CN115460251A - 基于云边协同的设备数据采集方法、装置、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及云边协同技术领域，提供了基于云边协同的设备数据采集方法、装置、设备及介质，其方法应用于边缘网关，所述边缘网关与物联网云平台相通信，包括：对每个子设备的设备数据进行解析得到第一数据，将设备状态及第一数据中的部分数据存储至时序数据库，当物联网云平台与边缘网关断联时记录第一时间戳，恢复连接时记录第二时间戳；根据第一、二时间戳从时序数据库中读取目标数据并发送至物联网云平台。本申请能够通过边缘网关缓存采集到的物联网设备数据，并在边缘网关与物联网云平台断联时，由边缘网关正常采集并缓存物联网设备数据，等待边缘网关与物联网云平台恢复连接时将缓存的物联网设备数据传输至物联网云平台，避免数据丢失。

Description

基于云边协同的设备数据采集方法、装置、设备及介质

技术领域

本申请涉及云边协同技术领域，尤其涉及一种基于云边协同的设备数据采集方法、装置、设备及介质。

背景技术

目前，物联网云平台对与其间接连接的物联网设备的数据采集通常是在边缘网关上进行，并且，当接收到物联网设备数据时，实时上传到物联网云平台。

现有技术中，当边缘网关出现弱网以及断网等情况导致物联网云平台与边缘网关间断联时，缺乏容错措施，通常采用的处理方式是直接丢弃，这样就会造成采集的物联网设备数据丢失。

发明内容

本申请实施例提供了一种基于云边协同的设备数据采集方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在解决在物联网云平台与边缘网关间断联时，导致采集的物联网设备数据丢失的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种基于云边协同的设备数据采集方法，应用于边缘网关，所述边缘网关与物联网云平台相通信，其包括：

实时采集通过所述边缘网关与所述物联网云平台间接连接的每个子设备的设备数据；

对所述设备数据进行解析，得到第一数据；

在实时采集每个子设备的设备数据的过程中，实时识别每个子设备的设备状态，基于所述每个子设备的设备状态及所述第一数据得到第三数据；

将所述第三数据按照配置策略存储至部署于所述边缘网关的时序数据库；

当所述物联网云平台与所述边缘网关间断联时，记录断联的时间作为第一时间戳；

当所述物联网云平台与所述边缘网关间恢复连接时，记录恢复连接的时间作为第二时间戳；

将所述第一时间戳确定为起点，将所述第二时间戳确定为终点，并从所述时序数据库存储的所述第三数据中读取数据，得到目标数据；

将所述目标数据发送至所述物联网云平台。

第二方面，本申请实施例提供了一种基于云边协同的设备数据采集装置，运行于边缘网关，所述边缘网关与物联网云平台相通信，其包括：

采集单元，用于实时采集通过所述边缘网关与所述物联网云平台间接连接的每个子设备的设备数据；

解析单元，用于对所述设备数据进行解析，得到第一数据；

识别单元，用于在实时采集每个子设备的设备数据的过程中，实时识别每个子设备的设备状态，基于所述每个子设备的设备状态及所述第一数据得到第三数据；

存储单元，用于将所述第三数据按照配置策略存储至部署于所述边缘网关的时序数据库；

记录单元，用于当所述物联网云平台与所述边缘网关间断联时，记录断联的时间作为第一时间戳；

所述记录单元，还用于当所述物联网云平台与所述边缘网关间恢复连接时，记录恢复连接的时间作为第二时间戳；

读取单元，用于将所述第一时间戳确定为起点，将所述第二时间戳确定为终点，并从所述时序数据库存储的所述第三数据中读取数据，得到目标数据；

发送单元，用于将所述目标数据发送至所述物联网云平台。

第三方面，本申请实施例又提供了一种计算机设备，其包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的基于云边协同的设备数据采集方法。

第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面所述的基于云边协同的设备数据采集方法。

本申请实施例提供了一种基于云边协同的设备数据采集方法、装置、设备及介质，能够通过边缘网关缓存采集到的物联网设备数据，并在边缘网关与物联网云平台断联时，由边缘网关正常采集并缓存物联网设备数据，等待边缘网关与物联网云平台恢复连接时将缓存的物联网设备数据传输至物联网云平台，避免数据丢失。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例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为本申请实施例提供的基于云边协同的设备数据采集方法的应用场景示意图；

图2为本申请实施例提供的基于云边协同的设备数据采集方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的基于云边协同的设备数据采集装置的示意性框图；

图4为本申请实施例提供的计算机设备的示意性框图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

请参阅图1和图2，图1为本申请实施例提供的基于云边协同的设备数据采集方法的应用场景示意图；图2为本申请实施例提供的基于云边协同的设备数据采集方法的流程示意图，该基于云边协同的设备数据采集方法应用于边缘网关，所述边缘网关与物联网云平台相通信，至少一个子设备通过所述边缘网关与所述物联网云平台相通信。该方法通过安装于云边协同系统中的应用软件进行执行。

如图2所示，该方法包括步骤S101～S108。

S101、实时采集通过所述边缘网关与所述物联网云平台间接连接的每个子设备的设备数据。

在本实施例中，所述子设备可以为物联网设备，如传感器等。

在本实施例中，所述设备数据可以包括，但不限于以下一种或者多种数据的组合：

所述子设备的设备功能参数信息、告警信息、设备命令下发回应数据等。

S102、对所述设备数据进行解析，得到第一数据。

可以理解的是，为了明确采集的设备数据中每个字段的含义，并将采集的设备数据转换为能够读取及处理的形式，还需要对所述设备数据进行解析。

具体地，所述对所述设备数据进行解析，得到第一数据，包括：

确定所述设备数据中每个数据的字段含义；

获取网络协议及数据包格式协议；

根据所述网络协议及所述数据包格式协议确定目标数据格式；

根据每个数据的字段含义、所述目标数据格式对所述设备数据进行格式转换，得到所述第一数据。

其中，所述网络协议可以包括：MQTT(Message Queuing Telemetry Transport，消息队列遥测传输)协议、Modbus通讯协议(Modbus protocol)等。

其中，所述数据包格式协议可以包括：HTTP(Hyper Text Transfer Protocol，超文本传输协议)、HTTPS(Hyper Text Transfer Protocol over Secure Socket Layer，超文本传输安全协议)等。

通过进行数据解析，使得到的所述第一数据能够便于读取及使用。

S103、在实时采集每个子设备的设备数据的过程中，实时识别每个子设备的设备状态，基于所述每个子设备的设备状态及所述第一数据得到第三数据。

需要说明的是，所述第一数据中可以包括多种数据，其中，并非所有数据都需要缓存到所述边缘网关的本地数据库中进行备份，因此，还需要对所述第一数据进行筛选。

在本实施例中，所述基于所述每个子设备的设备状态及所述第一数据得到第三数据，包括：从所述第一数据中读取设备功能参数信息及告警信息，并作为第一子数据；

从所述第一数据中读取设备命令下发回应数据，并作为第二子数据；

组合所述第一子数据及所述第二子数据，得到第二数据；

将所述每个子设备的设备状态加入到所述第二数据，得到所述第三数据。

例如：所述设备功能参数信息可以包括设备温度、设备湿度等；所述告警信息可以包括火灾报警信息等。

通过进行数据筛选，能够有针对性的进行设备数据的缓存，避免占用过高的存储空间。

在本实施例中，所述设备状态可以包括：在线、不在线。

在本实施例中，所述实时识别每个子设备的设备状态，包括：

对于每个子设备，当在配置时长内没有采集到所述子设备的所述设备数据时，确定所述子设备的设备状态为不在线，当在所述配置时长内采集到所述子设备的所述设备数据时，确定所述子设备的设备状态为在线；或者

每隔预设时间间隔向每个子设备发送心跳包，当有子设备未返回针对于所述心跳包的响应数据时，确定所述子设备的设备状态为不在线，当有子设备返回针对于所述心跳包的响应数据时，确定所述子设备的设备状态为在线。

其中，所述配置时长可以根据历史数据进行分析而配置。

例如：分析历史数据可知，当在1分钟内没有采集到所述子设备的所述设备数据时，即可确定所述子设备的设备状态为不在线，则可以将所述配置时长确定为1分钟。

其中，所述预设时间间隔可以根据实际需求进行配置。

例如：所述预设时间间隔可以配置为1秒。

上述实施例能够根据在一定时间内是否采集到设备数据，或者基于心跳机制自动识别每个子设备的设备状态。

S104、将所述第三数据按照配置策略存储至部署于所述边缘网关的时序数据库。

在本实施例中，所述时序数据库为所述边缘网关的本地数据库，通过所述时序数据库能够存储和分析物联网和运营应用程序的时间序列数据。

例如：所述时序数据库可以为InfluxDB、Kdb+等。

在本实施例中，所述将所述第三数据按照配置策略存储至部署于所述边缘网关的时序数据库，包括：

获取配置字段；

从所述第三数据中获取符合所述配置字段的数据作为第四数据；

从所述第四数据中获取具有数据间关联关系的关联数据；

对所述关联数据进行聚合，得到第五数据；

按照采集的时间顺序将所述第五数据存储至所述时序数据库。

其中，所述配置字段相当于一种筛选条件，例如：所述配置字段可以为温度大于或者等于50度的字段，则通过所述配置字段，能够从所述第三数据中仅保留温度大于或者等于50度的数据，并删除不符合“温度大于或者等于50度”这一筛选条件的数据。

其中，所述关联关系可以表征数据之间的某种关系，如前后关系等。举例而言，当数据A与数据B为间隔1秒采集的数据，且中间并无其他数据时，通过所述关联关系确定需要保留一分钟内的数据，则直接将所述数据A与所述数据B进行聚合。

通过上述实施例，能够在将设备数据存储至时序数据库前进一步对数据进行过滤，避免数据存在冗余，节约了时序数据库中的存储空间。

上述实施例也体现了利用采集的设备数据还能够提供数据处理等其他边缘计算服务。

在本实施例中，所述将所述第三数据按照配置策略存储至部署于所述边缘网关的时序数据库后，所述方法还包括：

获取当前时间戳及时间步长；将所述当前时间戳确定为起点，并基于所述时间步长向前遍历，得到终点；根据所述起点及所述终点确定目标时间范围；从所述时序数据库中删除所述目标时间范围外的数据；或者

检测所述时序数据库的使用率；当所述使用率大于配置使用率时，按照写入时间由早到晚的顺序从所述时序数据库中删除数据，直至所述时序数据库的使用率小于或者等于所述配置使用率，停止从所述时序数据库中删除数据。

其中，所述时间步长可以根据实际需求进行配置，如7天，通过所述时间步长7天的配置，能够使所述时序数据库中存储最近7天内的数据，避免出现数据冗余。

其中，所述使用率可以根据所述时序数据库的存储性能等参数进行配置，例如：所述使用率可以配置为80％，这样，当所述时序数据库的使用率超过80％时，则优先从所述时序数据库中删除较早的数据，以保证所述时序数据库的使用率不高于80％，进而保证所述时序数据库的存储性能。

S105、当所述物联网云平台与所述边缘网关间断联时，记录断联的时间作为第一时间戳。

例如：当在2022年8月26日凌晨02时01分01秒检测到所述物联网云平台与所述边缘网关间断联时，记录所述第一时间戳为：2022/8/26 02:01:01。

在本实施例中，所述记录断联的时间作为第一时间戳前，还需要检测所述物联网云平台与所述边缘网关间是否断联，具体地，所述方法还包括：

当接收到所述边缘网关与所述物联网云平台间网络断开的通知时，向所述物联网云平台发起重试连接；

当重试连接的次数达到配置次数，且所述边缘网关与所述物联网云平台未连接成功时，确定所述物联网云平台与所述边缘网关间断联。

其中，所述配置次数可以根据设备性能、网络性能等参数进行配置，例如：所述配置次数可以为5次。

在上述实施例中，当接收到所述边缘网关与所述物联网云平台间网络断开的通知时，则不断重试连接，直至达到指定的重连次数，如果仍未连接成功，则确定所述物联网云平台与所述边缘网关间断联，以避免出现误判。

S106、当所述物联网云平台与所述边缘网关间恢复连接时，记录恢复连接的时间作为第二时间戳。

例如：当在2022年8月26日凌晨04时01分01秒检测到所述物联网云平台与所述边缘网关间恢复连接时，记录所述第二时间戳为：2022/8/26 04:01:01。

S107、将所述第一时间戳确定为起点，将所述第二时间戳确定为终点，并从所述时序数据库存储的所述第三数据中读取数据，得到目标数据。

在本实施例中，由于数据在所述时序数据库中是按照时间顺序存储的，因此，可以根据所述第一时间戳及所述第二时间戳确定一个采集数据的时间范围，并从所述时序数据库中读取该时间范围内的数据作为所述目标数据。

例如：当所述第一时间戳为2022/8/26 02:01:01，所述第二时间戳为2022/8/2604:01:01，则将所述第一时间戳确定为起点，将所述第二时间戳确定为终点，可以得到一个时间范围(2022/8/26 02:01:01，2022/8/26 04:01:01)。进一步地，从所述时序数据库中读取该时间范围内的所有数据，即以2022/8/26 02:01:01为起点，以2022/8/26 04:01:01为终点的两个小时内的所有数据，并作为所述目标数据。

S108、将所述目标数据发送至所述物联网云平台。

在本实施例中，将所述目标数据发送至所述物联网云平台后，即可在所述边缘网关与所述物联网云平台断联后再恢复连接时，根据所述边缘网关本地缓存的设备数据对所述物联网云平台中的设备数据进行恢复，进而避免了由于断联而造成的数据丢失问题，使所述物联网云平台在与所述边缘网关恢复连接后，能够快速恢复对子设备的正常数据处理及管理等工作。

由以上技术方案可知，本发明能够通过边缘网关缓存采集到的物联网设备数据，并在边缘网关与物联网云平台断联时，由边缘网关正常采集并缓存物联网设备数据，等待边缘网关与物联网云平台恢复连接时将缓存的物联网设备数据传输至物联网云平台，避免数据丢失。

本申请实施例还提供一种基于云边协同的设备数据采集装置，该基于云边协同的设备数据采集装置用于执行前述基于云边协同的设备数据采集方法的任一实施例。具体地，请参阅图3，图3是本申请实施例提供的基于云边协同的设备数据采集装置100的示意性框图。

其中，如图3所示，基于云边协同的设备数据采集装置100包括采集单元101、解析单元102、读取单元103、识别单元104、存储单元105、记录单元106、发送单元107。所述基于云边协同的设备数据采集装置100运行于边缘网关，所述边缘网关与物联网云平台相通信。

其中，所述采集单元101，用于实时采集通过所述边缘网关与所述物联网云平台间接连接的每个子设备的设备数据。

在本实施例中，所述子设备可以为物联网设备，如传感器等。

在本实施例中，所述设备数据可以包括，但不限于以下一种或者多种数据的组合：

所述子设备的设备功能参数信息、告警信息、设备命令下发回应数据等。

所述解析单元102，用于对所述设备数据进行解析，得到第一数据。

可以理解的是，为了明确采集的设备数据中每个字段的含义，并将采集的设备数据转换为能够读取及处理的形式，还需要对所述设备数据进行解析。

具体地，所述解析单元102对所述设备数据进行解析，得到第一数据，包括：

确定所述设备数据中每个数据的字段含义；

获取网络协议及数据包格式协议；

根据所述网络协议及所述数据包格式协议确定目标数据格式；

根据每个数据的字段含义、所述目标数据格式对所述设备数据进行格式转换，得到所述第一数据。

其中，所述网络协议可以包括：MQTT(Message Queuing Telemetry Transport，消息队列遥测传输)协议、Modbus通讯协议(Modbus protocol)等。

其中，所述数据包格式协议可以包括：HTTP(Hyper Text Transfer Protocol，超文本传输协议)、HTTPS(Hyper Text Transfer Protocol over Secure Socket Layer，超文本传输安全协议)等。

通过进行数据解析，使得到的所述第一数据能够便于读取及使用。

所述识别单元104，用于在实时采集每个子设备的设备数据的过程中，实时识别每个子设备的设备状态，基于所述每个子设备的设备状态及所述第一数据得到第三数据。

需要说明的是，所述第一数据中可以包括多种数据，其中，并非所有数据都需要缓存到所述边缘网关的本地数据库中进行备份，因此，还需要对所述第一数据进行筛选。

在本实施例中，所述识别单元104基于所述每个子设备的设备状态及所述第一数据得到第三数据，包括：

从所述第一数据中读取设备功能参数信息及告警信息，并作为第一子数据；

从所述第一数据中读取设备命令下发回应数据，并作为第二子数据；

组合所述第一子数据及所述第二子数据，得到第二数据；

将所述每个子设备的设备状态加入到所述第二数据，得到所述第三数据。

例如：所述设备功能参数信息可以包括设备温度、设备湿度等；所述告警信息可以包括火灾报警信息等。

通过进行数据筛选，能够有针对性的进行设备数据的缓存，避免占用过高的存储空间。

在本实施例中，所述设备状态可以包括：在线、不在线。

在本实施例中，所述识别单元104实时识别每个子设备的设备状态，包括：

对于每个子设备，当在配置时长内没有采集到所述子设备的所述设备数据时，确定所述子设备的设备状态为不在线，当在所述配置时长内采集到所述子设备的所述设备数据时，确定所述子设备的设备状态为在线；或者

每隔预设时间间隔向每个子设备发送心跳包，当有子设备未返回针对于所述心跳包的响应数据时，确定所述子设备的设备状态为不在线，当有子设备返回针对于所述心跳包的响应数据时，确定所述子设备的设备状态为在线。

其中，所述配置时长可以根据历史数据进行分析而配置。

例如：分析历史数据可知，当在1分钟内没有采集到所述子设备的所述设备数据时，即可确定所述子设备的设备状态为不在线，则可以将所述配置时长确定为1分钟。

其中，所述预设时间间隔可以根据实际需求进行配置。

例如：所述预设时间间隔可以配置为1秒。

上述实施例能够根据在一定时间内是否采集到设备数据，或者基于心跳机制自动识别每个子设备的设备状态。

所述存储单元105，用于将所述第三数据按照配置策略存储至部署于所述边缘网关的时序数据库。

在本实施例中，所述时序数据库为所述边缘网关的本地数据库，通过所述时序数据库能够存储和分析物联网和运营应用程序的时间序列数据。

例如：所述时序数据库可以为InfluxDB、Kdb+等。

在本实施例中，所述存储单元105将所述第三数据按照配置策略存储至部署于所述边缘网关的时序数据库，包括：

获取配置字段；

从所述第三数据中获取符合所述配置字段的数据作为第四数据；

从所述第四数据中获取具有数据间关联关系的关联数据；

对所述关联数据进行聚合，得到第五数据；

按照采集的时间顺序将所述第五数据存储至所述时序数据库。

其中，所述配置字段相当于一种筛选条件，例如：所述配置字段可以为温度大于或者等于50度的字段，则通过所述配置字段，能够从所述第三数据中仅保留温度大于或者等于50度的数据，并删除不符合“温度大于或者等于50度”这一筛选条件的数据。

其中，所述关联关系可以表征数据之间的某种关系，如前后关系等。举例而言，当数据A与数据B为间隔1秒采集的数据，且中间并无其他数据时，通过所述关联关系确定需要保留一分钟内的数据，则直接将所述数据A与所述数据B进行聚合。

通过上述实施例，能够在将设备数据存储至时序数据库前进一步对数据进行过滤，避免数据存在冗余，节约了时序数据库中的存储空间。

上述实施例也体现了利用采集的设备数据还能够提供数据处理等其他边缘计算服务。

在本实施例中，所述存储单元105将所述第三数据按照配置策略存储至部署于所述边缘网关的时序数据库后，获取当前时间戳及时间步长；将所述当前时间戳确定为起点，并基于所述时间步长向前遍历，得到终点；根据所述起点及所述终点确定目标时间范围；从所述时序数据库中删除所述目标时间范围外的数据；或者

检测所述时序数据库的使用率；当所述使用率大于配置使用率时，按照写入时间由早到晚的顺序从所述时序数据库中删除数据，直至所述时序数据库的使用率小于或者等于所述配置使用率，停止从所述时序数据库中删除数据。

其中，所述时间步长可以根据实际需求进行配置，如7天，通过所述时间步长7天的配置，能够使所述时序数据库中存储最近7天内的数据，避免出现数据冗余。

其中，所述使用率可以根据所述时序数据库的存储性能等参数进行配置，例如：所述使用率可以配置为80％，这样，当所述时序数据库的使用率超过80％时，则优先从所述时序数据库中删除较早的数据，以保证所述时序数据库的使用率不高于80％，进而保证所述时序数据库的存储性能。

所述记录单元106，用于当所述物联网云平台与所述边缘网关间断联时，记录断联的时间作为第一时间戳。

例如：当在2022年8月26日凌晨02时01分01秒检测到所述物联网云平台与所述边缘网关间断联时，记录所述第一时间戳为：2022/8/26 02:01:01。

在本实施例中，所述记录断联的时间作为第一时间戳前，还需要检测所述物联网云平台与所述边缘网关间是否断联，具体地，当接收到所述边缘网关与所述物联网云平台间网络断开的通知时，向所述物联网云平台发起重试连接；

当重试连接的次数达到配置次数，且所述边缘网关与所述物联网云平台未连接成功时，确定所述物联网云平台与所述边缘网关间断联。

其中，所述配置次数可以根据设备性能、网络性能等参数进行配置，例如：所述配置次数可以为5次。

在上述实施例中，当接收到所述边缘网关与所述物联网云平台间网络断开的通知时，则不断重试连接，直至达到指定的重连次数，如果仍未连接成功，则确定所述物联网云平台与所述边缘网关间断联，以避免出现误判。

所述记录单元106，还用于当所述物联网云平台与所述边缘网关间恢复连接时，记录恢复连接的时间作为第二时间戳。

例如：当在2022年8月26日凌晨04时01分01秒检测到所述物联网云平台与所述边缘网关间恢复连接时，记录所述第二时间戳为：2022/8/26 04:01:01。

所述读取单元103，用于将所述第一时间戳确定为起点，将所述第二时间戳确定为终点，并从所述时序数据库存储的所述第三数据中读取数据，得到目标数据。

在本实施例中，由于数据在所述时序数据库中是按照时间顺序存储的，因此，可以根据所述第一时间戳及所述第二时间戳确定一个采集数据的时间范围，并从所述时序数据库中读取该时间范围内的数据作为所述目标数据。

例如：当所述第一时间戳为2022/8/26 02:01:01，所述第二时间戳为2022/8/2604:01:01，则将所述第一时间戳确定为起点，将所述第二时间戳确定为终点，可以得到一个时间范围(2022/8/26 02:01:01，2022/8/26 04:01:01)。进一步地，从所述时序数据库中读取该时间范围内的所有数据，即以2022/8/26 02:01:01为起点，以2022/8/26 04:01:01为终点的两个小时内的所有数据，并作为所述目标数据。

所述发送单元107，用于将所述目标数据发送至所述物联网云平台。

在本实施例中，将所述目标数据发送至所述物联网云平台后，即可在所述边缘网关与所述物联网云平台断联后再恢复连接时，根据所述边缘网关本地缓存的设备数据对所述物联网云平台中的设备数据进行恢复，进而避免了由于断联而造成的数据丢失问题，使所述物联网云平台在与所述边缘网关恢复连接后，能够快速恢复对子设备的正常数据处理及管理等工作。

由以上技术方案可知，本发明能够通过边缘网关缓存采集到的物联网设备数据，并在边缘网关与物联网云平台断联时，由边缘网关正常采集并缓存物联网设备数据，等待边缘网关与物联网云平台恢复连接时将缓存的物联网设备数据传输至物联网云平台，避免数据丢失。

上述基于云边协同的设备数据采集装置可以实现为计算机程序的形式，该计算机程序可以在如图4所示的计算机设备上运行。

请参阅图4，图4是本申请实施例提供的计算机设备的示意性框图。该计算机设备500是服务器，也可以是服务器集群。服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(Content Delivery Network，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。

参阅图4，该计算机设备500包括通过装置总线501连接的处理器502、存储器和网络接口505，其中，存储器可以包括存储介质503和内存储器504。

该存储介质503可存储操作系统5031和计算机程序5032。该计算机程序5032被执行时，可使得处理器502执行基于云边协同的设备数据采集方法。

该处理器502用于提供计算和控制能力，支撑整个计算机设备500的运行。

该内存储器504为存储介质503中的计算机程序5032的运行提供环境，该计算机程序5032被处理器502执行时，可使得处理器502执行基于云边协同的设备数据采集方法。

该网络接口505用于进行网络通信，如提供数据信息的传输等。本领域技术人员可以理解，图4中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备500的限定，具体的计算机设备500可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

其中，所述处理器502用于运行存储在存储器中的计算机程序5032，以实现本申请实施例公开的基于云边协同的设备数据采集方法。

本领域技术人员可以理解，图4中示出的计算机设备的实施例并不构成对计算机设备具体构成的限定，在其他实施例中，计算机设备可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。例如，在一些实施例中，计算机设备可以仅包括存储器及处理器，在这样的实施例中，存储器及处理器的结构及功能与图4所示实施例一致，在此不再赘述。

应当理解，在本申请实施例中，处理器502可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器502还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

在本申请的另一实施例中提供计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质可以为非易失性的计算机可读存储介质，也可以为易失性的计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质存储有计算机程序，其中计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例公开的基于云边协同的设备数据采集方法。

需要说明的是，本案中所涉及到的数据均为合法取得。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的设备、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，也可以将具有相同功能的单元集合成一个单元，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个装置，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本申请实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，后台服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于云边协同的设备数据采集方法，应用于边缘网关，所述边缘网关与物联网云平台相通信，其特征在于，包括：

实时采集通过所述边缘网关与所述物联网云平台间接连接的每个子设备的设备数据；

对所述设备数据进行解析，得到第一数据；

在实时采集每个子设备的设备数据的过程中，实时识别每个子设备的设备状态，基于所述每个子设备的设备状态及所述第一数据得到第三数据；

将所述第三数据按照配置策略存储至部署于所述边缘网关的时序数据库；

当所述物联网云平台与所述边缘网关间断联时，记录断联的时间作为第一时间戳；

当所述物联网云平台与所述边缘网关间恢复连接时，记录恢复连接的时间作为第二时间戳；

将所述第一时间戳确定为起点，将所述第二时间戳确定为终点，并从所述时序数据库存储的所述第三数据中读取数据，得到目标数据；

将所述目标数据发送至所述物联网云平台。

2.根据权利要求1所述的基于云边协同的设备数据采集方法，其特征在于，所述对所述设备数据进行解析，得到第一数据，包括：

确定所述设备数据中每个数据的字段含义；

获取网络协议及数据包格式协议；

根据所述网络协议及所述数据包格式协议确定目标数据格式；

根据每个数据的字段含义、所述目标数据格式对所述设备数据进行格式转换，得到所述第一数据。

3.根据权利要求1所述的基于云边协同的设备数据采集方法，其特征在于，所述基于所述每个子设备的设备状态及所述第一数据得到第三数据，包括：

从所述第一数据中读取设备功能参数信息及告警信息，并作为第一子数据；

从所述第一数据中读取设备命令下发回应数据，并作为第二子数据；

组合所述第一子数据及所述第二子数据，得到第二数据；

将所述每个子设备的设备状态加入到所述第二数据，得到所述第三数据。

4.根据权利要求1或3所述的基于云边协同的设备数据采集方法，其特征在于，所述实时识别每个子设备的设备状态，包括：

对于每个子设备，当在配置时长内没有采集到所述子设备的所述设备数据时，确定所述子设备的设备状态为不在线，当在所述配置时长内采集到所述子设备的所述设备数据时，确定所述子设备的设备状态为在线；或者

每隔预设时间间隔向每个子设备发送心跳包，当有子设备未返回针对于所述心跳包的响应数据时，确定所述子设备的设备状态为不在线，当有子设备返回针对于所述心跳包的响应数据时，确定所述子设备的设备状态为在线。

5.根据权利要求1所述的基于云边协同的设备数据采集方法，其特征在于，所述将所述第三数据按照配置策略存储至部署于所述边缘网关的时序数据库，包括：

获取配置字段；

从所述第三数据中获取符合所述配置字段的数据作为第四数据；

从所述第四数据中获取具有数据间关联关系的关联数据；

对所述关联数据进行聚合，得到第五数据；

按照采集的时间顺序将所述第五数据存储至所述时序数据库。

6.根据权利要求1所述的基于云边协同的设备数据采集方法，其特征在于，所述记录断联的时间作为第一时间戳前，所述方法还包括：

当接收到所述边缘网关与所述物联网云平台间网络断开的通知时，向所述物联网云平台发起重试连接；

当重试连接的次数达到配置次数，且所述边缘网关与所述物联网云平台未连接成功时，确定所述物联网云平台与所述边缘网关间断联。

7.根据权利要求1所述的基于云边协同的设备数据采集方法，其特征在于，所述将所述第三数据按照配置策略存储至部署于所述边缘网关的时序数据库后，所述方法还包括：

获取当前时间戳及时间步长；将所述当前时间戳确定为起点，并基于所述时间步长向前遍历，得到终点；根据所述起点及所述终点确定目标时间范围；从所述时序数据库中删除所述目标时间范围外的数据；或者

检测所述时序数据库的使用率；当所述使用率大于配置使用率时，按照写入时间由早到晚的顺序从所述时序数据库中删除数据，直至所述时序数据库的使用率小于或者等于所述配置使用率，停止从所述时序数据库中删除数据。

8.一种基于云边协同的设备数据采集装置，运行于边缘网关，所述边缘网关与物联网云平台相通信，其特征在于，包括：

采集单元，用于实时采集通过所述边缘网关与所述物联网云平台间接连接的每个子设备的设备数据；

解析单元，用于对所述设备数据进行解析，得到第一数据；

识别单元，用于在实时采集每个子设备的设备数据的过程中，实时识别每个子设备的设备状态，基于所述每个子设备的设备状态及所述第一数据得到第三数据；

存储单元，用于将所述第三数据按照配置策略存储至部署于所述边缘网关的时序数据库；

记录单元，用于当所述物联网云平台与所述边缘网关间断联时，记录断联的时间作为第一时间戳；

所述记录单元，还用于当所述物联网云平台与所述边缘网关间恢复连接时，记录恢复连接的时间作为第二时间戳；

读取单元，用于将所述第一时间戳确定为起点，将所述第二时间戳确定为终点，并从所述时序数据库存储的所述第三数据中读取数据，得到目标数据；

发送单元，用于将所述目标数据发送至所述物联网云平台。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于云边协同的设备数据采集方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1至7任一项所述的基于云边协同的设备数据采集方法。

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