[发明专利]一种对边缘计算设备的监测方法

说明书

本发明公开了一种对边缘计算设备的监测方法，包括：服务器获取若干个边缘计算设备的设备信息，基于预设规则建立边缘计算设备的排队队列；根据排队队列的顺序依次接收与每一个边缘计算设备连接的物联网设备发送的采集数据，根据所述采集数据训练得到数据处理模型，将所述数据处理模型传输至相对应的边缘计算设备；接收边缘计算设备发送的数据处理模型的模型参数，将所述模型参数与预设模型参数进行比较，在确定所述模型参数异常时，发出报警提示。可以及时准确的获取对边缘计算设备的监测信息，对边缘计算设备中的计算模型进行监测，在计算模型出现异常时进行报警提示，保证边缘计算设备计算的准确性。

技术领域

本发明涉及监测技术领域，特别涉及一种对边缘计算设备的监测方法。

背景技术

目前，随着物联网技术的不断发展，为了实现对物联网设备采集的数据进行快速处理，在物联网设备与服务器之间设立的边缘计算设备，现有技术中边缘计算设备单一，在边缘计算设备出现断电、断网或者中间件故障时，会导致整个系统崩溃，不能实现数据的汇总及处理，因此对边缘计算设备需要进行有效的监测，现有技术中不能及时准确的获取对边缘计算设备的监测信息，更加不能对边缘计算设备中的计算模型进行监测，不能判断计算模型是否出现异常。

发明内容

本发明旨在至少一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。为此，本发明的目的在于提出一种对边缘计算设备的监测方法，可以及时准确的获取对边缘计算设备的监测信息，对边缘计算设备中的计算模型进行监测，在计算模型出现异常时进行报警提示，保证边缘计算设备计算的准确性。

为达到上述目的，本发明实施例提出了一种对边缘计算设备的监测方法，包括：

服务器获取若干个边缘计算设备的设备信息，基于预设规则建立边缘计算设备的排队队列；

根据排队队列的顺序依次接收与每一个边缘计算设备连接的物联网设备发送的采集数据，根据所述采集数据训练得到数据处理模型，将所述数据处理模型传输至相对应的边缘计算设备；

接收边缘计算设备发送的数据处理模型的模型参数，将所述模型参数与预设模型参数进行比较，在确定所述模型参数异常时，发出报警提示。

根据本发明的一些实施例，根据所述采集数据训练得到数据处理模型，包括：

对所述采集数据进行数据预处理，去除采集数据中的离群数据，得到有效数据，对所述有效数据进行归一化处理；

对归一化处理后的所述有效数据进行特征提取，得到特征向量；根据所述特征向量对预先构建的数据处理模型进行训练。

根据本发明的一些实施例，还包括：

接收若干个边缘计算设备发送的计算任务的数量，并分别判断是否大于预设数量，将计算任务的数量大于预设数量的边缘计算设备确定为目标设备集合；确定目标设备集合中的待传输的计算任务的数量；

将待传输的计算任务通过多个传输通道传输至服务器；

获取传输通道信息及传输数据信息，根据所述传输通道信息及传输数据信息确定多个传输通道分别对应的传输质量；

分别判断多个传输通道对应的传输质量是否满足预设传输质量，剔除不满足预设传输质量的传输通道，并计算剩余传输通道的带宽信息；

判断所述带宽信息是否大于预设带宽，在确定带宽信息大于预设带宽时，将剩余传输通道的传输数据转移至新建传输通道进行传输。

根据本发明的一些实施例，在将待传输的计算任务通过多个传输通道传输至服务器前，还包括：

确定目标设备集合中的目标设备发送计算任务的发送请求；

对所述发送请求进行域名解析，得到所述域名对应的ip；