前设备参数在相邻两次所述业务协同处理协议存在更新的间隔时段内的参数调用变化轨迹；通过所述参数调用变化轨迹，获取所述当前设备参数对应的参数状态信息在所述目标物联网控制设备中的状态指标；按照所述状态指标对应的线程配置数据生成所述目标物联网控制设备的线程状态分布；

状态标签检测模块320，用于检测所述目标物联网控制设备在所述业务协同处理协议中添加的状态标签中是否携带与设定状态描述信息匹配的时间片资源信息；

线程状态确定模块330，用于若检测到所述目标物联网控制设备在所述业务协同处理协议中添加的状态标签中包含与设定状态描述信息匹配的时间片资源信息，则在该目标物联网控制设备的线程状态分布中获取与设定状态描述信息对应的目标实时线程状态；

存放路径确定模块340，用于先检测所述业务协同处理协议当前是否存在所述云端平台和所述目标物联网控制设备并行计算得到的授权认证校验码，若所述业务协同处理协议当前未存在所述云端平台和所述目标物联网控制设备并行计算得到的授权认证校验码，则等待，直至检测到所述业务协同处理协议当前存在所述云端平台和所述目标物联网控制设备并行计算得到的授权认证校验码后，基于所述状态标签确定与所述目标实时线程状态所对应的目标线程的线程参数存放路径；

业务协同处理模块350，用于根据所述线程参数存放路径，将所述云端平台在设定时段接收到的待处理业务数据中的至少部分目标业务数据下发至所述目标物联网控制设备，以使所述目标物联网控制设备通过所述目标线程对所述目标业务数据进行处理并将处理结果实时反馈给所述云端平台。

A2.如A1所述的装置，所述装置还包括业务整合模块360，用于：

接收所述目标物联网控制设备反馈的处理结果；

根据对在设定时段接收到的待处理业务数据中的除至少部分目标业务数据之外的其他业务数据的实时处理进程将所述处理结果进行阶段性整合。

A3.如A2所述的装置，所述业务整合模块360，具体用于：

获取所述云端平台中的业务数据处理进程的进程参数信息，并计算与所述业务数据处理进程的进程参数信息对应的第一进程百分比；其中，所述业务数据处理进程的进程参数信息为所述云端平台中用设定信息编码逻辑所记录的业务数据处理进程的进程参数，所述设定信息编码逻辑根据所述云端平台的内存资源占用率的变化而变化；

获取所述处理结果的多条结果清单，并基于所述第一进程百分比计算所述业务数据处理进程的进程参数信息与所述多条结果清单之间的业务数据协作系数；

若所述业务数据处理进程的进程参数信息与所述多条结果清单之间的业务数据协作系数均小于预设协作系数，则将多条结果清单对应的业务数据处理耗时与所述第一进程百分比进行映射，得到第二进程百分比；将每个业务数据处理耗时按照时序进行拼接为业务行为耗时曲线，并以所述业务行为耗时曲线为基准曲线，以所述云端平台中的其他业务数据的数据容量为调整因子，进行所述基准曲线的同步校正，得到第一同步校正结果；根据所述第二进程百分比对所述第一同步校正结果进行筛选得到第二同步校正结果；按照所述第二同步校正结果中每条结果清单的时序校正指数先后将每条结果清单中的业务数据结果标识与所述待处理业务数据中的除至少部分目标业务数据之外的其他业务数据的业务数据结果标识进行配对整合；

若所述业务数据处理进程的进程参数信息与所述多条结果清单之间的业务数据协作系数不是均小于所述预设协作系数，按照所述业务数据协作系数由大到小的顺序将所述多条结果清单进行排序得到结果清单排序序列，从所述结果清单排序序列中依次选取靠前的结果清单并将该结果清单中的业务数据结果标识与所述待处理业务数据中的除至少部分目标业务数据之外的其他业务数据的业务数据结果标识进行配对整合。

A4.如A1-A3任一项所述的装置，所述存放路径确定模块340，具体用于：

判断与所述目标实时线程状态对应的线程占用率是否存在周期性变化；

若是，则基于所述状态标签提取与所述目标实时线程状态对应的线程占用率在当前周期中的线程状态变化曲线，基于所述线程占用率的周期性变化的频率值对所述线程状态变化曲线进行时序特征提取，得到至少一组时序特征数据，基于所述时序特征数据确定所述目标实时线程状态所对应的目标线程的线程生成脚本，并通过所述线程生成脚本中的指向性参数生成所述目标线程的线程参数存放路径；

否则，则提取与所述目标实时线程状态对应的线程占用率的变化特征趋于设定数值区间时的时段信息，根据所述时段信息确定所述目标实时线程状态所对应的目标线程的线程接口更新记录，从所述线程接口更新记录中确定所述目标线程的线程参数存放路径。

A5.如A1所述的装置，所述业务协同处理模块350，具体用于：

确定所述线程参数存放路径的路径节点参数对应的节点参数分布，以及所述线程参数存放路径的路径节点指向对应的节点指向分布；确定所述路径节点参数在所述节点参数分布的任一分布单元的单元传递数据，将所述节点指向分布中具有最小分布系数的分布单元确定为基准分布单元；根据线程参数存放路径的路径活跃度，将所述单元传递数据封装到所述基准分布单元中并在所述基准分布单元中得到与所述单元传递数据对应的单元封装数据；根据所述单元传递数据以及所述单元封装数据之间的缺损数据，生成所述路径节点参数和所述路径节点指向之间的路径格式分布；其中，所述节点参数分布和所述节点指向分布分别包括多个不同分布系数的分布单元；

在根据所述路径格式分布确定出所述云端平台在所述设定时段内存在连续性业务标签的情况下，根据所述待处理业务数据在所述连续性业务标签下的数据队列以及所述数据队列在时序上的连续性分布参数，确定所述待处理业务数据在可拆分性业务标签下的各数据队列与所述待处理业务数据在所述连续性业务标签下的各数据队列之间的队列匹配清单；

根据所述队列匹配清单将所述待处理业务数据在所述可拆分性业务标签下的与在所述连续性业务标签下的数据队列相匹配的数据队列转移到所述连续性业务标签下；其中，若所述待处理业务数据在所述可拆分性业务标签下存在多个数据队列，则基于所述待处理业务数据在所述连续性业务标签下的数据队列以及所述数据队列在时序上的连续性分布参数确定所述待处理业务数据在所述可拆分性业务标签下的各数据队列之间的队列匹配清单；通过所述各数据队列之间的队列匹配清单对所述可拆分性业务标签下的各数据队列进行标定；基于所述待处理业务数据在所述连续性业务标签下的数据队列以及所述数据队列在时序上的连续性分布参数为上述标定获得的每组目标数据队列添加转移优先级，按照所述转移优先级由大到小的顺序将目标数据队列进行排序，并选取排序靠前的目标数量个目标数据队列转移到所述连续性业务标签下；

按照所述线程参数存放路径对应的数据吞吐量从所述可拆分性业务标签下选取至少部分目标业务数据下发至所述目标物联网控制设备。

A6.如A1所述的装置，所述状态标签检测模块320，具体用于：

针对所述目标物联网控制设备在所述业务协同处理协议中添加的状态标签，根据获取的记录所述状态标签的历史添加信息的有效时段信息和无效时段信息，确定待标记的用于确定所述时间片资源信息的多个资源分布数据的分布特征，以及不同资源分布数据之间的时序同步率；

基于确定的所述多个资源分布数据的分布特征，以及不同资源分布数据之间的时序同步率，对所述多个资源分布数据进行标记，使得标记出的目标资源分布数据的分布特征的特征值大于预设值、且标记出的目标资源分布数据之间的时序同步率小于预设同步率；

根据标记出的每个目标资源分布数据对应的时序同步率在所述业务协同处理协议中的映射值，确定所述状态标签的多个子标签，并从所述多个子标签中查找是否存在时钟信号标签；若存在，则判定所述状态标签中携带与设定状态描述信息匹配的时间片资源信息；若不存在，则判定所述状态标签中没有携带与设定状态描述信息匹配的时间片资源信息。

A7.如A1所述的装置，所述线程状态确定模块330，用于：

将所述目标物联网控制设备的线程状态分布中的所有实时线程状态的当前状态描述信息列出；

计算每个当前状态描述信息与所述设定状态描述信息在字符编码上的相似度，并将最大相似度对应的当前状态描述信息的实时线程状态确定为所述目标实时线程状态。

关于上述功能模块的描述请参阅对上述对应的方法的说明。

基于上述同样的发明构思，还提供了结合云网融合和人工智能的业务数据处理系统，具体描述如下。

一种结合云网融合和人工智能的业务数据处理系统，包括互相之间通信连接的云端平台和物联网控制设备；其中，

所述云端平台用于：

获取加入业务协同处理协议的目标物联网控制设备的线程状态分布，所述线程状态分布包括多个实时线程状态以及与每个实时线程状态对应的状态描述信息；

检测所述目标物联网控制设备在所述业务协同处理协议中添加的状态标签中是否携带与设定状态描述信息匹配的时间片资源信息；

若检测到所述目标物联网控制设备在所述业务协同处理协议中添加的状态标签中包含与设定状态描述信息匹配的时间片资源信息，则在该目标物联网控制设备的线程状态分布中获取与设定状态描述信息对应的目标实时线程状态；

先检测所述业务协同处理协议当前是否存在所述云端平台和所述目标物联网控制设备并行计算得到的授权认证校验码，若所述业务协同处理协议当前未存在所述云端平台和所述目标物联网控制设备并行计算得到的授权认证校验码，则等待，直至检测到所述业务协同处理协议当前存在所述云端平台和所述目标物联网控制设备并行计算得到的授权认证校验码后，基于所述状态标签确定与所述目标实时线程状态所对应的目标线程的线程参数存放路径；

根据所述线程参数存放路径，将所述云端平台在设定时段接收到的待处理业务数据中的至少部分目标业务数据下发至所述目标物联网控制设备；

所述目标物联网控制设备，用于：

通过所述目标线程对所述目标业务数据进行处理并将处理结果实时反馈给所述云端平台；

所述云端平台，还用于：

接收所述目标物联网控制设备反馈的处理结果；根据对在设定时段接收到的待处理业务数据中的除至少部分目标业务数据之外的其他业务数据的实时处理进程将所述处理结果进行阶段性整合。

在上述基础上，请结合参阅图4，提供了一种云端平台110的硬件结构示意图，所述云端平台110包括互相之间通信的处理器111和存储器112，其中，所述处理器111通过运行从所述存储器112中读取的计算机程序以实现上述方法的步骤。

此外，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在运行时实现上述方法的步骤。

上述装置中各个模块的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。

对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本申请方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里申请的发明后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未申请的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的内容，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种结合云网融合和人工智能的业务数据处理方法，其特征在于，应用于云端平台，所述结合云网融合和人工智能的业务数据处理方法包括：

获取加入业务协同处理协议的目标物联网控制设备的线程状态分布，所述线程状态分布包括多个实时线程状态以及与每个实时线程状态对应的状态描述信息；

其中：

所述线程状态分布包括多个实时线程状态以及与每个实时线程状态对应的状态描述信息，所述业务协同处理协议是云端平台预先生成的；

检测所述目标物联网控制设备在所述业务协同处理协议中添加的状态标签中是否携带与设定状态描述信息匹配的时间片资源信息；

其中：

时间片资源信息用于表征目标物联网设备的CPU时间片的资源占用情况；

若检测到所述目标物联网控制设备在所述业务协同处理协议中添加的状态标签中包含与设定状态描述信息匹配的时间片资源信息，则在该目标物联网控制设备的线程状态分布中获取与设定状态描述信息对应的目标实时线程状态；

先检测所述业务协同处理协议当前是否存在所述云端平台和所述目标物联网控制设备并行计算得到的授权认证校验码，若所述业务协同处理协议当前未存在所述云端平台和所述目标物联网控制设备并行计算得到的授权认证校验码，则等待，直至检测到所述业务协同处理协议当前存在所述云端平台和所述目标物联网控制设备并行计算得到的授权认证校验码后，基于所述状态标签确定与所述目标实时线程状态所对应的目标线程的线程参数存放路径；

根据所述线程参数存放路径，将所述云端平台在设定时段接收到的待处理业务数据中的至少部分目标业务数据下发至所述目标物联网控制设备，以使所述目标物联网控制设备通过所述目标线程对所述目标业务数据进行处理并将处理结果实时反馈给所述云端平台。

2.如权利要求1所述的结合云网融合和人工智能的业务数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收所述目标物联网控制设备反馈的处理结果；

根据对在设定时段接收到的待处理业务数据中的除至少部分目标业务数据之外的其他业务数据的实时处理进程将所述处理结果进行阶段性整合。

3.如权利要求2所述的结合云网融合和人工智能的业务数据处理方法，其特征在于，所述根据对在设定时段接收到的待处理业务数据中的除至少部分目标业务数据之外的其他业务数据的实时处理进程将所述处理结果进行阶段性整合包括：

获取所述云端平台中的业务数据处理进程的进程参数信息，并计算与所述业务数据处理进程的进程参数信息对应的第一进程百分比；其中，所述业务数据处理进程的进程参数信息为所述云端平台中用设定信息编码逻辑所记录的业务数据处理进程的进程参数，所述设定信息编码逻辑根据所述云端平台的内存资源占用率的变化而变化；

获取所述处理结果的多条结果清单，并基于所述第一进程百分比计算所述业务数据处理进程的进程参数信息与所述多条结果清单之间的业务数据协作系数；

若所述业务数据处理进程的进程参数信息与所述多条结果清单之间的业务数据协作系数均小于预设协作系数，则将多条结果清单对应的业务数据处理耗时与所述第一进程百分比进行映射，得到第二进程百分比；将每个业务数据处理耗时按照时序进行拼接为业务行为耗时曲线，并以所述业务行为耗时曲线为基准曲线，以所述云端平台中的其他业务数据的数据容量为调整因子，进行所述基准曲线的同步校正，得到第一同步校正结果；根据所述第二进程百分比对所述第一同步校正结果进行筛选得到第二同步校正结果；按照所述第二同步校正结果中每条结果清单的时序校正指数先后将每条结果清单中的业务数据结果标识与所述待处理业务数据中的除至少部分目标业务数据之外的其他业务数据的业务数据结果标识进行配对整合；

若所述业务数据处理进程的进程参数信息与所述多条结果清单之间的业务数据协作系数不是均小于所述预设协作系数，按照所述业务数据协作系数由大到小的顺序将所述多条结果清单进行排序得到结果清单排序序列，从所述结果清单排序序列中依次选取靠前的结果清单并将该结果清单中的业务数据结果标识与所述待处理业务数据中的除至少部分目标业务数据之外的其他业务数据的业务数据结果标识进行配对整合。

4.如权利要求1-3任一项所述的结合云网融合和人工智能的业务数据处理方法，其特征在于，所述基于所述状态标签确定与所述目标实时线程状态所对应的目标线程的线程参数存放路径包括：

判断与所述目标实时线程状态对应的线程占用率是否存在周期性变化；

若是，则基于所述状态标签提取与所述目标实时线程状态对应的线程占用率在当前周期中的线程状态变化曲线，基于所述线程占用率的周期性变化的频率值对所述线程状态变化曲线进行时序特征提取，得到至少一组时序特征数据，基于所述时序特征数据确定所述目标实时线程状态所对应的目标线程的线程生成脚本，并通过所述线程生成脚本中的指向性参数生成所述目标线程的线程参数存放路径；

否则，则提取与所述目标实时线程状态对应的线程占用率的变化特征趋于设定数值区间时的时段信息，根据所述时段信息确定所述目标实时线程状态所对应的目标线程的线程接口更新记录，从所述线程接口更新记录中确定所述目标线程的线程参数存放路径。

5.如权利要求1所述的结合云网融合和人工智能的业务数据处理方法，其特征在于，所述根据所述线程参数存放路径，将所述云端平台在设定时段接收到的待处理业务数据中的至少部分目标业务数据下发至所述目标物联网控制设备包括：

确定所述线程参数存放路径的路径节点参数对应的节点参数分布，以及所述线程参数存放路径的路径节点指向对应的节点指向分布；确定所述路径节点参数在所述节点参数分布的任一分布单元的单元传递数据，将所述节点指向分布中具有最小分布系数的分布单元确定为基准分布单元；根据线程参数存放路径的路径活跃度，将所述单元传递数据封装到所述基准分布单元中并在所述基准分布单元中得到与所述单元传递数据对应的单元封装数据；根据所述单元传递数据以及所述单元封装数据之间的缺损数据，生成所述路径节点参数和所述路径节点指向之间的路径格式分布；其中，所述节点参数分布和所述节点指向分布分别包括多个不同分布系数的分布单元；

在根据所述路径格式分布确定出所述云端平台在所述设定时段内存在连续性业务标签的情况下，根据所述待处理业务数据在所述连续性业务标签下的数据队列以及所述数据队列在时序上的连续性分布参数，确定所述待处理业务数据在可拆分性业务标签下的各数据队列与所述待处理业务数据在所述连续性业务标签下的各数据队列之间的队列匹配清单；

根据所述队列匹配清单将所述待处理业务数据在所述可拆分性业务标签下的与在所述连续性业务标签下的数据队列相匹配的数据队列转移到所述连续性业务标签下；其中，若所述待处理业务数据在所述可拆分性业务标签下存在多个数据队列，则基于所述待处理业务数据在所述连续性业务标签下的数据队列以及所述数据队列在时序上的连续性分布参数确定所述待处理业务数据在所述可拆分性业务标签下的各数据队列之间的队列匹配清单；通过所述各数据队列之间的队列匹配清单对所述可拆分性业务标签下的各数据队列进行标定；基于所述待处理业务数据在所述连续性业务标签下的数据队列以及所述数据队列在时序上的连续性分布参数为上述标定获得的每组目标数据队列添加转移优先级，按照所述转移优先级由大到小的顺序将目标数据队列进行排序，并选取排序靠前的目标数量个目标数据队列转移到所述连续性业务标签下；

按照所述线程参数存放路径对应的数据吞吐量从所述可拆分性业务标签下选取至少部分目标业务数据下发至所述目标物联网控制设备。

6.如权利要求5所述的结合云网融合和人工智能的业务数据处理方法，其特征在于，所述目标物联网控制设备具体采用以下方法通过所述目标线程对所述目标业务数据进行处理：

从所述目标业务数据中提取符合预设处理逻辑的业务行为数据；

从所述目标线程对应的线程日志中提取所述预设处理逻辑的逻辑轨迹信息；

按照所述逻辑轨迹信息将所述业务行为数据依次导入所述目标线程对应的目标存储空间中，并根据所述业务行为数据在所述目标存储空间中的存储地址先后抽取所述业务行为数据并在所述目标线程中进行业务数据的处理。

7.一种云端平台，其特征在于，所述云端平台用于：

获取加入业务协同处理协议的目标物联网控制设备的线程状态分布，所述线程状态分布包括多个实时线程状态以及与每个实时线程状态对应的状态描述信息；

其中：

所述线程状态分布包括多个实时线程状态以及与每个实时线程状态对应的状态描述信息，所述业务协同处理协议是云端平台预先生成的；

检测所述目标物联网控制设备在所述业务协同处理协议中添加的状态标签中是否携带与设定状态描述信息匹配的时间片资源信息；

其中：

时间片资源信息用于表征目标物联网设备的CPU时间片的资源占用情况；

若检测到所述目标物联网控制设备在所述业务协同处理协议中添加的状态标签中包含与设定状态描述信息匹配的时间片资源信息，则在该目标物联网控制设备的线程状态分布中获取与设定状态描述信息对应的目标实时线程状态；

先检测所述业务协同处理协议当前是否存在所述云端平台和所述目标物联网控制设备并行计算得到的授权认证校验码，若所述业务协同处理协议当前未存在所述云端平台和所述目标物联网控制设备并行计算得到的授权认证校验码，则等待，直至检测到所述业务协同处理协议当前存在所述云端平台和所述目标物联网控制设备并行计算得到的授权认证校验码后，基于所述状态标签确定与所述目标实时线程状态所对应的目标线程的线程参数存放路径；

根据所述线程参数存放路径，将所述云端平台在设定时段接收到的待处理业务数据中的至少部分目标业务数据下发至所述目标物联网控制设备，以使所述目标物联网控制设备通过所述目标线程对所述目标业务数据进行处理并将处理结果实时反馈给所述云端平台。

8.如权利要求7所述的云端平台，其特征在于，所述云端平台还用于：

接收所述目标物联网控制设备反馈的处理结果；

根据对在设定时段接收到的待处理业务数据中的除至少部分目标业务数据之外的其他业务数据的实时处理进程将所述处理结果进行阶段性整合。

9.如权利要求7或8所述的云端平台，其特征在于，所述云端平台用于：

判断与所述目标实时线程状态对应的线程占用率是否存在周期性变化；

若是，则基于所述状态标签提取与所述目标实时线程状态对应的线程占用率在当前周期中的线程状态变化曲线，基于所述线程占用率的周期性变化的频率值对所述线程状态变化曲线进行时序特征提取，得到至少一组时序特征数据，基于所述时序特征数据确定所述目标实时线程状态所对应的目标线程的线程生成脚本，并通过所述线程生成脚本中的指向性参数生成所述目标线程的线程参数存放路径；

否则，则提取与所述目标实时线程状态对应的线程占用率的变化特征趋于设定数值区间时的时段信息，根据所述时段信息确定所述目标实时线程状态所对应的目标线程的线程接口更新记录，从所述线程接口更新记录中确定所述目标线程的线程参数存放路径。

10.如权利要求9所述的云端平台，其特征在于，所述云端平台具体用于：

确定所述线程参数存放路径的路径节点参数对应的节点参数分布，以及所述线程参数存放路径的路径节点指向对应的节点指向分布；确定所述路径节点参数在所述节点参数分布的任一分布单元的单元传递数据，将所述节点指向分布中具有最小分布系数的分布单元确定为基准分布单元；根据线程参数存放路径的路径活跃度，将所述单元传递数据封装到所述基准分布单元中并在所述基准分布单元中得到与所述单元传递数据对应的单元封装数据；根据所述单元传递数据以及所述单元封装数据之间的缺损数据，生成所述路径节点参数和所述路径节点指向之间的路径格式分布；其中，所述节点参数分布和所述节点指向分布分别包括多个不同分布系数的分布单元；

在根据所述路径格式分布确定出所述云端平台在所述设定时段内存在连续性业务标签的情况下，根据所述待处理业务数据在所述连续性业务标签下的数据队列以及所述数据队列在时序上的连续性分布参数，确定所述待处理业务数据在可拆分性业务标签下的各数据队列与所述待处理业务数据在所述连续性业务标签下的各数据队列之间的队列匹配清单；

根据所述队列匹配清单将所述待处理业务数据在所述可拆分性业务标签下的与在所述连续性业务标签下的数据队列相匹配的数据队列转移到所述连续性业务标签下；其中，若所述待处理业务数据在所述可拆分性业务标签下存在多个数据队列，则基于所述待处理业务数据在所述连续性业务标签下的数据队列以及所述数据队列在时序上的连续性分布参数确定所述待处理业务数据在所述可拆分性业务标签下的各数据队列之间的队列匹配清单；通过所述各数据队列之间的队列匹配清单对所述可拆分性业务标签下的各数据队列进行标定；基于所述待处理业务数据在所述连续性业务标签下的数据队列以及所述数据队列在时序上的连续性分布参数为上述标定获得的每组目标数据队列添加转移优先级，按照所述转移优先级由大到小的顺序将目标数据队列进行排序，并选取排序靠前的目标数量个目标数据队列转移到所述连续性业务标签下；

按照所述线程参数存放路径对应的数据吞吐量从所述可拆分性业务标签下选取至少部分目标业务数据下发至所述目标物联网控制设备。

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