物流分拨中心的数据处理方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种物流分拨中心的数据处理方法、装置、设备和存储介质，采用Docker容器技术，支持多容器部署，可在不同容器或同一容器内放置多种应用程序APP，实现不同应用业务的横向隔离，从而实现业务灵活部署；另一方面，Docker容器技术的运行环境可移植，资源使用率和业务部署效率高，容器之间的业务进程相互隔离，安全程度高，可实现同时对海量数据进行解析、计算并决策，将计算后的数据或决策数据上传到本地服务平台，减少了上传到云端的数据量，避免网络阻塞，减轻云端服务器的分析、决策压力，提高数据处理的稳定性和实时性。

【技术实现步骤摘要】
物流分拨中心的数据处理方法、装置、设备和存储介质
本专利技术属于数据传输的
，尤其涉及一种物流分拨中心的数据处理方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
目前的互联网平台(如数据中心)主要运行在云端，意在改善设备运维条件，提升工业资源共享率和利用率，对于当前社会需求下的海量设备，每台设备都产生大量的数据，所有的数据处理都在云端进行，对云端服务器的性能要求高，同时设备数据传送到云端和云端发送指令到特定设备都需要相对长的时间，显然，这种单一运行在云端的互联网平台难以应对一些时延要求高、运算量大的物联网应用场景，另外真实环境下经常由于网络不稳定导致无法及时处理设备数据和控制设备，随着设备数量的增加，流量成本，云端存储成本也在不断增加，因此单一的运行在云端的互联网平台很难满足海量物联场景下的需求。在快递行业，物流分拨中心每天接收成百上千家供应商或货主通过各种运输工具送来的成千上万种商品，需要在最短的时间内将这些商品卸下并按商品品种、货主、储位或发送地点进行快速准确地分类，将这些商品运送到指定地点(如指定的货架、加工区域、出货站台等)；同时，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种物流分拨中心的数据处理方法，其特征在于，包括：/n部署基于边缘计算的本地服务平台及用于分拨中心数据采集的IOT设备，其中，本地服务平台包括边缘计算服务器及数据服务器；/n数据服务器实时接收IOT设备上传的数据文件，将数据文件存储于数据库中；/n根据数据服务器的数据更新情况，边缘计算服务器分时读取数据服务器中的数据文件，对数据文件进行分类，得到多个数据块；/n调用容器对每个数据块进行处理，得到多个数据处理结果；/n将数据处理结果通过网络传输至云服务器，作进一步的数据处理及存储。/n

【技术特征摘要】
1.一种物流分拨中心的数据处理方法，其特征在于，包括：
部署基于边缘计算的本地服务平台及用于分拨中心数据采集的IOT设备，其中，本地服务平台包括边缘计算服务器及数据服务器；
数据服务器实时接收IOT设备上传的数据文件，将数据文件存储于数据库中；
根据数据服务器的数据更新情况，边缘计算服务器分时读取数据服务器中的数据文件，对数据文件进行分类，得到多个数据块；
调用容器对每个数据块进行处理，得到多个数据处理结果；
将数据处理结果通过网络传输至云服务器，作进一步的数据处理及存储。


2.如权利要求1所述的物流分拨中心的数据处理方法，其特征在于，所述数据服务器实时接收IOT设备上传的数据文件，将数据文件存储于数据库中进一步包括：
数据服务器接收IOT设备采集并传送的数据文件，将数据文件分时间段存储于数据库中；
数据服务器建立临时数据库，每到一预定的数据更新时间时，数据服务器至数据库中取出与所述数据更新时间相对应的时间范围内的数据文件，并存储于临时数据库。


3.如权利要求1所述的物流分拨中心的数据处理方法，其特征在于，所述根据数据服务器的数据更新情况，边缘计算服务器分时读取数据服务器中的数据文件进一步包括：
边缘计算服务器每到一预定的数据读取时间，就向数据服务器发送数据读取请求，所述数据读取请求中包括与所述预定的数据读取时间相对应的时间范围标识；
数据服务器根据所述数据读取请求，从临时数据库中提取与所述时间范围标识对应的数据文件传送至边缘计算服务器；所述临时数据库用于存储数据服务器更新的数据文件。


4.如权利要求1所述的物流分拨中心的数据处理方法，其特征在于，所述边缘计算服务器对数据文件进行分类，得到多个数据块进一步包括：
预先设定特征点，并对设定的特征点进行分类，得到特征点分类结果；
对数据文件中的图像数据进行识别，得到图像数据中包含的设定的特征点；根据特征点分类结果对图像数据中包含的设定的特征点的类别进行区分，得到图像数据分类结果；
将不同类别的图像数据进行分块，得到多个数据块。


5.如权利要求1所述的物流分拨中心的...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄理，李培吉，
申请(专利权)人：上海东普信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31