CN114189520A - 基于边缘计算的终端设备寿命预测方法和系统 - Google Patents

基于边缘计算的终端设备寿命预测方法和系统 Download PDF

Info

Publication number
CN114189520A
CN114189520A CN202111203491.6A CN202111203491A CN114189520A CN 114189520 A CN114189520 A CN 114189520A CN 202111203491 A CN202111203491 A CN 202111203491A CN 114189520 A CN114189520 A CN 114189520A
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
things
internet
terminal device
terminal equipment
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202111203491.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114189520B (zh
Inventor
兰雨晴
余丹
王丹星
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhongbiao Huian Information Technology Co Ltd
Original Assignee
Zhongbiao Huian Information Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhongbiao Huian Information Technology Co Ltd filed Critical Zhongbiao Huian Information Technology Co Ltd
Priority to CN202111203491.6A priority Critical patent/CN114189520B/zh
Publication of CN114189520A publication Critical patent/CN114189520A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114189520B publication Critical patent/CN114189520B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01Protocols
    • H04L67/10Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
    • H04L67/1001Protocols in which an application is distributed across nodes in the network for accessing one among a plurality of replicated servers
    • H04L67/1004Server selection for load balancing
    • H04L67/1008Server selection for load balancing based on parameters of servers, e.g. available memory or workload
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/14Network analysis or design
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L43/00Arrangements for monitoring or testing data switching networks
    • H04L43/08Monitoring or testing based on specific metrics, e.g. QoS, energy consumption or environmental parameters
    • H04L43/0805Monitoring or testing based on specific metrics, e.g. QoS, energy consumption or environmental parameters by checking availability
    • H04L43/0817Monitoring or testing based on specific metrics, e.g. QoS, energy consumption or environmental parameters by checking availability by checking functioning
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01Protocols
    • H04L67/12Protocols specially adapted for proprietary or special-purpose networking environments, e.g. medical networks, sensor networks, networks in vehicles or remote metering networks
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02DCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
  • Computer And Data Communications (AREA)

Abstract

本发明提供了基于边缘计算的终端设备寿命预测方法和系统,其通过边缘计算服务器与物联网中的所有终端设备进行数据交互,以此抓取来自终端设备的数据包,继而确定终端设备针对边缘计算服务期间的指令响应时间;并且还根据终端设备在物联网中的数据上传情况,确定终端设备的累积运行时长,最终准确地确定终端设备在物联网中的预测剩余运行时长,这样能够快速地预测出每个终端设备在物联网中的剩余运行寿命,以便于后续有针对性地控制剩余运行寿命较短的终端设备在物联网中的工作状态,从而最大限度地提高物联网整体运行的稳定性和高效性。

Description

基于边缘计算的终端设备寿命预测方法和系统
技术领域
本发明涉及边缘计算管理的技术领域,特别涉及基于边缘计算的终端设备寿命预测方法和系统。
背景技术
物联网通常同时连接多个终端设备,每个终端设备能够与物联网进行数据交互以及进行相应的数据分析处理操作。物联网连接的每个终端设备可以为相同型号或者不同型号的终端设备,并且每个终端设备受限与自身的型号和自身运算性能的限制,其在物联网中的剩余运行寿命也相应不同。当某一终端设备在物联网的剩余运行寿命较短,该终端设备的数据处理分析性能也会相应降低,若此时依然维持该终端设备在物联网中的数据交互与处理,则会影响物联网整体运行的稳定性和高效性。可见,在物联网中准确和及时地预测终端设备的剩余运行寿命显得尤为重要。
发明内容
针对现有技术存在的缺陷,本发明提供基于边缘计算的终端设备寿命预测方法和系统,其通过指示边缘计算服务器向物联网连接的所有终端设备分别发送数据收集指令,以使每个终端设备根据所述数据收集指令向边缘计算服务器反馈数据包;获取数据包的数据源地址信息,并根据数据源地址信息,判断数据包是否属于有效数据包;接着获取有效数据包的数据量及其在物联网中的数据传输时间,以此确定对应终端设备的指令响应时间;获取每个终端设备向物联网上传的数据,以此确定每个终端设备的累积运行时长;最后根据指令响应时间和累积运行时长,确定每个终端设备在物联网中的预测剩余运行时长;并根据预测剩余运行时长,控制边缘计算服务器与终端设备之间的数据交互连通与否状态;可见,该基于边缘计算的终端设备寿命预测方法和系统通过边缘计算服务器与物联网中的所有终端设备进行数据交互,以此抓取来自终端设备的数据包,继而确定终端设备针对边缘计算服务期间的指令响应时间;并且还根据终端设备在物联网中的数据上传情况,确定终端设备的累积运行时长,最终准确地确定终端设备在物联网中的预测剩余运行时长,这样能够快速地预测出每个终端设备在物联网中的剩余运行寿命,以便于后续有针对性地控制剩余运行寿命较短的终端设备在物联网中的工作状态,从而最大限度地提高物联网整体运行的稳定性和高效性。
本发明提供基于边缘计算的终端设备寿命预测方法,其特征在于,其包括如下步骤:
步骤S1,指示边缘计算服务器向物联网连接的所有终端设备分别发送数据收集指令,以使每个终端设备根据所述数据收集指令向边缘计算服务器反馈数据包;获取所述数据包的数据源地址信息,并根据所述数据源地址信息,判断所述数据包是否属于有效数据包;
步骤S2,获取所述有效数据包的数据量及其在物联网中的数据传输时间,以此确定对应终端设备的指令响应时间;获取每个终端设备向物联网上传的数据,以此确定每个终端设备的累积运行时长;
步骤S3,根据所述指令响应时间和所述累积运行时长,确定每个终端设备在物联网中的预测剩余运行时长;并根据所述预测剩余运行时长,控制边缘计算服务器与终端设备之间的数据交互连通与否状态;
进一步,在所述步骤S1中,指示边缘计算服务器向物联网连接的所有终端设备分别发送数据收集指令,以使每个终端设备根据所述数据收集指令向边缘计算服务器反馈数据包;获取所述数据包的数据源地址信息,并根据所述数据源地址信息,判断所述数据包是否属于有效数据包具体包括:
步骤S101,指示边缘计算服务器向物联网连接的所有终端设备同步发送数据收集指令;其中,所述数据收集指令包括收集的数据类型;
步骤S102,指示边缘计算服务器接收每个终端设备响应于所述数据收集指令而反馈的数据包,并获取每个数据包包含的数据源IP地址信息;
步骤S103,将所述数据源IP地址信息与预设IP地址信息白名单进行比对;若所述数据源IP地址信息存在于预设IP地址信息白名单,则将对应的数据包确定为有效数据包;否则,将对应的数据包确定为无效数据包;
进一步,在所述步骤S2中,获取所述有效数据包的数据量及其在物联网中的数据传输时间,以此确定对应终端设备的指令响应时间;获取每个终端设备向物联网上传的数据,以此确定每个终端设备的累积运行时长具体包括:
步骤S201,获取所述有效数据包的数据比特量及其在物联网中的数据传输时间;并利用下面公式(1),确定对应终端设备的指令响应时间,
Figure BDA0003305952100000031
在上述公式(1)中,ti表示第i个终端设备的指令响应时间;Ti表示从边缘计算服务器向第i个终端设备发送数据收集指令到边缘计算服务器接收到第i个终端设备反馈的数据包所需的时间;S表示边缘计算服务器发送的数据收集指令的数据比特量;va,down表示边缘计算服务器发送的数据收集指令传输到物联网的第a个节点时对应的传输速度;va,up表示第i个终端设备反馈的数据包传输到物联网的第a个节点时对应的传输速度;A表示边缘计算服务器与第i个终端设备在物联网中进行数据交互所需要经过的节点总数;Di表示第i个终端设备向边缘计算服务器反馈的数据包的数据比特量;
步骤S202,获取每个终端设备向物联网上传的数据,并利用下面公式(2),确定每个终端设备的累积运行时长,
Figure BDA0003305952100000032
在上述公式(2)中,Fi表示第i个终端设备的累积运行时长;(Ei)2表示第i个终端设备向物联网上传的数据对应的数据帧头部分和数据帧尾部分之间所有数据段的二进制形式的数据;
Figure BDA0003305952100000041
表示第i个终端设备向物联网上传的数据对应的数据帧尾部分的二进制形式的数据包含的二进制数据码总数;
Figure BDA0003305952100000042
表示第i个终端设备向物联网上传的数据对应的数据帧头部分的二进制形式的数据包含的二进制数据码总数;<<表示向右移动运算符号;Z()表示倒置函数,即将括号内的二进制数据进行倒置;{}10表示将括号内的数据转换为十进制数据;
进一步,在所述步骤S3中,根据所述指令响应时间和所述累积运行时长,确定每个终端设备在物联网中的预测剩余运行时长;并根据所述预测剩余运行时长,控制边缘计算服务器与终端设备之间的数据交互连通与否状态具体包括:
步骤S301,根据所述指令响应时间和所述累积运行时长,并利用下面公式(3),确定每个终端设备在物联网中的预测剩余运行时长,
Figure BDA0003305952100000043
在上述公式(3)中,Yi表示第i个终端设备在物联网中的预测剩余运行时长;tb表示在物联网中与第i个终端设备型号相同的第b个失效终端设备在物联网中的历史指令响应时间;Fb表示在物联网中与第i个终端设备型号相同的第b个失效终端设备在物联网中的历史累积运行时长;B表示在物联网中与第i个终端设备型号相同的失效终端设备的总数;
步骤S302,判断第i个终端设备在物联网中的预测剩余运行时长Yi是否小于或等于0;若是,则确定第i个终端设备为临近失效终端设备,此时中断第i个终端设备与边缘计算服务器之间的数据交互连通状态。
本发明还提供基于边缘计算的终端设备寿命预测系统,其特征在于,其包括数据包收集与分析模块、终端设备指令响应时间确定模块、终端设备累积运行时长确定模块、终端设备寿命预测模块和终端设备连通状态控制模块;其中,
所述数据包收集与分析模块用于指示边缘计算服务器向物联网连接的所有终端设备分别发送数据收集指令,以使每个终端设备根据所述数据收集指令向边缘计算服务器反馈数据包;获取所述数据包的数据源地址信息,并根据所述数据源地址信息,判断所述数据包是否属于有效数据包;
所述终端设备指令响应时间确定模块用于获取所述有效数据包的数据量及其在物联网中的数据传输时间,以此确定对应终端设备的指令响应时间;
所述终端设备累积运行时长确定模块用于获取每个终端设备向物联网上传的数据,以此确定每个终端设备的累积运行时长;
所述终端设备寿命预测模块用于根据所述指令响应时间和所述累积运行时长,确定每个终端设备在物联网中的预测剩余运行时长;
所述终端设备连通状态控制模块用于根据所述预测剩余运行时长,控制边缘计算服务器与终端设备之间的数据交互连通与否状态;
进一步,所述数据包收集与分析模块用于指示边缘计算服务器向物联网连接的所有终端设备分别发送数据收集指令,以使每个终端设备根据所述数据收集指令向边缘计算服务器反馈数据包;获取所述数据包的数据源地址信息,并根据所述数据源地址信息,判断所述数据包是否属于有效数据包具体包括:
指示边缘计算服务器向物联网连接的所有终端设备同步发送数据收集指令;其中,所述数据收集指令包括收集的数据类型;
指示边缘计算服务器接收每个终端设备响应于所述数据收集指令而反馈的数据包,并获取每个数据包包含的数据源IP地址信息;
将所述数据源IP地址信息与预设IP地址信息白名单进行比对;若所述数据源IP地址信息存在于预设IP地址信息白名单,则将对应的数据包确定为有效数据包;否则,将对应的数据包确定为无效数据包;
进一步,所述终端设备指令响应时间确定模块用于获取所述有效数据包的数据量及其在物联网中的数据传输时间,以此确定对应终端设备的指令响应时间具体包括:
获取所述有效数据包的数据比特量及其在物联网中的数据传输时间;并利用下面公式(1),确定对应终端设备的指令响应时间,
Figure BDA0003305952100000061
在上述公式(1)中,ti表示第i个终端设备的指令响应时间;Ti表示从边缘计算服务器向第i个终端设备发送数据收集指令到边缘计算服务器接收到第i个终端设备反馈的数据包所需的时间;S表示边缘计算服务器发送的数据收集指令的数据比特量;va,down表示边缘计算服务器发送的数据收集指令传输到物联网的第a个节点时对应的传输速度;va,up表示第i个终端设备反馈的数据包传输到物联网的第a个节点时对应的传输速度;A表示边缘计算服务器与第i个终端设备在物联网中进行数据交互所需要经过的节点总数;Di表示第i个终端设备向边缘计算服务器反馈的数据包的数据比特量;
以及,
所述终端设备累积运行时长确定模块用于获取每个终端设备向物联网上传的数据,以此确定每个终端设备的累积运行时长具体包括:
获取每个终端设备向物联网上传的数据,并利用下面公式(2),确定每个终端设备的累积运行时长,
Figure BDA0003305952100000062
在上述公式(2)中,Fi表示第i个终端设备的累积运行时长;(Ei)2表示第i个终端设备向物联网上传的数据对应的数据帧头部分和数据帧尾部分之间所有数据段的二进制形式的数据;
Figure BDA0003305952100000063
表示第i个终端设备向物联网上传的数据对应的数据帧尾部分的二进制形式的数据包含的二进制数据码总数;
Figure BDA0003305952100000064
表示第i个终端设备向物联网上传的数据对应的数据帧头部分的二进制形式的数据包含的二进制数据码总数;<<表示向右移动运算符号;Z()表示倒置函数,即将括号内的二进制数据进行倒置;{}10表示将括号内的数据转换为十进制数据;
进一步,所述终端设备寿命预测模块用于根据所述指令响应时间和所述累积运行时长,确定每个终端设备在物联网中的预测剩余运行时长具体包括:
根据所述指令响应时间和所述累积运行时长,并利用下面公式(3),确定每个终端设备在物联网中的预测剩余运行时长,
Figure BDA0003305952100000071
在上述公式(3)中,Yi表示第i个终端设备在物联网中的预测剩余运行时长;tb表示在物联网中与第i个终端设备型号相同的第b个失效终端设备在物联网中的历史指令响应时间;Fb表示在物联网中与第i个终端设备型号相同的第b个失效终端设备在物联网中的历史累积运行时长;B表示在物联网中与第i个终端设备型号相同的失效终端设备的总数;
以及,
所述终端设备连通状态控制模块用于根据所述预测剩余运行时长,控制边缘计算服务器与终端设备之间的数据交互连通与否状态具体包括:
判断第i个终端设备在物联网中的预测剩余运行时长Yi是否小于或等于0;若是,则确定第i个终端设备为临近失效终端设备,此时中断第i个终端设备与边缘计算服务器之间的数据交互连通状态。
相比于现有技术,该基于边缘计算的终端设备寿命预测方法和系统通过指示边缘计算服务器向物联网连接的所有终端设备分别发送数据收集指令,以使每个终端设备根据所述数据收集指令向边缘计算服务器反馈数据包;获取数据包的数据源地址信息,并根据数据源地址信息,判断数据包是否属于有效数据包;接着获取有效数据包的数据量及其在物联网中的数据传输时间,以此确定对应终端设备的指令响应时间;获取每个终端设备向物联网上传的数据,以此确定每个终端设备的累积运行时长;最后根据指令响应时间和累积运行时长,确定每个终端设备在物联网中的预测剩余运行时长;并根据预测剩余运行时长,控制边缘计算服务器与终端设备之间的数据交互连通与否状态;可见,该基于边缘计算的终端设备寿命预测方法和系统通过边缘计算服务器与物联网中的所有终端设备进行数据交互,以此抓取来自终端设备的数据包,继而确定终端设备针对边缘计算服务期间的指令响应时间;并且还根据终端设备在物联网中的数据上传情况,确定终端设备的累积运行时长,最终准确地确定终端设备在物联网中的预测剩余运行时长,这样能够快速地预测出每个终端设备在物联网中的剩余运行寿命,以便于后续有针对性地控制剩余运行寿命较短的终端设备在物联网中的工作状态,从而最大限度地提高物联网整体运行的稳定性和高效性。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例,对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,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的附图。
图1为本发明提供的基于边缘计算的终端设备寿命预测方法的流程示意图。
图2为本发明提供的基于边缘计算的终端设备寿命预测系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,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。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动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。
参阅图1,为本发明实施例提供的基于边缘计算的终端设备寿命预测方法的流程示意图。该基于边缘计算的终端设备寿命预测方法包括如下步骤:
步骤S1,指示边缘计算服务器向物联网连接的所有终端设备分别发送数据收集指令,以使每个终端设备根据该数据收集指令向边缘计算服务器反馈数据包;获取该数据包的数据源地址信息,并根据该数据源地址信息,判断该数据包是否属于有效数据包;
步骤S2,获取该有效数据包的数据量及其在物联网中的数据传输时间,以此确定对应终端设备的指令响应时间;获取每个终端设备向物联网上传的数据,以此确定每个终端设备的累积运行时长;
步骤S3,根据该指令响应时间和该累积运行时长,确定每个终端设备在物联网中的预测剩余运行时长;并根据该预测剩余运行时长,控制边缘计算服务器与终端设备之间的数据交互连通与否状态。
上述技术方案的有益效果为:该基于边缘计算的终端设备寿命预测方法通过边缘计算服务器与物联网中的所有终端设备进行数据交互,以此抓取来自终端设备的数据包,继而确定终端设备针对边缘计算服务期间的指令响应时间;并且还根据终端设备在物联网中的数据上传情况,确定终端设备的累积运行时长,最终准确地确定终端设备在物联网中的预测剩余运行时长,这样能够快速地预测出每个终端设备在物联网中的剩余运行寿命,以便于后续有针对性地控制剩余运行寿命较短的终端设备在物联网中的工作状态,从而最大限度地提高物联网整体运行的稳定性和高效性。
优选地,在该步骤S1中,指示边缘计算服务器向物联网连接的所有终端设备分别发送数据收集指令,以使每个终端设备根据该数据收集指令向边缘计算服务器反馈数据包;获取该数据包的数据源地址信息,并根据该数据源地址信息,判断该数据包是否属于有效数据包具体包括:
步骤S101,指示边缘计算服务器向物联网连接的所有终端设备同步发送数据收集指令;其中,该数据收集指令包括收集的数据类型;
步骤S102,指示边缘计算服务器接收每个终端设备响应于该数据收集指令而反馈的数据包,并获取每个数据包包含的数据源IP地址信息;
步骤S103,将该数据源IP地址信息与预设IP地址信息白名单进行比对;若该数据源IP地址信息存在于预设IP地址信息白名单,则将对应的数据包确定为有效数据包;否则,将对应的数据包确定为无效数据包。
上述技术方案的有益效果为:在实际应用中,物联网可同时连接有若干终端设备和边缘计算服务器,该终端设备可为但不限于是便携式笔记本电脑或者智能手机等终端设备,该边缘计算服务器可为但不限于是能够执行边缘计算操作的云端服务器。每个终端设备均能够通过物联网与边缘计算服务器进行数据交互,同时该边缘计算服务器能够对每个终端设备进行监控,以此向每个终端设备发送数据收集指令,藉此向每个终端设备收集相应的数据包;其中,该数据收集指令可包括但不限于是需要收集的数据类型,该数据类型可为数据的格式或者数据的创建时间。每个终端设备接收到该数据收集指令后,能够通过物联网的数据传输节点向边缘计算服务器反馈相应的数据包。虽有对数据包对应的数据源IP地址信息进行比对,这样确保只有预设IP地址信息白名单对应的终端设备发出的数据包才能进入后续的处理程序,从而提高物联网整体的数据安全性。
优选地,在该步骤S2中,获取该有效数据包的数据量及其在物联网中的数据传输时间,以此确定对应终端设备的指令响应时间;获取每个终端设备向物联网上传的数据,以此确定每个终端设备的累积运行时长具体包括:
步骤S201,获取该有效数据包的数据比特量及其在物联网中的数据传输时间;并利用下面公式(1),确定对应终端设备的指令响应时间,
Figure BDA0003305952100000101
在上述公式(1)中,ti表示第i个终端设备的指令响应时间;Ti表示从边缘计算服务器向第i个终端设备发送数据收集指令到边缘计算服务器接收到第i个终端设备反馈的数据包所需的时间;S表示边缘计算服务器发送的数据收集指令的数据比特量;va,down表示边缘计算服务器发送的数据收集指令传输到物联网的第a个节点时对应的传输速度;va,up表示第i个终端设备反馈的数据包传输到物联网的第a个节点时对应的传输速度;A表示边缘计算服务器与第i个终端设备在物联网中进行数据交互所需要经过的节点总数;Di表示第i个终端设备向边缘计算服务器反馈的数据包的数据比特量;
步骤S202,获取每个终端设备向物联网上传的数据,并利用下面公式(2),确定每个终端设备的累积运行时长,
Figure BDA0003305952100000111
在上述公式(2)中,Fi表示第i个终端设备的累积运行时长;(Ei)2表示第i个终端设备向物联网上传的数据对应的数据帧头部分和数据帧尾部分之间所有数据段的二进制形式的数据;
Figure BDA0003305952100000112
表示第i个终端设备向物联网上传的数据对应的数据帧尾部分的二进制形式的数据包含的二进制数据码总数;
Figure BDA0003305952100000113
表示第i个终端设备向物联网上传的数据对应的数据帧头部分的二进制形式的数据包含的二进制数据码总数;<<表示向右移动运算符号;Z()表示倒置函数,即将括号内的二进制数据进行倒置;{}10表示将括号内的数据转换为十进制数据。
上述技术方案的有益效果为:利用上述公式(1)根据每个终端设备反馈的数据包的数据比特量及其在物联网中的数据传输时间,得到每个终端设备的指令响应时间,从而可以根据已知条件准确求得终端设备的指令处理响应时间进而通过响应时间可以准确知晓终端设备当前处理数据的能力;再利用上述公式(2)提取每个终端设备的累积运行时长,进而将终端设备各自的累积运行时长准确提取出来。每个终端设备的指令响应时间和累积运行时长直接反映终端设备自身的数据处理性能高低,通常而言,当终端设备的指令响应时间越短或者累积运行时长越短,则其数据处理性能越高,反之,其数据处理性能越低。
优选地,在该步骤S3中,根据该指令响应时间和该累积运行时长,确定每个终端设备在物联网中的预测剩余运行时长;并根据该预测剩余运行时长,控制边缘计算服务器与终端设备之间的数据交互连通与否状态具体包括:
步骤S301,根据该指令响应时间和该累积运行时长,并利用下面公式(3),确定每个终端设备在物联网中的预测剩余运行时长,
Figure BDA0003305952100000121
在上述公式(3)中,Yi表示第i个终端设备在物联网中的预测剩余运行时长;tb表示在物联网中与第i个终端设备型号相同的第b个失效终端设备在物联网中的历史指令响应时间;Fb表示在物联网中与第i个终端设备型号相同的第b个失效终端设备在物联网中的历史累积运行时长;B表示在物联网中与第i个终端设备型号相同的失效终端设备的总数;
步骤S302,判断第i个终端设备在物联网中的预测剩余运行时长Yi是否小于或等于0;若是,则确定第i个终端设备为临近失效终端设备,此时中断第i个终端设备与边缘计算服务器之间的数据交互连通状态。
上述技术方案的有益效果为:利用上述公式(3),根据每个终端设备的指令响应时间和累积运行时长,并且还结合物联网中同类型的失效终端设备的历史指令响应时间和历史累积运行时长来准确确定其对应的预测剩余运行时长;继而,当预测剩余运行时长小于或者等于0时,及时中断终端设备与边缘计算服务器之间的数据交互连通状态,这样能够有效避免处于临近失效状态的终端设备降低物联网整体的数据处理性能,以及最大限度地提高物联网整体运行的稳定性和高效性。
参阅图2,为本发明实施例提供的基于边缘计算的终端设备寿命预测系统的结构示意图。该基于边缘计算的终端设备寿命预测系统包括数据包收集与分析模块、终端设备指令响应时间确定模块、终端设备累积运行时长确定模块、终端设备寿命预测模块和终端设备连通状态控制模块;其中,
该数据包收集与分析模块用于指示边缘计算服务器向物联网连接的所有终端设备分别发送数据收集指令,以使每个终端设备根据该数据收集指令向边缘计算服务器反馈数据包;获取该数据包的数据源地址信息,并根据该数据源地址信息,判断该数据包是否属于有效数据包;
该终端设备指令响应时间确定模块用于获取该有效数据包的数据量及其在物联网中的数据传输时间,以此确定对应终端设备的指令响应时间;
该终端设备累积运行时长确定模块用于获取每个终端设备向物联网上传的数据,以此确定每个终端设备的累积运行时长;
该终端设备寿命预测模块用于根据该指令响应时间和该累积运行时长,确定每个终端设备在物联网中的预测剩余运行时长;
该终端设备连通状态控制模块用于根据该预测剩余运行时长,控制边缘计算服务器与终端设备之间的数据交互连通与否状态。
上述技术方案的有益效果为:该基于边缘计算的终端设备寿命预测系统通过边缘计算服务器与物联网中的所有终端设备进行数据交互,以此抓取来自终端设备的数据包,继而确定终端设备针对边缘计算服务期间的指令响应时间;并且还根据终端设备在物联网中的数据上传情况,确定终端设备的累积运行时长,最终准确地确定终端设备在物联网中的预测剩余运行时长,这样能够快速地预测出每个终端设备在物联网中的剩余运行寿命,以便于后续有针对性地控制剩余运行寿命较短的终端设备在物联网中的工作状态,从而最大限度地提高物联网整体运行的稳定性和高效性。
优选地,该数据包收集与分析模块用于指示边缘计算服务器向物联网连接的所有终端设备分别发送数据收集指令,以使每个终端设备根据该数据收集指令向边缘计算服务器反馈数据包;获取该数据包的数据源地址信息,并根据该数据源地址信息,判断该数据包是否属于有效数据包具体包括:
指示边缘计算服务器向物联网连接的所有终端设备同步发送数据收集指令;其中,该数据收集指令包括收集的数据类型;
指示边缘计算服务器接收每个终端设备响应于该数据收集指令而反馈的数据包,并获取每个数据包包含的数据源IP地址信息;
将该数据源IP地址信息与预设IP地址信息白名单进行比对;若该数据源IP地址信息存在于预设IP地址信息白名单,则将对应的数据包确定为有效数据包;否则,将对应的数据包确定为无效数据包。
上述技术方案的有益效果为:在实际应用中,物联网可同时连接有若干终端设备和边缘计算服务器,该终端设备可为但不限于是便携式笔记本电脑或者智能手机等终端设备,该边缘计算服务器可为但不限于是能够执行边缘计算操作的云端服务器。每个终端设备均能够通过物联网与边缘计算服务器进行数据交互,同时该边缘计算服务器能够对每个终端设备进行监控,以此向每个终端设备发送数据收集指令,藉此向每个终端设备收集相应的数据包;其中,该数据收集指令可包括但不限于是需要收集的数据类型,该数据类型可为数据的格式或者数据的创建时间。每个终端设备接收到该数据收集指令后,能够通过物联网的数据传输节点向边缘计算服务器反馈相应的数据包。虽有对数据包对应的数据源IP地址信息进行比对,这样确保只有预设IP地址信息白名单对应的终端设备发出的数据包才能进入后续的处理程序,从而提高物联网整体的数据安全性。
优选地,该终端设备指令响应时间确定模块用于获取该有效数据包的数据量及其在物联网中的数据传输时间,以此确定对应终端设备的指令响应时间具体包括:
获取该有效数据包的数据比特量及其在物联网中的数据传输时间;并利用下面公式(1),确定对应终端设备的指令响应时间,
Figure BDA0003305952100000141
在上述公式(1)中,ti表示第i个终端设备的指令响应时间;Ti表示从边缘计算服务器向第i个终端设备发送数据收集指令到边缘计算服务器接收到第i个终端设备反馈的数据包所需的时间;S表示边缘计算服务器发送的数据收集指令的数据比特量;va,down表示边缘计算服务器发送的数据收集指令传输到物联网的第a个节点时对应的传输速度;va,up表示第i个终端设备反馈的数据包传输到物联网的第a个节点时对应的传输速度;A表示边缘计算服务器与第i个终端设备在物联网中进行数据交互所需要经过的节点总数;Di表示第i个终端设备向边缘计算服务器反馈的数据包的数据比特量;
以及,
该终端设备累积运行时长确定模块用于获取每个终端设备向物联网上传的数据,以此确定每个终端设备的累积运行时长具体包括:
获取每个终端设备向物联网上传的数据,并利用下面公式(2),确定每个终端设备的累积运行时长,
Figure BDA0003305952100000151
在上述公式(2)中,Fi表示第i个终端设备的累积运行时长;(Ei)2表示第i个终端设备向物联网上传的数据对应的数据帧头部分和数据帧尾部分之间所有数据段的二进制形式的数据;
Figure BDA0003305952100000152
表示第i个终端设备向物联网上传的数据对应的数据帧尾部分的二进制形式的数据包含的二进制数据码总数;
Figure BDA0003305952100000153
表示第i个终端设备向物联网上传的数据对应的数据帧头部分的二进制形式的数据包含的二进制数据码总数;<<表示向右移动运算符号;Z()表示倒置函数,即将括号内的二进制数据进行倒置;{}10表示将括号内的数据转换为十进制数据。
上述技术方案的有益效果为:利用上述公式(1)根据每个终端设备反馈的数据包的数据比特量及其在物联网中的数据传输时间,得到每个终端设备的指令响应时间,从而可以根据已知条件准确求得终端设备的指令处理响应时间进而通过响应时间可以准确知晓终端设备当前处理数据的能力;再利用上述公式(2)提取每个终端设备的累积运行时长,进而将终端设备各自的累积运行时长准确提取出来。每个终端设备的指令响应时间和累积运行时长直接反映终端设备自身的数据处理性能高低,通常而言,当终端设备的指令响应时间越短或者累积运行时长越短,则其数据处理性能越高,反之,其数据处理性能越低。
优选地,该终端设备寿命预测模块用于根据该指令响应时间和该累积运行时长,确定每个终端设备在物联网中的预测剩余运行时长具体包括:
根据该指令响应时间和该累积运行时长,并利用下面公式(3),确定每个终端设备在物联网中的预测剩余运行时长,
Figure BDA0003305952100000161
在上述公式(3)中,Yi表示第i个终端设备在物联网中的预测剩余运行时长;tb表示在物联网中与第i个终端设备型号相同的第b个失效终端设备在物联网中的历史指令响应时间;Fb表示在物联网中与第i个终端设备型号相同的第b个失效终端设备在物联网中的历史累积运行时长;B表示在物联网中与第i个终端设备型号相同的失效终端设备的总数;
以及,
该终端设备连通状态控制模块用于根据该预测剩余运行时长,控制边缘计算服务器与终端设备之间的数据交互连通与否状态具体包括:
判断第i个终端设备在物联网中的预测剩余运行时长Yi是否小于或等于0;若是,则确定第i个终端设备为临近失效终端设备,此时中断第i个终端设备与边缘计算服务器之间的数据交互连通状态。
上述技术方案的有益效果为:利用上述公式(3),根据每个终端设备的指令响应时间和累积运行时长,并且还结合物联网中同类型的失效终端设备的历史指令响应时间和历史累积运行时长来准确确定其对应的预测剩余运行时长;继而,当预测剩余运行时长小于或者等于0时,及时中断终端设备与边缘计算服务器之间的数据交互连通状态,这样能够有效避免处于临近失效状态的终端设备降低物联网整体的数据处理性能,以及最大限度地提高物联网整体运行的稳定性和高效性。
从上述实施例的内容可知,该基于边缘计算的终端设备寿命预测方法和系统通过边缘计算服务器与物联网中的所有终端设备进行数据交互,以此抓取来自终端设备的数据包,继而确定终端设备针对边缘计算服务期间的指令响应时间;并且还根据终端设备在物联网中的数据上传情况,确定终端设备的累积运行时长,最终准确地确定终端设备在物联网中的预测剩余运行时长,这样能够快速地预测出每个终端设备在物联网中的剩余运行寿命,以便于后续有针对性地控制剩余运行寿命较短的终端设备在物联网中的工作状态,从而最大限度地提高物联网整体运行的稳定性和高效性。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.基于边缘计算的终端设备寿命预测方法,其特征在于,其包括如下步骤:
步骤S1,指示边缘计算服务器向物联网连接的所有终端设备分别发送数据收集指令,以使每个终端设备根据所述数据收集指令向边缘计算服务器反馈数据包;获取所述数据包的数据源地址信息,并根据所述数据源地址信息,判断所述数据包是否属于有效数据包;
步骤S2,获取所述有效数据包的数据量及其在物联网中的数据传输时间,以此确定对应终端设备的指令响应时间;获取每个终端设备向物联网上传的数据,以此确定每个终端设备的累积运行时长;
步骤S3,根据所述指令响应时间和所述累积运行时长,确定每个终端设备在物联网中的预测剩余运行时长;并根据所述预测剩余运行时长,控制边缘计算服务器与终端设备之间的数据交互连通与否状态。
2.如权利要求1所述的基于边缘计算的终端设备寿命预测方法,其特征在于:
在所述步骤S1中,指示边缘计算服务器向物联网连接的所有终端设备分别发送数据收集指令,以使每个终端设备根据所述数据收集指令向边缘计算服务器反馈数据包;获取所述数据包的数据源地址信息,并根据所述数据源地址信息,判断所述数据包是否属于有效数据包具体包括:
步骤S101,指示边缘计算服务器向物联网连接的所有终端设备同步发送数据收集指令;其中,所述数据收集指令包括收集的数据类型;
步骤S102,指示边缘计算服务器接收每个终端设备响应于所述数据收集指令而反馈的数据包,并获取每个数据包包含的数据源IP地址信息;
步骤S103,将所述数据源IP地址信息与预设IP地址信息白名单进行比对;若所述数据源IP地址信息存在于预设IP地址信息白名单,则将对应的数据包确定为有效数据包;否则,将对应的数据包确定为无效数据包。
3.如权利要求2所述的基于边缘计算的终端设备寿命预测方法,其特征在于:
在所述步骤S2中,获取所述有效数据包的数据量及其在物联网中的数据传输时间,以此确定对应终端设备的指令响应时间;获取每个终端设备向物联网上传的数据,以此确定每个终端设备的累积运行时长具体包括:
步骤S201,获取所述有效数据包的数据比特量及其在物联网中的数据传输时间;并利用下面公式(1),确定对应终端设备的指令响应时间,
Figure FDA0003305952090000021
在上述公式(1)中,ti表示第i个终端设备的指令响应时间;Ti表示从边缘计算服务器向第i个终端设备发送数据收集指令到边缘计算服务器接收到第i个终端设备反馈的数据包所需的时间;S表示边缘计算服务器发送的数据收集指令的数据比特量;va,down表示边缘计算服务器发送的数据收集指令传输到物联网的第a个节点时对应的传输速度;va,up表示第i个终端设备反馈的数据包传输到物联网的第a个节点时对应的传输速度;A表示边缘计算服务器与第i个终端设备在物联网中进行数据交互所需要经过的节点总数;Di表示第i个终端设备向边缘计算服务器反馈的数据包的数据比特量;
步骤S202,获取每个终端设备向物联网上传的数据,并利用下面公式(2),确定每个终端设备的累积运行时长,
Figure FDA0003305952090000022
在上述公式(2)中,Fi表示第i个终端设备的累积运行时长;(Ei)2表示第i个终端设备向物联网上传的数据对应的数据帧头部分和数据帧尾部分之间所有数据段的二进制形式的数据;
Figure FDA0003305952090000031
表示第i个终端设备向物联网上传的数据对应的数据帧尾部分的二进制形式的数据包含的二进制数据码总数;
Figure FDA0003305952090000032
表示第i个终端设备向物联网上传的数据对应的数据帧头部分的二进制形式的数据包含的二进制数据码总数;<<表示向右移动运算符号;Z()表示倒置函数,即将括号内的二进制数据进行倒置;{}10表示将括号内的数据转换为十进制数据。
4.如权利要求3所述的基于边缘计算的终端设备寿命预测方法,其特征在于:
在所述步骤S3中,根据所述指令响应时间和所述累积运行时长,确定每个终端设备在物联网中的预测剩余运行时长;并根据所述预测剩余运行时长,控制边缘计算服务器与终端设备之间的数据交互连通与否状态具体包括:
步骤S301,根据所述指令响应时间和所述累积运行时长,并利用下面公式(3),确定每个终端设备在物联网中的预测剩余运行时长,
Figure FDA0003305952090000033
在上述公式(3)中,Yi表示第i个终端设备在物联网中的预测剩余运行时长;tb表示在物联网中与第i个终端设备型号相同的第b个失效终端设备在物联网中的历史指令响应时间;Fb表示在物联网中与第i个终端设备型号相同的第b个失效终端设备在物联网中的历史累积运行时长;B表示在物联网中与第i个终端设备型号相同的失效终端设备的总数;
步骤S302,判断第i个终端设备在物联网中的预测剩余运行时长Yi是否小于或等于0;若是,则确定第i个终端设备为临近失效终端设备,此时中断第i个终端设备与边缘计算服务器之间的数据交互连通状态。
5.基于边缘计算的终端设备寿命预测系统,其特征在于,其包括数据包收集与分析模块、终端设备指令响应时间确定模块、终端设备累积运行时长确定模块、终端设备寿命预测模块和终端设备连通状态控制模块;其中,
所述数据包收集与分析模块用于指示边缘计算服务器向物联网连接的所有终端设备分别发送数据收集指令,以使每个终端设备根据所述数据收集指令向边缘计算服务器反馈数据包;获取所述数据包的数据源地址信息,并根据所述数据源地址信息,判断所述数据包是否属于有效数据包;
所述终端设备指令响应时间确定模块用于获取所述有效数据包的数据量及其在物联网中的数据传输时间,以此确定对应终端设备的指令响应时间;
所述终端设备累积运行时长确定模块用于获取每个终端设备向物联网上传的数据,以此确定每个终端设备的累积运行时长;
所述终端设备寿命预测模块用于根据所述指令响应时间和所述累积运行时长,确定每个终端设备在物联网中的预测剩余运行时长;
所述终端设备连通状态控制模块用于根据所述预测剩余运行时长,控制边缘计算服务器与终端设备之间的数据交互连通与否状态。
6.如权利要求5所述的基于边缘计算的终端设备寿命预测系统,其特征在于:
所述数据包收集与分析模块用于指示边缘计算服务器向物联网连接的所有终端设备分别发送数据收集指令,以使每个终端设备根据所述数据收集指令向边缘计算服务器反馈数据包;获取所述数据包的数据源地址信息,并根据所述数据源地址信息,判断所述数据包是否属于有效数据包具体包括:
指示边缘计算服务器向物联网连接的所有终端设备同步发送数据收集指令;其中,所述数据收集指令包括收集的数据类型;
指示边缘计算服务器接收每个终端设备响应于所述数据收集指令而反馈的数据包,并获取每个数据包包含的数据源IP地址信息;
将所述数据源IP地址信息与预设IP地址信息白名单进行比对;若所述数据源IP地址信息存在于预设IP地址信息白名单,则将对应的数据包确定为有效数据包;否则,将对应的数据包确定为无效数据包。
7.如权利要求6所述的基于边缘计算的终端设备寿命预测系统,其特征在于:
所述终端设备指令响应时间确定模块用于获取所述有效数据包的数据量及其在物联网中的数据传输时间,以此确定对应终端设备的指令响应时间具体包括:
获取所述有效数据包的数据比特量及其在物联网中的数据传输时间;并
利用下面公式(1),确定对应终端设备的指令响应时间,
Figure FDA0003305952090000051
在上述公式(1)中,ti表示第i个终端设备的指令响应时间;Ti表示从边缘计算服务器向第i个终端设备发送数据收集指令到边缘计算服务器接收到第i个终端设备反馈的数据包所需的时间;S表示边缘计算服务器发送的数据收集指令的数据比特量;va,down表示边缘计算服务器发送的数据收集指令传输到物联网的第a个节点时对应的传输速度;va,up表示第i个终端设备反馈的数据包传输到物联网的第a个节点时对应的传输速度;A表示边缘计算服务器与第i个终端设备在物联网中进行数据交互所需要经过的节点总数;Di表示第i个终端设备向边缘计算服务器反馈的数据包的数据比特量;
以及,
所述终端设备累积运行时长确定模块用于获取每个终端设备向物联网上传的数据,以此确定每个终端设备的累积运行时长具体包括:
获取每个终端设备向物联网上传的数据,并利用下面公式(2),确定每个终端设备的累积运行时长,
Figure FDA0003305952090000061
在上述公式(2)中,Fi表示第i个终端设备的累积运行时长;(Ei)2表示第i个终端设备向物联网上传的数据对应的数据帧头部分和数据帧尾部分之间所有数据段的二进制形式的数据;
Figure FDA0003305952090000062
表示第i个终端设备向物联网上传的数据对应的数据帧尾部分的二进制形式的数据包含的二进制数据码总数;
Figure FDA0003305952090000063
表示第i个终端设备向物联网上传的数据对应的数据帧头部分的二进制形式的数据包含的二进制数据码总数;<<表示向右移动运算符号;Z()表示倒置函数,即将括号内的二进制数据进行倒置;{}10表示将括号内的数据转换为十进制数据。
8.如权利要求7所述的基于边缘计算的终端设备寿命预测系统,其特征在于:
所述终端设备寿命预测模块用于根据所述指令响应时间和所述累积运行时长,确定每个终端设备在物联网中的预测剩余运行时长具体包括:根据所述指令响应时间和所述累积运行时长,并利用下面公式(3),确定每个终端设备在物联网中的预测剩余运行时长,
Figure FDA0003305952090000071
在上述公式(3)中,Yi表示第i个终端设备在物联网中的预测剩余运行时长;tb表示在物联网中与第i个终端设备型号相同的第b个失效终端设备在物联网中的历史指令响应时间;Fb表示在物联网中与第i个终端设备型号相同的第b个失效终端设备在物联网中的历史累积运行时长;B表示在物联网中与第i个终端设备型号相同的失效终端设备的总数;
以及,
所述终端设备连通状态控制模块用于根据所述预测剩余运行时长,控制边缘计算服务器与终端设备之间的数据交互连通与否状态具体包括:判断第i个终端设备在物联网中的预测剩余运行时长Yi是否小于或等于0;若是,则确定第i个终端设备为临近失效终端设备,此时中断第i个终端设备与边缘计算服务器之间的数据交互连通状态。
CN202111203491.6A 2021-10-15 2021-10-15 基于边缘计算的终端设备寿命预测方法和系统 Active CN114189520B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111203491.6A CN114189520B (zh) 2021-10-15 2021-10-15 基于边缘计算的终端设备寿命预测方法和系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111203491.6A CN114189520B (zh) 2021-10-15 2021-10-15 基于边缘计算的终端设备寿命预测方法和系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114189520A true CN114189520A (zh) 2022-03-15
CN114189520B CN114189520B (zh) 2022-08-19

Family

ID=80601407

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111203491.6A Active CN114189520B (zh) 2021-10-15 2021-10-15 基于边缘计算的终端设备寿命预测方法和系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114189520B (zh)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110414033A (zh) * 2019-05-31 2019-11-05 太原理工大学 结合边缘计算和数字孪生的机械设备预测性维护方法
WO2020035439A1 (de) * 2018-08-14 2020-02-20 Siemens Aktiengesellschaft Anordnung und verfahren zur prognose einer restnutzungsdauer einer maschine
CN111160616A (zh) * 2019-12-05 2020-05-15 广东工业大学 一种基于边云协同的厨电设备预测性维护系统及方法
CN111340282A (zh) * 2020-02-21 2020-06-26 山东大学 基于da-tcn的设备剩余使用寿命的估计方法及系统
CN112052979A (zh) * 2020-07-17 2020-12-08 北京天泽智云科技有限公司 基于故障预测与健康管理的设备备件需求预测系统
CN112613646A (zh) * 2020-12-08 2021-04-06 上海交通大学烟台信息技术研究院 一种基于多维数据融合的设备状态预测方法及系统
CN112650580A (zh) * 2020-11-02 2021-04-13 北京迅达云成科技有限公司 一种基于边缘计算的工业大数据监测系统

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020035439A1 (de) * 2018-08-14 2020-02-20 Siemens Aktiengesellschaft Anordnung und verfahren zur prognose einer restnutzungsdauer einer maschine
CN110414033A (zh) * 2019-05-31 2019-11-05 太原理工大学 结合边缘计算和数字孪生的机械设备预测性维护方法
CN111160616A (zh) * 2019-12-05 2020-05-15 广东工业大学 一种基于边云协同的厨电设备预测性维护系统及方法
CN111340282A (zh) * 2020-02-21 2020-06-26 山东大学 基于da-tcn的设备剩余使用寿命的估计方法及系统
CN112052979A (zh) * 2020-07-17 2020-12-08 北京天泽智云科技有限公司 基于故障预测与健康管理的设备备件需求预测系统
CN112650580A (zh) * 2020-11-02 2021-04-13 北京迅达云成科技有限公司 一种基于边缘计算的工业大数据监测系统
CN112613646A (zh) * 2020-12-08 2021-04-06 上海交通大学烟台信息技术研究院 一种基于多维数据融合的设备状态预测方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN114189520B (zh) 2022-08-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2023511327A (ja) モデル訓練方法および装置
CN112751729A (zh) 日志监控方法、装置、介质及电子设备
US20210042578A1 (en) Feature engineering orchestration method and apparatus
CN113918411B (zh) 基于边缘计算的终端设备管控方法和系统
JP2014164568A (ja) 端末装置、分散処理方法、分散処理プログラムおよび分散処理システム
CN114760253B (zh) 快速物联网数据传输方法和系统
CN112416408A (zh) 固件升级方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN116436906A (zh) 一种分布式光伏数据采集传输方法及系统
CN114189520B (zh) 基于边缘计算的终端设备寿命预测方法和系统
CN113992600A (zh) 基于缓存队列的多速率模式数据发送控制方法及装置
CN110311848A (zh) 一种Modbus RTU通讯协议提高通讯效率的方法
CN112770358A (zh) 基于业务数据的多速率模式数据发送控制方法及装置
CN113891325B (zh) 基于多接入边缘计算的网络切换方法和系统
CN112463343B (zh) 业务进程的重启方法和装置、存储介质、电子设备
CN115604089A (zh) 网络故障定位方法及装置
CN117082477A (zh) 任务处理方法和装置、系统、存储介质及电子设备
CN113993162B (zh) 基于缓存数据的多速率模式数据发送控制方法及装置
CN114244706B (zh) 基于规则式协议转换引擎的边缘设备接入方法和系统
CN118170566B (zh) 面向边缘设备的消息处理方法及相关设备
CN115061999B (zh) 基于人工智能的数据中心数据管理方法及系统
CN115811473B (zh) 一种基于混合神经网络和注意力机制的服务系统可靠性分析系统及预测方法
CN115277459B (zh) 服务质量策略的调整方法及装置、存储介质及电子设备
CN117914930B (zh) 煤矿井下基于网络状态检测的移动设备运行方法及装置
CN111901253B (zh) 用于存储系统的流量控制方法、装置、介质及电子设备
EP3868080B1 (en) Determining a length of a timeout period

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant