物联网数据管理方法、装置、物联网数据资源池及设备与流程

1.本技术涉及物联网技术领域，具体而言，涉及一种物联网数据管理方法、物联网数据管理装置、物联网数据资源池，以及实现上述方法的电子设备。


背景技术：

2.物联网(internet of things，iot)应用的感知技术是指用于物联网底层感知信息的技术，包括射频识别(radio frequency identification，rfid)技术、传感器技术、全球文职系统(global positioning system，gps)定位技术、多媒体信息采集技术及二维码技术等。
3.关于物联网感知信息的管理，相关技术中一般以设备为维度进行物联网感知信息的查看、分析和可视化，以及从存储数据库的层面对物联网数据的写入、存储、查询的性能进行了优化。
4.然而，对于海量的物联网数据资源，相关技术提供的物联网感知信息的管理方案并不能够融合物联网感知信息之间的差异化，进而不能够通过物联网感知信息进行较为高效深入地数据分析。
5.需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本技术的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。


技术实现要素：

6.本技术的目的在于提供一种物联网数据管理方法、物联网数据管理装置、物联网数据资源池、电子设备以及计算机可读存储介质，在一定程度上融合物联网感知信息之间的差异，进而能够通过物联网感知信息进行较为高效深入地数据挖掘与分析。
7.根据本技术的一个方面，提供一种物联网数据管理方法，该方法包括：获取物联网感知信息，并对上述物联网感知信息标准化处理得到原始数据；根据上述原始数据所属类型对上述原始数据进行解耦处理，将解耦处理之后的数据存储至基础层；基于物联网感知信息的应用场景，融合处理上述基础层中属于同一应用主题的数据，并将融合处理之后的数据存储至主题层；基于物联网感知信息的跨域使用需求，从上述基础层和上述主题层中抽取关于目标事件的数据链，并将抽取得到的数据链存储至专题层。
8.根据本技术的一个方面，提供一种物联网数据管理装置，该装置包括：采集处理模块、解耦处理模块、融合处理模块以及抽取处理模块。
9.其中，上述采集处理模块，被配置为：获取物联网感知信息，并对上述物联网感知信息标准化处理得到原始数据；上述解耦处理模块，被配置为：根据上述原始数据所属类型对上述原始数据进行解耦处理，将解耦处理之后的数据存储至基础层；上述融合处理模块，被配置为：基于物联网感知信息的应用场景，融合处理上述基础层中属于同一应用主题的数据，并将融合处理之后的数据存储至主题层；上述抽取处理模块，被配置为：基于物联网感知信息的跨域使用需求，从上述基础层和上述主题层中抽取关于目标事件的数据链，并
将抽取得到的数据链存储至专题层。
10.在示例性的实施例中，基于前述方案，上述解耦处理模块，被具体配置为：根据上述原始数据属于感知实体数据类型或属于感知设备数据类型，对上述原始数据进行解耦处理，得到感知实体数据和感知设备数据；将上述感知实体数据存储至上述基础层中的第一子库，将上述感知设备数据存储至上述基础层中的第二子库。
11.在示例性的实施例中，基于前述方案，上述物联网数据管理装置还包括：分类处理模块。
12.其中，上述分类处理模块，被配置为：根据感知类型对上述第一子库中的感知实体数据进行分类，得到分别关于不同感知类型的感知实体数据；对关于不同感知类型的感知实体数据分类存储至上述第一子库中。
13.在示例性的实施例中，基于前述方案，上述主题层和上述专题层为存储上述物联网感知信息的离线数仓，上述物联网数据管理装置还包括：实时数据处理模块。
14.其中，上述实时数据处理模块，被配置为：对上述物联网感知信息进行流式计算，将得到的实时信息流缓存至实时数仓。
15.在示例性的实施例中，基于前述方案，上述抽取处理模块，被具体配置为：基于物联网感知信息的跨域使用需求确定以下维度中的一种或几种：时间维度、空间维度、地区维度、机构用户维度、使用场所维度、设备公共维度、道路维度、场景维度、标签维度、主题/专题维度和警告事件分类维度作为目标维度；根据上述目标维度，从上述基础层和上述主题层中抽取关于目标事件的数据链。
16.在示例性的实施例中，基于前述方案，上述采集处理模块，被具体配置为：获取感知设备发送的物联网感知信息，上述物联网感知信息包括：感知实体数据、产生上述感知实体数据的感知设备标识、产生上述感知实体数据的时间信息，以及上述感知实体数据对应的地点标识；将上述感知实体数据转换为数值类型，将属于相同类型的感知实体数据的单位进行标准化；对上述感知设备标识进行标准化、对上述时间信息进行标准化，以及上述地点标识进行标准化。
17.在示例性的实施例中，基于前述方案，上述采集处理模块，还被具体配置为：通过贴源层对上述物联网感知信息进行标准化处理。
18.根据本技术的一个方面，提供一种物联网数据资源池，包括：贴源层，被配置为：获取物联网感知信息，并对上述物联网感知信息标准化处理得到原始数据；基础层，被配置为：存储根据上述原始数据所属类型对上述原始数据进行解耦处理之后的数据；主题层，被配置为：存储基于物联网感知信息的应用场景对上述基础层中属于同一应用主题的数据进行融合处理之后的数据；专题层，被配置为：存储基于物联网感知信息的跨域使用需求，从上述基础层和上述主题层中抽取关于目标事件的数据链。
19.根据本技术的一个方面，提供一种计算机可读存储介质，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上述第一方面中任意实施例所述的物联网数据管理方法，以及实现上述物联网数据管理方法。
20.根据本技术的一个方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述第一方面中任意实施例所述的物联网数据管理方法，以及执行上述物联网数据管理方法。
21.根据本技术的一个方面，提供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中读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各个实施例中提供的物联网数据管理方法。
22.本技术示例性实施例可以具有以下部分或全部有益效果：
23.在本技术的一示例实施方式所提供的资源配置方案中，存储在基本库中的数据为根据数据所属类型解耦处理解之后的数据，其中，解耦处理有利于屏蔽物联网终端设备带来的感知信息之间的差异化，从而有利于高效管理物联网感知信息，沉淀全域物联网数据资产，实现物联网感知信息分类管理。进一步地，基于物联网感知信息的应用场景融合处理基础层中属于同一应用主题的数据，并将融合处理之后的数据存储至主题层；以及，基于物联网感知信息的跨域使用需求，从基础层和主题层中抽取关于目标事件的数据链，并将抽取得到的数据链存储至专题层。从而，上述主题层以及专题层为跨域、跨应用的物联网感知信息分析提供高效的数据支撑。
24.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
25.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。
26.图1示出了可以应用本技术一实施例的物联网数据管理方案的示例性应用环境的系统架构的示意图。
27.图2示意性示出了根据本技术的一实施例的物联网数据管理方法的流程示意图。
28.图3出了根据本技术另一示例性实施例中物联网数据管理方法的流程示意图。
29.图4出了根据本技术一示例性实施例中物联网数据资源池的结构示意图。
30.图5示意性示出了根据本技术的一实施例的第一子库中不同感知类型的感知数据存储示意图。
31.图6示出本技术一示例性实施例中温度库中数据存储示意图。
32.图7示意性示出了根据本技术的又一实施例的专题库中星型模型的结构图。
33.图8示出了可以应用本技术另一实施例的物联网数据管理装置的结构示意图。
34.图9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
35.现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本技术将更加全面和完整，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。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方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本技术的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可
以实践本技术的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本技术的各方面变得模糊。
36.此外，附图仅为本技术的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。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。
37.相关技术中，一般通过物联网平台实现物联网感知信息的管理。其中，物联网平台为物联网感知体系的关键环节。一般的，物联网平台按类型可分为cmp、dmp、aep和bap。具体的：
38.1.cmp(connectivity management platform，连接管理平台)，基于物联网通信网络(蜂窝，lora等)提供可连接性管理、优化以及终端管理，维护等方面的功能的平台。其功能通常包括资源管理、终端管控、连接资费管理、套餐管理、网络资源用量管理、故障管理等。
39.2.dmp(device management platform，设备管理平台)，包含物联网终端设备sdk，提供物联网终端设备的统一管理。其功能通常包括用户管理以及物联网设备管理，例如配置、重启、关闭、恢复出厂、升级/回退等，设备现场产生的数据的查询，以及基于现场数据的报警功能，设备生命周期管理等。
40.3.aep(application enable platform，应用使能平台)，提供快速开发部署物联网应用服务的paas平台。其功能通常包括成套应用开发工具、中间件、业务逻辑引擎、api接口、应用服务器等工具。
41.4.bap(business analytics platform，业务分析平台)，通过大数据分析和机器学习等方法，对物联网数据进行深度解析，以图表、数据报告等方式进行可视化展示，并应用于垂直行业。由于物联网感知层搭建的进度限制及物联网数据未融合的现状，目前bap平台发展仍未成熟。
42.其中，cmp、dmp从连接管理和设备管理的角度，对物联网设备的通信数据、设备数据进行解析管理，对物联网感知信息提供查看和简单数据处理，aep更多关注于提供物联网应用开发的中间件等各种能力组件，bap则关注于物联网数据的统计、分析、可视化。
43.然而，相关技术中基于物联网平台进行物联网数据的存储管理，但一般是以设备为维度进行物联网感知信息的简单查看、分析和可视化，时序数据库也只是从存储数据库的层面对物联网数据的写入、存储、查询的性能进行了优化，并没有从物联网感知信息资产的维度，提供物联网数据治理、建库、管理和沉淀的能力。同时，cmp、dmp、aep和bap中间也缺少针对物联网感知信息的数据管理方法、数据资产沉淀方法。对于海量的物联网数据资源，相关技术提供的物联网感知信息的管理方案并不能够融合物联网感知信息之间的差异化，也没有形成物联网感知信息资源池，从而进一步限制了bap平台的成熟和发展。
44.针对相关技术中存在的上述问题，本技术方案提供一种物联网数据管理方法、物联网数据管理装置、物联网数据资源池，计算机可读存储介质及电子设备，以在一定程度上解决上述问题。
45.区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层。
46.区块链底层平台可以包括用户管理、基础服务、智能合约以及运营监控等处理模块。其中，用户管理模块负责所有区块链参与者的身份信息管理，包括维护公私钥生成(账户管理)、密钥管理以及用户真实身份和区块链地址对应关系维护(权限管理)等，并且在授权的情况下，监管和审计某些真实身份的交易情况，提供风险控制的规则配置(风控审计)；基础服务模块部署在所有区块链节点设备上，用来验证业务请求的有效性，并对有效请求完成共识后记录到存储上，对于一个新的业务请求，基础服务先对接口适配解析和鉴权处理(接口适配)，然后通过共识算法将业务信息加密(共识管理)，在加密之后完整一致的传输至共享账本上(网络通信)，并进行记录存储；智能合约模块负责合约的注册发行以及合约触发和合约执行，开发人员可以通过某种编程语言定义合约逻辑，发布到区块链上(合约注册)，根据合约条款的逻辑，调用密钥或者其它的事件触发执行，完成合约逻辑，同时还提供对合约升级注销的功能；运营监控模块主要负责产品发布过程中的部署、配置的修改、合约设置、云适配以及产品运行中的实时状态的可视化输出，例如：告警、监控网络情况、监控节点设备健康状态等。
47.平台产品服务层提供典型应用的基本能力和实现框架，开发人员可以基于这些基本能力，叠加业务的特性，完成业务逻辑的区块链实现。应用服务层提供基于区块链方案的应用服务给业务参与方进行使用。
48.示例性的，图1示出了可以应用本技术一实施例的物联网数据管理方案的示例性应用环境的系统架构的示意图。
49.如图1所示，系统架构100可以包括感知终端110、网络120以及服务端130。其中，感知终端110、网络120、服务端130以及物联网数据资源池140之间通过网络120连接。其中，上述终端设备110和服务端130中的任意一个均可以作为上述区块链中的区块链节点设备。示例性的。本技术提供的物联网数据管理方法可以由任意区块链节点执行，还可以将物联网数据管理方案存储至该区块链中。
50.示例性的，感知终端110为可以是智能溯源秤、智能读写终端、rfid电子标签、ic卡(cpu卡)、智能传感器等具备有无线传输数据功能的机具，但并不局限于此。感知终端110、服务端130以及物联网数据资源池140可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接，本技术在此不做限制。
51.示例性的，网络120可以是能够在感知终端110和服务端130之间提供通信链路的各种连接类型的通信介质，网络120可以是能够在服务端130和物联网数据资源池140之间提供通信链路的各种连接类型的通信介质，例如可以是有线通信链路、无线通信链路或者光纤电缆等等，本技术在此不做限制。
52.示例性的，服务端130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，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、cdn、以及大数据和人工智能平台等基础
云计算服务的服务端。
53.示例性的，物联网数据资源池140，可视为电子化的文件柜，即存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、查询、更新、删除等操作。具体以一定方式储存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。数据库管理系统(英语：database management system，简称dbms)是为管理数据库而设计的电脑软件系统，一般具有存储、截取、安全保障、备份等基础功能。数据库管理系统可以依据它所支持的数据库模型来作分类，例如关系式、xml(extensible markup language,即可扩展标记语言)；或依据所支持的计算机类型来作分类，例如服务器群集、移动电话；或依据所用查询语言来作分类，例如sql(结构化查询语言(structured query language)、xquery；或依据性能冲量重点来作分类，例如最大规模、最高运行速度；亦或其他的分类方式。不论使用哪种分类方式，一些dbms能够跨类别，例如，同时支持多种查询语言。
54.本技术实施例所提供的物联网数据管理方法可以由服务端130中的任何一个节点执行。相应地，物联网数据管理装置一般设置于服务端130中。但本示例性实施例中对此不做特殊限定。
55.示例性的，通过感知终端110采集物联网感知信息，进一步地，通过服务端130从上述感知终端110处获取物联网感知信息。并通过服务端130对上述物联网感知信息标准化处理得到原始数据，进一步地，通过服务端130对上述原始数据进行解耦处理，将解耦处理之后的数据存储至基础层；以及，通过服务端130融合处理上述基础层中属于同一应用主题的数据，并将融合处理之后的数据存储至主题层；还通过服务端130从基础层和主题层中抽取关于目标事件的数据链，并将抽取得到的数据链存储至专题层。
56.以下先对本技术提供的物联网数据管理方法实施例的进行详细阐述：
57.其中，图2示出了根据本技术一示例性实施例中物联网数据管理方法的流程示意图。参考图2该方法包括：
58.步骤s210，获取物联网感知信息，并对所述物联网感知信息标准化处理得到原始数据；
59.步骤s220，根据所述原始数据所属类型对所述原始数据进行解耦处理，将解耦处理之后的数据存储至基础层；
60.步骤s230，基于物联网感知信息的应用场景，融合处理所述基础层中属于同一应用主题的数据，并将融合处理之后的数据存储至主题层；以及，
61.步骤s240，基于物联网感知信息的跨域使用需求，从所述基础层和所述主题层中抽取关于目标事件的数据链，并将抽取得到的数据链存储至专题层。
62.在本图2所示实施例所提供的物联网数据管理方案中，存储在基本库中的数据为根据数据所属类型解耦处理解之后的数据，其中，解耦处理有利于屏蔽物联网终端设备带来的感知信息之间的差异化，从而有利于高效管理物联网感知信息，沉淀全域物联网数据资产，实现物联网感知数据分类管理。进一步地，基于物联网感知信息的应用场景融合处理基础层中属于同一应用主题的数据，并将融合处理之后的数据存储至主题层；以及，基于物联网感知信息的跨域使用需求，从基础层和主题层中抽取关于目标事件的数据链，并将抽取得到的数据链存储至专题层。从而，上述主题层以及专题层为跨域、跨应用的物联网感知信息分析提供高效的数据支撑。
63.以下对图2所示实施例中各个步骤的具体实施方式进行详细说明：
64.在示例性的实施例中，图3出了根据本技术另一示例性实施例中物联网数据管理方法的流程示意图。图4出了根据本技术一示例性实施例中物联网数据资源池400的结构示意图。结合图3和图4对如图2所示实施例中各个步骤的具体实施方式进行说明。
65.作为步骤s210中获取物联网感知信息的一种具体实施方式，在步骤s310中，获取感知设备发送的物联网感知信息，所述物联网感知信息包括：感知实体数据、产生所述感知实体数据的感知设备标识、产生所述感知实体数据的时间信息，以及所述感知实体数据对应的地点标识。
66.在示例性的实施例中，通过感知终端110采集得到的信息，例如某地点的温度信息、气压信息等，可以汇总至物联网基础平台41或包含物联网原始感知数据的业务体系。然后，服务端从物联网基础平台41或包含物联网原始感知数据的业务体系获取物联网感知信息。其中，感知终端可以是智能溯源秤、智能读写终端、rfid电子标签、ic卡(cpu卡)、智能传感器等。
67.进一步地，在步骤s210通过服务端获取上述物联网感知信息包括感知实体数据、产生所述感知实体数据的感知设备信息，以及产生所述感知实体数据的时间信息。例如，标识为“0001c”的感知设备在“2020
‑
12
‑
2020:00”采集到目标地点(地点标识a)的温度信息为“60摄氏度”，则“0001c
‑
2020
‑
12
‑
20
‑
60摄氏度
‑
a”组成一条物联网感知信息。
68.作为步骤s210中对物联网感知信息标准化处理的一种具体实施方式，在步骤s320中，通过贴源层对所述物联网感知信息进行标准化处理。
69.在示例性的实施例中，将所述感知实体数据转换为数值类型。例如，“温度测量值”、“设备剩余电量”，而非物联网终端设备的判断状态数据，如“高温”、“低电量”。参考图4，通过物联网数据资源池400的贴源层42对上述物联网感知信息进行标准化处理。
70.示例性的，为了避免各物联网感知设备采用的标准不统一，将属于相同类型的感知实体数据的单位进行标准化；对所述感知设备标识进行标准化、对所述时间信息进行标准化，以及所述地点标识进行标准化。
71.在示例性的实施例中，经过标准化处理之后的原始数据如“0001c
‑
2020
‑
12
‑
20
‑
60摄氏度
‑
a”，其中包含感知实体数据、时间信息、设备标识以及地点标识等，可见，不同设备可能集成不同类型传感器带来的数据差异化问题，且业务应用方和建设运营方对物联网数据内容的需求不同。因此，本技术方案基于数据类型将上述原始数据进行解耦，得到感知实体数据和感知设备数据。因此本技术方案执行步骤s220：根据所述原始数据所属类型对所述原始数据进行解耦处理，将解耦处理之后的数据存储至物联网数据资源池400的基础层43。
72.其中，基础层43中按照感知类型建设、维护的感知基础层，融合了不同物联网感知设备的数据，为物联网感知信息资产跨部门、跨层级共享提供感知数据资源池，为物联网感知体系共建共享提供基础。
73.示例性的，参考图3，步骤s330、步骤s340以及步骤s340’可以作为步骤s220的一种具体实施方式。具体的，在步骤s330中，根据所述原始数据属于感知实体数据类型或属于感知设备数据类型，对所述原始数据进行解耦处理，得到感知实体数据和感知设备数据。在步骤s340中，将所述感知实体数据存储至所述基础层中的第一子库。在步骤s340’中，将所述
感知设备数据存储至所述基础层中的第二子库。
74.示例性的，基础层43中的第一子库431存放感知实体数据。基础层43中的第二子库432存放设备关联信息，包括所有以设备为维度产生的信息，如经纬度坐标、部门等业务属性等。
75.通过解耦处理上述原始数据，一方面细化物联网感知信息管理颗粒度、标准化感知数据资源，能够有效屏蔽物联网终端设备带来的感知数据差异化，降低设备差异带来的物联网数据使用复杂性。且能够同时满足业务应用方和建设运营方对物联网数据内容的不同需求。
76.另一方面，将每个物联网感知信息进行感知信息与设备信息解耦、分别建库的方式，有利于提升数据使用效率。且实现不同数据使用方的权限分离，即建设运营方未经审批无法获知具体的物联网感知信息，同时业务应用方未经审批无法获知设备属性信息，双向保障了物联网数据的安全性。同时还有利于高效管理物联网感知信息以及沉淀全域物联网数据资产，进而实现物联网感知信息分类管理。
77.在示例性的实施例中，为了进一步提升数据使用效率，本技术方案对于存放于第一子库431中的感知实体数据进一步分类处理。具体地：
78.在步骤s350中，根据感知类型对所述第一子库中的感知实体数据进行分类，得到分别关于不同感知类型的感知实体数据；以及，步骤s360：对关于不同感知类型的感知实体数据分类存储至所述第一子库中。
79.参考图5，根据感知类型如温度、湿度、电压、电流
……
，将第一子库431中的感知实体数据进行分类。如，温度类的感知实体数据存储于第一子库431的温度库中，湿度类的感知实体数据存储于第一子库431的湿度库中，电压类的感知实体数据存储于第一子库431的电压库中，电流类的感知实体数据存储于第一子库431的电流库中，等。
80.更为具体的，以上述温度库为例，参考图6，温度库中表1记录感知类型为温度的感知数据。其中，字段为“记录2”的相关数据可以来自由城管局温湿度设备采集到的温度数据，字段为“记录3”的相关数据可以来自由水利局温湿度设备采集到的温度数据，等。通过对原始的物联网感知信息进行标准化处理、解耦处理以及再将相同感知类型的感知数据进行汇总，从而有利于提升数据应用的针对性，有利于进行进一步分析与数据挖掘。
81.在示例性的实施例中，参考图4，根据物联网感知信息的主要应用场景，融合基础层43中的同主题的感知数据，构建主题层44。示例性的，主题层44具体可以包括：环境主题441、气象主题442和消防主题443等。
82.进一步地，还根据物联网感知信息的跨域使用需求，从基础层43和主题层44中，抽取某一事件链或某一事项的关联物联网感知信息，构建专题层45，为跨域应用提供更高效的物联网感知信息支撑。示例性的，专题层45具体可以包括：公共设施安全专题451、生态综合治理专题452和环保靶向执法专题453等。
83.具体地，作为步骤s230/s240的一种具体实施方式，在步骤s370中，基于物联网感知信息的跨域使用需求确定以下维度中的一种或几种：时间维度、空间维度、地区维度、机构用户维度、使用场所维度、设备公共维度、道路维度、场景维度、标签维度、主题/专题维度和警告事件分类维度作为目标维度；以及，在步骤s380中，根据所述目标维度，从所述基础层和所述主题层中抽取关于目标事件的数据链。
84.其中，而上述数据链可以是具有时序性的物联网数据实体。
85.示例性的，可以作为上述目标维度的信息参考图7，包括，空间维度701包括：地区id、海报高度、地面高度、地址以及经纬度；时间维度702包括：年、月、日、季、时、分及秒；地区维度703包括：省、市、区/县、乡镇、街道、路、门号、经纬度、高度、房间号、省市区的代码等；场景维度704包括：场景id、场景名、场景说明；机构用户维度705包括：机构id、机构名、机构地区；使用场所维度706包括：场所id、场所名、地址、地区id、经纬度；设备公共维度707包括：设备id、工作原理、应用分类、技术分类、数据上报类型、设备所采集类型、上报频率、上报频率类型、使用协议、工作电压、适用场合等；标签维度708包括：标签id、标签名、说明。主题/专题维度709包括：专题/主题id、专题名、主题名、上级id；警告事件分类维度710包括：警告类别id、警告类别、警告类别上级；道路维度711包括：道路编号、路名、道路长度、开始地点、结束地点、道路等级、路面等。
86.示例性的，可将温度库、烟感库、消防栓水压库、消防箱液位库、电气柜电流电压库等基础感知信息抽取到消防主题层中，可将河道水位库、气象雨量库、路面水浸库、排水管道流速库等基础感知信息库抽取到防汛抗涝专题层中。
87.其中，主题层44和专题层45采用星型模型实现关联库表的链接，如图7所示的目标事件为关于交通主题中的道路环境安全700的数据链。与该目标事件相关的目标维度包括：时间维度702、地区维度703、场景维度704、机构用户维度705、使用场所维度706、设备公共维度707、标签维度708、主题/专题维度709、警告事件分类维度710以及道路维度711。其中，地区维度703与机构用户维度705之间具有关联关系，地区维度703与使用场所维度706之间具有关联关系，地区维度703与设备公共维度707之间具有关联关系。
88.根据智慧城市项目对物联网数据的使用需求，本技术方案通过主题层、专题层的跨域抽取，为场景化需求、关联业务、数据分析等需提供融合感知数据资源的业务提供高效支撑。
89.在示例性的实施例中，上述主题层和专题层为存储物联网感知信息的离线数仓，本技术方案为了能够为城市综合决策提供实时感知数据融合分析支撑，还包括以下方案：
90.在步骤s330’中，对所述物联网感知信息进行流式计算，将得到的实时信息流缓存至实时数仓。
91.示例性的，物联网感知信息经过流式计算后通过实时数仓进行缓存，提供感知告警、联动管理等实时数据服务，为需要对感知数据进行实时处理分析的业务提供数据支撑。本实施例中，可以基于apache flink构建流式数据汇聚、计算服务。示例性的，参考图4，实时数仓433可以布置于基础层43中。
92.通过实时数仓为跨域感知联动提供实时感知数据流支持。如防汛抗涝时，城管部门、交通部门可实时同步水务部门的河道水位预警信息，提前及时进行相应的预处理措施，同时从城市全局调度的角度，可综合所有业务部门的实时运行数据，为城市综合决策提供实时感知数据融合分析支撑。
93.通过上述方案分析可知，物联网感知信息的资产沉淀和数据资源管理的核心在于结合物联网感知信息的特性，构建物联网感知信息资源池和资产管理体系。其中，物联网感知信息特性包括：
94.■
物联网感知信息涉及城市部件、综合管廊、消防监测、绿色环保、智慧停车、公共
交通、公共安全等应用场景，细化包含温湿度、电气火灾、烟感、红外、地磁等海量感知分类。
95.■
物联网感知设备、数据虽然没有统一标准，但随着技术和应用的发展，感知目的和感知内容已有高度共识，如温湿度感知采集温度、湿度数据，停车位感知采集磁场数据等。
96.■
同类型的物联网感知信息可应用在不同的场合，如环境监测、能耗管理和冷链监控都需要感知环境温湿度。
97.■
同类型的物联网感知设备，可能集成不同种类、不同数量的传感器，对应上报的物联网感知信息集合具有差异化特性。
98.■
各业务领域和各类智慧应用只关注通过物联网感知设备获取的物理世界感知数据，并不需要关注物联网感知设备的状态，而智慧城市的建设和运营方只关注物联网感知设备的运行状态。
99.■
基于监测感知需求，同一物联网设备的感知数据通常具有空间位置不变(静止设备)、或空间连续性改变(运动设备)。
100.■
物联网感知信息具有周期性(采集周期、上报周期)，且不同类型、不同设备、不同业务场景的感知数据周期不同。
101.■
物联网感知信息冷热属性突出。
102.■
物联网感知信息在城市管理的不同层级、不同业务领域，关注维度和颗粒度均不同。如市级更关注宏观、总体情况，区县、街道更关注详细、具体感知，生态环境监测更关注长期感知和趋势预警，消防应急更关注实时感知和协同响应。
103.针对物联网数据的上述特有属性，通过本技术方案能够实现物联网数据的有效管理和对应的物联网数据资源池的建立。通过表1展示物联网数据特有属性以及对应的解决策略。
104.表1
[0105][0106]
基于表1可以知道，本技术方案能够针对物联网感知信息的特有属性作出针对性的解决策略，即有效结合物联网感知信息的特性构建物联网感知信息资源池和资产管理体系。
[0107]
本技术方案以离线数仓和实时数仓的方式满足智慧城市建设过程中对物联网数据资源的各种需求。通过贴源层、基础层、主题层和专题层多层级构建离线感知数仓，支撑跨部门感知数据共享、离线感知数据融合分析等数据服务；感知数据经过流式计算后通过实时数仓进行缓存，提供感知告警、联动管理等实时数据服务，为需要对感知数据进行实时处理分析的业务提供数据支撑。
[0108]
其中离线感知数仓针对物联网感知信息的共性感知、差异化集成、冷热突出、感知运维分离、时空连续性等特性，将设备属性与感知属性进行了解耦设计，构建分离的设备信息基础层和感知信息基础层，面向不同的物联网数据需求方，更高效的提供物联网数据资源。
[0109]
本领域技术人员可以理解实现上述实施方式的全部或部分步骤被实现为由处理器(包含cpu和gpu)执行的计算机程序。在该计算机程序被处理器执行时，执行本技术提供
的上述方法所限定的上述功能。所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
[0110]
此外，需要注意的是，上述附图仅是根据本技术示例性实施方式的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
[0111]
以下对本技术方案提供的物联网数据资源池进行介绍：
[0112]
如图4中所示的物联网数据资源池400包括：贴源层42、基础层43、主题层44和专题层45。
[0113]
其中，上述贴源层42，被配置为：获取物联网感知信息，并对所述物联网感知信息标准化处理得到原始数据；上述基础层43，被配置为：存储根据所述原始数据所属类型对所述原始数据进行解耦处理之后的数据；上述主题层44，被配置为：存储基于物联网感知信息的应用场景对所述基础层中属于同一应用主题的数据进行融合处理之后的数据；上述专题层45，被配置为：存储基于物联网感知信息的跨域使用需求，从所述基础层和所述主题层中抽取关于目标事件的数据链。
[0114]
上述物联网数据数据资源池中各层的具体细节已经在对应的物联网数据管理方法中进行了详细的描述，因此此处不再赘述。
[0115]
以下对本技术方案提供的物联网数据管理装置进行介绍：
[0116]
参考图8所示，该物联网数据管理装置800包括：采集处理模块801、解耦处理模块802、融合处理模块803以及抽取处理模块804。
[0117]
其中，上述采集处理模块801，被配置为：获取物联网感知信息，并对上述物联网感知信息标准化处理得到原始数据；上述解耦处理模块802，被配置为：根据上述原始数据所属类型对上述原始数据进行解耦处理，将解耦处理之后的数据存储至基础层；上述融合处理模块803，被配置为：基于物联网感知信息的应用场景，融合处理上述基础层中属于同一应用主题的数据，并将融合处理之后的数据存储至主题层；上述抽取处理模块804，被配置为：基于物联网感知信息的跨域使用需求，从上述基础层和上述主题层中抽取关于目标事件的数据链，并将抽取得到的数据链存储至专题层。
[0118]
在示例性的实施例中，基于前述方案，上述解耦处理模块802，被具体配置为：根据上述原始数据属于感知实体数据类型或属于感知设备数据类型，对上述原始数据进行解耦处理，得到感知实体数据和感知设备数据；将上述感知实体数据存储至上述基础层中的第一子库，将上述感知设备数据存储至上述基础层中的第二子库。
[0119]
在示例性的实施例中，基于前述方案，上述物联网数据管理装置800还包括：分类处理模块805。
[0120]
其中，上述分类处理模块805，被配置为：根据感知类型对上述第一子库中的感知实体数据进行分类，得到分别关于不同感知类型的感知实体数据；对关于不同感知类型的感知实体数据分类存储至上述第一子库中。
[0121]
在示例性的实施例中，基于前述方案，上述主题层和上述专题层为存储上述物联网感知信息的离线数仓，上述物联网数据管理装置800还包括：实时数据处理模块806。
[0122]
其中，上述实时数据处理模块806，被配置为：对上述物联网感知信息进行流式计
算，将得到的实时信息流缓存至实时数仓。
[0123]
在示例性的实施例中，基于前述方案，上述抽取处理模块804，被具体配置为：基于物联网感知信息的跨域使用需求确定以下维度中的一种或几种：时间维度、空间维度、地区维度、机构用户维度、使用场所维度、设备公共维度、道路维度、场景维度、标签维度、主题/专题维度和警告事件分类维度作为目标维度；根据上述目标维度，从上述基础层和上述主题层中抽取关于目标事件的数据链。
[0124]
在示例性的实施例中，基于前述方案，上述采集处理模块801，被具体配置为：获取感知设备发送的物联网感知信息，上述物联网感知信息包括：感知实体数据、产生上述感知实体数据的感知设备标识、产生上述感知实体数据的时间信息，以及上述感知实体数据对应的地点标识；将上述感知实体数据转换为数值类型，将属于相同类型的感知实体数据的单位进行标准化；对上述感知设备标识进行标准化、对上述时间信息进行标准化，以及上述地点标识进行标准化。
[0125]
在示例性的实施例中，基于前述方案，上述采集处理模块801，还被具体配置为：通过贴源层对上述物联网感知信息进行标准化处理。
[0126]
上述物联网数据管理装置中各模块或单元的具体细节已经在对应的物联网数据管理方法中进行了详细的描述，因此此处不再赘述。
[0127]
图9示出了适于用来实现本发明实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
[0128]
需要说明的是，图9示出的电子设备的计算机系统900仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
[0129]
如图9所示，计算机系统900包括处理器901，其中处理器901可以包含：图形处理单元(graphics processing unit，gpu)、中央处理单元(central processing unit，cpu)，其可以根据存储在只读存储器(read
‑
only memory，rom)902中的程序或者从存储部分908加载到随机访问存储器(random access memory，ram)903中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram 903中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。处理器(gpu/cpu)901、rom 902以及ram 903通过总线904彼此相连。输入/输出(input/output，i/o)接口905也连接至总线904。
[0130]
以下部件连接至i/o接口905：包括键盘、鼠标等的输入部分906；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907；包括硬盘等的存储部分908；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909。通信部分909经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器910也根据需要连接至i/o接口905。可拆卸介质911，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910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908。
[0131]
特别地，根据本技术的实施例，下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程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分909从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质911被安装。在该计算机程序被处理器(gpu/cpu)901执行时，执行本技术的系统中限定的各种功能。在一些实施例中，计算机系统900还可以包括ai(artificial intelligence，人工
智能)处理器，该ai处理器用于处理有关机器学习的计算操作。
[0132]
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程序代码。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程序代码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。
[0133]
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。在这点上，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。
[0134]
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。
[0135]
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。
[0136]
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。
[0137]
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。
[0138]
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，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。说明书和实施例仅被视为示例性的，本技术的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
[0139]
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。