[发明专利]一种数据处理方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种数据处理方法、装置、设备及存储介质，包括：接收所述至少一个设备上报的第一数据；通过场景规则库对所述第一数据进行处理，得到处理结果；所述场景规则库包括至少两条场景规则；将所述第一数据发送至所述云服务端；所述第一数据用于所述云服务端得到更新后的场景规则库；接收所述云服务端发送的所述更新后的场景规则库，并接收所述至少一个设备上报的第二数据，以通过所述更新后的场景规则库对所述第二数据进行处理；结合云服务端海量处理数据的能力以及网关对近端数据处理的高效性、网关与设备连接稳定性的优势，提高居家舒适性、安全性。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，涉及但不限于一种数据处理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着物联网技术的发展，智能家居作为一个重要应用领域，日益渗透进日常生活中并逐步变成现实。在智能家居应用领域下，人们对智能家居的情境感知能力，包括智能联动、家居隐患、非法入侵、智能节能，提出了更高的要求。

随着智能家居设备大规模接入物联网，终端设备的数量增长以及用户业务需求的多样化，海量数据处理、带宽消耗、网络延时、堵塞等问题越来越突出，单靠云计算已不能满足未来智能家居的发展趋势。为此，通过在网络边缘侧集中可用的计算、存储和网络资源，引入边缘计算使服务更接近终端用户。通过边缘计算实现对边缘数据高时效的实时处理，无需将所有的数据均上传至云端进行处理，从而减轻云计算的压力、降低数据延时、降低带宽压力。但是边缘计算的计算资源和存储能力有限，当数据量过大时，还需要将数据上传到云端服务进行处理。将云计算和边缘计算结合使用(云边协同)，充分利用云计算和边缘计算的联合优势，可以为用户提供更优质的服务。

相关技术中，对设备数据处理的方案包括云计算或边缘计算。

云计算的数据处理如下：云端即云服务端收集大量设备上传的数据，通过大数据、机器学习等相关技术，形成推理规则，云端在获取到目标情境下的情境信息后，根据推理规则，对其进行处理，从而完成自主推理服务，控制相关设备或给用户相应反馈。但是，随着越来越多的传感器类设备上传数据到云端，云端对规则的处理，可能带来延时和阻塞问题，以及设备与云端之间的连接可能不稳定，导致相应处理不能执行。边缘计算的数据处理如下：将场景规则置于网关端，网关端对设备的数据进行处理，以实现与规则场景数据相关联的场景；网关采用边缘计算可以高效的对近端数据进行处理，且网关端与智能设备之间的连接也相对比较稳定；但是由于网关计算能力有限，缺乏一定推理能力，只能完成特定预设场景的数据的处理。

发明内容

本申请实施例提供一种数据处理方法、装置、设备及存储介质，能够结合云服务端海量处理数据的能力以及网关端对近端数据处理的高效性、网关端与设备连接稳定性的优势，提高居家舒适性、安全性。

本申请实施例的技术方案是这样实现的：

本申请实施例提供了一种数据处理方法，应用于分别与云服务端和至少一个设备连接的网关端；所述方法包括：

接收所述至少一个设备上报的第一数据；

通过场景规则库对所述第一数据进行处理，得到处理结果；所述场景规则库包括至少两条场景规则；

将所述第一数据发送至云服务端；所述第一数据用于所述云服务端得到更新后的场景规则库；

接收所述云服务端发送的所述更新后的场景规则库，并接收所述至少一个设备上报的第二数据，以通过所述更新后的场景规则库对所述第二数据进行处理。

本申请实施例提供一种数据处理方法，应用于云服务端，所述云服务端与网关端连接，所述网关端连接有至少一个设备，所述方法包括：

接收所述网关端发送的第一数据；所述第一数据为所述至少一个设备上报至所述网关端的数据；

通过所述第一数据和所述至少一个设备的历史数据对预测模型进行训练，得到收敛的预测模型；