CN116980284A - 一种基于物联网的光缆分纤箱运维信息传输方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于物联网的光缆分纤箱运维信息传输方法和系统，属于通信设备运维技术以及数据传输技术领域。本发明通过通过光缆分纤箱的状态数据和监测数据，实现光缆分纤箱的运维，避免了人力资源的浪费，同时增加了可靠性和运维效率；由于光缆分纤箱发生故障后，对光缆通信的影响较大，通过边缘计算节点进行部分故障的处理，避免了在光缆分纤箱故障后，由于响应时间较长所导致的损失，能够及时的对故障进行处理，提高响应速度和运维效率；通过物联网传输节点预测传输信息，并基于预测的传输信息执行运维信息传输策略，使得在运维信息上传的过程中，可以采取更加优化的传输方式，避免了过长的传输时间和响应时间，提高运维效率。

Description

一种基于物联网的光缆分纤箱运维信息传输方法和系统

技术领域

本发明涉及通信设备运维技术以及数据传输技术领域，特别涉及一种基于物联网的光缆分纤箱运维信息传输方法和系统。

背景技术

光缆分纤箱是用于室外、楼道内或室内连接主干光缆与配线光缆的接口设备。随着光缆通信的不断发展和普及，光缆分纤箱的配置数量也越来越多。

伴随着光缆分纤箱的大量装配使用，其运维问题也随之出现，现有光缆分纤箱在日常运维或者发生故障时，其运维方式也往往是人工查询故障，并进行故障定位，并在此基础上，以人工的方式实现运维。

本领域技术人员发现，上述方式不仅仅会消费巨大的人力资源，同时也存在故障查找可靠性差的问题，且在单纯以人工的方式实现运维和故障查找，不方便运维过程管理，降低了运维效率。

发明内容

为了解决现有技术的问题，本发明实施例提供了一种基于物联网的光缆分纤箱运维信息传输方法和系统。所述技术方案如下：

第一方面，提供了一种基于物联网的光缆分纤箱运维信息传输方法，所述方法应用于一种基于物联网的光缆分纤箱运维信息传输系统中，所述系统包括多个物联网传输节点以及多个边缘计算节点，所述方法包括：

所述边缘计算节点实时获取光缆分纤箱的状态数据和监测数据；

若发生故障，所述边缘计算节点获取故障发起设备所传输的故障描述数据；

所述边缘计算节点根据所述故障描述数据进行故障定位，确定故障光缆分纤箱；

所述边缘计算节点根据所述故障光缆分纤箱的状态数据和所述监测数据，判断所述光缆分纤箱的故障信息；所述故障信息用于指示故障原因；

若所述故障信息不满足上传服务器条件，则所述边缘计算节点处理所述故障信息；

若所述故障信息满足上传服务器条件，则所述边缘计算节点生成运维信息；

所述边缘计算节点向所述物联网传输节点传输所述运维信息；

所述物联网传输节点根据历史运维信息，对传输信息进行预测；

所述物联网传输节点根据预测结果，执行运维信息传输策略。

可选的，所述边缘计算节点获取故障发起设备所传输的故障描述数据包括：

所述故障发起设备将所述故障描述数据发送至服务器；

所述服务器根据所述故障描述数据，解析出故障光缆分纤箱所在范围；

所述服务器向所述所在范围内的所有边缘计算节点发起故障查询请求；

所述所有边缘计算节点发起测试数据，并根据所述测试数据，确定自身所对应的多个光缆分纤箱是否故障；

若是，则所述边缘计算节点向服务器发起获取请求，以获取故障发起设备所传输的故障描述数据。

可选的，所述边缘计算节点根据所述故障描述数据进行故障定位，确定故障光缆分纤箱包括：

根据所述故障描述数据，建立对应的测试流程；

向所对应的多个光缆分纤箱发起所述测试流程；

根据测试流程输出的测试结果，确定故障光缆分纤箱。

可选的，所述边缘计算节点实时获取光缆分纤箱的状态数据和监测数据包括：

所述边缘计算节点根据所述状态数据和所述监测数据，实时建立状态数据库和监测数据库；

动态维护所述状态数据库和所述监测数据库。

可选的，所述边缘计算节点根据所述状态数据和所述监测数据，判断所述光缆分纤箱的故障信息包括：

基于所述状态数据库和所述监测数据库，建立对应的诊断模型；

在所述诊断模型的基础上，根据状态数据和所述监测数据，判断所述光缆分纤箱的故障信息。

可选的，所述故障信息不满足上传条件，则所述边缘计算节点处理所述故障信息包括：

获取所述光缆分纤箱的位置信息以及在所述系统中的权重信息；

根据所述位置信息和所述权重信息，生成与所述光缆分纤箱对应的运维权重，所述运维权重用于指示所述光缆分纤箱在进行运维时对系统的影响；

根据所述运维权重，处理所述故障信息。

可选的，所述故障信息满足上传条件，则所述边缘计算节点生成运维信息包括：

获取所述状态数据和所述监测数据内所有数据之间的相关性；

根据所述相关性，判断故障原因；

根据所述故障原因，生成故障描述信息；

根据所述故障原因和所述故障描述信息，生成所述运维信息。

可选的，所述物联网传输节点根据历史运维信息，对传输信息进行预测包括：

获取历史传输数据中的传输参数；

根据所述传输参数，预测当前传输过程中的传输信息；

根据历史运维信息，计算紧急因子；

根据所述紧急因子，对所述传输信息进行预测。

可选的，所述动态维护所述状态数据库和所述监测数据库包括：

设置并动态更新状态数据和监测数据所包含所有参数的贡献值；

设置并动态更新状态数据和所述监测数据所包含所有参数对应的触发条件；

实时获取并更新所述所有参数；

所述所有参数的任意一个满足所述触发条件时，传输所述参数和所述贡献值。

第二方面，提供了一种基于物联网的光缆分纤箱运维信息传输系统，所述系统包括多个物联网传输节点以及多个边缘计算节点，所述系统还包括多个光缆分纤箱，所述边缘计算节点用于实时监测所述光缆分纤箱，所述物联网传输节点的数量小于所述边缘计算节点的数量，其中：

所述边缘计算节点用于实时获取光缆分纤箱的状态数据和监测数据；

若发生故障，所述边缘计算节点用于获取故障发起设备所传输的故障描述数据；

所述边缘计算节点用于根据所述故障描述数据进行故障定位，确定故障光缆分纤箱；

所述边缘计算节点用于根据所述故障光缆分纤箱的状态数据和所述监测数据，判断所述光缆分纤箱的故障信息；所述故障信息用于指示故障原因；

若所述故障信息不满足上传服务器条件，则所述边缘计算节点用于处理所述故障信息；

若所述故障信息满足上传服务器条件，则所述边缘计算节点用于生成运维信息；

所述边缘计算节点用于向所述物联网传输节点传输所述运维信息；

所述物联网传输节点用于根据历史运维信息，对传输信息进行预测；

所述物联网传输节点用于根据预测结果，执行运维信息传输策略。

可选的，所述边缘计算节点具体用于：

所述故障发起设备将所述故障描述数据发送至服务器；

所述服务器根据所述故障描述数据，解析出故障光缆分纤箱所在范围；

所述服务器向所述所在范围内的所有边缘计算节点发起故障查询请求；

所述所有边缘计算节点发起测试数据，并根据所述测试数据，确定自身所对应的多个光缆分纤箱是否故障；

若是，则所述边缘计算节点向服务器发起获取请求，以获取故障发起设备所传输的故障描述数据。

可选的，所述边缘计算节点具体用于：

根据所述故障描述数据，建立对应的测试流程；

向所对应的多个光缆分纤箱发起所述测试流程；

根据测试流程输出的测试结果，确定故障光缆分纤箱。

可选的，所述边缘计算节点具体用于：

所述边缘计算节点根据所述状态数据和所述监测数据，实时建立状态数据库和监测数据库；

动态维护所述状态数据库和所述监测数据库。

可选的，所述边缘计算节点具体用于：

基于所述状态数据库和所述监测数据库，建立对应的诊断模型；

在所述诊断模型的基础上，根据状态数据和所述监测数据，判断所述光缆分纤箱的故障信息。

可选的，所述故障信息不满足上传条件，则所述边缘计算节点具体用于：

获取所述光缆分纤箱的位置信息以及在所述系统中的权重信息；

根据所述位置信息和所述权重信息，生成与所述光缆分纤箱对应的运维权重，所述运维权重用于指示所述光缆分纤箱在进行运维时对系统的影响；

根据所述运维权重，处理所述故障信息。

可选的，所述故障信息满足上传条件，则所述边缘计算节点具体用于：

获取所述状态数据和所述监测数据内所有数据之间的相关性；

根据所述相关性，判断故障原因；

根据所述故障原因，生成故障描述信息；

根据所述故障原因和所述故障描述信息，生成所述运维信息。

可选的，所述物联网传输节点具体用于：

获取历史传输数据中的传输参数；

根据所述传输参数，预测当前传输过程中的传输信息；

根据历史运维信息，计算紧急因子；

根据所述紧急因子，对所述传输信息进行预测。

可选的，所述边缘计算节点具体用于：

设置并动态更新状态数据和监测数据所包含所有参数的贡献值；

设置并动态更新状态数据和所述监测数据所包含所有参数对应的触发条件；

实时获取并更新所述所有参数；

所述所有参数的任意一个满足所述触发条件时，传输所述参数和所述贡献值。

本发明实施例所述技术方案至少具备以下有益效果：

1、通过光缆分纤箱的状态数据和监测数据，实现光缆分纤箱的运维，避免了人力资源的浪费，同时增加了可靠性和运维效率。

2、由于光缆分纤箱发生故障后，对光缆通信的影响较大，通过边缘计算节点进行部分故障的处理，避免了在光缆分纤箱故障后，由于响应时间较长所导致的损失，能够及时的对故障进行处理，提高响应速度和运维效率。

3、通过物联网传输节点预测传输信息，并基于预测的传输信息执行运维信息传输策略，使得在运维信息上传的过程中，可以采取更加优化的传输方式，避免了过长的传输时间和响应时间，提高运维效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，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，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来将，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为本发明实施例提供的基于物联网的光缆分纤箱运维信息传输方法流程示意图；

图2为本发明实施例提供的基于物联网的光缆分纤箱运维信息传输方法流程示意图；

图3为本发明实施例提供的基于物联网的光缆分纤箱运维信息传输方法流程示意图；

图4为本发明实施例提供的基于物联网的光缆分纤箱运维信息传输方法流程示意图；

图5为本发明实施例提供的基于物联网的光缆分纤箱运维信息传输系统示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，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。

本发明实施例所提供的基于物联网的光缆分纤箱运维信息传输方法，主要应用于一种基于物联网的光缆分纤箱运维信息传输系统中，需要说明的是，本发明实施例所述的光缆分纤箱至少配置网络模组以及数据监测模组，该网络模组可以为5G通信模组，该数据监测模组主要用于监测光缆分纤箱内各个元器件的运行参数，并通过网络模组向边缘计算节点传输所监测到的运行参数；

另外，该系统包括多个物联网传输节点以及多个边缘计算节点，该物联网传输节点主要是通过无线或者有线的方式实现数据传输的设备，为了方便部署，该物联网传输节点可以是通过无线的方式实现网络传输，如5G通信等，在实际应用中，该物联网传输节点与多个边缘计算节点之间组网，该边缘计算节点与多个光缆分纤箱组网。

值得注意的是，物联网传输节点所能组网的边缘计算节点的个数，可以是通过在有效网络范围(即在该范围内，能够保证数据传输速度和数据传输可靠性)内，物联网的数据传输能力(即每秒所传数据量)以及边缘计算节点上传或者需求的数据传输能力确定的；上述确定方式可以为：

物联网的数据传输能力≥第1个边缘计算节点上传或者需求的数据传输能力+第2个边缘计算节点上传或者需求的数据传输能力+…+第n个边缘计算节点上传或者需求的数据传输能力，n即为物联网传输节点所能组网的边缘计算节点的个数。

边缘计算节点所能组网的光缆分纤箱的个数，可以是通过边缘计算节点的处理能力(同时可处理的任务数量以及处理时间)，与光缆分纤箱需求的数据处理能力确定的；上述确定方式可以为：

边缘计算节点的处理能力≥第1个光缆分纤箱需求的数据处理能力+第2个光缆分纤箱需求的数据处理能力+…+第n个光缆分纤箱需求的数据处理能力，n即为边缘计算节点所能组网的光缆分纤箱的个数。

参照图1所示，提供了一种基于物联网的光缆分纤箱运维信息传输方法，该方法包括：

101、边缘计算节点实时获取光缆分纤箱的状态数据和监测数据；

具体的，上述实时获取状态数据和监测数据的过程可以是光缆分纤箱通过通信模组实时向边缘计算节点上传状态数据和监测数据，本发明实施例对实时获取状态数据和监测数据的方式不加以限定。

本发明实施例所述的状态数据为光缆分纤箱内各个元器件运行过程中的状态参数；监测数据为光缆分纤箱内数据监测模组所监测到的数据，该数据具体可以为网络数据输入量以及网络数据输出量，输入数据类型以及输出数据类型。

102、若发生故障，边缘计算节点获取故障发起设备所传输的故障描述数据；

103、边缘计算节点根据故障描述数据进行故障定位，确定故障光缆分纤箱；

104、边缘计算节点根据故障光缆分纤箱的状态数据和监测数据，判断光缆分纤箱的故障信息；故障信息用于指示故障原因；

105、若故障信息不满足上传服务器条件，则边缘计算节点处理故障信息；

106、若故障信息满足上传服务器条件，则边缘计算节点生成运维信息；

107、边缘计算节点向物联网传输节点传输运维信息；

具体的，本发明实施例对具体的传输过程不加以限定。

108、物联网传输节点根据历史运维信息，对传输信息进行预测；

109、物联网传输节点根据预测结果，执行运维信息传输策略。

可选的，参照图2所示，步骤102中边缘计算节点获取故障发起设备所传输的故障描述数据包括：

201、故障发起设备将故障描述数据发送至服务器；

具体的，在故障发起设备可以是运维人员的手持设备、光缆用户的管理设备以及光缆管理设备和其他主动可发现故障的设备；

本发明实施例对具体的设备不加以限定。

由于在光缆分纤箱发生故障时，该光缆所涉及的终端设备都会收到影响并感知故障，该故障描述信息在实际应用中，可以为断网、断网时间或者网络延迟情况等说明，该故障描述数据可以包含故障发起设备的网络地址或者物理地址中的至少一个；

上述故障发起设备与服务器之间的通信方式可以为5G通信。

202、服务器根据故障描述数据，解析出故障光缆分纤箱所在范围；

具体的，服务器根据故障描述数据，分析出发生概率最高的故障原因；

服务器根据故障描述数据中故障发起设备的网络地址和/或者物理地址，解析出该故障发起设备所在的范围，该范围为物理地址区域。

203、服务器向所在范围内的所有边缘计算节点发起故障查询请求；

具体的，服务器查询该物理地址所在该范围内所有物联网传输节点；

向该所有物联网传输节点发起故障查询请求；

物联网传输节点将故障查询请求转发至所连接的所有边缘计算节点。

204、所有边缘计算节点发起测试数据，并根据测试数据，确定自身所对应的多个光缆分纤箱是否故障；

具体的，边缘计算节点向光缆分纤箱发起测试数据；

光缆分纤箱在接收到该测试数据，向边缘计算节点反馈测试结果数据；

边缘计算节点根据测试结果数据，确定自身所对应的多个光缆分纤箱是否故障。

205、若是，则边缘计算节点向服务器发起获取请求，以获取故障发起设备所传输的故障描述数据。

具体的，该过程中，边缘计算节点通过物联网传输节点向服务器发起获取请求。

服务器除了发送故障描述数据外，该发生概率最高的故障原因同样通过物联网传输节点发送至边缘计算节点。

可选的，参照图3所示，步骤103中边缘计算节点根据故障描述数据进行故障定位，确定故障光缆分纤箱包括：

301、根据故障描述数据，建立对应的测试流程；

具体的，基于多维高斯贝叶斯算法，建立故障决策模型；其中，多维高斯贝叶斯算法中的维度值为预设值；该故障决策模型的输入值为描述数据，输出值为故障原因；

对故障描述数据进行语义分析，获取多个描述数据(如断网、网络延迟、图片无法传输等)；本发明实施例对具体的语义分析算法不加以限定。

若多个描述数据的数量大于维度值，则再次对该多个描述数据语义识别，删除语义相似描述数据；直至多个描述数据的数量等于维度值；

若多个描述数据的数量小于维度值，则添加多个默认值为描述数据，直至多个描述数据的数量等于维度值；

基于该故障决策模型，分析出故障原因；

查询与该故障原因对应的测试流程。本发明实施例所述的测试流程包括但不限于待测试的数据与故障原因对应。

302、向所对应的多个光缆分纤箱发起测试流程；

303、根据测试流程输出的测试结果，确定故障光缆分纤箱。

可选的，步骤101中边缘计算节点实时获取光缆分纤箱的状态数据和监测数据还包括：

401、边缘计算节点根据状态数据和监测数据，实时建立状态数据库和监测数据库；

具体的，该状态数据库和监测数据库，与光缆分纤箱对应；该状态数据库和监测数据库至少包括光缆分纤箱中多个元器件的运行参数，包括但不限于温度、开启或者关闭状态以及运行过程中的参数值等。

402、动态维护状态数据库和监测数据库。

可选的，步骤104中边缘计算节点根据状态数据和监测数据，判断光缆分纤箱的故障信息包括：

501、基于状态数据库和监测数据库，建立对应的诊断模型；

具体的，基于状态数据库，建立对应的诊断模型的过程为：

基于决策树模型，建立与状态数据库对应的诊断模型，该状态数据库中的运行参数为诊断模型的输入值，输出值为故障元器件。

基于监测数据库，建立对应的诊断模型的过程为：

基于基础最小二乘支持向量机模型，建立与监测数据库对应的诊断模型，该监测数据库中的检测数据为诊断模型的输入值，输出值为故障原因。

可选的，在实际应用中，还可以通过粒子群算法对该诊断模型参数进行自动调整。

502、在诊断模型的基础上，根据状态数据和监测数据，判断光缆分纤箱的故障信息。

可选的，步骤105中故障信息不满足上传条件，则边缘计算节点处理故障信息包括：

601、获取光缆分纤箱的位置信息以及在系统中的权重信息；

具体的，光缆分纤箱的权重信息可以是通过获取光缆分纤箱所对应的光缆在网络数据传输过程中对应的目标设备确定的，例如：

若该光缆分纤箱在网络数据传输过程中，将网络数据传输至下一个光缆分纤箱，则权重为A；

若该光缆分纤箱在网络数据传输过程中，将网络数据传输至用户或者终端用网设备，则权重为B，其中，A大于B；

同时，若用户或者终端用网设备为工业或者商业终端，则权重为B1，若用户或者终端用网设备为居民终端，则权重为B2，其中，B1大于B2；

在实际应用中，若光缆分纤箱是用于数据中转，即将网络数据传输至下一个光缆分纤箱，则在该光缆分纤箱故障时，造成的影响和损失，大于将网络数据传输至用户或者终端用网设备场景下的光缆分纤箱故障所导致的影响和损失。

该位置信息是以区域确定的，设置第一区域的值为a，第二区域的值为c，第一区域为工业区，第二区域为居民区，则a大于c，即该光缆分纤箱的位置若在第一区域，则位置信息为a，若在第二区域，则位置信息为c。

602、根据位置信息和权重信息，生成与光缆分纤箱对应的运维权重，运维权重用于指示光缆分纤箱在进行运维时对系统的影响；

具体的，运维权重＝位置信息+权重信息。

603、根据运维权重，处理故障信息。

具体的，设置运维权重越高，则运维的紧急性越高，所对应的故障信息优先处理。

可选的，步骤106中故障信息满足上传条件，则边缘计算节点生成运维信息包括：

701、获取状态数据和监测数据内所有数据之间的相关性；

具体的，该关联性可以是通过历史运维信息预先设置的，该设置过程可以为，若某个运行参数变化，另一个运行参数随之变化，则关联性设置为1；若某两个运行参数变化，另一个运行参数随之变化，则关联性设置为0.5；以此类推。

监测数据同理。

同时设置运行数据与故障描述之间的关联性，如散热器停止运行，则与故障描述为设备温度过高之间的关联性为1。

设置监测数据与与故障描述之间的关联性。

702、根据相关性，判断故障原因；

具体的，获取关联性为1的多个状态数据和监测数据；

获取与监测数据关联性为1的故障描述；

获取与状态数据关联性为1的故障描述。

根据上述所有故障描述，判断故障原因，该过程与步骤301所述的过程相同，此处不再加以赘述。

703、根据故障原因，生成故障描述信息；

具体的，该故障描述信息至少包括故障原因，以及步骤702所述的所有故障描述。

704、根据故障原因和故障描述信息，生成运维信息。

可选的，步骤108中物联网传输节点根据历史运维信息，对传输信息进行预测包括：

801、获取历史传输数据中的传输参数；

具体的，该传输参数为与运维权重的响应时间，即从物联网传输节点将传输信息传输至服务器所需要的时间以及过程中的丢包率。

802、根据传输参数，预测当前传输过程中的传输信息；

具体的，获取与当前时间对应的历史传输数据中的传输参数；

获取当前网络中的待传输数据量以及传输数据量；

获取当前网络中运维权重大于该运维信息的所有运维信息；

当前传输过程中的传输信息为运维权重大于该运维信息的所有运维信息，以及该运维信息以历史传输数据中的传输参数；完成传输后所对应的传输参数。

该传输信息即为该传输参数。

803、根据历史运维信息，计算紧急因子；

具体的，获取历史运维信息中与该运维信息相同或者相似的运维任务所对应运维时间；

紧急因子＝运维权重+运维时间。

804、根据紧急因子，对传输信息进行预测。

获取当前网络中运维权重大于该运维信息的所有运维信息；

当前传输过程中的传输信息为紧急因子大于该运维信息的所有运维信息，以及该运维信息以历史传输数据中的传输参数；完成传输后所对应的传输参数。

与预测结果对应的传输运维信息传输策略为：

设置该运维信息所需的运维时间；

若预测结果中传输参数所指示的响应时间大于运维时间，则提高该运维信息的运维权重，直至预测结果中传输参数所指示的响应时间小于运维时间。

可选的，参照图4所示，步骤402动态维护状态数据库和监测数据库包括：

901、设置并动态更新状态数据和监测数据所包含所有参数的贡献值；

902、设置并动态更新状态数据和监测数据所包含所有参数对应的触发条件；

903、实时获取并更新所有参数；

904、所有参数的任意一个满足触发条件时，传输参数和贡献值。

参照图5所示，提供了一种基于物联网的光缆分纤箱运维信息传输系统，系统包括服务器、多个光缆分纤箱、多个物联网传输节点以及多个边缘计算节点，边缘计算节点用于实时监测光缆分纤箱，物联网传输节点的数量小于边缘计算节点的数量，物联网传输节点与多个边缘计算节点之间组网，该边缘计算节点与多个光缆分纤箱组网。其中：

边缘计算节点用于实时获取光缆分纤箱的状态数据和监测数据；

若发生故障，边缘计算节点用于获取故障发起设备所传输的故障描述数据；

边缘计算节点用于根据故障描述数据进行故障定位，确定故障光缆分纤箱；

边缘计算节点用于根据故障光缆分纤箱的状态数据和监测数据，判断光缆分纤箱的故障信息；故障信息用于指示故障原因；

若故障信息不满足上传服务器条件，则边缘计算节点用于处理故障信息；

若故障信息满足上传服务器条件，则边缘计算节点用于生成运维信息；

边缘计算节点用于向物联网传输节点传输运维信息；

物联网传输节点用于根据历史运维信息，对传输信息进行预测；

物联网传输节点用于根据预测结果，执行运维信息传输策略。

可选的，边缘计算节点具体用于：

故障发起设备将故障描述数据发送至服务器；

服务器根据故障描述数据，解析出故障光缆分纤箱所在范围；

服务器向所在范围内的所有边缘计算节点发起故障查询请求；

所有边缘计算节点发起测试数据，并根据测试数据，确定自身所对应的多个光缆分纤箱是否故障；

若是，则边缘计算节点向服务器发起获取请求，以获取故障发起设备所传输的故障描述数据。

可选的，边缘计算节点具体用于：

根据故障描述数据，建立对应的测试流程；

向所对应的多个光缆分纤箱发起测试流程；

根据测试流程输出的测试结果，确定故障光缆分纤箱。

可选的，边缘计算节点具体用于：

边缘计算节点根据状态数据和监测数据，实时建立状态数据库和监测数据库；

动态维护状态数据库和监测数据库。

可选的，边缘计算节点具体用于：

基于状态数据库和监测数据库，建立对应的诊断模型；

在诊断模型的基础上，根据状态数据和监测数据，判断光缆分纤箱的故障信息。

可选的，故障信息不满足上传条件，则边缘计算节点具体用于：

获取光缆分纤箱的位置信息以及在系统中的权重信息；

根据位置信息和权重信息，生成与光缆分纤箱对应的运维权重，运维权重用于指示光缆分纤箱在进行运维时对系统的影响；

根据运维权重，处理故障信息。

可选的，故障信息满足上传条件，则边缘计算节点具体用于：

获取状态数据和监测数据内所有数据之间的相关性；

根据相关性，判断故障原因；

根据故障原因，生成故障描述信息；

根据故障原因和故障描述信息，生成运维信息。

可选的，物联网传输节点具体用于：

获取历史传输数据中的传输参数；

根据传输参数，预测当前传输过程中的传输信息；

根据历史运维信息，计算紧急因子；

根据紧急因子，对传输信息进行预测。

可选的，边缘计算节点具体用于：

设置并动态更新状态数据和监测数据所包含所有参数的贡献值；

设置并动态更新状态数据和监测数据所包含所有参数对应的触发条件；

实时获取并更新所有参数；

所有参数的任意一个满足触发条件时，传输参数和贡献值。

上述所有可选技术方案，可以采用任意结合形成本发明的可选实施例，在此不再一一赘述。

需要说明的是：上述实施例提供的基于物联网的光缆分纤箱运维信息传输系统在执行基于物联网的光缆分纤箱运维信息传输方法时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将系统的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的基于物联网的光缆分纤箱运维信息传输方法和系统实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也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，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于物联网的光缆分纤箱运维信息传输方法，其特征在于，所述方法应用于一种基于物联网的光缆分纤箱运维信息传输系统中，所述系统包括多个物联网传输节点以及多个边缘计算节点，所述方法包括：

所述边缘计算节点实时获取光缆分纤箱的状态数据和监测数据；

若发生故障，所述边缘计算节点获取故障发起设备所传输的故障描述数据；

所述边缘计算节点根据所述故障描述数据进行故障定位，确定故障光缆分纤箱；

所述边缘计算节点根据所述故障光缆分纤箱的状态数据和所述监测数据，判断所述光缆分纤箱的故障信息；所述故障信息用于指示故障原因；

若所述故障信息不满足上传服务器条件，则所述边缘计算节点处理所述故障信息；

若所述故障信息满足上传服务器条件，则所述边缘计算节点生成运维信息；

所述边缘计算节点向所述物联网传输节点传输所述运维信息；

所述物联网传输节点根据历史运维信息，对传输信息进行预测；

所述物联网传输节点根据预测结果，执行运维信息传输策略。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述边缘计算节点获取故障发起设备所传输的故障描述数据包括：

所述故障发起设备将所述故障描述数据发送至服务器；

所述服务器根据所述故障描述数据，解析出故障光缆分纤箱所在范围；

所述服务器向所述所在范围内的所有边缘计算节点发起故障查询请求；

所述所有边缘计算节点发起测试数据，并根据所述测试数据，确定自身所对应的多个光缆分纤箱是否故障；

若是，则所述边缘计算节点向服务器发起获取请求，以获取故障发起设备所传输的故障描述数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述边缘计算节点根据所述故障描述数据进行故障定位，确定故障光缆分纤箱包括：

根据所述故障描述数据，建立对应的测试流程；

向所对应的多个光缆分纤箱发起所述测试流程；

根据测试流程输出的测试结果，确定故障光缆分纤箱。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述边缘计算节点实时获取光缆分纤箱的状态数据和监测数据包括：

所述边缘计算节点根据所述状态数据和所述监测数据，实时建立状态数据库和监测数据库；

动态维护所述状态数据库和所述监测数据库。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述边缘计算节点根据所述状态数据和所述监测数据，判断所述光缆分纤箱的故障信息包括：

基于所述状态数据库和所述监测数据库，建立对应的诊断模型；

在所述诊断模型的基础上，根据状态数据和所述监测数据，判断所述光缆分纤箱的故障信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述故障信息不满足上传条件，则所述边缘计算节点处理所述故障信息包括：

获取所述光缆分纤箱的位置信息以及在所述系统中的权重信息；

根据所述位置信息和所述权重信息，生成与所述光缆分纤箱对应的运维权重，所述运维权重用于指示所述光缆分纤箱在进行运维时对系统的影响；

根据所述运维权重，处理所述故障信息。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述故障信息满足上传条件，则所述边缘计算节点生成运维信息包括：

获取所述状态数据和所述监测数据内所有数据之间的相关性；

根据所述相关性，判断故障原因；

根据所述故障原因，生成故障描述信息；

根据所述故障原因和所述故障描述信息，生成所述运维信息。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述物联网传输节点根据历史运维信息，对传输信息进行预测包括：

获取历史传输数据中的传输参数；

根据所述传输参数，预测当前传输过程中的传输信息；

根据历史运维信息，计算紧急因子；

根据所述紧急因子，对所述传输信息进行预测。

9.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述动态维护所述状态数据库和所述监测数据库包括：

设置并动态更新状态数据和监测数据所包含所有参数的贡献值；

设置并动态更新状态数据和所述监测数据所包含所有参数对应的触发条件；

实时获取并更新所述所有参数；

所述所有参数的任意一个满足所述触发条件时，传输所述参数和所述贡献值。

10.一种基于物联网的光缆分纤箱运维信息传输系统，其特征在于，所述系统包括多个物联网传输节点以及多个边缘计算节点，所述系统还包括多个光缆分纤箱，所述边缘计算节点用于实时监测所述光缆分纤箱，所述物联网传输节点的数量小于所述边缘计算节点的数量，其中：

所述边缘计算节点用于实时获取光缆分纤箱的状态数据和监测数据；

若发生故障，所述边缘计算节点用于获取故障发起设备所传输的故障描述数据；

所述边缘计算节点用于根据所述故障描述数据进行故障定位，确定故障光缆分纤箱；

所述边缘计算节点用于根据所述故障光缆分纤箱的状态数据和所述监测数据，判断所述光缆分纤箱的故障信息；所述故障信息用于指示故障原因；

若所述故障信息不满足上传服务器条件，则所述边缘计算节点用于处理所述故障信息；

若所述故障信息满足上传服务器条件，则所述边缘计算节点用于生成运维信息；

所述边缘计算节点用于向所述物联网传输节点传输所述运维信息；

所述物联网传输节点用于根据历史运维信息，对传输信息进行预测；

所述物联网传输节点用于根据预测结果，执行运维信息传输策略。