CN116132445A - 物联网云边端算力协同方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

物联网云边端算力协同方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

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CN116132445A CN202310093526.8A CN202310093526A CN116132445A CN 116132445 A CN116132445 A CN 116132445A CN 202310093526 A CN202310093526 A CN 202310093526A CN 116132445 A CN116132445 A CN 116132445A
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Abstract

本申请涉及一种物联网云边端算力协同方法、装置、电子设备及存储介质，边缘端部署有边缘运营中心，方法包括：判断边缘端与云端之间的当前通讯连接状态是否满足预设连接状态；若当前通讯连接状态不满足预设连接状态，则利用边缘运营中心将当前边缘数据分发至边缘计算集群组，并通过边缘计算集群组计算当前边缘数据，直至当前通讯连接状态重新满足预设连接状态后，将计算结果同步至云端。由此，解决了相关技术中通过传输控制协议TCP或者消息队列遥测传输MQTT技术连接的物联网云端与边端，若连接断开，导致边端数据缺失，对设备数据分析，能源分析，智慧监控产生不确定因素，影响边端项目运行等问题，为边缘项目及设备带来稳定运行环境。

Description

物联网云边端算力协同方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本申请涉及物联网技术领域，特别涉及一种物联网云边端算力协同方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
现有的物联网方案中，主要通过TCP(Transmission Control Protocol，传输控制协议)或MQTT(Message Queuing Telemetry Transport，消息队列遥测传输)建立云端与边端连接，建立长连接后，设备数据上报，数据分析，智慧监控都在云端完成处理，以及一些预警或告警处理也通过云端处理。
然而，当云端与边端一但断开连接后，就无法及时进行数据上报，处理，预警，告警，并且对于一些特殊设备出现故障不能及时反馈，会产生较严重影响，影响边端项目运行。
发明内容
本申请提供一种物联网云边端算力协同方法、装置、电子设备及存储介质，解决了相关技术中通过TCP或者MQTT技术连接的物联网云端与边端，若连接断开，导致边端数据缺失，对设备数据分析，能源分析，智慧监控产生不确定因素，影响边端项目运行等问题，为边缘项目及设备带来稳定运行环境，减少由于云边端连接故障带来的影响，以及合理发挥边缘计算机的空闲算力。
本申请第一方面实施例提供一种物联网云边端算力协同方法，边缘端部署有边缘运营中心，其中，所述方法包括以下步骤：获取所述边缘端与云端之间的当前通讯连接状态；判断所述当前通讯连接状态是否满足预设连接状态；若所述当前通讯连接状态不满足所述预设连接状态，则利用所述边缘运营中心将当前边缘数据分发至边缘计算集群组，并通过所述边缘计算集群组计算所述当前边缘数据，直至所述当前通讯连接状态重新满足所述预设连接状态后，将计算结果同步至所述云端。
可选地，在判断所述当前通讯连接状态是否满足所述预设连接状态之后，还包括：若所述当前通讯连接状态满足所述预设连接状态，则直接通过云端计算所述当前边缘数据。
可选地，在通过所述边缘计算集群组计算所述当前边缘数据之后，还包括：判断所述计算结果是否满足预设告警条件；若所述计算结果满足所述预设告警条件，则基于所述计算结果生成光学告警信息和/或声学告警信息；根据所述光学告警信息和/或所述声学告警信息对用户进行告警提醒。
可选地，在通过所述边缘计算集群组计算所述当前边缘数据之后，还包括：根据所述计算结果生成所述边缘端和/或所述云端的最优能耗参数调整策略；根据所述最优能耗参数调整策略调整所述边缘端和/或所述云端的设备参数进行调整。
可选地，在获取所述边缘端与所述云端之间的当前通讯连接状态之前，还包括：将所述当前边缘数据上传至所述边缘运营中心。
本申请第二方面实施例提供一种物联网云边端算力协同装置，边缘端部署有边缘运营中心，其中，所述装置包括：获取模块，用于获取所述边缘端与云端之间的当前通讯连接状态；判断模块，用于判断所述当前通讯连接状态是否满足预设连接状态；计算模块，用于若所述当前通讯连接状态不满足所述预设连接状态，则利用所述边缘运营中心将当前边缘数据分发至边缘计算集群组，并通过所述边缘计算集群组计算所述当前边缘数据，直至所述当前通讯连接状态重新满足所述预设连接状态后，将计算结果同步至所述云端。
可选地，在判断所述当前通讯连接状态是否满足所述预设连接状态之后，所述判断模块，还用于：若所述当前通讯连接状态满足所述预设连接状态，则直接通过云端计算所述当前边缘数据。
可选地，在通过所述边缘计算集群组计算所述当前边缘数据之后，所述计算模块，还用于：判断所述计算结果是否满足预设告警条件；若所述计算结果满足所述预设告警条件，则基于所述计算结果生成光学告警信息和/或声学告警信息；根据所述光学告警信息和/或所述声学告警信息对用户进行告警提醒。
可选地，在通过所述边缘计算集群组计算所述当前边缘数据之后，所述计算模块，还用于：根据所述计算结果生成所述边缘端和/或所述云端的最优能耗参数调整策略；根据所述最优能耗参数调整策略调整所述边缘端和/或所述云端的设备参数进行调整。
可选地，在获取所述边缘端与所述云端之间的当前通讯连接状态之前，所述获取模块，还用于：将所述当前边缘数据上传至所述边缘运营中心。
本申请第三方面实施例提供一种电子设备，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，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的物联网云边端算力协同方法。
本申请第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行，以用于实现如上述实施例所述的物联网云边端算力协同方法。
本申请通过判断边缘端与云端之间的当前通讯连接状态是否满足预设连接状态，若当前通讯连接状态不满足预设连接状态，则利用边缘运营中心将当前边缘数据分发至边缘计算集群组，并通过边缘计算集群组计算当前边缘数据，直至当前通讯连接状态重新满足预设连接状态后，将计算结果同步至云端。由此，解决了相关技术中通过TCP或者MQTT技术连接的物联网云端与边端，若连接断开，导致边端数据缺失，对设备数据分析，能源分析，智慧监控产生不确定因素，影响边端项目运行等问题，为边缘项目及设备带来稳定运行环境，减少由于云边端连接故障带来的影响，以及合理发挥边缘计算机的空闲算力。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为根据本申请实施例提供的一种物联网云边端算力协同方法的流程图；
图2为根据本申请一个实施例的物联网云边端算力协同方法的结构示意图；
图3为根据本申请一个实施例的物联网云边端算力协同方法的流程图；
图4为根据本申请实施例物联网云边端算力协同装置的方框示意图；
图5为根据本申请实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。
下面参考附图描述本申请实施例的物联网云边端算力协同方法、装置、电子设备及存储介质。针对上述背景技术中心提到的相关技术中通过TCP或者MQTT技术连接的物联网云端与边端，若连接断开，导致边端数据缺失，对设备数据分析，能源分析，智慧监控产生不确定因素，影响边端项目运行的问题，本申请提供了一种物联网云边端算力协同方法，在该方法中，判断边缘端与云端之间的当前通讯连接状态是否满足预设连接状态，若当前通讯连接状态不满足预设连接状态，则利用边缘运营中心将当前边缘数据分发至边缘计算集群组，并通过边缘计算集群组计算当前边缘数据，直至当前通讯连接状态重新满足预设连接状态后，将计算结果同步至云端。由此，解决了相关技术中通过TCP或者MQTT技术连接的物联网云端与边端，若连接断开，导致边端数据缺失，对设备数据分析，能源分析，智慧监控产生不确定因素，影响边端项目运行等问题，为边缘项目及设备带来稳定运行环境，减少由于云边端连接故障带来的影响，以及合理发挥边缘计算机的空闲算力。
具体而言，图1为本申请实施例所提供的一种物联网云边端算力协同方法的流程图。
该实施例中，如图2所示，本申请实施例在边缘计算端(即图2中边缘计算平台)部署边缘运营中心，主要功能管理维护空闲的边缘计算机，使边缘计算机集群，为边缘端提供额外计算算力以及服务能力，这样在网络异常或其他原因导致与云端失去连接时，边缘端也可以提供算力及服务，以至于不影响业务运作。
其中，边缘运营中心通过kubeEdge对边缘空闲计算机进行管理，每台计算机搭建docker服务，与kubeEdge建立起来，形成集群，通过kubeEdge集群统一部署边缘服务，以形成边缘端算力资源。
如图1所示，该物联网云边端算力协同方法包括以下步骤：
在步骤S101中，获取边缘端与云端之间的当前通讯连接状态。
其中，边缘端与云端之间的当前通讯连接状态可以包括通信状态和断开通信状态。
应当理解的是，如果边缘端与云端之间的通讯断开，则会出现无法进行及时上报数据的情况出现，从而导致边缘端项目无法正常运行。
因此，本申请实施例可以实时获取边缘端与云端之间的当前通讯连接状态边缘端与云端之间的当前通讯连接状态，其中，获取边缘端与云端之间的当前通讯连接状态的方式可以采用相关技术中的获取方式，为避免冗余，在此不做详细赘述。
可选地，在一些实施例中，在获取边缘端与云端之间的当前通讯连接状态之前，还包括：将当前边缘数据上传至边缘运营中心。
应当理解的是，为了在边缘端与云端之间的当前通讯连接状态处于断开状态时，能够通过边缘运营中心实现对数据的处理，本申请实施例可以在获取边缘端与云端之间的当前通讯连接状态之前，将当前边缘数据上传至边缘运营中心，以便后续通过边缘运营中心对当前边缘数据进行数据分发和处理。
在步骤S102中，判断当前通讯连接状态是否满足预设连接状态。
在步骤S103中，若当前通讯连接状态不满足预设连接状态，则利用边缘运营中心将当前边缘数据分发至边缘计算集群组，并通过边缘计算集群组计算当前边缘数据，直至当前通讯连接状态重新满足预设连接状态后，将计算结果同步至云端。
其中，预设连接状态可以为边缘端与云端之间处于通信状态，即边缘端与云端之间正常通信。
可以理解的是，若边缘运营中心判断当前通讯连接状态不满足预设连接状态，则说明边缘端与云端之间的通信断开，本申请实施例可以利用边缘运营中心分发数据至边缘计算集群组，边缘计算集群组计算当前边缘数据，并存储计算结果，并实时获取边缘端与云端之间的通信连接状态是否处于通信连接状态，并在边缘端与云端之间正常通信时将计算结果数据同步上传至云端，不仅可以发挥边缘端空闲计算资源，而且又可解决临时网络或其他原因不至于影响边缘项目运作。
需要说明的是，边缘计算可以通过一台计算机处理，也可以通过多台计算机处理，若能够把边缘多个空闲计算机整合成集群，就可以合理利用资源，让局域网内计算机发挥更大效益。
可选地，在一些实施例中，在通过边缘计算集群组计算当前边缘数据之后，还包括：判断计算结果是否满足预设告警条件；若计算结果满足预设告警条件，则基于计算结果生成光学告警信息和/或声学告警信息；根据光学告警信息和/或声学告警信息对用户进行告警提醒。
具体地，若计算结果满足预设告警条件，则生成光学告警信息和声学告警信息，或者仅生成光学告警信息，或仅生成声学告警信息，及时对用户进行告警提醒。例如，当边缘端与云端断连时，由于一些设备对预警，告警，报障的故障处理要求极高，因为与云端断连以致于不能将告警信息及时反馈，通知用户，因此边缘计算可发挥边缘计算机算力，及时处理并通知到用户。
可选地，在一些实施例中，在通过边缘计算集群组计算当前边缘数据之后，还包括：根据计算结果生成边缘端和/或云端的最优能耗参数调整策略；根据最优能耗参数调整策略调整边缘端和/或云端的设备参数进行调整。
可以理解的是，本申请实施例根据计算结果生成边缘端的最优能耗参数调整策略，或者生成云端的最优能耗参数调整策略，或者生成边缘端和云端的最优能耗参数调整策略，对边缘端和云端的设备参数进行调整。例如，当边缘端与云端断连时，由于一些设备能耗，及参数都需要及时进行调整，以达到能耗优化和参数优化，因为与云端断连以致于不能及时调整设备参数，因此边缘计算可发挥边缘计算机算力，及时进行设备调优。
可选地，在一些实施例中，在判断当前通讯连接状态是否满足预设连接状态之后，还包括：若当前通讯连接状态满足预设连接状态，则直接通过云端计算当前边缘数据。
应当理解的是，边缘运营中心判断边缘端与云端之间的当前通讯连接状态，若当前通讯连接状态满足预设连接状态，边缘运营中心则将边缘数据上报至云端，由云端计算当前边缘数据。
为使得本领域技术人员进一步理解本申请实施例的物联网云边端算力协同方法，下面结合具体实施例进行详细阐述。
如图3所示，该物联网云边端算力协同方法包括以下步骤：
步骤S301，上传边缘数据至边缘运营中心。
其中，如图3所示，边缘设备可以将边缘数据上报至边缘网关边缘Agent，边缘网关边缘Agent将边缘数据上传至边缘运营中心。
步骤S302，判断边缘端与云端的通讯连接状态是否处于断开状态。若边缘端与云端的通讯连接状态处于断开状态，则执行步骤S303，否则执行步骤S306。
步骤S303，边缘运营中心将边缘数据分发至边缘计算集群组。
步骤S304，边缘计算集群组计算当前边缘数据得到计算结果。
步骤S305，存储边缘存储计算结果，并判断边缘端和云端之间通讯连接状态是否正常通讯，若正常通讯(即边缘端和云端之间通网)，则执行步骤S306。
步骤S306，将边缘数据上传至云端。
步骤S307，根据计算结果对边缘端和云端的设备参数进行调优。
步骤S308，判断计算结果是否满足预设告警条件。若满足预设告警条件，则生成光学告警信息和/或声学告警信息，对用户进行告警提醒。
在执行步骤S305时，可以同时执行步骤S307和S308，也可以在步骤S304之后单独执行步骤S305、步骤S307和步骤S308，在此不做具体限定。
根据本申请实施例提出的物联网云边端算力协同方法，判断边缘端与云端之间的当前通讯连接状态是否满足预设连接状态，若当前通讯连接状态不满足预设连接状态，则利用边缘运营中心将当前边缘数据分发至边缘计算集群组，并通过边缘计算集群组计算当前边缘数据，直至当前通讯连接状态重新满足预设连接状态后，将计算结果同步至云端。由此，解决了相关技术中通过TCP或者MQTT技术连接的物联网云端与边端，若连接断开，导致边端数据缺失，对设备数据分析，能源分析，智慧监控产生不确定因素，影响边端项目运行等问题，利用边缘运营中心管理协调边缘空闲计算机集群，与云端连接断开后，依然可提供设备预警、告警、报障计算处理，并提供边缘计算算力，计算调优设备参数，为边缘项目及设备带来稳定运行环境，减少由于云边端连接故障带来的影响，以及合理发挥边缘计算机的空闲算力。
其次参照附图描述根据本申请实施例提出的物联网云边端算力协同装置。
图4是本申请实施例的物联网云边端算力协同装置的方框示意图。该实施例中，边缘端部署有边缘运营中心。
如图4所示，该物联网云边端算力协同装置10包括：获取模块100、判断模块200和计算模块300。
其中，获取模块100，用于获取边缘端与云端之间的当前通讯连接状态；判断模块200，用于判断当前通讯连接状态是否满足预设连接状态；计算模块300，用于若当前通讯连接状态不满足预设连接状态，则利用边缘运营中心将当前边缘数据分发至边缘计算集群组，并通过边缘计算集群组计算当前边缘数据，直至当前通讯连接状态重新满足预设连接状态后，将计算结果同步至云端。
可选地，在一些实施例中，在判断当前通讯连接状态是否满足预设连接状态之后，判断模块200，还用于：若当前通讯连接状态满足预设连接状态，则直接通过云端计算当前边缘数据。
可选地，在一些实施例中，在通过边缘计算集群组计算当前边缘数据之后，计算模块300，还用于：判断计算结果是否满足预设告警条件；若计算结果满足预设告警条件，则基于计算结果生成光学告警信息和/或声学告警信息；根据光学告警信息和/或声学告警信息对用户进行告警提醒。
可选地，在一些实施例中，在通过边缘计算集群组计算当前边缘数据之后，计算模块300，还用于：根据计算结果生成边缘端和/或云端的最优能耗参数调整策略；根据最优能耗参数调整策略调整边缘端和/或云端的设备参数进行调整。
可选地，在一些实施例中，在获取边缘端与云端之间的当前通讯连接状态之前，获取模块100，还用于：将当前边缘数据上传至边缘运营中心。
需要说明的是，前述对物联网云边端算力协同方法实施例的解释说明也适用于该实施例的物联网云边端算力协同装置，此处不再赘述。
根据本申请实施例提出的物联网云边端算力协同装置，判断边缘端与云端之间的当前通讯连接状态是否满足预设连接状态，若当前通讯连接状态不满足预设连接状态，则利用边缘运营中心将当前边缘数据分发至边缘计算集群组，并通过边缘计算集群组计算当前边缘数据，直至当前通讯连接状态重新满足预设连接状态后，将计算结果同步至云端。由此，解决了相关技术中通过TCP或者MQTT技术连接的物联网云端与边端，若连接断开，导致边端数据缺失，对设备数据分析，能源分析，智慧监控产生不确定因素，影响边端项目运行等问题，为边缘项目及设备带来稳定运行环境，减少由于云边端连接故障带来的影响，以及合理发挥边缘计算机的空闲算力。
图5为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。该电子设备可以包括：
存储器501、处理器502及存储在存储器501上并可在处理器502上运行的计算机程序。
处理器502执行程序时实现上述实施例中提供的物联网云边端算力协同方法。
进一步地，电子设备还包括：
通信接口503，用于存储器501和处理器502之间的通信。
存储器501，用于存放可在处理器502上运行的计算机程序。
存储器501可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
如果存储器501、处理器502和通信接口503独立实现，则通信接口503、存储器501和处理器502可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，简称为ISA)总线、外部设备互连(PeripheralComponent，简称为PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended Industry StandardArchitecture，简称为EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图5中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
可选的，在具体实现上，如果存储器501、处理器502及通信接口503，集成在一块芯片上实现，则存储器501、处理器502及通信接口503可以通过内部接口完成相互间的通信。
处理器502可能是一个中央处理器(Central Processing Unit，简称为CPU)，或者是特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称为ASIC)，或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上的物联网云边端算力协同方法。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或N个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“N个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更N个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或N个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，N个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，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模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种物联网云边端算力协同方法，其特征在于，边缘端部署有边缘运营中心，其中，所述方法包括以下步骤：
获取所述边缘端与云端之间的当前通讯连接状态；
判断所述当前通讯连接状态是否满足预设连接状态；以及
若所述当前通讯连接状态不满足所述预设连接状态，则利用所述边缘运营中心将当前边缘数据分发至边缘计算集群组，并通过所述边缘计算集群组计算所述当前边缘数据，直至所述当前通讯连接状态重新满足所述预设连接状态后，将计算结果同步至所述云端。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在判断所述当前通讯连接状态是否满足所述预设连接状态之后，还包括：
若所述当前通讯连接状态满足所述预设连接状态，则直接通过云端计算所述当前边缘数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过所述边缘计算集群组计算所述当前边缘数据之后，还包括：
判断所述计算结果是否满足预设告警条件；
若所述计算结果满足所述预设告警条件，则基于所述计算结果生成光学告警信息和/或声学告警信息；
根据所述光学告警信息和/或所述声学告警信息对用户进行告警提醒。
4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，在通过所述边缘计算集群组计算所述当前边缘数据之后，还包括：
根据所述计算结果生成所述边缘端和/或所述云端的最优能耗参数调整策略；
根据所述最优能耗参数调整策略调整所述边缘端和/或所述云端的设备参数进行调整。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取所述边缘端与所述云端之间的当前通讯连接状态之前，还包括：
将所述当前边缘数据上传至所述边缘运营中心。
6.一种物联网云边端算力协同装置，其特征在于，边缘端部署有边缘运营中心，其中，所述装置包括：
获取模块，用于获取所述边缘端与云端之间的当前通讯连接状态；
判断模块，用于判断所述当前通讯连接状态是否满足预设连接状态；以及
计算模块，用于若所述当前通讯连接状态不满足所述预设连接状态，则利用所述边缘运营中心将当前边缘数据分发至边缘计算集群组，并通过所述边缘计算集群组计算所述当前边缘数据，直至所述当前通讯连接状态重新满足所述预设连接状态后，将计算结果同步至所述云端。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，在判断所述当前通讯连接状态是否满足所述预设连接状态之后，所述判断模块，还用于：
若所述当前通讯连接状态满足所述预设连接状态，则直接通过云端计算所述当前边缘数据。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，在通过所述边缘计算集群组计算所述当前边缘数据之后，所述计算模块，还用于：
判断所述计算结果是否满足预设告警条件；
若所述计算结果满足所述预设告警条件，则基于所述计算结果生成光学告警信息和/或声学告警信息；
根据所述光学告警信息和/或所述声学告警信息对用户进行告警提醒。
9.一种电子设备，其特征在于，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程序，以实现如权利要求1-5任一项所述的物联网云边端算力协同方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行，以用于实现如权利要求1-5任一项所述的物联网云边端算力协同方法。
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