基于云网融合和人工智能的业务数据处理方法及系统技术方案

本申请提供的基于云网融合和人工智能的业务数据处理方法及系统时，首先获取目标物联网控制设备的线程状态分布，其次在检测目标物联网控制设备对应的状态标签中携带时间片资源信息时在该目标物联网控制设备的线程状态分布中获取与设定状态描述信息对应的目标实时线程状态，然后在检测到业务协同处理协议当前存在授权认证校验码后基于状态标签确定与目标实时线程状态所对应的目标线程的线程参数存放路径，最后根据线程参数存放路径将至少部分目标业务数据下发至目标物联网控制设备。如此，能够使目标物联网控制设备通过目标线程对目标业务数据进行协同处理，实现云端平台与部分物联网控制设备的协同，避免云端平台过负荷。

【技术实现步骤摘要】
基于云网融合和人工智能的业务数据处理方法及系统
本申请涉及云计算、大数据和人工智能
，尤其涉及基于云网融合和人工智能的业务数据处理方法及系统。
技术介绍
随着科技的发展，社会的生产生活逐渐向数字化方向转型，从而驱使各类业务开展向云端部署。在数字通信不断更新和迭代的环境下，云端所处理的各类场景需求下的业务越来越多。以智慧城市管理为例，智慧城市管理所涉及的业务数据种类繁多且协调复杂，这会导致云端在实际业务开展中存在过负荷的现象，这样会导致智慧城市管理出现延时性和协调困难，严重时可能影响智慧城市中各行各业的正常生产运行。
技术实现思路
本申请提供基于云网融合和人工智能的业务数据处理方法及系统，以改善现有技术存在的上述技术问题。根据本专利技术实施例的第一方面，提供了一种基于云网融合和人工智能的业务数据处理方法，应用于云端平台，所述基于云网融合和人工智能的业务数据处理方法包括：获取加入业务协同处理协议的目标物联网控制设备的线程状态分布，所述线程状态分布包括多个实时线程状态以及与每个实时线程状态对应的状态描述信息；检测所述目标物联网控制设备在所述业务协同处理协议中添加的状态标签中是否携带与设定状态描述信息匹配的时间片资源信息；若检测到所述目标物联网控制设备在所述业务协同处理协议中添加的状态标签中包含与设定状态描述信息匹配的时间片资源信息，则在该目标物联网控制设备的线程状态分布中获取与设定状态描述信息对应的目标实时线程状态；先检测所述业务协同处理协议当前是否存在所述云端平台和所述目标物联网控制设备并行计算得到的授权认证校验码，若所述业务协同处理协议当前未存在所述云端平台和所述目标物联网控制设备并行计算得到的授权认证校验码，则等待，直至检测到所述业务协同处理协议当前存在所述云端平台和所述目标物联网控制设备并行计算得到的授权认证校验码后，基于所述状态标签确定与所述目标实时线程状态所对应的目标线程的线程参数存放路径；根据所述线程参数存放路径，将所述云端平台在设定时段接收到的待处理业务数据中的至少部分目标业务数据下发至所述目标物联网控制设备，以使所述目标物联网控制设备通过所述目标线程对所述目标业务数据进行处理并将处理结果实时反馈给所述云端平台。可选地，所述方法还包括：接收所述目标物联网控制设备反馈的处理结果；根据对在设定时段接收到的待处理业务数据中的除至少部分目标业务数据之外的其他业务数据的实时处理进程将所述处理结果进行阶段性整合。可选地，所述根据对在设定时段接收到的待处理业务数据中的除至少部分目标业务数据之外的其他业务数据的实时处理进程将所述处理结果进行阶段性整合包括：获取所述云端平台中的业务数据处理进程的进程参数信息，并计算与所述业务数据处理进程的进程参数信息对应的第一进程百分比；其中，所述业务数据处理进程的进程参数信息为所述云端平台中用设定信息编码逻辑所记录的业务数据处理进程的进程参数，所述设定信息编码逻辑根据所述云端平台的内存资源占用率的变化而变化；获取所述处理结果的多条结果清单，并基于所述第一进程百分比计算所述业务数据处理进程的进程参数信息与所述多条结果清单之间的业务数据协作系数；若所述业务数据处理进程的进程参数信息与所述多条结果清单之间的业务数据协作系数均小于预设协作系数，则将多条结果清单对应的业务数据处理耗时与所述第一进程百分比进行映射，得到第二进程百分比；将每个业务数据处理耗时按照时序进行拼接为业务行为耗时曲线，并以所述业务行为耗时曲线为基准曲线，以所述云端平台中的其他业务数据的数据容量为调整因子，进行所述基准曲线的同步校正，得到第一同步校正结果；根据所述第二进程百分比对所述第一同步校正结果进行筛选得到第二同步校正结果；按照所述第二同步校正结果中每条结果清单的时序校正指数先后将每条结果清单中的业务数据结果标识与所述待处理业务数据中的除至少部分目标业务数据之外的其他业务数据的业务数据结果标识进行配对整合；若所述业务数据处理进程的进程参数信息与所述多条结果清单之间的业务数据协作系数不是均小于所述预设协作系数，按照所述业务数据协作系数由大到小的顺序将所述多条结果清单进行排序得到结果清单排序序列，从所述结果清单排序序列中依次选取靠前的结果清单并将该结果清单中的业务数据结果标识与所述待处理业务数据中的除至少部分目标业务数据之外的其他业务数据的业务数据结果标识进行配对整合。可选地，所述基于所述状态标签确定与所述目标实时线程状态所对应的目标线程的线程参数存放路径包括：判断与所述目标实时线程状态对应的线程占用率是否存在周期性变化；若是，则基于所述状态标签提取与所述目标实时线程状态对应的线程占用率在当前周期中的线程状态变化曲线，基于所述线程占用率的周期性变化的频率值对所述线程状态变化曲线进行时序特征提取，得到至少一组时序特征数据，基于所述时序特征数据确定所述目标实时线程状态所对应的目标线程的线程生成脚本，并通过所述线程生成脚本中的指向性参数生成所述目标线程的线程参数存放路径；否则，则提取与所述目标实时线程状态对应的线程占用率的变化特征趋于设定数值区间时的时段信息，根据所述时段信息确定所述目标实时线程状态所对应的目标线程的线程接口更新记录，从所述线程接口更新记录中确定所述目标线程的线程参数存放路径。可选地，所述根据所述线程参数存放路径，将所述云端平台在设定时段接收到的待处理业务数据中的至少部分目标业务数据下发至所述目标物联网控制设备包括：确定所述线程参数存放路径的路径节点参数对应的节点参数分布，以及所述线程参数存放路径的路径节点指向对应的节点指向分布；确定所述路径节点参数在所述节点参数分布的任一分布单元的单元传递数据，将所述节点指向分布中具有最小分布系数的分布单元确定为基准分布单元；根据线程参数存放路径的路径活跃度，将所述单元传递数据封装到所述基准分布单元中并在所述基准分布单元中得到与所述单元传递数据对应的单元封装数据；根据所述单元传递数据以及所述单元封装数据之间的缺损数据，生成所述路径节点参数和所述路径节点指向之间的路径格式分布；其中，所述节点参数分布和所述节点指向分布分别包括多个不同分布系数的分布单元；在根据所述路径格式分布确定出所述云端平台在所述设定时段内存在连续性业务标签的情况下，根据所述待处理业务数据在所述连续性业务标签下的数据队列以及所述数据队列在时序上的连续性分布参数，确定所述待处理业务数据在可拆分性业务标签下的各数据队列与所述待处理业务数据在所述连续性业务标签下的各数据队列之间的队列匹配清单；根据所述队列匹配清单将所述待处理业务数据在所述可拆分性业务标签下的与在所述连续性业务标签下的数据队列相匹配的数据队列转移到所述连续性业务标签下；其中，若所述待处理业务数据在所述可拆分性业务标签下存在多个数据队列，则基于所述待处理业务数据在所述连续性业务标签下的数据队列以及所述数据队列在时序上的连续性分布参数确定所述待处理业务数据在所述可拆分性业务标签下的各数据队列之间本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于云网融合和人工智能的业务数据处理方法，其特征在于，应用于云端平台，所述基于云网融合和人工智能的业务数据处理方法包括：/n获取加入业务协同处理协议的目标物联网控制设备的线程状态分布，所述线程状态分布包括多个实时线程状态以及与每个实时线程状态对应的状态描述信息；/n检测所述目标物联网控制设备在所述业务协同处理协议中添加的状态标签中是否携带与设定状态描述信息匹配的时间片资源信息；/n若检测到所述目标物联网控制设备在所述业务协同处理协议中添加的状态标签中包含与设定状态描述信息匹配的时间片资源信息，则在该目标物联网控制设备的线程状态分布中获取与设定状态描述信息对应的目标实时线程状态；/n先检测所述业务协同处理协议当前是否存在所述云端平台和所述目标物联网控制设备并行计算得到的授权认证校验码，若所述业务协同处理协议当前未存在所述云端平台和所述目标物联网控制设备并行计算得到的授权认证校验码，则等待，直至检测到所述业务协同处理协议当前存在所述云端平台和所述目标物联网控制设备并行计算得到的授权认证校验码后，基于所述状态标签确定与所述目标实时线程状态所对应的目标线程的线程参数存放路径；/n根据所述线程参数存放路径，将所述云端平台在设定时段接收到的待处理业务数据中的至少部分目标业务数据下发至所述目标物联网控制设备，以使所述目标物联网控制设备通过所述目标线程对所述目标业务数据进行处理并将处理结果实时反馈给所述云端平台；/n其中，检测所述目标物联网控制设备在所述业务协同处理协议中添加的状态标签中是否携带与设定状态描述信息匹配的时间片资源信息，包括：/n针对所述目标物联网控制设备在所述业务协同处理协议中添加的状态标签，根据获取的记录所述状态标签的历史添加信息的有效时段信息和无效时段信息，确定待标记的用于确定所述时间片资源信息的多个资源分布数据的分布特征，以及不同资源分布数据之间的时序同步率；/n基于确定的所述多个资源分布数据的分布特征，以及不同资源分布数据之间的时序同步率，对所述多个资源分布数据进行标记，使得标记出的目标资源分布数据的分布特征的特征值大于预设值、且标记出的目标资源分布数据之间的时序同步率小于预设同步率；/n根据标记出的每个目标资源分布数据对应的时序同步率在所述业务协同处理协议中的映射值，确定所述状态标签的多个子标签，并从所述多个子标签中查找是否存在时钟信号标签；若存在，则判定所述状态标签中携带与设定状态描述信息匹配的时间片资源信息；若不存在，则判定所述状态标签中没有携带与设定状态描述信息匹配的时间片资源信息。/n...

【技术特征摘要】
1.一种基于云网融合和人工智能的业务数据处理方法，其特征在于，应用于云端平台，所述基于云网融合和人工智能的业务数据处理方法包括：
获取加入业务协同处理协议的目标物联网控制设备的线程状态分布，所述线程状态分布包括多个实时线程状态以及与每个实时线程状态对应的状态描述信息；
检测所述目标物联网控制设备在所述业务协同处理协议中添加的状态标签中是否携带与设定状态描述信息匹配的时间片资源信息；
若检测到所述目标物联网控制设备在所述业务协同处理协议中添加的状态标签中包含与设定状态描述信息匹配的时间片资源信息，则在该目标物联网控制设备的线程状态分布中获取与设定状态描述信息对应的目标实时线程状态；
先检测所述业务协同处理协议当前是否存在所述云端平台和所述目标物联网控制设备并行计算得到的授权认证校验码，若所述业务协同处理协议当前未存在所述云端平台和所述目标物联网控制设备并行计算得到的授权认证校验码，则等待，直至检测到所述业务协同处理协议当前存在所述云端平台和所述目标物联网控制设备并行计算得到的授权认证校验码后，基于所述状态标签确定与所述目标实时线程状态所对应的目标线程的线程参数存放路径；
根据所述线程参数存放路径，将所述云端平台在设定时段接收到的待处理业务数据中的至少部分目标业务数据下发至所述目标物联网控制设备，以使所述目标物联网控制设备通过所述目标线程对所述目标业务数据进行处理并将处理结果实时反馈给所述云端平台；
其中，检测所述目标物联网控制设备在所述业务协同处理协议中添加的状态标签中是否携带与设定状态描述信息匹配的时间片资源信息，包括：
针对所述目标物联网控制设备在所述业务协同处理协议中添加的状态标签，根据获取的记录所述状态标签的历史添加信息的有效时段信息和无效时段信息，确定待标记的用于确定所述时间片资源信息的多个资源分布数据的分布特征，以及不同资源分布数据之间的时序同步率；
基于确定的所述多个资源分布数据的分布特征，以及不同资源分布数据之间的时序同步率，对所述多个资源分布数据进行标记，使得标记出的目标资源分布数据的分布特征的特征值大于预设值、且标记出的目标资源分布数据之间的时序同步率小于预设同步率；
根据标记出的每个目标资源分布数据对应的时序同步率在所述业务协同处理协议中的映射值，确定所述状态标签的多个子标签，并从所述多个子标签中查找是否存在时钟信号标签；若存在，则判定所述状态标签中携带与设定状态描述信息匹配的时间片资源信息；若不存在，则判定所述状态标签中没有携带与设定状态描述信息匹配的时间片资源信息。


2.如权利要求1所述的基于云网融合和人工智能的业务数据处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
接收所述目标物联网控制设备反馈的处理结果；
根据对在设定时段接收到的待处理业务数据中的除至少部分目标业务数据之外的其他业务数据的实时处理进程将所述处理结果进行阶段性整合。


3.如权利要求2所述的基于云网融合和人工智能的业务数据处理方法，其特征在于，所述根据对在设定时段接收到的待处理业务数据中的除至少部分目标业务数据之外的其他业务数据的实时处理进程将所述处理结果进行阶段性整合包括：
获取所述云端平台中的业务数据处理进程的进程参数信息，并计算与所述业务数据处理进程的进程参数信息对应的第一进程百分比；其中，所述业务数据处理进程的进程参数信息为所述云端平台中用设定信息编码逻辑所记录的业务数据处理进程的进程参数，所述设定信息编码逻辑根据所述云端平台的内存资源占用率的变化而变化；
获取所述处理结果的多条结果清单，并基于所述第一进程百分比计算所述业务数据处理进程的进程参数信息与所述多条结果清单之间的业务数据协作系数；
若所述业务数据处理进程的进程参数信息与所述多条结果清单之间的业务数据协作系数均小于预设协作系数，则将多条结果清单对应的业务数据处理耗时与所述第一进程百分比进行映射，得到第二进程百分比；将每个业务数据处理耗时按照时序进行拼接为业务行为耗时曲线，并以所述业务行为耗时曲线为基准曲线，以所述云端平台中的其他业务数据的数据容量为调整因子，进行所述基准曲线的同步校正，得到第一同步校正结果；根据所述第二进程百分比对所述第一同步校正结果进行筛选得到第二同步校正结果；按照所述第二同步校正结果中每条结果清单的时序校正指数先后将每条结果清单中的业务数据结果标识与所述待处理业务数据中的除至少部分目标业务数据之外的其他业务数据的业务数据结果标识进行配对整合；
若所述业务数据处理进程的进程参数信息与所述多条结果清单之间的业务数据协作系数不是均小于所述预设协作系数，按照所述业务数据协作系数由大到小的顺序将所述多条结果清单进行排序得到结果清单排序序列，从所述结果清单排序序列中依次选取靠前的结果清单并将该结果清单中的业务数据结果标识与所述待处理业务数据中的除至少部分目标业务数据之外的其他业务数据的业务数据结果标识进行配对整合。


4.如权利要求1-3任一项所述的基于云网融合和人工智能的业务数据处理方法，其特征在于，所述基于所述状态标签确定与所述目标实时线程状态所对应的目标线程的线程参数存放路径包括：
判断与所述目标实时线程状态对应的线程占用率是否存在周期性变化；
若是，则基于所述状态标签提取与所述目标实时线程状态对应的线程占用率在当前周期中的线...

【专利技术属性】
技术研发人员：薛东，
申请(专利权)人：薛东，
类型：发明
国别省市：云南;53