【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及物联网数据处理的领域，尤其涉及物联网场景下的数据挖掘任务执行方法和系统。
技术介绍
1、数据挖掘作为程序开发的重要环节，其需要高性能的硬件配置，现有的物联网平台并不提供数据挖掘功能，其只能依靠专门的数据挖掘设备来执行数据挖掘任务，并且数据挖掘任务由始至终只能在一个数据挖掘设备执行，当数据挖掘设备发生故障时，数据挖掘任务将无法正常执行，严重影响数据挖掘任务的执行效率和可靠性，从而增加数据挖掘任务的执行时间成本和降低数据挖掘任务的执行切换灵活性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供物联网场景下的数据挖掘任务执行方法和系统，其分析物联网的边缘设备工作日志，筛选满足数据挖掘条件的边缘设备，并构建筛选的边缘设备与物联网平台端的最优网络路径，保证边缘设备与平台端之间的最佳通信连接；识别平台端发起的数据挖掘任务，确定适用算法模型属性信息，以此确定匹配执行数据挖掘任务的边缘设备，并将数据挖掘任务分配至匹配的边缘设备，保证数据挖掘任务优先得到高效的执行处理；还基于数据挖掘任务的实时执行结果信息，确定发生执行异常事件的发生时间信息，将数据挖掘任务转移至其他匹配执行数据挖掘任务的边缘设备继续处理，实现数据挖掘任务的灵活切换执行和提高数据挖掘任务的执行效率和可靠性。
2、本专利技术是通过以下技术方案实现：
3、物联网场景下的数据挖掘任务执行方法，包括：
4、对物联网的边缘设备工作日志进行分析，筛选满足数据挖掘条件的若干边缘设备；并基于筛选的所有边缘
5、对所述平台端发起的数据挖掘任务进行识别，得到所述数据挖掘任务对应的适用算法模型属性信息；基于所述适用算法模型属性信息，从筛选的所有边缘设备中确定匹配执行所述数据挖掘任务的若干边缘设备，并将所述数据挖掘任务分配至其中一个匹配的边缘设备；
6、基于所述数据挖掘任务的实时执行结果信息，判断所述数据挖掘任务是否发生执行异常事件；基于所述执行异常事件的发生时间信息，将所述数据挖掘任务转移至其他匹配执行所述数据挖掘任务的边缘设备继续进行处理。
7、可选地，对物联网的边缘设备工作日志进行分析，筛选满足数据挖掘条件的若干边缘设备；并基于筛选的所有边缘设备各自在所述物联网内部的网络位置，构建每个筛选的边缘设备与所述物联网的平台端的最优网络路径，包括：
8、获取物联网内部所有处于活跃状态的边缘设备的工作日志，对所述工作日志进行分析，得到处于活跃状态的边缘设备的待处理数据挖掘工作量；将所述待处理数据挖掘工作量与预设工作量阈值进行对比，若所述待处理数据挖掘工作量小于预设工作量阈值，则判断相应边缘设备满足数据挖掘条件；否则，判断相应边缘设备不满足数据挖掘条件；
9、获取满足数据挖掘条件的所有边缘设备各自在所述物联网内部的网络地址信息，基于每个边缘设备的网络地址信息和所述物联网的平台端的网络地址信息，确定每个边缘设备与所述平台端之间具有最小传输延迟的网络路径，以此作为每个边缘设备与所述平台端之间的最优网络路径。
10、可选地，对所述平台端发起的数据挖掘任务进行识别，得到所述数据挖掘任务对应的适用算法模型属性信息；基于所述适用算法模型属性信息，从筛选的所有边缘设备中确定匹配执行所述数据挖掘任务的若干边缘设备，并将所述数据挖掘任务分配至其中一个匹配的边缘设备，包括：
11、对所述平台端发起的数据挖掘任务包含的原始数据代码进行识别，得到所述原始数据代码的代码结构和代码类型信息；基于所述代码结构和代码类型信息，确定与所述数据挖掘任务匹配的适用算法模型类型信息；
12、基于所述适用算法模型类型信息，将筛选的所有边缘设备中包含相应类型的算法模型的所有边缘设备确定为匹配执行所述数据挖掘任务的边缘设备；再将所述数据挖掘任务分配至具有最高算法运算准确度的算法模型所在的边缘设备。
13、可选地，基于所述数据挖掘任务的实时执行结果信息，判断所述数据挖掘任务是否发生执行异常事件；基于所述执行异常事件的发生时间信息，将所述数据挖掘任务转移至其他匹配执行所述数据挖掘任务的边缘设备继续进行处理，包括：
14、获取所述数据挖掘任务在每个执行阶段中对应的实时执行结果信息，对所述实时执行结果信息进行分析，判断所述实时执行结果是否存在错误数据结果；若存在，则判断所述数据挖掘任务在对应执行阶段发生执行异常事件；若不存在，则判断所述数据挖掘任务在对应执行阶段未发生执行异常事件；
15、基于所述执行异常事件所在的执行阶段的执行时间，将所述执行时间之前所述数据挖掘任务的所有执行结果信息转移至其他匹配执行所述数据挖掘任务的边缘设备，从而继续对所述数据挖掘任务进行处理；其中，其他匹配执行所述数据挖掘任务的边缘设备包含的匹配执行所述数据挖掘任务的算法模型的算法运算准确度仅小于当前执行所述数据挖掘任务的边缘设备对应的算法模型的算法运算准确度。
16、物联网场景下的数据挖掘任务执行系统，包括：
17、边缘设备筛选模块，用于对物联网的边缘设备工作日志进行分析，筛选满足数据挖掘条件的若干边缘设备；
18、网络路径构建模块，用于基于筛选的所有边缘设备各自在所述物联网内部的网络位置，构建每个筛选的边缘设备与所述物联网的平台端的最优网络路径；
19、算法模型识别模块，用于对所述平台端发起的数据挖掘任务进行识别，得到所述数据挖掘任务对应的适用算法模型属性信息；
20、数据挖掘任务分配模块，用于基于所述适用算法模型属性信息，从筛选的所有边缘设备中确定匹配执行所述数据挖掘任务的若干边缘设备，并将所述数据挖掘任务分配至其中一个匹配的边缘设备；
21、任务执行状态识别模块，用于基于所述数据挖掘任务的实时执行结果信息，判断所述数据挖掘任务是否发生执行异常事件；
22、数据挖掘任务转移模块，用于基于所述执行异常事件的发生时间信息，将所述数据挖掘任务转移至其他匹配执行所述数据挖掘任务的边缘设备继续进行处理。
23、可选地，所述边缘设备筛选模块用于对物联网的边缘设备工作日志进行分析，筛选满足数据挖掘条件的若干边缘设备，包括：
24、获取物联网内部所有处于活跃状态的边缘设备的工作日志，对所述工作日志进行分析，得到处于活跃状态的边缘设备的待处理数据挖掘工作量；将所述待处理数据挖掘工作量与预设工作量阈值进行对比，若所述待处理数据挖掘工作量小于预设工作量阈值，则判断相应边缘设备满足数据挖掘条件；否则，判断相应边缘设备不满足数据挖掘条件；
25、所述网络路径构建模块用于基于筛选的所有边缘设备各自在所述物联网内部的网络位置，构建每个筛选的边缘设备与所述物联网的平台端的最优网络路径，包括：
26、获取满足数据挖掘条件的所有边缘设备各自在所述物联网内部的网络地址信息，基于每个边缘设备的网络地址信息和所述物联网的平本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.物联网场景下的数据挖掘任务执行方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的物联网场景下的数据挖掘任务执行方法，其特征在于：
3.如权利要求1所述的物联网场景下的数据挖掘任务执行方法，其特征在于：
4.如权利要求1所述的物联网场景下的数据挖掘任务执行方法，其特征在于：
5.物联网场景下的数据挖掘任务执行系统，其特征在于，包括：
6.如权利要求5所述的物联网场景下的数据挖掘任务执行系统，其特征在于：
7.如权利要求5所述的物联网场景下的数据挖掘任务执行系统，其特征在于：
8.如权利要求5所述的物联网场景下的数据挖掘任务执行系统，其特征在于：
【技术特征摘要】
1.物联网场景下的数据挖掘任务执行方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的物联网场景下的数据挖掘任务执行方法，其特征在于：
3.如权利要求1所述的物联网场景下的数据挖掘任务执行方法，其特征在于：
4.如权利要求1所述的物联网场景下的数据挖掘任务执行方法，其特征在于：
...【专利技术属性】
技术研发人员：兰雨晴，余丹，唐霆岳，贺江，
申请(专利权)人：慧之安信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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