CN113406907B - 养殖数据处理方法、服务器、中心计算集群和介质 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了一种养殖数据处理方法，应用于目标边缘服务器，该方法包括：响应于所属的养殖厂区对应的目标协同服务器发送的工作信号，根据预设的第一养殖方案控制对应的养殖场内的养殖设备开始工作；对养殖设备进行监控，并记录设备运行状态信息；响应于所属的养殖集群对应的中心计算集群发送的牲畜群变动信息，向目标协同服务器发送设备运行状态信息；响应于目标协同服务器发送的第三养殖方案，根据第三养殖方案对养殖设备进行调整。本公开还提供了一种应用于目标协同服务器的养殖数据处理方法、应用于中心计算集群的养殖数据处理方法、边缘服务器、协同服务器、中心计算集群和计算机可读介质。
Description
技术领域
本公开涉及通信技术领域，特别涉及一种养殖数据处理方法、边缘服务器、协同服务器、中心计算集群和计算机可读介质。
背景技术
现阶段，随着新型智慧畜牧业的发展，养殖畜牧实体产业的智能化、网络化需求日益增加。当前的养殖系统网络架构难以实现对大规模养殖的统筹安排，并且，无法满足低时延、高速率的网络能力要求，各组件间的信息采集和传输滞后，缺乏数据分析能力，故障排查和应对也仍旧依赖人工操作。
发明内容
本公开旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提出了一种养殖数据处理方法、边缘服务器、协同服务器、中心计算集群和计算机可读介质。
为实现上述目的，第一方面，本公开实施例提供了一种养殖数据处理方法，应用于目标边缘服务器，所述方法包括：
响应于所属的养殖厂区对应的目标协同服务器发送的工作信号，根据预设的第一养殖方案控制对应的养殖场内的养殖设备开始工作；其中，养殖厂区包括多个养殖场，各养殖场均对应设置有边缘服务器，所述目标边缘服务器为全部边缘服务器中的任意一者；养殖方案包括：养殖工作程序、养殖设备参数和养殖环境参数中的至少一者；
对所述养殖设备进行监控，并记录设备运行状态信息；
响应于所属的养殖集群对应的中心计算集群发送的牲畜群变动信息，向所述目标协同服务器发送所述设备运行状态信息，以供所述目标协同服务器根据所述设备运行状态信息和所述中心计算集群发送的第二养殖方案，与其他协同服务器进行一致性确认后，生成第三养殖方案；其中，养殖集群包括多个养殖厂区，各养殖厂区均对应设置有协同服务器；
响应于所述目标协同服务器发送的所述第三养殖方案，根据所述第三养殖方案对所述养殖设备进行调整。
在一些实施例中，所述养殖设备包括：温度管理设备、湿度管理设备、饲料管理设备、通风设备、粪便管理设备和清扫设备中的至少一者；
在所述对所述养殖设备进行监控，并记录设备运行状态信息的步骤的同时，还包括：
获取由所述养殖设备采集的养殖环境信息；其中，所述养殖环境信息包括：温度信息、湿度信息、微生物信息和风速信息中的至少一者
根据所述养殖环境信息和所述第一养殖方案对所述养殖设备进行调整。
在一些实施例中，在所述对所述养殖设备进行监控，并记录设备运行状态信息的步骤之后，还包括：
响应于所述养殖设备发送的故障信息，将所述故障信息发送至所述中心计算集群，以供所述中心计算集群进行故障计算，生成解决方案，并将所述解决方案发送至与所述目标边缘服务器属于同一养殖厂区的其他边缘服务器。
第二方面，本公开实施例还提供了一种养殖数据处理方法，应用于目标协同服务器，所述方法包括：
向对应的养殖厂区内的目标边缘服务器发送工作信号，以供所述目标边缘服务器根据预设的第一养殖方案控制对应的养殖场内的养殖设备开始工作；其中，养殖厂区包括多个养殖场，各养殖场均对应设置有边缘服务器，所述目标边缘服务器为全部边缘服务器中的一者；养殖方案包括：养殖工作程序、养殖设备参数和养殖环境参数中的至少一者；
响应于所属的养殖集群对应的中心计算集群发送的牲畜群变动信息，接收所述中心计算集群发送的第二养殖方案；其中，养殖集群包括多个养殖厂区，各养殖厂区均对应设置有协同服务器；
接收所述目标边缘服务器发送的设备运行状态信息，并根据所述设备运行状态信息和所述第二养殖方案，与其他协同服务器进行一致性确认后，生成第三养殖方案；
将所述第三养殖方案发送至所述目标边缘服务器，以供所述目标边缘服务器根据所述第三养殖方案对所述养殖设备进行调整。
在一些实施例中，所述接收所述目标边缘服务器发送的设备运行状态信息，并根据所述设备运行状态信息和所述第二养殖方案，与其他协同服务器进行一致性确认后，生成第三养殖方案的步骤，包括：
与其他协同服务器共享所述设备运行状态信息；
根据所述第二养殖方案和基于各协同服务器共享的设备运行状态信息整合生成的实时设备信息，通过协同计算生成备选养殖养殖方案；
经过一致性确认后，将所述备选养殖方案确定为所述第三养殖方案。
第三方面，本公开实施例还提供了一种养殖数据处理方法，应用于中心计算集群，所述方法包括：
响应于牲畜群出现变动的情况，向对应的养殖集群内的目标边缘服务器以及所述目标边缘服务器所属的养殖厂区对应的目标协同服务器发送牲畜群变动信息，以供所述目标边缘服务器向所述目标协同服务器发送所述设备运行状态信息，以及所述目标协同服务器接收所述中心计算集群发送的第二养殖方案；
根据所述牲畜群变动信息计算生成所述第二养殖方案，向所述目标协同服务器发送所述第二养殖方案；
其中，养殖集群包括多个养殖厂区，各养殖厂区均对应设置有协同服务器；养殖厂区包括多个养殖场，各养殖场均对应设置有边缘服务器，所述目标边缘服务器为全部边缘服务器中的任意一者；养殖方案包括：养殖工作程序、养殖设备参数和养殖环境参数中的至少一者。
在一些实施例中，所述方法还包括：
响应于所述目标边缘服务器发送的故障信息，进行故障计算，生成解决方案，并将所述解决方案发送至与所述目标边缘服务器属于同一养殖厂区的其他边缘服务器。
第四方面，本公开实施例还提供了一种边缘服务器，包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例中任一所述的应用于目标边缘服务器的养殖数据处理方法。
第五方面，本公开实施例还提供了一种协同服务器，包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例中任一所述的应用于目标协同服务器的养殖数据处理方法。
第六方面，本公开实施例还提供了一种中心计算集群，包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例中任一所述的应用于中心计算集群的养殖数据处理方法。
第七方面，本公开实施例还提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现下述任一养殖数据处理方法中的步骤：
如上述实施例中任一所述的应用于目标边缘服务器的养殖数据处理方法；
如上述实施例中任一所述的应用于目标协同服务器的养殖数据处理方法；
如上述实施例中任一所述的应用于中心计算集群的养殖数据处理方法。
第八方面，本公开实施例还提供了一种养殖系统，包括：
养殖集群，以及与该养殖集群对应设置的中心计算集群；
其中，养殖集群包括多个养殖厂区，各养殖厂区均对应设置有协同服务器；养殖厂区包括多个养殖场，各养殖场均对应设置有边缘服务器；
其中，所述中心计算集群采用如上述实施例所述的中心计算集群；各所述协同服务器采用如上述实施例所述的协同服务器；各所述边缘服务器采用如上述实施例所述的边缘服务器。
本公开具有以下有益效果：
本公开实施例提供了一种养殖数据处理方法、边缘服务器、协同服务器、中心计算集群和计算机可读介质,可通过边缘服务器、协同服务器和中心计算集群的即时交互，实现在满足智能化大规模养殖的同时，对牲畜群变动、故障影响进行及时反应，增加养殖数据整合、计算及分析能力，提高系统效率。
附图说明
图1为本公开实施例提供的一种养殖系统的结构框图；
图2为本公开实施例提供的一种养殖数据处理方法的流程图；
图3为本公开实施例提供的另一种养殖数据处理方法的流程图；
图4为本公开实施例提供的又一种养殖数据处理方法的流程图；
图5为本公开实施例中步骤S7的一种具体实施方法流程图；
图6为本公开实施例提供的再一种养殖数据处理方法的流程图。
具体实施方式
为使本领域的技术人员更好地理解本公开的技术方案，下面结合附图对本公开提供的养殖数据处理方法、边缘服务器、协同服务器、中心计算集群和计算机可读介质进行详细描述。
在下文中将参考附图更充分地描述示例实施例，但是所述示例实施例可以以不同形式来体现且不应当被解释为限于本文阐述的实施例。反之，提供这些实施例的目的在于使本公开透彻和完整，并将使本领域技术人员充分理解本公开的范围。
本文所使用的术语仅用于描述特定实施例，且不意欲限制本公开。如本文所使用的，单数形式“一个”和“该”也意欲包括复数形式，除非上下文另外清楚指出。还将理解的是，当本说明书中使用术语“包括”和/或“由……制成”时，指定存在所述特征、整体、步骤、操作、元件和/或组件，但不排除存在或添加一个或多个其他特征、整体、步骤、操作、元件、组件和/或其群组。
将理解的是，虽然本文可以使用术语第一、第二等来描述各种元件，但这些元件不应当受限于这些术语。这些术语仅用于区分一个元件和另一元件。因此，在不背离本公开的指教的情况下，下文讨论的第一元件、第一组件或第一模块可称为第二元件、第二组件或第二模块。
除非另外限定，否则本文所用的所有术语(包括技术和科学术语)的含义与本领域普通技术人员通常理解的含义相同。还将理解，诸如那些在常用字典中限定的那些术语应当被解释为具有与其在相关技术以及本公开的背景下的含义一致的含义，且将不解释为具有理想化或过度形式上的含义，除非本文明确如此限定。
本公开所提供的养殖数据处理方法、边缘服务器、协同服务器、中心计算集群和计算机可读介质，可用于通过边缘服务器、协同服务器和中心计算集群的即时交互，实现在满足智能化大规模养殖的同时，对牲畜群变动、故障影响进行及时反应，增加养殖数据整合、计算及分析能力，提高系统效率。
图1为本公开实施例提供的一种养殖系统的结构框图。如图1所示，该养殖系统包括：养殖集群，以及与该养殖集群对应设置的中心计算集群；养殖集群包括多个养殖厂区，例如图中示出的养殖厂区01和养殖厂区02，各养殖厂区均对应设置有协同服务器；养殖厂区包括多个养殖场，例如图中示出的养殖场1至养殖场8，各养殖场均对应设置有边缘服务器；养殖场包括多个养殖栏，养殖栏用于放置及驯养牲畜；图中箭头示出了各服务器之间的部分通信流程及数据传输方向。
图2为本公开实施例提供的一种养殖数据处理方法的流程图。
如图2所示，应用于目标边缘服务器，该方法包括：
步骤S1、响应于所属的养殖厂区对应的目标协同服务器发送的工作信号，根据预设的第一养殖方案控制对应的养殖场内的养殖设备开始工作。
其中，养殖厂区包括多个养殖场，各养殖场均对应设置有边缘服务器，目标边缘服务器为全部边缘服务器中的任意一者，边缘服务器又称边缘计算服务器；在一些实施例中，养殖场包括多个养殖栏，养殖栏用于放置及驯养牲畜，养殖设备对养殖场内的各养殖栏进行相应操作和处理。
其中，养殖方案包括养殖工作程序、养殖设备参数和养殖环境参数中的至少一者；在一些实施例中，养殖方案跟随时间序列变动，各时段对应不同的养殖策略。
在一些实施例中，预先配置生成第一养殖方案，或者第一养殖方案由中心计算集群或目标协同服务器预先下发。
在一些实施例中，工作信号为持续的时序信号，或者工作信号为触发式的短时信号等。
步骤S2、对养殖设备进行监控，并记录设备运行状态信息。
其中，对养殖设备进行监控即指示养殖设备每隔预设时间段进行设备运行状态信息的上报，该步骤在养殖设备工作过程中持续进行；在一些实施例中，对养殖设备进行监控还包括指示养殖设备在出现故障时即时上报故障信息，或者，检测到养殖设备出现故障时即时生成并记录故障信息。
在一些实施例中，设备运行状态信息包括设备标识、电流信息、电压信息、故障信息和设备运行状态信息记录频率。
在一些实施例中，养殖设备包括温度管理设备、湿度管理设备、饲料管理设备、通风设备、粪便管理设备和清扫设备中的至少一者；在一些实施例中，养殖设备还包括无线传感器。
相应地，在步骤S2，对养殖设备进行监控，并记录设备运行状态信息的步骤的同时，还包括：
获取由养殖设备采集的养殖环境信息；其中，养殖环境信息包括温度信息、湿度信息、微生物信息和风速信息中的至少一者。
根据养殖环境信息和第一养殖方案对养殖设备进行调整。
步骤S3、响应于所属的养殖集群对应的中心计算集群发送的牲畜群变动信息，向目标协同服务器发送设备运行状态信息。
在步骤S3中，向目标协同服务器发送设备运行状态信息，以供目标协同服务器根据设备运行状态信息和中心计算集群发送的第二养殖方案，与其他协同服务器进行一致性确认后，生成第三养殖方案；其中，养殖集群包括多个养殖厂区，各养殖厂区均对应设置有协同服务器；目标协同服务器为其中一者，且对应的养殖厂区为目标边缘服务器所属的养殖厂区。
其中，牲畜群变动信息用于指示当前牲畜群发生变动，以及明确该牲畜群变动的特征；在一些实施例中，该变动包括：随当日时间变化而产生的牲畜群的具体作息行为变动，随时节或天气变化而产生的牲畜群的作息习惯变动，牲畜群种群类型变动，以及牲畜群的数量增减变动等。
在一些实施例中，在接受到中心计算集群发送的牲畜群变动信息后，响应于目标协同服务器发送的设备运行状态信息获取请求，向目标协同服务器发送该设备运行状态信息。
在一些实施例中，边缘服务器、协同服务器和中心计算集群均装载有4G、5G以及更高网络制式的移动网络通信模块，通过高速移动网络进行数据传输。
步骤S4、响应于目标协同服务器发送的第三养殖方案，根据第三养殖方案对养殖设备进行调整。
在步骤S4中，根据各协同服务器通过一致性确认后生成的第三养殖方案对养殖设备进行调整，使得当前的养殖策略符合牲畜群变动后的特征。
本公开实施例提供了一种养殖数据处理方法，该方法可用于响应于工作信号，根据预设的第一养殖方案控制对应的养殖场内的养殖设备开始工作，并对养殖设备进行监控，以及，在牲畜群变动时，向目标协同服务器上报设备运行状态信息，并根据目标协同服务器下发的第三养殖方案对养殖设备进行及时调整，实现在满足智能化大规模养殖的同时，对牲畜群变动、故障影响进行及时反应，增加养殖数据整合、计算及分析能力，提高系统效率。
图3为本公开实施例提供的另一种养殖数据处理方法的流程图。如图3所示，该方法为基于图2所示方法的一种具体化可选实施方案。具体地，该方法不仅包括步骤S1至步骤S4，在步骤S2，对养殖设备进行监控，并记录设备运行状态信息的步骤之后，还包括步骤S2a。下面仅对步骤S2a进行详细描述。
步骤S2a、响应于养殖设备发送的故障信息，将故障信息发送至中心计算集群。
在步骤S2a中，响应于养殖设备发送的故障信息，将故障信息发送至中心计算集群，以供中心计算集群进行故障计算，生成解决方案，并将解决方案发送至与目标边缘服务器属于同一养殖厂区的其他边缘服务器。
其中，养殖设备在出现故障时，向目标边缘服务器发送故障信息，目标边缘服务器跳过目标协同服务器直接向中心计算集群上报故障信息，以对故障进行及时的演算处理；出现的故障可包括：电流或电压未处于正常工作时对应的数值区间，无法在养殖场之间或养殖栏之间正常通行，以及无法正常工作等。
在一些实施例中，响应于根据设备运行状态信息检测出养殖设备出现故障的情况，目标边缘服务器生成并向中心计算集群发送故障信息。
图4为本公开实施例提供的又一种养殖数据处理方法的流程图。如图4所示，应用于目标协同服务器，该方法包括：
步骤S5、向对应的养殖厂区内的目标边缘服务器发送工作信号。
在步骤S5中，向对应的养殖厂区内的目标边缘服务器发送工作信号，以供目标边缘服务器根据预设的第一养殖方案控制对应的养殖场内的养殖设备开始工作。
其中，养殖厂区包括多个养殖场，各养殖场均对应设置有边缘服务器，目标边缘服务器为全部边缘服务器中的一者。
其中，养殖方案包括养殖工作程序、养殖设备参数和养殖环境参数中的至少一者；在一些实施例中，养殖方案跟随时间序列变动，各时段对应不同的养殖策略。
在一些实施例中，设备运行状态信息包括设备标识、电流信息、电压信息、故障信息和设备运行状态信息记录频率。
在一些实施例中，养殖设备包括温度管理设备、湿度管理设备、饲料管理设备、通风设备、粪便管理设备和清扫设备中的至少一者。
在一些实施例中，预先配置生成第一养殖方案，或者第一养殖方案由中心计算集群或目标协同服务器预先下发。
在一些实施例中，工作信号为持续的时序信号，或者工作信号为触发式的短时信号等。
步骤S6、响应于所属的养殖集群对应的中心计算集群发送的牲畜群变动信息，接收中心计算集群发送的第二养殖方案。
其中，养殖集群包括多个养殖厂区，各养殖厂区均对应设置有协同服务器；牲畜群变动信息用于指示当前牲畜群发生变动，以及明确该牲畜群变动的特征；该第二养殖方案由中心计算集群根据牲畜群变动信息计算生成。
步骤S7、接收目标边缘服务器发送的设备运行状态信息，并根据设备运行状态信息和第二养殖方案，与其他协同服务器进行一致性确认后，生成第三养殖方案。
在步骤S7中，接收目标边缘服务器对应的养殖场内的养殖设备的设备运行状态信息，基于该设备运行状态信息，对中心计算集群通过宏观调整后生成的第二养殖方案再次进行微调，生成实际在养殖场落实的第三养殖方案。
在一些实施例中，设备运行状态信息包括设备标识、电流信息、电压信息、故障信息和设备运行状态信息记录频率；在一些实施例中，养殖设备包括温度管理设备、湿度管理设备、饲料管理设备、通风设备、粪便管理设备和清扫设备中的至少一者。
步骤S8、将第三养殖方案发送至目标边缘服务器。
在步骤S8中，将第三养殖方案发送至目标边缘服务器，以供目标边缘服务器根据第三养殖方案对养殖设备进行调整。
图5为本公开实施例中步骤S7的一种具体实施方法流程图。具体地，如图5所示，步骤S7，接收目标边缘服务器发送的设备运行状态信息，并根据设备运行状态信息和第二养殖方案，与其他协同服务器进行一致性确认后，生成第三养殖方案的步骤，包括：
步骤S701、与其他协同服务器共享设备运行状态信息。
其中，各协同服务器将各自对应的多个边缘服务器上报的设备运行状态信息进行共享。
步骤S702、根据第二养殖方案和基于各协同服务器共享的设备运行状态信息整合生成的实时设备信息，通过协同计算生成备选养殖养殖方案。
其中，根据各协同服务器获取到的实时的设备运行状态信息，整合生成实时设备信息，并以此对中心计算集群通过宏观调整后生成的第二养殖方案进行微调，基于协同计算方式生成备选养殖养殖方案；在一些实施例中，存在多个备选养殖养殖方案，从该多个备选养殖养殖方案中确定出一个第三养殖方案。
步骤S703、经过一致性确认后，将备选养殖方案确定为第三养殖方案。
其中，通过各协同服务器进行一致性确认的方式，确定第三养殖方案。
本公开实施例提供了一种养殖数据处理方法，该方法可用于在牲畜群变动时，基于养殖设备实时的设备情况对中心计算集群下发的宏观调控方案进行微调，实现在满足智能化大规模养殖的同时，对牲畜群变动进行及时且精准的反应，增加养殖数据整合、计算及分析能力，提高系统效率。
图6为本公开实施例提供的再一种养殖数据处理方法的流程图。如图6所示，应用于中心计算集群，该方法包括：
步骤S9、响应于牲畜群出现变动的情况，向对应的养殖集群内的目标边缘服务器以及目标边缘服务器所属的养殖厂区对应的目标协同服务器发送牲畜群变动信息。
在步骤S9中，向对应的养殖集群内的目标边缘服务器发送牲畜群变动信息，以供目标边缘服务器向目标协同服务器发送设备运行状态信息，向目标边缘服务器所属的养殖厂区对应的目标协同服务器发送牲畜群变动信息，以供目标协同服务器接收中心计算集群发送的第二养殖方案。
其中，牲畜群变动信息用于指示当前牲畜群发生变动，以及明确该牲畜群变动的特征。
步骤S10、根据牲畜群变动信息计算生成第二养殖方案，向目标协同服务器发送第二养殖方案。
其中，养殖集群包括多个养殖厂区，各养殖厂区均对应设置有协同服务器；养殖厂区包括多个养殖场，各养殖场均对应设置有边缘服务器，目标边缘服务器为全部边缘服务器中的任意一者；养殖方案包括：养殖工作程序、养殖设备参数和养殖环境参数中的至少一者。
在步骤S10中，根据牲畜群变动信息对养殖集群中的养殖情况进行宏观调整，生成第二养殖方案并发送至牲畜群变动涉及的各养殖厂区对应的协同服务器。
在一些实施例中，该方法还包括：响应于目标边缘服务器发送的故障信息，进行故障计算，生成解决方案，并将解决方案发送至与目标边缘服务器属于同一养殖厂区的其他边缘服务器。
本公开实施例还提供了一种边缘服务器，包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
当该一个或多个程序被该一个或多个处理器执行，使得该一个或多个处理器实现如上述实施例中任一的应用于目标边缘服务器的养殖数据处理方法。
本公开实施例还提供了一种协同服务器，包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
当该一个或多个程序被该一个或多个处理器执行，使得该一个或多个处理器实现如上述实施例中任一的应用于目标协同服务器的养殖数据处理方法。
本公开实施例还提供了一种中心计算集群，包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
当该一个或多个程序被该一个或多个处理器执行，使得该一个或多个处理器实现如上述实施例中任一的应用于中心计算集群的养殖数据处理方法。
本公开实施例还提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现下述任一养殖数据处理方法中的步骤：
如上述实施例中任一的应用于目标边缘服务器的养殖数据处理方法；
如上述实施例中任一的应用于目标协同服务器的养殖数据处理方法；
如上述实施例中任一的应用于中心计算集群的养殖数据处理方法。
本公开实施例还提供了一种养殖系统，包括：
养殖集群，以及与该养殖集群对应设置的中心计算集群；
其中，养殖集群包括多个养殖厂区，各养殖厂区均对应设置有协同服务器；养殖厂区包括多个养殖场，各养殖场均对应设置有边缘服务器；养殖场包括多个养殖栏，养殖栏用于放置及驯养牲畜；
其中，中心计算集群采用如上述实施例的中心计算集群；各协同服务器采用如上述实施例的协同服务器；各边缘服务器采用如上述实施例的边缘服务器。
可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本公开的原理而采用的示例性实施方式，然而本公开并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本公开的精神和实质的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进也视为本公开的保护范围。
Claims (12)
1.一种养殖数据处理方法，其特征在于，应用于目标边缘服务器，所述方法包括：
响应于所属的养殖厂区对应的目标协同服务器发送的工作信号，根据预设的第一养殖方案控制对应的养殖场内的养殖设备开始工作；其中，养殖厂区包括多个养殖场，各养殖场均对应设置有边缘服务器，所述目标边缘服务器为全部边缘服务器中的任意一者；养殖方案包括：养殖工作程序、养殖设备参数和养殖环境参数中的至少一者；
对所述养殖设备进行监控，并记录设备运行状态信息；
响应于所属的养殖集群对应的中心计算集群发送的牲畜群变动信息，向所述目标协同服务器发送所述设备运行状态信息，以供所述目标协同服务器根据所述设备运行状态信息和所述中心计算集群发送的第二养殖方案，与其他协同服务器进行一致性确认后，生成第三养殖方案；其中，养殖集群包括多个养殖厂区，各养殖厂区均对应设置有协同服务器；
响应于所述目标协同服务器发送的所述第三养殖方案，根据所述第三养殖方案对所述养殖设备进行调整。
2.根据权利要求1所述的养殖数据处理方法，其特征在于，所述养殖设备包括：温度管理设备、湿度管理设备、饲料管理设备、通风设备、粪便管理设备和清扫设备中的至少一者；
在所述对所述养殖设备进行监控，并记录设备运行状态信息的步骤的同时，还包括：
获取由所述养殖设备采集的养殖环境信息；其中，所述养殖环境信息包括：温度信息、湿度信息、微生物信息和风速信息中的至少一者
根据所述养殖环境信息和所述第一养殖方案对所述养殖设备进行调整。
3.根据权利要求1所述的养殖数据处理方法，其特征在于，在所述对所述养殖设备进行监控，并记录设备运行状态信息的步骤之后，还包括：
响应于所述养殖设备发送的故障信息，将所述故障信息发送至所述中心计算集群，以供所述中心计算集群进行故障计算，生成解决方案，并将所述解决方案发送至与所述目标边缘服务器属于同一养殖厂区的其他边缘服务器。
4.一种养殖数据处理方法，其特征在于，应用于目标协同服务器，所述方法包括：
向对应的养殖厂区内的目标边缘服务器发送工作信号，以供所述目标边缘服务器根据预设的第一养殖方案控制对应的养殖场内的养殖设备开始工作；其中，养殖厂区包括多个养殖场，各养殖场均对应设置有边缘服务器，所述目标边缘服务器为全部边缘服务器中的一者；养殖方案包括：养殖工作程序、养殖设备参数和养殖环境参数中的至少一者；
响应于所属的养殖集群对应的中心计算集群发送的牲畜群变动信息，接收所述中心计算集群发送的第二养殖方案；其中，养殖集群包括多个养殖厂区，各养殖厂区均对应设置有协同服务器；
接收所述目标边缘服务器发送的设备运行状态信息，并根据所述设备运行状态信息和所述第二养殖方案，与其他协同服务器进行一致性确认后，生成第三养殖方案；
将所述第三养殖方案发送至所述目标边缘服务器，以供所述目标边缘服务器根据所述第三养殖方案对所述养殖设备进行调整。
5.根据权利要求4所述的养殖数据处理方法，其特征在于，所述接收所述目标边缘服务器发送的设备运行状态信息，并根据所述设备运行状态信息和所述第二养殖方案，与其他协同服务器进行一致性确认后，生成第三养殖方案的步骤，包括：
与其他协同服务器共享所述设备运行状态信息；
根据所述第二养殖方案和基于各协同服务器共享的设备运行状态信息整合生成的实时设备信息，通过协同计算生成备选养殖方案；
经过一致性确认后，将所述备选养殖方案确定为所述第三养殖方案。
6.一种养殖数据处理方法，其特征在于，应用于中心计算集群，所述方法包括：
响应于牲畜群出现变动的情况，向对应的养殖集群内的目标边缘服务器以及所述目标边缘服务器所属的养殖厂区对应的目标协同服务器发送牲畜群变动信息，以供所述目标边缘服务器向所述目标协同服务器发送设备运行状态信息，以及所述目标协同服务器接收所述中心计算集群发送的第二养殖方案；
根据所述牲畜群变动信息计算生成所述第二养殖方案，向所述目标协同服务器发送所述第二养殖方案；
其中，养殖集群包括多个养殖厂区，各养殖厂区均对应设置有协同服务器；养殖厂区包括多个养殖场，各养殖场均对应设置有边缘服务器，所述目标边缘服务器为全部边缘服务器中的任意一者；养殖方案包括：养殖工作程序、养殖设备参数和养殖环境参数中的至少一者。
7.根据权利要求6所述的养殖数据处理方法，其特征在于，还包括：
响应于所述目标边缘服务器发送的故障信息，进行故障计算，生成解决方案，并将所述解决方案发送至与所述目标边缘服务器属于同一养殖厂区的其他边缘服务器。
8.一种边缘服务器，包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至3中任一所述的养殖数据处理方法。
9.一种协同服务器，包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求4或5所述的养殖数据处理方法。
10.一种中心计算集群，包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求6或7所述的养殖数据处理方法。
11.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现下述任一养殖数据处理方法中的步骤：
如权利要求1至3中任一所述的养殖数据处理方法；
如权利要求4或5所述的养殖数据处理方法；
如权利要求6或7所述的养殖数据处理方法。
12.一种养殖系统，包括：
养殖集群，以及与该养殖集群对应设置的中心计算集群；
其中，养殖集群包括多个养殖厂区，各养殖厂区均对应设置有协同服务器；养殖厂区包括多个养殖场，各养殖场均对应设置有边缘服务器；
其中，所述中心计算集群采用如权利要求10所述的中心计算集群；各所述协同服务器采用如权利要求9所述的协同服务器；各所述边缘服务器采用如权利要求8所述的边缘服务器。
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|---|---|---|---|
| CN202110579456.8A CN113406907B (zh) | 2021-05-26 | 2021-05-26 | 养殖数据处理方法、服务器、中心计算集群和介质 |
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