CN114491171A - 基于工业物联网的数据处理方法、系统、介质及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本申请的实施例提供了一种基于工业物联网的数据处理方法、系统、计算机可读介质及电子设备。该基于工业物联网的数据处理方法包括:在工业物联网的感知层获取工业数据及其对应的数据信息,基于生成时刻对工业数据进行筛选,从工业数据中提取出待处理数据,并删除工业数据中除待处理数据之外的剩余数据,以降低工业数据的重复率和数据量,同时降低数据存储和处理所需的存储空间和成本;另一方面基于数据信息确定用于存储待处理数据的位置信息;将待处理数据和所述位置信息发送至云平台,以通知云平台基于位置信息对待处理信息进行存储,提高了数据存储和数据读取的效率,进一步的提高了在工业物联网中数据获取、处理和存储全过程的处理效率。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域,具体而言,涉及一种基于工业物联网的数据处理方法、系统、计算机可读介质及电子设备。
背景技术
工业互联网是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的新型基础设施、应用模式和工业生态,通过对人、机、物、系统等的全面连接,构建起覆盖全产业链、全价值链的全新制造和服务体系,为工业乃至产业数字化、网络化、智能化发展提供了实现途径。但是在很多实际应用中,工业生产将会产生大量的数据,造成数据冗余,进而影响数据获取和处理的效率。
发明内容
本申请的实施例提供了一种基于工业物联网的数据处理方法、系统、计算机可读介质及电子设备,进而至少在一定程度上可以降低了工业数据的重复率和数据量,同时提高了数据存储的效率。
本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然,或部分地通过本申请的实践而习得。
根据本申请实施例的一个方面,提供了一种基于工业物联网的数据处理方法,包括:通过工业物联网的感知层获取工业数据及其对应的数据信息,其中,所述数据信息包括生成时刻;在工业物联网的数据处理层,基于所述生成时刻对所述工业数据进行筛选,从所述工业数据中提取出待处理数据;基于所述数据信息确定用于存储所述待处理数据的位置信息;将所述待处理数据和所述位置信息发送至云平台。
在本申请的一些实施例中,基于前述方案,所述通过工业物联网的感知层获取工业数据及其对应的数据信息,包括:预先在工业物联网的感知层中布设传感器;获取所述传感器采集到的工业数据和所述工业数据对应的数据信息。
在本申请的一些实施例中,基于前述方案,所述基于所述生成时刻对所述工业数据进行筛选,从所述工业数据中提取出待处理数据,包括:基于设定的数据提取周期和生成时刻对应的数据密度,确定所述生成时刻对应的筛选比例;所述数据密度表示所述生成时刻获取到的工业数据对应的数据量;基于所述筛选比例,从所述工业数据中提取出待处理数据。
在本申请的一些实施例中,基于前述方案,所述基于设定的数据提取周期和生成时刻对应的数据密度,确定所述生成时刻对应的筛选比例,包括:根据预设的密度因子、当前时刻采集到的工业数据的数据密度和所述数据提取周期之间的乘积,确定生成时刻对应的提取周期;根据所述生成时刻对应的提取周期,确定筛选比例。
在本申请的一些实施例中,基于前述方案,所述基于所述数据信息确定用于存储所述待处理数据的位置信息,包括:根据所述数据信息中的数据标识和生成时刻,确定所述待处理数据的存储参数;根据所述存储参数以及预设的对应关系,确定所述待处理数据对应的位置信息。
在本申请的一些实施例中,基于前述方案,所述根据所述数据信息中的数据标识和生成时刻,确定所述待处理数据的存储参数,包括:根据所述数据信息中的数据标识,以及预设的存储因子之间的对应关系,确定所述数据标识对应的存储因子;根据所述存储因子和所述生成时刻,确定所述待处理数据的存储参数。
在本申请的一些实施例中,基于前述方案,所述根据所述存储因子和所述生成时刻,确定所述待处理数据的存储参数,包括:根据所述存储因子和所述生成时刻之间的乘积,确定所述待处理数据的存储参数。
根据本申请实施例的一个方面,提供了一种基于工业物联网的数据处理系统,包括:获取模块,用于通过工业物联网的感知层获取工业数据及其对应的数据信息,其中,所述数据信息包括生成时刻;筛选模块,用于在工业物联网的数据处理层,基于所述生成时刻对所述工业数据进行筛选,从所述工业数据中提取出待处理数据;存储模块,用于基于所述数据信息确定用于存储所述待处理数据的位置信息;发送模块,用于将所述待处理数据和所述位置信息发送至云平台。
在本申请的一些实施例中,基于前述方案,所述通过工业物联网的感知层获取工业数据及其对应的数据信息,包括:预先在工业物联网的感知层中布设传感器;获取所述传感器采集到的工业数据和所述工业数据对应的数据信息。
在本申请的一些实施例中,基于前述方案,所述基于所述生成时刻对所述工业数据进行筛选,从所述工业数据中提取出待处理数据,包括:基于设定的数据提取周期和生成时刻对应的数据密度,确定所述生成时刻对应的筛选比例;所述数据密度表示所述生成时刻获取到的工业数据对应的数据量;基于所述筛选比例,从所述工业数据中提取出待处理数据。
在本申请的一些实施例中,基于前述方案,所述基于设定的数据提取周期和生成时刻对应的数据密度,确定所述生成时刻对应的筛选比例,包括:根据预设的密度因子、当前时刻采集到的工业数据的数据密度和所述数据提取周期之间的乘积,确定生成时刻对应的提取周期;根据所述生成时刻对应的提取周期,确定筛选比例。
在本申请的一些实施例中,基于前述方案,所述基于所述数据信息确定用于存储所述待处理数据的位置信息,包括:根据所述数据信息中的数据标识和生成时刻,确定所述待处理数据的存储参数;根据所述存储参数以及预设的对应关系,确定所述待处理数据对应的位置信息。
在本申请的一些实施例中,基于前述方案,所述根据所述数据信息中的数据标识和生成时刻,确定所述待处理数据的存储参数,包括:根据所述数据信息中的数据标识,以及预设的存储因子之间的对应关系,确定所述数据标识对应的存储因子;根据所述存储因子和所述生成时刻,确定所述待处理数据的存储参数。
在本申请的一些实施例中,基于前述方案,所述根据所述存储因子和所述生成时刻,确定所述待处理数据的存储参数,包括:根据所述存储因子和所述生成时刻之间的乘积,确定所述待处理数据的存储参数。
根据本申请实施例的一个方面,提供了一种计算机可读介质,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如上述实施例中所述的基于工业物联网的数据处理方法。
根据本申请实施例的一个方面,提供了一种电子设备,包括:一个或多个处理器;存储系统,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时,使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例中所述的基于工业物联网的数据处理方法。
根据本申请实施例的一个方面,提供了一种计算机程序产品或计算机程序,该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令,该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令,处理器执行该计算机指令,使得该计算机设备执行上述各种可选实现方式中提供的基于工业物联网的数据处理方法。
在本申请的一些实施例所提供的技术方案中,一方面,通过工业物联网的感知层获取工业数据及其对应的数据信息,在工业物联网的数据处理层,基于所述生成时刻对所述工业数据进行筛选,从所述工业数据中提取出待处理数据,并删除工业数据中除待处理数据之外的剩余数据,以降低工业数据的重复率和数据量,同时降低数据存储和处理所需的存储空间和成本;另一方面基于所述数据信息确定用于存储所述待处理数据的位置信息;将所述待处理数据和所述位置信息发送至云平台,以通知云平台基于位置信息对待处理信息进行存储,提高了数据存储和数据读取的效率,进一步的提高了在工业物联网中数据获取、处理和存储全过程的处理效率,降低了工业物联网中数据处理和存储所需的成本。
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。显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,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示意性示出了根据本申请的一个实施例的基于工业物联网的数据处理方法的流程图。
图2示意性示出了根据本申请的一个实施例的获取数据信息的流程图。
图3示意性示出了根据本申请的一个实施例的基于工业物联网的数据处理系统的示意图。
图4示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而,示例实施方式能够以多种形式实施,且不应被理解为限于在此阐述的范例;相反,提供这些实施方式使得本申请将更加全面和完整,并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。
此外,所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中,提供许多具体细节从而给出对本申请的实施例的充分理解。然而,本领域技术人员将意识到,可以实践本申请的技术方案而没有特定细节中的一个或更多,或者可以采用其它的方法、组元、系统、步骤等。在其它情况下,不详细示出或描述公知方法、系统、实现或者操作以避免模糊本申请的各方面。
附图中所示的方框图仅仅是功能实体,不一定必须与物理上独立的实体相对应。即,可以采用软件形式来实现这些功能实体,或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体,或在不同网络和/或处理器系统和/或微控制器系统中实现这些功能实体。
附图中所示的流程图仅是示例性说明,不是必须包括所有的内容和操作/步骤,也不是必须按所描述的顺序执行。例如,有的操作/步骤还可以分解,而有的操作/步骤可以合并或部分合并,因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
以下对本申请实施例的技术方案的实现细节进行详细阐述:
图1示出了根据本申请的一个实施例的基于工业物联网的数据处理方法的流程图。参照图1所示,该基于工业物联网的数据处理方法至少包括步骤S110至步骤S140,详细介绍如下:
在步骤S110中,通过工业物联网的感知层获取工业数据及其对应的数据信息,其中,所述数据信息包括生成时刻。
在本申请一实施例中,本实施例中的数据处理方式时基于工业互联网中获取到的数据来处理的。本实施例中通过构建工业互联网来进行数据的获取、处理和上传,以保证数据处理的效率。
在本申请一实施例中,通过工业物联网的感知层获取工业数据及其对应的数据信息,包括步骤S210和S220:
S210,预先在工业物联网的感知层中布设传感器;
S220,获取所述传感器采集到的工业数据和所述工业数据对应的数据信息。
本实施例中预先在底层生产环境中布设传感器,其中传感器可以为各类数据对应的传感器,例如温度传感器、湿度传感器等等,以采集底层的生产数据,例如温度、湿度等等。
通过传感器对公工业数据进行采集,并获取工业数据对应的数据信息。本实施例中数据信息可以包括数据生成时刻、发送时刻以及数据标识等等。
在步骤S120中,在工业物联网的数据处理层,基于所述生成时刻对所述工业数据进行筛选,从所述工业数据中提取出待处理数据。
在本申请一实施例中,在工业物联网的数据处理层中,本实施例中通过基于生成时刻对工业数据进行筛选,以从中提取出待处理数据,降低数据的重复率和数据量,提高处理效率。
在本申请一实施例中,基于所述生成时刻对所述工业数据进行筛选,从所述工业数据中提取出待处理数据,包括:
基于设定的数据提取周期和生成时刻对应的数据密度,确定所述生成时刻对应的筛选比例;所述数据密度表示所述生成时刻获取到的工业数据对应的数据量;
基于所述筛选比例,从所述工业数据中提取出待处理数据。
在本申请一实施例中,基于设定的数据提取周期和生成时刻对应的数据密度,确定所述生成时刻对应的筛选比例,包括:
根据预设的密度因子、当前时刻采集到的工业数据的数据密度和所述数据提取周期之间的乘积,确定生成时刻对应的提取周期;
根据所述生成时刻对应的提取周期,确定筛选比例。
在本申请一实施例中,根据预设的密度因子a、当前时刻采集到的工业数据的数据密度dat_den和所述数据提取周期dat_acq之间的乘积,确定生成时刻对应的提取周期dat_ext为:
dat_ext=a*dat_den*dat_acq
本实施例中预设提取周期用于表示预先设定的基本提取周期,通过数据密度来进行调整,得到提取周期。
根据所述生成时刻对应的提取周期,确定筛选比例pro_scr为:
pro_scr=1/dat_ext
上述方式,通过根据预设的数据提取周期和数据密度来确定筛选比例,即数据提取的比例。在对工业数据进行筛选时,基于数据的生成时刻,从工业数据中提取筛选比例pro_scr对应的数据量。例如,当筛选比例为1/5时,按照数据生成时刻,每间隔5分钟,从工业数据中周期性的提取出对应的数据,作为待处理数据。
本实施例中,将当前采集到的工业数据的数据密度也考虑进数据提取的力度确定中,以使得在数据密度高时,即单位时间内获取到的数据量大于设定阈值,则增加提取周期、并降低筛选比例;或者在数据数据密度低时,降低提取周期,并增加筛选比例。通过这种方式提高了对于不同数据量的数据的提取力度,保证了数据提取的全面性,同时保证了工业数据的数据量的稳定性。
在步骤S130中,基于所述数据信息确定用于存储所述待处理数据的位置信息。
在本申请一实施例中,本实施例中可以通过数据信息以及预设的对应关系,确定待处理数据的数据信息对应的存储位置。
在本申请一实施例中,基于所述数据信息确定用于存储所述待处理数据的位置信息,包括:
根据所述数据信息中的数据标识和生成时刻,确定所述待处理数据的存储参数;
根据所述存储参数以及预设的对应关系,确定所述处理数据对应的位置信息。
在本申请一实施例中,根据所述数据信息中的数据标识和生成时刻,确定所述待处理数据的存储参数,包括:
根据所述数据信息中的数据标识,以及预设的存储因子之间的对应关系,确定所述数据标识对应的存储因子;
根据所述存储因子和所述生成时刻,确定所述待处理数据的存储参数。
本实施例中通过根据所述数据信息中的数据标识,以及预设的存储因子之间的对应关系,从数据库中进行查找,确定所述数据标识对应的存储因子。之后,根据所述存储因子和所述生成时刻,确定所述待处理数据的存储参数,包括:
根据所述存储因子和所述生成时刻之间的乘积,确定所述待处理数据的存储参数。
本实施例中存储因子用于表示待处理数据的重要程度,生成时刻用于表示待处理数据的有效性,生成时刻越大表示有效性越高,因此,本实施例中通过将存储因子和生成时刻相乘的方式,得到存储参数,以此来表示待处理数据的存储情况。
在步骤S140中,将所述待处理数据和所述位置信息发送至云平台。
在本申请一实施例中,在基于上述方式对工业数据进行提取从而得到待处理数据,并基于待处理数据对应的数据信息确定对应的位置信息,以将待处理数据及其对应的位置信息发送至云平台。以使得云平台可以基于位置信息将带出待处理信息存储。通过上述方式可以提高数据存储和数据读取的效率。
上述方案,通过工业物联网的感知层获取工业数据及其对应的数据信息,在工业物联网的数据处理层,基于所述生成时刻对所述工业数据进行筛选,从所述工业数据中提取出待处理数据,并删除工业数据中除待处理数据之外的剩余数据,以降低工业数据的重复率和数据量,同时降低数据存储和处理所需的存储空间和成本;另一方面基于所述数据信息确定用于存储所述待处理数据的位置信息;将所述待处理数据和所述位置信息发送至云平台,以通知云平台基于位置信息对待处理信息进行存储,提高了数据存储和数据读取的效率,进一步的提高了在工业物联网中数据获取、处理和存储全过程的处理效率,降低了工业物联网中数据处理和存储所需的成本。
以下介绍本申请的系统实施例,可以用于执行本申请上述实施例中的基于工业物联网的数据处理方法。可以理解的是,所述系统可以是运行于计算机设备中的一个计算机程序(包括程序代码),例如该系统为一个应用软件;该系统可以用于执行本申请实施例提供的方法中的相应步骤。对于本申请系统实施例中未披露的细节,请参照本申请上述的基于工业物联网的数据处理方法的实施例。
图3示出了根据本申请的一个实施例的基于工业物联网的数据处理系统的框图。
参照图3所示,根据本申请的一个实施例的基于工业物联网的数据处理系统300,包括:
获取模块310,用于通过工业物联网的感知层获取工业数据及其对应的数据信息,其中,所述数据信息包括生成时刻;
筛选模块320,用于在工业物联网的数据处理层,基于所述生成时刻对所述工业数据进行筛选,从所述工业数据中提取出待处理数据;
存储模块330,用于基于所述数据信息确定用于存储所述待处理数据的位置信息;
发送模块340,用于将所述待处理数据和所述位置信息发送至云平台。
在本申请的一些实施例中,基于前述方案,所述通过工业物联网的感知层获取工业数据及其对应的数据信息,包括:
预先在工业物联网的感知层中布设传感器;
获取所述传感器采集到的工业数据和所述工业数据对应的数据信息。
在本申请的一些实施例中,基于前述方案,所述基于所述生成时刻对所述工业数据进行筛选,从所述工业数据中提取出待处理数据,包括:
基于设定的数据提取周期和生成时刻对应的数据密度,确定所述生成时刻对应的筛选比例;所述数据密度表示所述生成时刻获取到的工业数据对应的数据量;
基于所述筛选比例,从所述工业数据中提取出待处理数据。
在本申请的一些实施例中,基于前述方案,所述基于设定的数据提取周期和生成时刻对应的数据密度,确定所述生成时刻对应的筛选比例,包括:
根据预设的密度因子、当前时刻采集到的工业数据的数据密度和所述数据提取周期之间的乘积,确定生成时刻对应的提取周期;
根据所述生成时刻对应的提取周期,确定筛选比例。
在本申请的一些实施例中,基于前述方案,所述基于所述数据信息确定用于存储所述待处理数据的位置信息,包括:
根据所述数据信息中的数据标识和生成时刻,确定所述待处理数据的存储参数;
根据所述存储参数以及预设的对应关系,确定所述待处理数据对应的位置信息。
在本申请的一些实施例中,基于前述方案,所述根据所述数据信息中的数据标识和生成时刻,确定所述待处理数据的存储参数,包括:
根据所述数据信息中的数据标识,以及预设的存储因子之间的对应关系,确定所述数据标识对应的存储因子;
根据所述存储因子和所述生成时刻,确定所述待处理数据的存储参数。
在本申请的一些实施例中,基于前述方案,所述根据所述存储因子和所述生成时刻,确定所述待处理数据的存储参数,包括:
根据所述存储因子和所述生成时刻之间的乘积,确定所述待处理数据的存储参数。
上述方案,通过工业物联网的感知层获取工业数据及其对应的数据信息,在工业物联网的数据处理层,基于所述生成时刻对所述工业数据进行筛选,从所述工业数据中提取出待处理数据;基于所述数据信息确定用于存储所述待处理数据的位置信息;将所述待处理数据和所述位置信息发送至云平台。通过基于工业数据的数据信息进行数据提取,并基于数据信息来确定位置信息,降低了工业数据的重复率和数据量,同时提高了数据存储的效率。
图4示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
需要说明的是,图4示出的电子设备的计算机系统400仅是一个示例,不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图4所示,计算机系统400包括中央处理单元(Central Processing Unit,CPU)401,其可以根据存储在只读存储器(Read-Only Memory,ROM)402中的程序或者从储存部分408加载到随机访问存储器(Random Access Memory,RAM)403中的程序而执行各种适当的动作和处理,例如执行上述实施例中所述的方法。在RAM 403中,还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU 401、ROM 402以及RAM 403通过总线404彼此相连。输入/输出(Input/Output,I/O)接口405也连接至总线404。
以下部件连接至I/O接口405:包括键盘、鼠标等的输入部分406;包括诸如阴极射线管(Cathode Ray Tube,CRT)、液晶显示器(Liquid Crystal Display,LCD)等以及扬声器等的输出部分407;包括硬盘等的储存部分408;以及包括诸如LAN(Local Area Network,局域网)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分409。通信部分409经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器410也根据需要连接至I/O接口405。可拆卸介质411,诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等,根据需要安装在驱动器410上,以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入储存部分408。
特别地,根据本申请的实施例,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本申请的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的计算机程序。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信部分409从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介质411被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)401执行时,执行本申请的系统中限定的各种功能。
需要说明的是,本申请实施例所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、系统或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory,EPROM)、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(Compact Disc Read-Only Memory,CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、系统或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中,计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的计算机程序。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、系统或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的计算机程序可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:无线、有线等等,或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图,图示了按照本申请各种实施例的系统、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。其中,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,上述模块、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,在有些作为替换的实现中,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,两个接连地表示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,框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操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。
描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现,所描述的单元也可以设置在处理器中。其中,这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
根据本申请的一个方面,提供了一种计算机程序产品或计算机程序,该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令,该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令,处理器执行该计算机指令,使得该计算机设备执行上述各种可选实现方式中提供的方法。
作为另一方面,本申请还提供了一种计算机可读介质,该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被一个该电子设备执行时,使得该电子设备实现上述实施例中所述的方法。
应当注意,尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元,但是这种划分并非强制性的。实际上,根据本申请的实施方式,上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之,上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员易于理解,这里描述的示例实施方式可以通过软件实现,也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此,根据本申请实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来,该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM,U盘,移动硬盘等)中或网络上,包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、触控终端、或者网络设备等)执行根据本申请实施方式的方法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的实施方式后,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公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。
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精确结构,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)
1.一种基于工业物联网的数据处理方法,其特征在于,包括:
通过工业物联网的感知层获取工业数据及其对应的数据信息,其中,所述数据信息包括生成时刻;
在工业物联网的数据处理层,基于所述生成时刻对所述工业数据进行筛选,从所述工业数据中提取出待处理数据,并删除所述工业数据中除所述待处理数据之外的剩余数据;
基于所述数据信息确定用于存储所述待处理数据的位置信息;
将所述待处理数据和所述位置信息发送至云平台,以通知所述云平台基于所述位置信息对所述待处理数据进行存储。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,通过工业物联网的感知层获取工业数据及其对应的数据信息,包括:
预先在工业物联网的感知层中布设传感器;
获取所述传感器采集到的工业数据和所述工业数据对应的数据信息,其中,所述数据信息包括生成所述工业数据的生成时刻以及所述工业数据的数据类型。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于所述生成时刻对所述工业数据进行筛选,从所述工业数据中提取出待处理数据,包括:
基于设定的数据提取周期和生成时刻对应的数据密度,确定所述生成时刻对应的筛选比例;所述数据密度表示所述生成时刻获取到的工业数据对应的数据量;
基于所述筛选比例,从所述工业数据中提取出待处理数据。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,基于设定的数据提取周期和生成时刻对应的数据密度,确定所述生成时刻对应的筛选比例,包括:
根据预设的密度因子、当前时刻采集到的工业数据的数据密度和所述数据提取周期之间的乘积,确定生成时刻对应的提取周期;
根据所述生成时刻对应的提取周期,确定筛选比例。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于所述数据信息确定用于存储所述待处理数据的位置信息,包括:
根据所述数据信息中的数据标识和生成时刻,确定所述待处理数据的存储参数;
根据所述存储参数以及预设的对应关系,确定所述待处理数据对应的位置信息。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述数据信息中的数据标识和生成时刻,确定所述待处理数据的存储参数,包括:
根据所述数据信息中的数据标识,以及预设的存储因子之间的对应关系,确定所述数据标识对应的存储因子;
根据所述存储因子和所述生成时刻,确定所述待处理数据的存储参数。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,根据所述存储因子和所述生成时刻,确定所述待处理数据的存储参数,包括:
根据所述存储因子和所述生成时刻之间的乘积,确定所述待处理数据的存储参数。
8.一种基于工业物联网的数据处理系统,其特征在于,包括:
获取模块,用于通过工业物联网的感知层获取工业数据及其对应的数据信息,其中,所述数据信息包括生成时刻;
筛选模块,用于在工业物联网的数据处理层,基于所述生成时刻对所述工业数据进行筛选,从所述工业数据中提取出待处理数据;
存储模块,用于基于所述数据信息确定用于存储所述待处理数据的位置信息;
发送模块,用于将所述待处理数据和所述位置信息发送至云平台。
9.一种计算机可读介质,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如权利要求1至7中任一项所述的基于工业物联网的数据处理方法。
10.一种电子设备,其特征在于,包括:
一个或多个处理器;
存储系统,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时,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至7中任一项所述的基于工业物联网的数据处理方法。
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