CN114928587A - 一种基于云边协同系统的AIoT设备复用建模化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于云边协同系统的AIoT设备复用建模化方法，能够定义通用设备的映射模型增加云边端的复用，又兼顾AIoT设备复杂性的需求。包括以下步骤：首次识别并采集录入AIoT设备，将其在边缘端泛化的模型数据进行采集，对该结构数据进行协议封装通信，通过调用云边协同的接口，实现边缘端数据发送和云端的协议数据接收及解析；在云端使用JSON文档来保存设备的数据，将其传给云端AIoT通用映射建模的服务模块P，由P模块对该结构数据进行复现和对象封装，生成可复用的同类型AIoT设备模型。

Description

一种基于云边协同系统的AIoT设备复用建模化方法
技术领域
本发明涉及一种基于云边协同系统的AIoT设备复用建模化方法，属于物联网与人工智能技术领域。
背景技术
随着物联网的发展，越来越多的客户有接入物联网设备的需求，一种是通过部署边缘计算 EC（Edge Computing），又称边，就近接入物联网设备，从而满足客户对高性能、低延时、高宽带要求；另外一种是通过物联网平台 IoT（Internet of things），又称云，集中管理物联网设备，对性能、延迟、宽带要求相比EC低，但提供强大的数据处理、数据分析、深度学习神经网络建模等AI的功能，也就是泛AIoT的应用场景；第三种就是客户既希望利用EC就近接入设备，又希望通过AIoT同时接入多个EC实现数据的集中处理、数据分析、深度学习，让数据更有价值。当前缺少一种通用、便捷、用户自定义程度更高的面向AIoT的建模方法。
发明内容
本发明目的是提供了一种基于云边协同系统的AIoT设备复用建模化方法，能够定义通用设备的映射模型增加云边端的复用，又兼顾AIoT设备复杂性的需求。
本发明为实现上述目的，通过以下技术方案实现：
一种基于云边协同系统的AIoT设备复用建模化方法，其特征在于，包括以下步骤：
1）首次识别并采集录入AIoT设备，
2）将其在边缘端泛化的模型数据进行采集，对该结构数据进行协议封装通信，
3）通过调用云边协同的接口，实现边缘端数据发送和云端的协议数据接收及解析；
4）在云端使用JSON文档来保存设备的数据，将其传给云端AIoT通用映射建模的服务模块P，
5）由P模块对该结构数据进行复现和对象封装，生成可复用的同类型AIoT设备模型。
优选的，将在提供设备数据模型的基础上对用户隐藏设备数据同步的细节，用户仅需在设备或后台数据变化的时候调用推送接口便能够达成数据同步的目的。
优选的，本方法采用内存模型的方式，设备数据结构化存储在内存中，用户对数据的读取、修改和计算都可以直接使用内存中的数据对象进行操作，而设备数据从内存到数据库的过程异步化。
本发明的优点在于：本发明针对云边端不同接入设备的繁琐处理和不方便之处，本方案提供将现实泛AIoT设备抽象化并建立数据模型的能力，并封装物理设备的通用数据信息和数据管理等功能然后映射为模型对象的形式，通过抽象建模提高同类模型的复用次数，更方便了云端和边缘端的设备数据通信的一致便捷。既能够定义通用设备的映射模型增加云边端的复用，又兼顾AIoT设备复杂性的需求。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
图1为本发明AIoT通用模型映射方案流程结构示意图。
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做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。
本发明的流程包括：1.AIoT设备识别，2.边缘端映射模型数据，3.云边数据同步，4.云端AIoT可复用模型生成，5.云端模型存储，6.通过云边同步对模型复用。
具体的：
首次识别并采集录入AIoT设备，将其在边缘端泛化的模型数据进行采集，对该结构数据进行协议封装通信，通过调用云边协同的接口，实现边缘端数据发送和云端的协议数据接收及解析。在云端使用JSON文档来保存设备的数据，将其传给云端AIoT通用映射建模的服务模块P，由P模块对该结构数据进行复现和对象封装，生成可复用的同类型AIoT设备模型。在本解决方案中将在提供设备数据模型的基础上对用户隐藏设备数据同步的细节，用户仅需在设备或后台数据变化的时候调用推送接口便能够达成数据同步的目的。而且该方案支持多种协议设备的通信，用户方面看到的是统一的数据格式。
由上一过程中可知，对于AIoT场景中的边缘段和云端的数据转发和协议封装解析等过程是很关键的，云边协同的传输过程是该方案的现实基础，如果在网络不稳定的情况下还可能导致无法获取到设备数据，影响后续的业务逻辑处理。对此，本方案采用内存模型的方式解决这类问题，设备数据结构化存储在内存中，用户对数据的读取、修改和计算都可以直接使用内存中的数据对象进行操作，而设备数据从内存到数据库的过程异步化。内存操作速度远远超过磁盘数据库操作速度，该方案可以在极低的延迟下完成设备操作的业务逻辑，并能够保证数据的正确性。对于开发者来说，本系统所使用的物联网设备数据模型是更容易接受和理解的Java类的形式，具有通用性，利于模型复用以及保证数据一致性。

Claims (3)

1.一种基于云边协同系统的AIoT设备复用建模化方法，其特征在于，包括以下步骤：
1）首次识别并采集录入AIoT设备，
2）将其在边缘端泛化的模型数据进行采集，对该结构数据进行协议封装通信，
3）通过调用云边协同的接口，实现边缘端数据发送和云端的协议数据接收及解析；
4）在云端使用JSON文档来保存设备的数据，将其传给云端AIoT通用映射建模的服务模块P，
5）由P模块对该结构数据进行复现和对象封装，生成可复用的同类型AIoT设备模型。
2.根据权利要求1所述的基于云边协同系统的AIoT设备复用建模化方法，其特征在于，将在提供设备数据模型的基础上对用户隐藏设备数据同步的细节，用户仅需在设备或后台数据变化的时候调用推送接口便能够达成数据同步的目的。
3.根据权利要求1所述的基于云边协同系统的AIoT设备复用建模化方法，其特征在于，本方法采用内存模型的方式，设备数据结构化存储在内存中，用户对数据的读取、修改和计算都可以直接使用内存中的数据对象进行操作，而设备数据从内存到数据库的过程异步化。
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