一种基于智能边缘物联的云边协同方法技术

本发明专利技术涉及智能物联网云计算技术领域，具体涉及一种基于智能边缘物联的云边协同方法。该方法通过边缘节点接收到的设备数据的数据特征获得设备数据传输过程中的第一数据传输时间。边缘节点对设备数据进行重复率分析，获得特征数据。获得特征数据传输给云端过程中的第二数据传输时间。根据特征数据和传输时间特征对边缘节点进行分类，获得关联边缘节点。对关联边缘节点之间进行数据分配、算力分配和传输参数分配。本发明专利技术通过对关联边缘节点的控制和调整，优化了边缘层的数据处理过程并且提高了整体安全性能。了整体安全性能。了整体安全性能。

【技术实现步骤摘要】
一种基于智能边缘物联的云边协同方法


[0001]本专利技术涉及智能物联网云计算
，具体涉及一种基于智能边缘物联的云边协同方法。

技术介绍

[0002]随着物联网等技术的不断发展、数据的不断增加，基于云的物联网解决方案渐渐无法满足人们日益增长的需求，边缘计算和云的延伸扩展被快速发展，以加快数据分析的速度。云边协同的过程中，通过设备层连接物联网单个设备部件，以实现及时交互；工厂应用层提供对所有连接设备的可见性和控制；边缘层提供单个设备与应用层之间的连接；企业层是云托管，主要提供跨多个工厂的可见性和控制，利用云计算模型对整个工厂数据进行分析，并将分析结果推向边缘层级，最终传输到单个设备部件。
[0003]现有技术中存在的问题在于，设备层中获取的数据需要经过边缘层处理，边缘计算是高度分布式的，分布范围广，处理任务种类多，数据量和数据类型变化较大，通过多个节点和设备将云端和数据中心扩展至边缘，会成倍的增加网络攻击的表面积，在网络安全和管理维护上都存在安全隐患。并且存在算力资源分配不均，导致某些边缘节点算力较低，影响整体数据处理效率。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于智能边缘物联的云边协同方法，所采用的技术方案具体如下：本专利技术提供一种基于智能边缘物联的云边协同方法，所述方法包括：获得每个边缘节点接收到每个设备数据的设备数据类型、设备数据量、设备数据传输距离和设备数据传输带宽；根据所述数据量、所述设备数据传输距离、所述设备数据传输带宽和所述边缘节点的边缘算力获得第一数据传输时间；获得每个所述边缘节点接收到的多个连续所述设备数据之间的重复率；以所述重复率、所述设备数据类型和所述设备数据量作为特征数据传输给云端；根据所述特征数据的数据量、特征数据传输距离和边缘节点数据传输带宽获得第二数据传输时间；以每个边缘节点所有所述第一数据传输时间和所述第二数据传输时间的和作为传输时间特征；根据所述特征数据中的所述设备数据类型将所述边缘节点进行分类，获得第一边缘节点类别；在所述第一边缘节点类别中根据所述重复率和所述传输时间特征对所述边缘节点进行分类，获得关联边缘节点类别；若所述边缘节点类别中关联边缘节点的所述重复率大于预设重复率阈值，则暂停所述关联边缘节点的数据处理；对关联边缘节点之间进行所述设备数据分配，对所述关联边缘节点之间的边缘算力分配，对所述关联边缘节点的设备数据传输带宽调整和边缘节点数据传输带宽调整，使所述关联边缘节点类别中的所有所述第一数据传输时间、所述边缘算力、所述设备数据传输带宽和所述边缘节点数据传输带宽的累加和最小。
[0005]进一步地，所述根据所述数据量、所述设备数据传输距离、所述设备数据传输带宽和所述边缘节点的边缘算力获得第一数据传输时间包括：根据第一数据传输时间公式获得所述第一数据传输时间，所述第一数据传输时间公式包括：其中，为第个所述设备数据传输到第个所述边缘节点的所述第一数据传输时间，为第个所述设备数据的所述设备数据量，为第个所述边缘节点的所述边缘算力，为第个所述设备数据传输到第个所述边缘节点的所述设备数据传输距离，为第个所述设备数据传输到第个所述边缘节点的所述设备数据传输带宽。
[0006]进一步地，所述获得每个所述边缘节点接收到的多个连续所述设备数据之间的重复率包括：根据所述边缘节点接收响应次数将所有连续的所述设备数据分为多个子数据；根据所述子数据之间的相似度将所述子数据分类，获得多个子数据类别；根据所述子数据类别的数量、最多样本数量的所述子数据类别的样本数量和所述子数据的数据大小获得所述重复率。
[0007]进一步地，所述根据所述子数据之间的相似度将所述子数据分类，获得多个子数据类别包括：以所述子数据之间的欧式距离作为所述相似度，根据所述欧氏距离利用均值聚类算法将所述子数据分类，获得多个子数据聚类簇，每个所述子数据聚类簇为一个所述子数据类别。
[0008]进一步地，根据所述子数据类别的数量、最多样本数量的所述子数据类别的样本数量和所述子数据的数据大小获得所述重复率包括：根据重复率公式获得所述重复率，所述重复率公式包括：其中，为所述重复率，为最多样本数量的所述子数据类别的样本数量，为所述子数据类别的数量，为所述子数据的平均数据大小。
[0009]进一步地，所述根据所述特征数据的数据量、特征数据传输距离和边缘节点数据传输带宽获得第二数据传输时间包括：根据第二传输时间公式获得所述第二传输时间，所述第二传输时间公式包括：
其中，为所述第二传输时间，为所述特征数据的数据量，为所述特征数据传输距离，为所述边缘节点数据传输带宽。
[0010]进一步地，所述在所述第一边缘节点类别中根据所述重复率和所述传输时间特征对所述边缘节点进行分类，获得关联边缘节点类别包括：将所述重复率和所述时间特征作为所述第一边缘节点类别中所述边缘节点的高斯混合聚类特征；根据所述高斯混合聚类特征利用高斯混合聚类算法对所述边缘节点进行分类，获得多个所述关联边缘节点类别。
[0011]进一步地，所述对关联边缘节点之间进行所述设备数据分配，对所述关联边缘节点之间的边缘算力分配，对所述关联边缘节点的设备数据传输带宽调整和边缘节点数据传输带宽调整包括：根据约束条件对所述关联边缘节点之间的边缘算力分配、对所述关联边缘节点的设备数据传输带宽调整和边缘节点数据传输带宽调整，所述约束条件包括：每个所述关联边缘节点的所述边缘算力应小于等于所述关联边缘节点类别中的边缘算力均值；每个所述边缘节点的所述设备数据传输带宽应小于预设最大设备数据传输带宽；所述关联边缘节点类别的平均边缘节点数据传输带宽应小于预设最大边缘节点数据传输带宽。
[0012]本专利技术具有如下有益效果：1.本专利技术实施例通过边缘节点对设备数据的初步分析，将特征数据传递给云端，云端进行高维数据分析，将关联边缘节点信息反馈给边缘层。利用云端的数据分析能力快速得到边缘层反馈结果，边缘层根据反馈结果进行调整，保证了边缘节点的高效运行和安全维护。
[0013]2.本专利技术实施例在边缘层中计算边缘节点的特征数据，根据重复率关闭异常边缘节点的任务处理，保证数据处理时的安全。通过对关联边缘节点的算力分配和带宽调整，有效的提高了整体边缘层的安全性和数据处理效率。
附图说明
[0014]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0015]图1为本专利技术一个实施例所提供的一种基于智能边缘物联的云边协同方法流程图；图2为本专利技术一个实施例所提供的一种智能物联网云计算结构示意图。
具体实施方式
[0016]为了更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术提出的一种基于智能边缘物联的云边协同方法，其具体实施方式、结构、特征及其本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于智能边缘物联的云边协同方法，其特征在于，所述方法包括：获得每个边缘节点接收到每个设备数据的设备数据类型、设备数据量、设备数据传输距离和设备数据传输带宽；根据所述数据量、所述设备数据传输距离、所述设备数据传输带宽和所述边缘节点的边缘算力获得第一数据传输时间；获得每个所述边缘节点接收到的多个连续所述设备数据之间的重复率；以所述重复率、所述设备数据类型和所述设备数据量作为特征数据传输给云端；根据所述特征数据的数据量、特征数据传输距离和边缘节点数据传输带宽获得第二数据传输时间；以每个边缘节点所有所述第一数据传输时间和所述第二数据传输时间的和作为传输时间特征；根据所述特征数据中的所述设备数据类型将所述边缘节点进行分类，获得第一边缘节点类别；在所述第一边缘节点类别中根据所述重复率和所述传输时间特征对所述边缘节点进行分类，获得关联边缘节点类别；若所述关联边缘节点类别中关联边缘节点的所述重复率大于预设重复率阈值，则暂停所述关联边缘节点的数据处理；对关联边缘节点之间进行所述设备数据分配，对所述关联边缘节点之间的边缘算力分配，对所述关联边缘节点的设备数据传输带宽调整和边缘节点数据传输带宽调整，使所述关联边缘节点类别中的所有所述第一数据传输时间、所述边缘算力、所述设备数据传输带宽和所述边缘节点数据传输带宽的累加和最小。2.根据权利要求1所述的一种基于智能边缘物联的云边协同方法，其特征在于，所述根据所述数据量、所述设备数据传输距离、所述设备数据传输带宽和所述边缘节点的边缘算力获得第一数据传输时间包括：根据第一数据传输时间公式获得所述第一数据传输时间，所述第一数据传输时间公式包括：其中，为第个所述设备数据传输到第个所述边缘节点的所述第一数据传输时间，为第个所述设备数据的所述设备数据量，为第个所述边缘节点的所述边缘算力，为第个所述设备数据传输到第个所述边缘节点的所述设备数据传输距离，为第个所述设备数据传输到第个所述边缘节点的所述设备数据传输带宽。3.根据权利要求1所述的一种基于智能边缘物联的云边协同方法，其特征在于，所述获得每个所述边缘节点接收到的多个连续所述设备数据之间的重复率包括：根据所述边缘节点接收响应次数将所有连续的所述设备数据分为多个子数据；根据所述子数据之间的相似度将所述子数据分类，获得多个子数据类别；根据所述子数据类别的数量、最多样本数量的所述子数据类别的样本数量和所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：李延超，严毅，
申请(专利权)人：济南英华自动化技术有限公司，
类型：发明
国别省市：