一种基于规则引擎实现物联网仿真数据生成的系统及方法与流程

1.本发明属于数据仿真领域，尤其涉及一种物联网仿真数据的生成系统及方法。


背景技术：

2.现有技术的数据仿真方法大致可以划分为三类：(1)自定义代码段生成数据。给用户一个输入框，输入自定义的javascript(或java、python等语言)代码段来生成固定或随机的字符串；(2)直接输入数据。给用户一个输入框，输入自定义的字符串；(3)根据设备属性输入数据。给用户一个或多个输入框(根据属性个数而定，通常为多个)，给各个属性输入自定义的字符串。
3.上述三种生成数据法的原理分别为：(1)自定义代码段根据代码逻辑来生成数据；(2)用户手动输入；(3)用户手动输入。
4.上述三种生成数据法的缺陷分别为：(1)要求用户具备一定的编程能力，不便于修改和维护，数据死板无法做到与上次数据的关联(如根据上一次数据去做自增或自减)，无法做到多场景下不同的数据上报(如心跳数据、告警数据等)；(2)依赖人工，无法定时定量制造数据且可能误输入数据；(3)依赖人工，无法定时定量制造数据且可能误输入数据(相比方法2不那么容易误输入，因为是根据各个属性依次输入)。
5.随着通信技术的进一步发展，物联网的技术得到广泛的应用。目前关于物联网仿真的设计全都是针对特定场景而采用定制化的方式进行设计，生成的仿真数据简陋、死板，适用场景不具有普遍性。


技术实现要素：

6.有鉴于此，本发明提供一种基于规则引擎实现物联网仿真数据生成的系统及方法，通过配置不同设备的属性、功能、规则，生成一个“数据源”，用于物联网设备数据仿真的效果。
7.为解决以上技术问题，本发明的技术方案为：一种基于规则引擎实现物联网仿真数据生成的系统，包括：设备属性定义模块，用于定义设备属性；设备属性值配置模块，对设备属性定义模块定义的设备属性的属性值进行配置；上报规则定义模块，用于定义上报规则。
8.作为一种改进，所述设备属性定义模块包括：属性基本信息定义模块，用于定义设备属性的基本信息；属性关联信息定义模块，用于定义设备属性的关联信息。
9.作为一种改进，所述设备属性的基本信息包括属性标识符、属性类型；所述备属性的关联信息包括取值范围。
10.作为一种改进，所述设备属性值配置模块包括：属性值范围类型定义模块，用于定义设备属性值的范围类型；属性值关联信息定义模块，用于定义设备属性值范围。
11.作为一种改进，所述属性值范围类型包括可选常量、随机、自增减；所述设备属性值范围包括：当所述属性值范围类型为可选常量时，设备属性值范围为若干常量；当所述属
性值范围类型为随机时，设备属性值范围为随机范围；当所述属性值范围类型为自增减时，设备属性值范围为自定义的范围为起始值和终值。
12.作为一种改进，所述上报规则定义模块包括：规则基本信息定义模块，用于定义上报规则的基本信息；规则关联信息定义模块，用于定义上报规则的关联信息。
13.作为一种改进，所述上报规则的基本信息包括：触发时间、触发周期、触发间隔、触发次数、结束时间；所述上报规则的关联信息为确定当规则被触发时所要上报的设备属性。
14.本发明还提供一种基于规则引擎实现物联网仿真数据生成的方法，其特征在于包括：定义设备属性；对设备属性的属性值进行配置；定义上报规则；若上报规则被触发则判断是否满足触发次数，如果满足触发次数则继续判断是否未达到结束时间；如果未达到结束时间则读取上报规则中确定的所要上报的设备属性；若果不满足触发次数或者达到结束时间直接结束；从属性值配置中获取属性值的生成方式并生成各属性的属性值数据；组合属性及属性值数据。
15.作为一种优选，所述定义设备属性包括定义设备属性的基本信息和设备属性的关联信息；所述设备属性的基本信息包括属性标识符、属性类型；所述备属性的关联信息包括取值范围；
16.所述对设备属性的属性值进行配置包括定义设备属性值的范围类型和定义设备属性值范围；所述属性值范围类型包括可选常量、随机、自增减；所述设备属性值范围包括：当所述属性值范围类型为可选常量时，设备属性值范围为若干常量；当所述属性值范围类型为随机时，设备属性值范围为随机范围；当所述属性值范围类型为自增减时，设备属性值范围为自定义的范围为起始值和终值；
17.所述定义上报规则包括定义上报规则的基本信息和定义上报规则的关联信息；所述上报规则的基本信息包括：触发时间、触发周期、触发间隔、触发次数、结束时间；所述上报规则的关联信息为确定当规则被触发时所要上班的设备属性。
18.作为一种改进，在规则被触发则判断是否满足触发次数的过程中，当检测到触发次数已经等于设定次数，则关停定时任务。
19.本发明的有益之处在于：具有上述结构的仿真数据生成系统及具有上述步骤的仿真数据生成方法，通过配置不同设备的属性、功能、规则，生成一个“数据源”，用于物联网设备数据仿真的效果；同时，该数据源可自主配置也可依托物联网平台的数据源库，不限设备不限平台，既可在云端使用，也可以进行私有化部署。
附图说明
20.图1为本发明中数据仿真生成系统的原理图。
21.图2为本发明中数据仿真生成方法的流程图。
具体实施方式
22.为了使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。
23.如图1所示，本发明提供一种基于规则引擎实现物联网仿真数据生成的系统，包括：设备属性定义模块，用于定义设备属性；设备属性值配置模块，对设备属性定义模块定
义的设备属性的属性值进行配置；上报规则定义模块，用于定义上报规则。
24.具体地，设备属性定义模块包括：属性基本信息定义模块，用于定义设备属性的基本信息；属性关联信息定义模块，用于定义设备属性的关联信息。所述设备属性的基本信息包括属性标识符、属性类型；所述备属性的关联信息包括取值范围。
25.属性的标识符表示设备属性的唯一标识，比如有一个智能电灯的设备，它有数据{“luminance”:30}表示灯亮度为30,其中的luminance就是属性标识符，30表示属性值。属性的类型分为数值、枚举、文本：数值型定义该属性的最大值和最小值，比如“灯亮度”这个属性为数值型，定义它的最小值为0最大值为100，表示灯亮度的范围在这个区间；枚举型定义该属性具有那几个固定值，比如“灯光颜色”这个属性为枚举型，定义它的枚举项(枚举集合)为blue、red、yellow，表示颜色的范围在蓝红黄之内；文本型表示该属性的属性值为任意，比如二维码这个属性它的属性值是一个没有规律的字符串，既不适合用数值也不适合用枚举来表示。
26.设备属性值配置模块包括：属性值范围类型定义模块，用于定义设备属性值的范围类型；属性值关联信息定义模块，用于定义设备属性值范围。所述属性值范围类型包括可选常量、随机、自增减；所述设备属性值范围包括：当所述属性值范围类型为可选常量时，设备属性值范围为若干常量；当所述属性值范围类型为随机时，设备属性值范围为随机范围；当所述属性值范围类型为自增减时，设备属性值范围为自定义的范围为起始值和终值。
27.定义属性值配置时的属性关联信息是为了定义属性值的生成方式。属性有三种类型并且每种类型有各自的属性值范围，生成属性值就是依靠这些属性值范围来生成的。数值型时可以定义参数类型(属性值的生成方式)为常量(固定值)、随机、自增减：常量，比如定义灯亮度的常量值为50那么每次生成的灯亮度值将一直是50不变；随机，比如定义灯亮度的随机范围为10-100(范围不得超过属性中定义的范围，比如属性定义的最大值为100最小为0,那么这里的随机值范围只能小于等于这个范围)那么每次生成的灯亮度值都将为这个范围内的随机值；自增减，比如定义灯亮度的最小值为10最大值为100增量为1(与随机值时的限制一样，这里的范围也不得超过属性中定义的范围，比如属性定义的最大值为100最小为0,那么这里的范围只能小于等于这个范围)，那么第一次生成的值为10接下来每次生成的属性值都会加1直到加到100为止，自减同理。枚举型时可以定义参数类型为常量、随机：常量，比如定义颜色的常量值为蓝色那么每次生成的颜色值将一直是蓝色不变；随机，比如定义颜色的随机项(随机集合)为红色、蓝色(范围不得超过属性中定义的范围，比如属性定义的枚举项有蓝、红、黄,那么这里的枚举项围最多只能选择这三种颜色)那么每次生成的颜色值都将为这个范围内的随机值，要么为红色要么为蓝色。文本型只可以定义为常量。
28.上报规则定义模块包括：规则基本信息定义模块，用于定义上报规则的基本信息；规则关联信息定义模块，用于定义上报规则的关联信息。所述上报规则的基本信息包括：触发时间、触发周期、触发间隔、触发次数、结束时间；所述上报规则的关联信息为确定当规则被触发时所要上报的设备属性。
29.上报规则基本信息是指触发系统运行所要遵循的条件，如触发时间为当前时间指的就是现在立刻运行系统生成仿真数据。触发周期是指系统生成仿真数据的周期，包括周、日、时、分、秒等等，如每一秒生成一次。触发间隔是指系统生成两次仿真数据之间间隔的时
间，如两次生成的间隔时间为1小时。触发次数是指系统生成仿真数据的次数，如设定整个周期内生成10次。结束时间是规定系统结束仿真数据生成的是时间，如一分钟后结束。规则关联信息是包含了本次仿真数据生成所要包括的设备属性，如本次生成的仿真数据需要包括的属性为灯光颜色、灯光亮度等。
30.如图2所示，本发明还提供一种基于规则引擎实现物联网仿真数据生成的方法，包括以下步骤：
31.s1定义设备属性；包括定义设备属性的基本信息和设备属性的关联信息；所述设备属性的基本信息包括属性标识符、属性类型；所述备属性的关联信息包括取值范围。
32.s2对设备属性的属性值进行配置；包括定义设备属性值的范围类型和定义设备属性值范围；所述属性值范围类型包括可选常量、随机、自增减；所述设备属性值范围包括：当所述属性值范围类型为可选常量时，设备属性值范围为若干常量；当所述属性值范围类型为随机时，设备属性值范围为随机范围；当所述属性值范围类型为自增减时，设备属性值范围为自定义的范围为起始值和终值。
33.s3定义上报规则；包括定义上报规则的基本信息和定义上报规则的关联信息；所述上报规则的基本信息包括：触发时间、触发周期、触发间隔、触发次数、结束时间；所述上报规则的关联信息为确定当规则被触发时所要上班的设备属性。
34.s4若上报规则被触发则判断是否满足触发次数，如果满足触发次数则继续判断是否未达到结束时间；如果未达到结束时间则读取上报规则中确定的所要上报的设备属性；若果不满足触发次数或者达到结束时间直接结束；
[0035]“上报规则被触发”是指触发了上报规则，在上报规则中定义了触发时间，然后由定时器发起(例如使用xxljob)，一个上报规则对应一个定时任务。
[0036]
所谓“是否满足触发次数”，是指例如上报规则中定义了触发次数为3，定时器每发起调用一次记录次数就加1，当次数小于等于3时表示满足然后继续执行之后的流程，大于3时表示不满足此时规则不会向后继续执行(次数等于3时会将关联的定时任务关停，减少系统性能消耗，此处做的大于判断是为了提高系统可用性，防止定时任务没能正常关停的情况)。
[0037]“是否到达结束时间”，是指例如上报规则中定义了触发时间为10点且每隔一小时触发一次结束时间为12点，那么只会定时器会正常调用两次，当第三次时由于时间由于已经超过了12点任务不会执行后续流程，且该定时任务会被关停不再触发。
[0038]“读取上报规则中确定的所要上报的设备属性”，是指在定义上报规则时明确了需关联的设备属性，此处将该规则关联的属性集合读取。
[0039]
s5从属性值配置中获取属性值的生成方式并生成各属性的属性值数据；将上一步得到的属性与属性值配置中的属性进行关联查询得到属性值的生成方式并生成属性值。比如属性为灯亮度，属性值配置中定义了灯亮度的属性值生成方式为从10-100内随机，然后通过程序计算出随机值(例如通过java的随机函数)作为属性值。
[0040]
s6组合属性及属性值数据；将属性与属性值组合为json数据格式，至此最终得到的模拟真实设备的报文数据。
[0041]
以下通过两个实例来说明本发明。
[0042]
实施例1：
[0043]
s1定义设备属性：名称为灯光亮度，标识符为data，类型为数值，范围为0到100。
[0044]
s2定义属性值配置：将属性data定义为自增，从0开始至100
[0045]
s3定义上报规则：定义规则名为逐渐加亮，触发次数为100，触发时间为当前时间，触发间隔为每秒1次
[0046]
s4～s6根据以上定义将会触发100次耗时100秒生成100条数据，每次生成的数据依次递增。
[0047]
如：
[0048]
{"data":1}
[0049]
{"data":2}
[0050]
…………
[0051]
{"data":100}
[0052]
本实施例中有效模拟了led灯在实际生活中的由暗到强数据效果。
[0053]
实施例2：
[0054]
s1定义设备属性：名称为灯光颜色，标识符为color，类型为枚举，范围为red、blue、yellow。
[0055]
s2定义属性值配置：将属性color定义为随机，随机枚举项范围为red、blue。
[0056]
s3定义上报规则：定义规则名为灯光变色，结束时间为2021年6月29天0点，触发次数为空(意为不限次数)，触发时间为当前时间，触发间隔为每秒1次。
[0057]
s4～s6根据以上定义将会在结束之前每秒触发一次，成n条数据，每次生成的数据将在red和blue之间随机
[0058]
如：
[0059]
{"color":"blue"}
[0060]
{"data":"red"}
[0061]
…………
[0062]
本实施例中有效模拟了led灯在实际生活中的变色效果。
[0063]
仿真设备的价值在于它生成的数据，这个数据具有真实设备一般的参考性，生成的数据不是乱捏造的。仿真设备它只是数据，它是在底层的，要把这些数据拿来怎么使用是上层应用决定。应用要拿去做什么都可以，比如一个测温场景：仿真只提供"温度37.3"这个数据应用方判断温度》＝37.3可能是新冠然后去做发送短信给医务人员、触发语音喇叭等事情，这些业务上的事情都是由上层应用去做，上层应用拿到数据去做搭建任何场景都可以。
[0064]
以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出的是，上述优选实施方式不应视为对本发明的限制，本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明的精神和范围内，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。