[发明专利]数据处理方法及装置

说明书

本申请公开了一种数据处理方法及装置。该方法包括：采集预设时间周期内的设备层中的目标设备的数据信息，得到数据信息集合，其中，不同的目标设备类型对应不同类型的数据，数据信息集合中包括多种类型的数据；通过边缘计算设备获取数据信息集合中每种类型的数据对应的数据处理模型；通过边缘计算设备根据数据处理模型对数据信息集合中数据处理模型对应的类型的数据进行处理，得到目标数据；将目标数据上传至云端。通过本申请，解决了相关技术中对终端设备的大批量的数据上传至云端造成数据暴涨，增加网络流量压力的问题。

技术领域

本申请涉及工业数据处理分析领域，具体而言，涉及一种数据处理方法及装置。

背景技术

随着底层机加工设备数量以及与设备生产、维护、管控的相关数据种类和数据量呈指数式增长，针对大量已实现网络互连设备的数据采集根据其内参与者的特性生成大量的数据，数据已成为影响工业改造和升级的重要因素。常见工业设备的控制系统具有以下特点：设备控制系统类型多、设备工艺参数类型繁多、设备位置布局相对比较分散、独立设备及协同设备参差不齐，建立对设备数据的提取、预测分析及建立预防性维护模型、批量存储等机制就变得异常困难。而且如此大批量的数据上传至云端必然会对接入带宽和流量以及成本、能耗等条件提出更高的要求，将造成应用程序服务等待时间拉长、网络速度下降等问题，同时边缘侧需要支持多种网络接口、协议与拓扑，业务实时处理与确定性时延，数据处理与分析，分布式智能和安全与隐私保护。

针对相关技术中对终端设备的大批量的数据上传至云端造成数据暴涨，增加网络流量压力的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种数据处理方法及装置，以解决相关技术中对终端设备的大批量的数据上传至云端造成数据暴涨，增加网络流量压力的问题。

为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种数据处理方法。该方法包括：采集预设时间周期内的设备层中的目标设备的数据信息，得到数据信息集合，其中，不同的目标设备类型对应不同类型的数据，所述数据信息集合中包括多种类型的数据；通过边缘计算设备获取所述数据信息集合中每种类型的数据对应的数据处理模型；通过所述边缘计算设备根据所述数据处理模型对所述数据信息集合中所述数据处理模型对应的类型的数据进行处理，得到目标数据；将目标数据上传至云端。

进一步地，在通过边缘计算设备获取所述数据信息集合中每种类型的数据对应的数据处理模型之前，还包括：对预设时间段内的历史数据中每种类型的数据进行学习训练，得到每种类型的数据对应的数据处理模型。

进一步地，在通过边缘计算设备获取所述数据信息集合中每种类型的数据对应的数据处理模型之前，还包括：对所述数据信息集合中进行预处理，以分析得出每种类型的数据，其中，所述预处理至少包括以下处理方式：过滤、聚合、语义解析。

进一步地，采集预设时间周期内的设备层中的目标设备的数据信息，得到数据信息集合包括：检测所述目标设备是否存在满足预设条件的接口；若所述目标设备不存在满足所述预设条件的接口，则对所述目标设备的接口进行扩充，以使所述目标设备的接口符合所述预设条件。

进一步地，所述目标设备为数控机床，采集设备层中的目标设备的数据信息，得到数据信息集合包括：采集预设时间周期内的所述数控机床的数据信息，得到所述数据信息集合，其中，所述数据信息集合中至少包括：运行状态参数和各个运行状态的运行时间；通过边缘计算设备获取所述数据信息集合中每种类型的数据对应的数据处理模型包括：获取所述运行状态参数和各个运行状态的运行时间对应的运行效率模型；通过所述边缘计算设备根据所述数据处理模型对所述数据信息集合中所述数据处理模型对应的类型的数据进行处理，得到目标数据包括：根据所述运行效率模型对所述运行状态参数和各个运行状态的运行时间进行计算，得到所述数控机床的运行效率；将目标数据上传至云端包括：将所述数控机床的运行效率上传至所述云端。