物联网设备的管理方法、装置、介质及电子设备与流程

1.本技术涉及计算机及通信技术领域，具体而言，涉及一种物联网设备的管理方法、装置、介质及电子设备。


背景技术：

2.物联网(internet of things，简称iot)是指通过信息传感设备，按约定的协议，将任何物体与网络相连接，物体通过信息传播媒介进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监管等功能。在相关技术中，物联网设备的控制通常是由控制端(比如智能手机)来进行的，即由控制端与被控物联网设备进行连接，控制端向被控物联网设备发送控制指令，但是这种方案难以满足海量物联网设备的应用场景。


技术实现要素：

3.本技术的实施例提供了一种物联网设备的管理方法、装置、介质及电子设备，进而至少在一定程度上可以实现物联网设备与其控制端之间的解耦，有利于提高物联网设备的管理效率。
4.本技术的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本技术的实践而习得。
5.根据本技术实施例的一个方面，提供了一种物联网设备的管理方法，所述物联网设备与边缘计算平台进行通信连接，所述物联网设备的管理方法由所述边缘计算平台执行，所述管理方法包括：生成针对物联网设备的上报值存储空间和期望值存储空间；接收所述物联网设备上报的设备实际配置数据，将所述设备实际配置数据存储至所述上报值存储空间中；接收所述物联网设备的控制端发送的包含有期望配置数据的配置指令，将期望配置数据存储至所述期望值存储空间中；若所述期望值存储空间中存储的配置数据与所述上报值存储空间中存储的配置数据不相同，则将所述期望值存储空间中存储的期望配置数据同步至所述物联网设备。
6.根据本技术实施例的一个方面，提供了一种物联网设备的管理装置，所述物联网设备与边缘计算平台进行通信连接，所述物联网设备的管理装置设置在所述边缘计算平台内，所述管理装置包括：生成单元，配置为生成针对物联网设备的上报值存储空间和期望值存储空间；第一接收单元，配置为接收所述物联网设备上报的设备实际配置数据，将所述设备实际配置数据存储至所述上报值存储空间中；第二接收单元，配置为接收所述物联网设备的控制端发送的包含有期望配置数据的配置指令，将期望配置数据存储至所述期望值存储空间中；第一处理单元，配置为若所述期望值存储空间中存储的配置数据与所述上报值存储空间中存储的配置数据不相同，则将所述期望值存储空间中存储的期望配置数据同步至所述物联网设备。
7.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述第一处理单元配置为：检测所述物联网设备的网络状态；若检测到所述物联网设备处于离线状态，则继续检测所述物联网设
备的网络状态，直至检测到所述物联网设备由离线状态转换为在线状态后，将所述期望值存储空间中存储的期望配置数据同步至所述物联网设备。
8.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述第一处理单元配置为：在所述物联网设备处于离线状态的过程中，若接收到所述控制端多次发送的配置指令，则在检测到所述物联网设备由离线状态转换为在线状态后，将所述期望值存储空间中存储的最后一次接收到的期望配置数据同步至所述物联网设备。
9.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述第一处理单元配置为：若检测到所述物联网设备由离线状态转换为在线状态，则获取所述物联网设备上报的最新的设备实际配置数据；若所述最新的设备实际配置数据与所述期望值存储空间中存储的期望值配置数据不相同，则将所述期望值存储空间中存储的期望配置数据同步至所述物联网设备。
10.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述第一处理单元配置为：若检测到所述物联网设备处于在线状态，则直接将所述期望值存储空间中存储的期望配置数据同步至所述物联网设备。
11.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述管理装置还包括：第一获取单元，配置为若接收到所述控制端发送的设备配置查询请求，则从所述上报值存储空间中获取所述物联网设备最新上报的设备实际配置数据；第一发送单元，配置为将获取到的所述物联网设备最新上报的设备实际配置数据返回给所述控制端。
12.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述第一接收单元还配置为：在接收到所述物联网设备多次上报的设备实际配置数据时，通过新接收到的设备实际配置数据替换所述上报值存储空间中已有的设备实际配置数据，或者按照时间顺序在所述上报值存储空间中存储所述物联网设备多次上报的设备实际配置数据。
13.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述第二接收单元还配置为：在接收到所述控制端多次发送的配置指令时，通过新接收到的配置指令中的期望配置数据替换所述期望值存储空间中已有的期望配置数据，或者按照时间顺序在所述期望值存储空间中存储所述控制端多次发送的期望配置数据。
14.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述物联网设备的管理装置还包括：第二获取单元，配置为根据业务侧的物联网设备数据获取请求，获取所述业务侧所需的物联网设备数据；第二处理单元，配置为将用于进行数据转换处理的至少一个转换函数作为节点，生成有向无环图，基于所述有向无环图对获取到的所述物联网设备数据进行数据转换处理，得到处理后的数据；第二发送单元，配置为将所述处理后的数据发送给所述业务侧。
15.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述物联网设备的管理装置还包括：第三获取单元，配置为获取物联网设备数据的处理策略；第三处理单元，配置为根据所述物联网设备数据的处理策略生成规则管道，所述规则管道中包含有用于收集待处理的物联网设备数据的多个异步事件；若检测到所述规则管道中的至少一个异步事件被触发，则控制所述规则管道进入阻塞状态，并执行所述至少一个异步事件；若所述至少一个异步事件执行完毕，则按照所述处理策略对基于所述至少一个异步事件收集到的物联网设备数据进行处理，并重置所述规则管道的状态。
16.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，各个所述异步事件包括至少一个协程，每个协程用于收集所述物联网设备数据；所述第三处理单元配置为：控制各个异步事件进
入阻塞状态，并通过所述各个异步事件所包含的协程收集所述物联网设备数据；若检测到一个异步事件所包含的协程均完成物联网设备数据的收集，则确定所述异步事件执行完毕。
17.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述边缘计算平台与物联网云端进行通信连接；所述物联网设备的管理装置还包括：第三接收单元，配置为接收所述物联网云端发送的数据处理策略；第四处理单元，配置为根据所述数据处理策略对获取到的物联网设备数据进行处理，得到数据处理结果，将所述数据处理结果上报给所述物联网云端。
18.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述物联网设备的管理装置还包括第四接收单元，配置为执行以下至少一个操作：接收所述物联网云端发送的设备控制指令，根据所述设备控制指令对所述边缘计算平台所管理的物联网设备进行控制；接收所述物联网云端发送的资源控制指令，根据所述资源控制指令调整所述边缘计算平台的管理资源。
19.根据本技术实施例的一个方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述实施例中所述的物联网设备的管理方法。
20.根据本技术实施例的一个方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例中所述的物联网设备的管理方法。
21.根据本技术实施例的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各种可选实施例中提供的物联网设备的管理方法。
22.在本技术的一些实施例所提供的技术方案中，物联网设备与边缘计算平台进行通信连接，边缘计算平台生成针对物联网设备的上报值存储空间和期望值存储空间，并将接收到的物联网设备上报的设备实际配置数据存储至上报值存储空间中，将接收到的物联网设备的控制端发送的期望配置数据存储至期望值存储空间中，然后在期望值存储空间中存储的配置数据与上报值存储空间中存储的配置数据不相同时，将期望值存储空间中存储的期望配置数据同步至物联网设备。可见，在本技术的实施例中，通过引入边缘计算平台一方面接收物联网设备上报的设备实际配置数据，另一方面接收物联网设备的控制端发送的期望配置数据，并在物联网设备与控制端之间实现数据的同步处理，实现了物联网设备与其控制端之间的解耦，进而使得即便物联网设备离线，控制端也能够发出配置指令，并在物联网设备上线之后由边缘计算平台及时将配置指令中的期望配置数据同步至物联网设备，并且也能够解决控制端与物联网设备之间频繁交互而可能产生的丢包及消耗过多物联网设备端的传输资源的问题，有利于提高物联网设备的管理效率。
23.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本技术。
附图说明
24.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于解释本技术的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术
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他的附图。在附图中：
25.图1示出了一种物联网控制架构示意图；
26.图2示出了根据本技术实施例的一个物联网体系构架示意图；
27.图3示出了根据本技术的一个实施例的物联网设备的管理方法的流程图；
28.图4示出了根据本技术的一个实施例的物联网设备的管理方法的流程图；
29.图5示出了根据本技术的一个实施例的物联网设备的管理方法的流程图；
30.图6示出了根据本技术实施例的一个物联网构架示意图；
31.图7示出了根据本技术的一个实施例的边缘计算平台、控制端和物联网设备之间的交互过程示意图；
32.图8示出了根据本技术的一个实施例的边缘计算平台、控制端和物联网设备之间的交互流程示意图；
33.图9示出了根据本技术的一个实施例的数据处理流水线的处理流程；
34.图10示出了根据本技术的一个实施例的数据转换流程中用函数式编程范式编程实现的有向无环图；
35.图11示出了根据本技术的一个实施例的物联网数据在各业务层次上的结构组成示意图；
36.图12示出了根据本技术的一个实施例的事件处理规则对应的规则管道的结构组成示意图；
37.图13示出了根据本技术的一个实施例的云边端协同处理的示意图；
38.图14示出了根据本技术的一个实施例的物联网设备的管理装置的框图；
39.图15示出了适于用来实现本技术实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
40.现在参考附图以更全面的方式描述示例实施方式。然而，示例的实施方式能够以各种形式实施，且不应被理解为仅限于这些范例；相反，提供这些实施方式的目的是使得本技术更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。
41.此外，本技术所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，有许多具体细节从而可以充分理解本技术的实施例。然而，本领域技术人员应意识到，在实施本技术的技术方案时可以不需用到实施例中的所有细节特征，可以省略一个或更多特定细节，或者可以采用其它的方法、元件、装置、步骤等。
42.附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
43.附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
44.需要说明的是：在本文中提及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b可以表示：单独存在a，同时存在a和
b，单独存在b这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
45.在物联网中，可以通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。物联网是一个根据互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。
46.如图1所示，在一个物联网控制架构中，控制端101直接与物联网设备102之间进行通信(比如通过蓝牙连接，或者通过wi
‑
fi网络、移动通信网络进行连接等)，即控制端101与物联网设备102之间进行强绑定，控制端101直接对物联网设备102中的设备数据进行查询与修改。但是这种方式在面临海量物联网设备的场景时，如果有大量频繁的设备查询与修改指令，不仅会导致丢包(如查询指令、修改指令和设备数据的丢包)的情况，而且会消耗过多的设备资源。同时，在物联网设备离线时(即物联网设备102与控制端101断开连接时)，控制端101将无法查询与修改物联网设备102中的数据。
47.基于上述问题，如图2所示，在本技术实施例的一个物联网体系构架中，主要包括：物联网云端201、物联网边缘端202以及物联网设备203。
48.物联网云端201主要是通过云技术实现对物联网设备进行管理，以实现云物联(cloud iot)的应用场景。具体而言，云物联旨在将传统物联网中传感设备感知的信息和接收的指令接入互联网中，真正实现网络化，并通过云计算技术实现海量数据存储和运算，由于物联网的特性是物与物相连接，实时感知各个“物体”当前的运行状态，在这个过程中会产生大量的数据信息，如何将这些信息汇总，如何在海量信息中筛取有用信息为后续发展做决策支持，这些已成为影响物联网发展的关键问题，而基于云计算和云存储技术的物联云也因此成为物联网技术和应用的有力支持。
49.物联网边缘端202中可以包含有一个或多个边缘计算服务器(也称边缘计算平台，即multi
‑
access edge computing)，该边缘计算服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云计算服务的云服务器等。单个边缘计算服务器可以连接并控制一个或多个物联网设备203。相较于物联网云端201而言，物联网边缘端202更靠近物联网设备203，因此可以更加快速地处理和分析数据，在第一时间内实现联动控制。
50.物联网边缘端202与物联网云端201之间可以进行通信，比如物联网边缘端202可以基于设定的处理策略对物联网设备203上报的设备数据进行处理，在处理完成之后，可以将重要数据反馈到物联网云端201。该设定的处理策略可以是由物联网云端201提供给物联网边缘端202的，具体而言，物联网云端201可以负责ai(artificial intelligence，人工智能)算法、大数据分析与规则参数配置，当物联网云端201进行模型(如数据处理模型、数据分析模型等)的训练和升级后，可以将模型参数发送到物联网边缘端202，以优化物联网边缘端202的服务。
51.前述提到的人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个综合技术，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。
52.人工智能技术是一门综合学科，涉及领域广泛，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习、自动驾驶、智慧交通等几大方向。
53.继续参照图2所示，物联网边缘端202可以定时将设备数据传输到物联网云端201，并且可以支持与物联网云端201之间的断点续传，保证与物联网云端201之间的数据一致性。物联网云端201可以对物联网边缘端202进行计算、存储、网络、虚拟化等基础设施资源的控制，可以根据上报的cpu、内存、网络等监控数据动态调整物联网边缘端202的数据库基础设施资源，执行云端资源调度管理策略；同时，物联网云端201也可以通过下发控制指令实现对物联网设备203的管理与控制。
54.物联网设备203主要用于进行物联网数据的采集，并将采集到的数据上传至物联网边缘端202。物联网设备203可以为传感器(例如：环境温度传感器、环境湿度传感器、气度浓度传感器等)，也可以为用户的终端设备。其中，终端设备可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能音箱、智能手表等，但并不局限于此。
55.此外，图2所示的物联网体系构架中还可以包含有控制端204，控制端204与物联网边缘端202进行通信连接，用于通过物联网边缘端202实现对物联网设备203的控制，比如进行设备数据的查询与修改等。
56.在本技术的一个实施例中，物联网边缘端202可以生成针对物联网设备203的上报值存储空间和期望值存储空间，该上报值存储空间用于存储物联网设备203上报的设备实际配置数据，该期望值存储空间用于存储控制端204发送的设备期望配置数据。
57.当物联网边缘端202接收到物联网设备203上报的设备实际配置数据之后，将该设备实际配置数据存储至上报值存储空间中。当物联网边缘端202接收到控制端204发送的包含有期望配置数据的配置指令之后，将该配置指令中包含的期望配置数据存储至期望值存储空间中，然后比对期望值存储空间中存储的配置数据与上报值存储空间中存储的配置数据，如果期望值存储空间中存储的配置数据与上报值存储空间中存储的配置数据不相同，则将期望值存储空间中存储的期望配置数据同步至物联网设备203。可见，在本技术的实施例中，通过引入边缘计算平台一方面接收物联网设备上报的设备实际配置数据，另一方面接收物联网设备的控制端发送的期望配置数据，并在物联网设备与控制端之间实现数据的同步处理，实现了物联网设备与其控制端之间的解耦，进而使得即便物联网设备离线，控制端也能够发出配置指令，并在物联网设备上线之后由边缘计算平台及时将配置指令中的期望配置数据同步至物联网设备，并且也能够解决控制端与物联网设备之间频繁交互而可能产生的丢包及消耗过多物联网设备端的传输资源的问题，有利于提高物联网设备的管理效率。
58.以下对本技术实施例的技术方案的实现细节进行详细阐述：
59.图3示出了根据本技术的一个实施例的物联网设备的管理方法的流程图，该物联网设备的管理方法可以由边缘计算平台来执行，该边缘计算平台与物联网设备进行通信连接，该边缘计算平台可以是图2中所示的物联网边缘端202中的边缘服务器。参照图3所示，该物联网设备的管理方法至少包括步骤s310至步骤s340，详细介绍如下：
60.在步骤s310中，生成针对物联网设备的上报值存储空间和期望值存储空间。
61.在本技术的一个实施例中，上报值存储空间是一个用于存储上报值的数据结构，上报值即是物联网设备上报给边缘计算平台的设备实际配置数据，比如天然气管路中的气压值、空调当前的调节温度等。
62.类似地，期望值存储空间是一个用于存储期望值的数据结构，期望值即是物联网设备的控制端发送给边缘计算平台的期望配置数据，比如天然气管路中的气压调节值、针对空调所设定的目标温度等。
63.在步骤s320中，接收物联网设备上报的设备实际配置数据，将该设备实际配置数据存储至上报值存储空间中。
64.可选地，物联网设备与边缘计算平台之间可以通过有线通讯方式或者无线通讯方式进行连接，如果物联网设备与边缘计算平台之间通过有线通讯方式进行连接，那么在上报设备实际配置数据时，物联网设备可以通过有线通讯方式将设备实际配置数据上报给边缘计算平台；如果物联网设备与边缘计算平台之间通过无线通讯方式进行连接，那么在上报设备实际配置数据时，物联网设备可以通过无线通讯方式将设备实际配置数据上报给边缘计算平台。
65.在本技术的一个实施例中，边缘计算平台在接收到物联网设备多次上报的设备实际配置数据时，可以通过新接收到的设备实际配置数据替换上报值存储空间中已有的设备实际配置数据。或者也可以按照时间顺序在上报值存储空间中存储物联网设备多次上报的设备实际配置数据。
66.在步骤s330中，接收物联网设备的控制端发送的包含有期望配置数据的配置指令，将该期望配置数据存储至期望值存储空间中。
67.可选地，物联网设备的控制端与边缘计算平台之间可以通过有线通讯方式或者无线通讯方式进行连接，如果物联网设备的控制端与边缘计算平台之间通过有线通讯方式进行连接，那么在上报期望配置数据时，物联网设备的控制端可以通过有线通讯方式将期望配置数据上报给边缘计算平台；如果物联网设备的控制端与边缘计算平台之间通过无线通讯方式进行连接，那么在上报期望配置数据时，物联网设备的控制端可以通过无线通讯方式将期望配置数据上报给边缘计算平台。
68.在本技术的一个实施例中，边缘计算平台在接收到控制端多次发送的配置指令时，可以通过新接收到的配置指令中的期望配置数据替换期望值存储空间中已有的期望配置数据。或者也可以按照时间顺序在期望值存储空间中存储控制端多次发送的期望配置数据。
69.需要说明的是，步骤s330和步骤s320之间并没有绝对的先后顺序之分，既可以先执行步骤s320，再执行步骤s330；或者也可以先执行步骤s330，再执行步骤s320；或者也可以同时执行步骤s320和步骤s330。
70.在步骤s340中，若期望值存储空间中存储的配置数据与上报值存储空间中存储的配置数据不相同，则将期望值存储空间中存储的期望配置数据同步至物联网设备。
71.在本技术的一个实施例中，若期望值存储空间中存储的配置数据与上报值存储空间中存储的配置数据不相同，那么在检测到物联网设备处于在线状态时，可以直接将期望值存储空间中存储的期望配置数据同步至物联网设备。
72.在本技术的一个实施例中，若期望值存储空间中存储的配置数据与上报值存储空间中存储的配置数据不相同，那么在检测到物联网设备处于离线状态时，可以继续检测物联网设备的网络状态，直至检测到物联网设备由离线状态转换为在线状态后，将期望值存储空间中存储的期望配置数据同步至物联网设备。
73.可选地，在物联网设备处于离线状态的过程中，如果边缘计算平台接收到控制端多次发送的配置指令，则在检测到物联网设备由离线状态转换为在线状态后，将期望值存储空间中存储的最后一次接收到的期望配置数据同步至物联网设备，这样可以保证同步至物联网设备的期望配置数据是最新的配置数据。
74.在本技术的一个实施例中，由于物联网设备在离线状态时不会将自身的设备实际配置数据上报给边缘计算平台，进而可能出现物联网设备实际的配置数据与控制端发送的期望配置数据是一致的情况，因此边缘计算平台在检测到物联网设备由离线状态转换为在线状态时，可以先获取物联网设备上报的最新的设备实际配置数据，如果最新的设备实际配置数据与期望值存储空间中存储的期望值配置数据不相同，再将期望值存储空间中存储的期望配置数据同步至物联网设备。
75.在本技术的一个实施例中，如果边缘计算平台接收到物联网设备的控制端发送的设备配置查询请求，则可以从上报值存储空间中获取物联网设备最新上报的设备实际配置数据，然后将获取到的物联网设备最新上报的设备实际配置数据返回给控制端。
76.可见，本技术实施例的技术方案通过引入边缘计算平台一方面接收物联网设备上报的设备实际配置数据，另一方面接收物联网设备的控制端发送的期望配置数据，并在物联网设备与控制端之间实现数据的同步处理，实现了物联网设备与其控制端之间的解耦，进而使得即便物联网设备离线，控制端也能够发出配置指令，并在物联网设备上线之后由边缘计算平台及时将配置指令中的期望配置数据同步至物联网设备，并且也能够解决控制端与物联网设备之间频繁交互而可能产生的丢包及消耗过多物联网设备端的传输资源的问题，有利于提高物联网设备的管理效率。
77.图4示出了根据本技术的一个实施例的物联网设备的管理方法的流程图，该物联网设备的管理方法可以由边缘计算平台来执行，该边缘计算平台与物联网设备进行通信连接，该边缘计算平台可以是图2中所示的物联网边缘端202中的边缘服务器。参照图4所示，该物联网设备的管理方法至少包括步骤s410至步骤s440，详细介绍如下：
78.在步骤s410中，根据业务侧的物联网设备数据获取请求，获取业务侧所需的物联网设备数据。
79.在本技术的一个实施例中，业务侧是物联网设备数据的消费方，比如根据多个物联网设备的数据进行数据分析、联动控制等。如果业务侧的物联网设备数据获取请求是获取指定物联网设备本次上传的数据，则可以直接获取物联网设备本次上传的数据；如果业务侧的物联网设备数据获取请求是获取指定物联网设备本次上传的数据和已经进行持久化处理的数据，则可以获取物联网设备本次上传的数据和已经在数据库中进行持久化处理的数据。
80.在步骤s420中，将用于进行数据转换处理的至少一个转换函数作为节点，生成有向无环图。
81.可选地，转换函数可以包括标准化函数、排序函数、聚类函数等。一个转换函数的
输入是前一个转换函数或前几个转换函数的输出，因此可以用dag(directed acyclic graph，有向无环图)来描述这些转换函数的执行拓扑图，即dag图沿一个方向(从起始节点到终止节点)不形成环形，转换函数输入不依赖于dag下游的函数数据，即不发生循环。
82.在步骤s430中，基于有向无环图对获取到的物联网设备数据进行数据转换处理，得到处理后的数据。
83.可选地，基于有向无环图对获取到的物联网设备数据进行数据转换处理是通过形成有向无环图的至少一个转换函数依次对物联网设备数据进行的数据转换处理。比如依次对获取到的温度数据进行信号转换、定量转换、阈值过滤、校正、低通滤波、插值、经验公式的函数处理等。
84.在步骤s440中，将处理后的数据发送给业务侧。
85.图4所示实施例的技术方案使得能够基于有向无环图建立数据处理的流水线，进而提高物联网设备数据处理的规范性和处理效率。
86.图5示出了根据本技术的一个实施例的物联网设备的管理方法的流程图，该物联网设备的管理方法可以由边缘计算平台来执行，该边缘计算平台与物联网设备进行通信连接，该边缘计算平台可以是图2中所示的物联网边缘端202中的边缘服务器。参照图5所示，该物联网设备的管理方法至少包括步骤s510至步骤s540，详细介绍如下：
87.在步骤s510中，获取物联网设备数据的处理策略。
88.在本技术的一个实施例中，物联网设备数据的处理策略可以是由物联网云端下发的，或者也可以是预设在边缘计算平台内部的。
89.在步骤s520中，根据物联网设备数据的处理策略生成规则管道，该规则管道中包含有用于收集待处理的物联网设备数据的多个异步事件。
90.在本技术的实施例中，规则管道包含了多个异步事件，事件可以划分为简单事件以及组合事件，简单事件是不可继续分割的原子事件，组合事件包括多个简单事件，简单事件以及组合事件均对应有相应的协程(routine)，协程中存储有物联网设备上传的数据，一个简单事件对应一个协程，一个组合事件对应多个协程。
91.在步骤s530中，若检测到规则管道中的至少一个异步事件被触发，则控制规则管道进入阻塞状态，并执行至少一个异步事件。
92.可选地，控制规则管道进入阻塞状态可以是控制规则管道进行io(input/output，输入输出)阻塞。
93.在本技术的一个实施例中，各个异步事件包括至少一个协程，每个协程用于收集物联网设备数据；在执行异步事件时，可以控制各个异步事件进入阻塞状态，并通过各个异步事件所包含的协程收集物联网设备数据，若检测到一个异步事件所包含的协程均完成物联网设备数据的收集，则确定异步事件执行完毕。
94.在步骤s540中，若至少一个异步事件执行完毕，则按照物联网设备数据的处理策略对基于至少一个异步事件收集到的物联网设备数据进行处理，并重置规则管道的状态。
95.图5所示实施例的技术方案使得可以通过规则管道的方式来实现物联网场景下的数据处理。
96.基于本技术实施例的物联网应用场景，在本技术的一个实施例中，边缘计算平台还可以接收物联网云端发送的数据处理策略，然后根据该数据处理策略对获取到的物联网
设备数据进行处理，得到数据处理结果，然后将数据处理结果上报给物联网云端。
97.同时，在本技术的一个实施例中，边缘计算平台还可以接收物联网云端发送的设备控制指令，根据设备控制指令对边缘计算平台所管理的物联网设备进行控制。并且边缘计算平台还可以接收物联网云端发送的资源控制指令，根据资源控制指令调整边缘计算平台的管理资源，比如cpu资源、内存资源、网络资源等。
98.结合上述实施例，本技术的技术方案主要是将控制面从云端(即物联网云端)下沉到边缘端(即边缘计算平台)，以通过边缘端就近对物联网设备的数据进行监控与分析，不仅减少了时延，同时能够加强业务的协同能力。同时，随着物联网设备数量的增加，物联网设备的数据量持续飙升，通过边缘端计算平台过滤大量无效数据，仅向物联网云端传输有效数据，大幅提高了网络带宽效率，降低网络带宽成本。此外，在敏感数据的安全性和保密性方面，边缘计算平台在边缘区域内收集和数据处理，敏感数据保存在边缘内部，除物联网云端外不对外开放访问服务，如果物联网云端遭到网络攻击，不会导致边缘计算平台的网络瘫痪，不影响边缘计算平台对物联网设备的联动与控制，保证边缘区域的自治能力。
99.具体而言，如图6所示，物联网设备与边缘计算平台进行通信，边缘计算平台与物联网云端进行通信。物联网设备向边缘计算平台进行登记/注册/激活操作，以实现边缘计算平台对物联网设备的管理，其中，物联网设备可以将物联网设备数据上报至边缘计算平台，并且可以由边缘计算平台对物联网设备进行边缘联动控制。边缘计算平台可以对物联网设备上报的物联网设备数据进行数据预处理，并且可以对物联网设备进行生命周期管理(如登记、注册、激活、注销等)。同时，边缘计算平台还可以通过设备影子来实现物联网设备与物联网设备的控制设备之间的解耦，同时还可以通过边缘规则引擎来对物联网设备上报的数据进行处理。边缘计算平台在对接收到的物联网设备数据进行处理之后，可以将重要信息上报给物联网云端，同时物联网云端也可以通过边缘计算平台实现跨边缘计算平台对物联网设备进行控制。
100.即通过引入边缘计算平台，可以实现如下的功能：即时监控与分析数据，边缘计算平台可以建立数据处理流水线，即时对数据进行预处理，处理后的数据发送到边缘规则引擎，如触发规则对设备进行控制，并将结果发送到物联网云端，减少无效数据传输。在安全认证方面，在边缘侧进行接入认证与tls(transport layer security，安全传输层协议)传输，外部无法直接访问边缘计算平台和物联网设备，保证了数据安全性。
101.同时，相关技术中，控制设备与物联网设备之间通信，如果控制设备大量频繁向物联网设备发送控制指令，不仅会出现丢包的问题，而且会消耗设备资源，如果物联网设备不在线，则无法读取物联网设备的数据，也无法向物联网设备写入数据，因此，通过引入设备影子可以解耦物联网设备与控制设备之间的强绑定，解决了控制设备与物联网设备之间频繁交互而可能产生的丢包及消耗过多物联网设备端的传输资源的问题，有利于提高物联网设备的管理效率。
102.此外，将物联网云端的规则计算下沉到边缘计算平台，即有物联网云端下发规则文件到边缘端(即边缘计算平台)，边缘端运行规则文件，在边缘端进行设备的控制。物联网云端与边缘端断开连接的情况下，边缘端可以保存物联网设备的历史数据，并保障边缘端的区域自治，当边缘端与物联网云端重新连接后，边缘端上传数据到云端，保持数据的一致性和管理通道的畅通。
103.以下对本技术实施例的各个方面进行详细说明：
104.在本技术的一个实施例中，如图7所示，边缘计算平台上设置两个存储结构，即上报值(report structure)和期望值(desired structure)。其中，上报值存储结构用于存储设备最新上报的数据，而控制端(比如可以是app)对物联网设备的控制指令中包含的数据存储到期望值存储结构中。当物联网设备上报数据时会更新上报值，同时会比较期望值与上报值是否相同，如果不相同，则将期望值下发给物联网设备。
105.当物联网设备不在线时，如果控制端多次发送了控制指令，则会以最后一次控制指令中包含的数据为准。通过设备影子的这种设计模式，让控制端、物联网设备和边缘计算平台三方实现了数据一致性。
106.同时，也可以解耦控制端与物联网设备。具体地，解耦了控制端读设备，即控制端需要获取物联网设备信息时，不需要直接向物联网设备发送指令，而可以访问边缘计算平台中的上报值数据结构，以获取到设备上报值。需要说明的是：如果物联网设备离线或者处于弱网状态下，则上报值中存储的数据可能并非为设备的最新值，当设备上线或网络恢复，物联网设备上报更新上报值后，上报值存储结构中存储的是设备上报的最新值。
107.解耦了控制端写设备，即控制端需要更新设备配置或控制设备时，将控制指令写入到边缘计算平台的期望值存储结构中，写入成功后，若设备在线则直接同步到设备，若设备离线，则等待设备下次上报数据后，同步期望值到设备。
108.基于设备影子的一个具体处理流程如图8所示，包括如下步骤：
109.步骤s801，控制端向边缘计算平台发送修改设备参数请求。
110.步骤s802，边缘计算平台更新期望值存储结构。
111.步骤s803，边缘计算平台向控制端返回响应信息。
112.步骤s804，边缘计算平台检测设备状态，如果设备不在线则等待设备上线。
113.步骤s805，设备在线时，边缘计算平台向物联网设备同步参数。
114.步骤s806，物联网设备向边缘计算平台返回同步参数的响应信息。
115.步骤s807，物联网设备向边缘计算平台上报设备实际配置数据。
116.在本技术的一个实施例中，边缘计算平台对物联网设备数据的处理过程可以通过如图9所示的数据处理流水线来执行。其中，物联网设备数据主要有连续数据流和间歇式数据两种方式，数据处理流水线同时支持这两种方式的数据预处理。具体是经过数据抽取与加载、数据转换、持久化等流程过滤掉无效数据，生成符合业务规范的数据。数据处理流水线在业务与异构设备间提供连接的作用，将分散、标准不统一的数据整合到一起。
117.参照图9所示，数据抽取与加载流程具体是在物联网设备进行数据上传时，在临时中间层进行数据清洗。当上层业务仅需本次上传的数据时，直接接入数据转换流程；当上层业务同时需要本次上传的数据与已持久化的其他数据(即存储在边缘数据库中的数据)时，则加载边缘数据库进行查询，将从边缘数据库中获取到的数据与本次上传的数据进行组合，进入数据转换流程。当然，如果上层业务只需要已持久化的数据，则可以加载边缘数据库进行查询，然后根据从边缘数据库中获取到的数据直接进入数据转换流程。
118.在数据转换流程中，每个转换过程由一个函数(例如：标准化函数、排序函数、聚类函数)描述，一个函数的输入是前一个函数或前几个函数的输出。其中，可以用dag来描述这些函数的执行拓扑图。该图沿一个方向(从起始节点到终止节点)不形成环形，函数输入不
依赖于dag下游的函数数据，即不发生循环。在dag图中，每个节点都是一个函数，每条边都表示从一个函数传递到下一个函数的数据。
119.一般情况下，dag图中参与的数据结构有四类，分别为错误类型(error)、空接口切片(...interface{})、dag节点(node)、dag边(edge)。其中，空接口(interface{})支持任意数据类型，“...”表示支持数量可变长的参数；节点(node)是高阶函数(函数可以作为参数传入另一个函数，或者作为其他函数的返回值)，执行数据处理逻辑，输入与输出均为edge数据类型；边(edge)抽象为(error,...interface{})数据结构；函数装饰器定义dag执行过程，即按拓扑顺序自上而下依次执行节点(node)函数，最终运行结果输出到事件处理规则所对应的规则管道，触发规则计算。
120.在一个具体示意中，如图10所示是一个实施例的数据转换流程中用函数式编程范式编程实现的有向无环图。在该实施例中，物联网设备包括用于监测co2(二氧化碳)浓度的co2传感器器、用于监测环境温度的温度传感器以及用于监测环境湿度的湿度传感器。边缘计算平台获取到上述物联网设备上传的数据后，相应地根据图10中示出的用函数式编程范式编程实现的有向无环图，进行一系列诸如信号转换、定量转换、阈值过滤、校正、低通滤波、插值、经验公式的函数处理后，将所得到的输出(空气适宜度、土壤干燥度)作为规则计算的输入参与到具体业务规则的计算中。
121.在持久化以及业务处理流程：对数据转换流程得到的数据并发进行两种操作。一是写入数据库进行持久化；一是参与到业务的流转，根据事件处理规则进行处理。
122.前述实施例中的数据处理流水线的规范可以由物联网云端预先配置与下发，数据处理流水线的规范包括边缘计算平台中的数据库表与物联网设备之间的关联关系、数据清洗阈值规则、各个转换函数、数据转换dag拓扑结构等。从而边缘计算平台可以根据数据处理流水线的规范对从物联网设备接收到的物联网数据进行处理。
123.当物联网云端监测到边缘计算平台的服务异常且无法恢复后，物联网云端可以重新下发数据处理流水线的规范文件，重新建立边缘计算平台实例。当边缘计算平台与物联网云端因网络故障无法通讯时，边缘计算平台能够继续提供数据处理流水线的处理服务，保证边缘计算平台的数据处理服务不中断。
124.在本技术的一个实施例中，可以通过规则管道与异步事件的方式来解决图6中所示的边缘规则引擎中的触发问题，具体而言，一个预设规则管道包含多个事件，事件之间相互独立且异步执行，如果预设规则管道中的部分事件进行了触发，则预设规则管道进行io阻塞，当预设规则管道中的所有事件都触发完毕后触发规则引擎计算。
125.可选地，事件包括简单事件(event)和组合事件(group event)，简单事件是不可继续分割的原子事件，组合事件由多个简单事件构成。一个简单事件对应一个操作系统协程(routine)，组合事件对应多个协程，每个协程负责接收物联设备的上传数据(sensor data)。其中，协程主要指的是操作系统轻量级线程。
126.参考图11所示，在本技术的一个实施例中的物联网数据在各业务层次上的结构组成中，规则管道由事件组成，事件可以划分为简单事件以及组合事件，简单事件以及组合事件均对应有相应的协程，协程中存储有物联网设备上传的数据。图中诸如len、status等参数属于底层实现中的具体数据结构内容，故在此不再一一赘述。
127.当物联网设备向边缘计算平台上传物联网数据时，物联设备上传的物联网数据经
处理后保存在routine存储块，routine存储块向父级订阅的事件触发消息。正处于io阻塞的事件接收消息后查询自身状态，检查所有routine存储块是否已经完成数据接收与存储。若只有部分routine存储块完成数据接收与存储，则继续保持io阻塞；若全部routine存储块完成数据接收与存储，则事件向父级订阅的规则管道触发消息，正处于io阻塞的规则管道接收消息后查询自身状态，检查所有事件是否已完成，若部分完成则继续保持io阻塞，若全部完成则开始规则计算，同时重置规则管道等待下次触发。
128.预设规则管道与数据存在多对多的关系，参与预设规则管道的数据来源主要有设备上传、边缘数据库和处理流水线输出。解析复杂场景的物联网业务，所有的规则都可拆解为设备上传模式、边缘数据库和组合数据模式三种。
129.其中，设备上传模式：预设规则管道订阅的是简单事件，当物联设备上传数据，事件透传物联设备数据到预设规则管道，触发规则计算。
130.边缘数据库模式：预设规则管道订阅的是简单事件，当物联设备上传数据，事件查询边缘数据库，将查询的数据结果输出到预设规则管道，触发规则计算。
131.组合数据模式：预设规则管道订阅的是组合事件，当其中一个物联设备上传数据，检查组合事件所需数据是否填充完毕。若未填充完毕则进行io阻塞；若已填充完毕，组合事件将数据发送到预设规则管道，触发规则计算。
132.参照图12所示，在本技术的一个实施例的事件处理规则对应的规则管道的结构组成中，规则管道对应多个异步事件。在这多个异步事件中，既有简单事件，如：设备1数据所对应的事件以及设备3数据所对应的事件；也有组合事件，如：设备1数据所对应的事件与设备2数据所对应的事件所组合得到的事件。每个简单事件相应地对应一个物联网设备。
133.具体的，设备1上传其采集到的设备1数据，触发对应的简单事件1；设备2上传其采集到的设备2数据，触发对应的简单事件2；设备3上传其采集到的设备3数据，触发对应的简单事件3。当简单事件1与简单事件2均触发时，触发由设备1数据与设备2数据所对应的组合事件。其中，设备3数据还需要进行持久化处理，并存储至边缘数据库中。
134.简单事件1对应规则管道中“设备1最新值”相关事件；组合事件对应规则管道中“设备1和设备2最新数据之差”相关事件；简单事件3对应规则管道中“设备3最近5个数据均值”相关事件。
135.若该规则管道中存在未触发的事件，则进行io阻塞；当该规则管道中所有事件均触发时，则解除io阻塞，触发该规则管道根据对应的处理规则处理管道中所有事件。
136.在本技术的一个实施例中，如图13所示，针对物联网应用场景，云边端(即物联网云端、物联网边缘端和物联网设备端)协同管理提供区域自治的功能，保证物联网边缘端(即边缘计算平台)与物联网云端的数据一致性，保障物联网边缘端与物联网云端之间异常断线后能重建连接，通过云边端协同管理多边缘端设备进行联动控制。
137.参照图13所示，物联网边缘端中存在用于与物联网云端进行协作的云边协同组件。该云边协同组件主要包括两部分：数据流通讯、管理流通讯。通过该云边协同组件，物联网边缘端与物联网云端之间可以进行数据流的传输以及管理流的传输。其中，物联网云端可以对物联网边缘端进行安全认证、规则文件下发等操作；物联网边缘端可以对物联网云端进行数据同步以实现离线重连。
138.同时，可以将物联网系统中的处理规则抽离出来，实现位于物联网边缘端的边缘
规则引擎。由灵活可变的处理规则来描述业务需求，实现管理流程自动化。具体的，海量物联网设备将采集到的物联网数据上报给物联网边缘端，物联网边缘端根据对物联网数据的处理控制海量物联网设备。该物联网边缘端的处理逻辑主要由数据预处理以及异步工作的规则引擎核心这两部分组成。物联网边缘端的处理逻辑的实现基础为边缘规则文件以及边缘数据库。
139.其中，数据预处理主要指的是etl(extract
‑
transform
‑
load，提取
‑
转换
‑
加载)这一过程。具体的，数据预处理中包括数据清洗、数据转换。异步工作的规则引擎核心包括用于判断逻辑关系的逻辑规则、用于判断关联关系的关联规则、用于判断条件的条件规则以及决策树等。
140.通过图13所示的系统架构，物联网边缘端可以实现区域自治，当物联网边缘端与物联网云端网络出现中断时，物联网边缘端仍可实现本地自治和自恢复功能。物联网设备端将传感器采集的数据汇集到边缘数据库，在物联网边缘端对设备数据进行流水线预处理，并触发预设规则管道进行规则计算，对已触发的业务预警发通知给相关人员，并根据配置规则执行控制指令。当网络恢复时将重要操作内容反馈到物联网云端，网络故障时由物联网边缘端负责数据的监控与设备联动，实现区域自治。
141.同时，物联网边缘端是在更靠近物联网设备端提供规则计算服务，物联网云端负责ai算法、大数据分析与规则参数配置，物联网云端在进行模型的训练和升级后，可以将规则模型参数发送到物联网边缘端，以优化物联网边缘端的服务，形成一个闭环。物联网边缘端定时将设备数据传输到物联网云端，支持与物联网云端的断点续传，保证物联网云端的数据一致性；物联网云边管理主要包括两方面，一是对计算、存储、网络、虚拟化等基础设施资源的控制，物联网云端根据物联网边缘端上报的cpu、内存、网络等监控数据动态调整边缘端数据库的基础设施资源，执行物联网云端的资源调度管理策略；二是对物联网设备的管理与控制。物联网云端与物联网边缘端协同管理与控制物联网设备。
142.此外，每个物联网边缘端接入的物联网设备数量有限，且仅能够对所接入的物联网设备进行有限控制，无权操作接入其它物联网边缘端的物联网设备。物联网场景存在级联的多个物联网边缘端联动控制的需求，如天然气管路的平均气压低于1500pa时关闭行政区所有的天然气阀门等，针对此类的业务场景，物联网边缘端在透传数据到物联网云端之后，由物联网云端汇总所有物联网边缘端的数据进行规则计算，当触发业务预警时下发联动控制指令到相关的物联网边缘端进行协同操作，以对多个物联网边缘端所管理的物联网设备进行联动控制。
143.以下介绍本技术的装置实施例，可以用于执行本技术上述实施例中的物联网设备的管理方法。对于本技术装置实施例中未披露的细节，请参照本技术上述的物联网设备的管理方法的实施例。
144.图14示出了根据本技术的一个实施例的物联网设备的管理装置的框图，该物联网设备的管理装置可以设置在边缘计算平台内。
145.参照图14所示，根据本技术的一个实施例的物联网设备的管理装置1400，包括：生成单元1402、第一接收单元1404、第二接收单元1406和第一处理单元1408。
146.其中，生成单元1402配置为生成针对物联网设备的上报值存储空间和期望值存储空间；第一接收单元1404配置为接收所述物联网设备上报的设备实际配置数据，将所述设
备实际配置数据存储至所述上报值存储空间中；第二接收单元1406配置为接收所述物联网设备的控制端发送的包含有期望配置数据的配置指令，将期望配置数据存储至所述期望值存储空间中；第一处理单元1408配置为若所述期望值存储空间中存储的配置数据与所述上报值存储空间中存储的配置数据不相同，则将所述期望值存储空间中存储的期望配置数据同步至所述物联网设备。
147.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述第一处理单元1408配置为：检测所述物联网设备的网络状态；若检测到所述物联网设备处于离线状态，则继续检测所述物联网设备的网络状态，直至检测到所述物联网设备由离线状态转换为在线状态后，将所述期望值存储空间中存储的期望配置数据同步至所述物联网设备。
148.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述第一处理单元1408配置为：在所述物联网设备处于离线状态的过程中，若接收到所述控制端多次发送的配置指令，则在检测到所述物联网设备由离线状态转换为在线状态后，将所述期望值存储空间中存储的最后一次接收到的期望配置数据同步至所述物联网设备。
149.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述第一处理单元1408配置为：若检测到所述物联网设备由离线状态转换为在线状态，则获取所述物联网设备上报的最新的设备实际配置数据；若所述最新的设备实际配置数据与所述期望值存储空间中存储的期望值配置数据不相同，则将所述期望值存储空间中存储的期望配置数据同步至所述物联网设备。
150.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述第一处理单元1408配置为：若检测到所述物联网设备处于在线状态，则直接将所述期望值存储空间中存储的期望配置数据同步至所述物联网设备。
151.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述管理装置1400还包括：第一获取单元，配置为若接收到所述控制端发送的设备配置查询请求，则从所述上报值存储空间中获取所述物联网设备最新上报的设备实际配置数据；第一发送单元，配置为将获取到的所述物联网设备最新上报的设备实际配置数据返回给所述控制端。
152.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述第一接收单元1404还配置为：在接收到所述物联网设备多次上报的设备实际配置数据时，通过新接收到的设备实际配置数据替换所述上报值存储空间中已有的设备实际配置数据，或者按照时间顺序在所述上报值存储空间中存储所述物联网设备多次上报的设备实际配置数据。
153.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述第二接收单元1406还配置为：在接收到所述控制端多次发送的配置指令时，通过新接收到的配置指令中的期望配置数据替换所述期望值存储空间中已有的期望配置数据，或者按照时间顺序在所述期望值存储空间中存储所述控制端多次发送的期望配置数据。
154.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述物联网设备的管理装置1400还包括：第二获取单元，配置为根据业务侧的物联网设备数据获取请求，获取所述业务侧所需的物联网设备数据；第二处理单元，配置为将用于进行数据转换处理的至少一个转换函数作为节点，生成有向无环图，基于所述有向无环图对获取到的所述物联网设备数据进行数据转换处理，得到处理后的数据；第二发送单元，配置为将所述处理后的数据发送给所述业务侧。
155.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述物联网设备的管理装置1400还包
括：第三获取单元，配置为获取物联网设备数据的处理策略；第三处理单元，配置为根据所述物联网设备数据的处理策略生成规则管道，所述规则管道中包含有用于收集待处理的物联网设备数据的多个异步事件；若检测到所述规则管道中的至少一个异步事件被触发，则控制所述规则管道进入阻塞状态，并执行所述至少一个异步事件；若所述至少一个异步事件执行完毕，则按照所述处理策略对基于所述至少一个异步事件收集到的物联网设备数据进行处理，并重置所述规则管道的状态。
156.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，各个所述异步事件包括至少一个协程，每个协程用于收集所述物联网设备数据；所述第三处理单元配置为：控制各个异步事件进入阻塞状态，并通过所述各个异步事件所包含的协程收集所述物联网设备数据；若检测到一个异步事件所包含的协程均完成物联网设备数据的收集，则确定所述异步事件执行完毕。
157.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述边缘计算平台与物联网云端进行通信连接；所述物联网设备的管理装置1400还包括：第三接收单元，配置为接收所述物联网云端发送的数据处理策略；第四处理单元，配置为根据所述数据处理策略对获取到的物联网设备数据进行处理，得到数据处理结果，将所述数据处理结果上报给所述物联网云端。
158.在本技术的一些实施例中，基于前述方案，所述物联网设备的管理装置1400还包括第四接收单元，配置为执行以下至少一个操作：接收所述物联网云端发送的设备控制指令，根据所述设备控制指令对所述边缘计算平台所管理的物联网设备进行控制；接收所述物联网云端发送的资源控制指令，根据所述资源控制指令调整所述边缘计算平台的管理资源。
159.图15示出了适于用来实现本技术实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
160.需要说明的是，图15示出的电子设备的计算机系统1500仅是一个示例，不应对本技术实施例的功能和使用范围带来任何限制。
161.如图15所示，计算机系统1500包括中央处理单元(central processing unit，cpu)1501，其可以根据存储在只读存储器(read
‑
only memory，rom)1502中的程序或者从存储部分1508加载到随机访问存储器(random access memory，ram)1503中的程序而执行各种适当的动作和处理，例如执行上述实施例中所述的方法。在ram 1503中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。cpu 1501、rom 1502以及ram 1503通过总线1504彼此相连。输入/输出(input/output，i/o)接口1505也连接至总线1504。
162.以下部件连接至i/o接口1505：包括键盘、鼠标等的输入部分1506；包括诸如阴极射线管(cathode ray tube，crt)、液晶显示器(liquid crystal display，lcd)等以及扬声器等的输出部分1507；包括硬盘等的存储部分1508；以及包括诸如lan(local area network，局域网)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分1509。通信部分1509经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器1510也根据需要连接至i/o接口1505。可拆卸介质1511，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器1510上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分1508。
163.特别地，根据本技术的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本技术的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的计算机程序。在这样的
实施例中，该计算机程序可以通过通信部分1509从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质1511被安装。在该计算机程序被中央处理单元(cpu)1501执行时，执行本技术的系统中限定的各种功能。
164.需要说明的是，本技术实施例所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(erasable programmable read only memory，eprom)、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(compact disc read
‑
only memory，cd
‑
rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本技术中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本技术中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的计算机程序。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的计算机程序可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。
165.附图中的流程图和框图，图示了按照本技术各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。其中，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
166.描述于本技术实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
167.作为另一方面，本技术还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该电子设备执行时，使得该电子设备实现上述实施例中所述的方法。
168.应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本技术的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
169.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本技术实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd
‑
rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、触控终端、或者网络设备等)执行根据本技术实施方式的方法。
170.本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的实施方式后，将容易想到本技术的其它实施方案。本技术旨在涵盖本技术的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本技术的一般性原理并包括本技术未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。
171.应当理解的是，本技术并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本技术的范围仅由所附的权利要求来限制。