一种联动处理方法、装置、设备和存储介质与流程

1.本发明涉及物联网技术领域，尤其涉及一种联动处理方法、装置、设备和存储介质。


背景技术：

2.随着技术的发展，复杂的物联网业务场景会涉及到多种设备的联合状态诊断。例如在智慧农业场景中，需要结合田地中的温度、湿度、历史灌溉时间等多种因素，决定是否启动灌溉开关以及估算灌溉时长。
3.现有的对于这种涉及到综合多种状态参量进行决策处理的场景，一般是针对每个业务场景编写定制化的处理方案，利用周期性采集的状态数据结合定制化的处理方案，对该业务场景中的对象进行决策处理。该方法在面对复杂的业务场景时，开发工作量较大且不通用，且周期性的处理方式不适用一些实时性要求比较高的场景。


技术实现要素：

4.本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明第一方面提出一种联动处理方法，所述方法包括：
5.确定待进行业务诊断的对象和待诊断业务；
6.基于流式数据处理引擎，根据所述待诊断业务获取对应的联合诊断规则，并确定所述联合诊断规则包括的目标单项指标；
7.从消息队列中获取所述对象的目标单项指标对应的状态；
8.根据所述目标单项指标对应的状态和所述联合诊断规则，确定联合诊断结果；
9.根据所述联合诊断结果对所述对象执行关于所述待诊断业务的联动处理操作。
10.可选的，在确定待进行业务诊断的对象和待诊断业务之前，还包括：
11.从消息队列中接收由多个传感设备采集的多个对象的实时检测数据；
12.按照预设的业务指标配置规则对所述实时检测数据进行处理，得到每个对象的单项指标数据；
13.按照预设的单项诊断规则确定所述单项指标数据对应的状态；
14.将每个对象的所述单项指标数据对应的状态发送到消息队列中。
15.可选的，所述业务指标配置规则包括对象及指标名称字段、关联传感设备字段、关联参数字段，所述按照预设的业务指标配置规则对所述实时检测数据进行处理，包括：
16.获取所述对象对应的业务指标配置规则；
17.按照所述业务指标配置规则中的关联传感设备字段信息、关联参数字段信息，获取所述对象的至少一个单项指标数据；
18.将所述单项指标数据存储在所述对象及指标名称对应的数据包中。
19.可选的，所述根据所述联合诊断结果对所述对象执行关于所述待诊断业务的联动处理操作，包括：
20.获取针对所述联合诊断结果预先配置的联动处理策略；
21.根据所述联动处理策略，控制对应的设备执行目标操作，所述目标操作与所述对象和所述待诊断业务关联。
22.可选的，在确定联合诊断结果之后，还包括：向目标终端发送通知消息。
23.本发明第二方面提出一种联动处理装置，所述装置包括：
24.诊断确定模块，用于确定待进行业务诊断的对象和待诊断业务；
25.单项指标确定模块，用于基于流式数据处理引擎，根据所述待诊断业务获取对应的联合诊断规则，并确定所述联合诊断规则包括的目标单项指标；
26.状态获取模块，用于从消息队列中获取所述对象的目标单项指标对应的状态；
27.诊断模块，用于根据所述目标单项指标对应的状态和所述联合诊断规则，确定联合诊断结果；
28.执行模块，用于根据所述联合诊断结果对所述对象执行关于所述待诊断业务的联动处理操作。
29.可选的，所述装置还包括：
30.接收模块，用于从消息队列中接收由多个传感设备采集的多个对象的实时检测数据；
31.处理模块，用于按照预设的业务指标配置规则对所述实时检测数据进行处理，得到每个对象的单项指标数据；
32.状态确定模块，用于按照预设的单项诊断规则确定所述单项指标数据对应的状态；
33.发送模块，用于将每个对象的所述单项指标数据对应的状态发送到消息队列中。
34.可选的，所述业务指标配置规则包括对象及指标名称字段、关联传感设备字段、关联参数字段，所述处理模块具体用于：
35.获取所述对象对应的业务指标配置规则；
36.按照所述业务指标配置规则中的关联传感设备字段信息、关联参数字段信息，获取所述对象的至少一个单项指标数据；
37.将所述单项指标数据存储在所述对象及指标名称对应的数据包中。
38.可选的，所述执行模块具体用于：
39.获取针对所述联合诊断结果预先配置的联动处理策略；
40.根据所述联动处理策略，控制对应的设备执行目标操作，所述目标操作与所述对象和所述待诊断业务关联。
41.可选的，所述装置还包括：通知模块，用于向目标终端发送通知消息。
42.本发明第三方面提出一种设备，所述设备包括处理器和存储器，所述存储器种存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如第一方面所述的联动处理方法。
43.本发明第四方面提出一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如第一方面所述的联动处理方法。
44.根据本发明提供的具体实施例，本发明具有以下技术效果：
45.本发明实施例提供的联动处理方法，确定待进行业务诊断的对象和待诊断业务；基于流式数据处理引擎，根据所述待诊断业务获取对应的联合诊断规则，并确定所述联合诊断规则包括的目标单项指标；从消息队列中获取所述对象的目标单项指标对应的状态；根据所述目标单项指标对应的状态和所述联合诊断规则，确定联合诊断结果；根据所述联合诊断结果对所述对象执行关于所述待诊断业务的联动处理操作。本方案中从消息队列中直接获取对象的目标单项指标对应的状态，免去了获取单项指标数据并计算单项指标状态的步骤，缩短了数据处理的时间，且采用流式数据处理引擎，进一步缩短了数据处理时间，提高了实时性；并且，因为消息队列中包括不同对象的不同业务指标数据，使得该方法适用于多种业务场景。
46.本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
47.为了更清楚地说明本发明的技术方案，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发明的一些实施例，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，还能够根据这些附图获得其它附图。
48.图1为本发明实施例提供的一种联动处理方法的步骤流程图；
49.图2为本发明实施例提供的另一种联动处理方法的步骤流程图；
50.图3为本发明实施例提供的一种联动处理装置的结构框图。
具体实施方式
51.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
52.图1为本发明实施例提供的一种联动处理方法的流程图。本说明书提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。在实际中的系统或服务器产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境)。
53.该方法可以包括如下步骤：
54.步骤101、确定待进行业务诊断的对象和待诊断业务。
55.本发明实施例主要针对通过移动通信网络来获取物联网终端设备状态、管控物联网终端设备运行的智慧农业、智慧渔场、无人机控制等物联网项目。
56.设备状态的监测、诊断直接影响企业的生产经营和经济效益。有效且实时的设备状态诊断，可在设备状态发生变化时及时制定合理的维护决策，避免造成损失，使设备运行朝期望的状态发展。
57.例如在智慧农业场景中，需要结合农业园区的温度、湿度、历史灌溉时间等多种因
素，决定是否启动灌溉开关，并确定灌溉时长等。
58.在无人机控制场景中，需要结合无人机当前所在的经纬度、飞行高度、电量、飞行姿态、飞行速度、障碍物等多种因素，决定无人机是否需要转换方向、重新确定飞行路线等。
59.在本发明实施例中，待进行业务诊断的对象是指上述农业园区、无人机等物联网终端设备，待诊断业务是指针对物联网终端设备所关联的业务或自身状态的判断，例如，待诊断业务可以是农业园区是否启动灌溉开关、确定灌溉时长，也可以是无人机是否需要转换方向、重新确定飞行路线等。
60.步骤102、基于流式数据处理引擎，根据所述待诊断业务获取对应的联合诊断规则，并确定所述联合诊断规则包括的目标单项指标。
61.流式数据处理引擎是针对实时数据处理的通用流式计算引擎框架，具有高吞吐、低延迟与容错的特点，支持高并发、支持高级语义及复杂事件处理功能。具体地，流式数据处理引擎可以是flink(弗林克)。
62.本发明实施例采用flink执行数据处理，flink是由apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用java和scala编写的分布式流数据流引擎。flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，可以显著提高数据处理效率，达到实时性的要求。
63.待诊断业务和联合诊断规则具有一一对应的关系，不同的待诊断业务对应有不同的联合诊断规则。该对应关系可以设置在服务器的内存中，根据待诊断业务可以调取对应的联合诊断规则。
64.联合诊断规则用于对待进行业务诊断的对象进行联合诊断。联合诊断规则包括：联合诊断的业务、对象的单项指标的状态、联合诊断表达式。
65.例如，联合诊断的业务可以是蓝莓园一区是否需要进行灌溉，对象的单项指标的状态可以是：蓝莓园一区的温度是否大于x、蓝莓园一区的湿度是否小于y、蓝莓园一区的土壤湿度是否小于z，联合诊断表达式可以是由与、或、非等符号连接上述单项指标的状态的逻辑表达式。
66.读取联合诊断规则，获取其包括的对象的单项指标的状态，并将对象的单项指标确定为目标单项指标。
67.目标单项指标包括待诊断对象及单项指标名称。例如，目标单项指标可以是：蓝莓园一区的温度、蓝莓园一区的湿度、蓝莓园一区的土壤湿度。
68.步骤103、从消息队列中获取所述对象的目标单项指标对应的状态。
69.消息队列中包括多个对象的实时单项指标状态数据。该单项指标状态数据是对实时单项指标数据按照单项诊断规则计算得到的。
70.服务器可以获取多个对象的实时的单项指标数据，并通过流式数据处理引擎对单项指标数据进行快速计算，得到实时的状态数据，将该状态数据一方面存储在hbase数据库中进行备份，一方面为了满足实时性要求，将该状态数据发送到消息队列中，以供下一步使用。
71.因此，可以直接从消息队列中获取待诊断对象的目标单项指标对应的状态数据。
72.现有方法在对业务的诊断中，首先确定联合诊断规则包括的目标单项指标，然后周期性地从相应的传感器设备中获取目标单项指标数据，再根据单项诊断规则计算单项指标对应的状态。
73.而在本发明实施例中，服务器预先获取所有的传感器采集的实时单项指标数据，并利用流式数据处理引擎，对所有的单项指标数据按照单项诊断规则进行计算，得到单项指标对应的状态，然后将各个对象的单项指标对应的状态数据发送到消息队列中，即消息队列中包括有各个对象的各个单项指标的实时状态数据。这样，在需要进行对象的业务诊断时，直接获取该实时状态数据，避免了对单项指标数据进行获取和计算处理的步骤，提高了业务诊断的执行效率。
74.并且，流式数据处理引擎在每次计算完数据，都将处理结果发送到消息队列中，供下一个步骤使用，此外，还将处理结果存储在数据库中进行备份。本发明中每一个计算步骤的数据来源都是消息队列，这样实现了通过数据流驱动下一步事件处理，提高了数据处理的实时性。
75.此外，消息队列中存储有各个对象的各个单项指标的状态数据，在对任一对象的任一业务进行诊断时，均可以直接从消息队列中调取数据，实现了对不同业务场景的通用。这样，相比于现有技术中的对每个业务场景编写定制化的处理方法，本发明实施例开发工作量小，实现了不同业务场景的通用，且节省了计算处理时间，实时性高，提高了数据处理效率。
76.步骤104、根据所述目标单项指标对应的状态和所述联合诊断规则，确定联合诊断结果。
77.将步骤103中获得的目标单项指标对象的状态代入联合诊断规则中，通过对各个目标单项指标状态数据进行逻辑运算，可以得到联合诊断结果。
78.例如，若联合诊断规则是：if(蓝莓园一区的温度大于x)and(蓝莓园一区的湿度小于y)and(蓝莓园一区的土壤湿度小于z)，则蓝莓园一区需要进行灌溉。
79.那么，根据目标单项指标状态数据判断上述三个条件是否同时满足，若同时满足则得到蓝莓园一区需要进行灌溉的联合诊断结果，若有一个条件不满足，则得到蓝莓园一区不需要进行灌溉的联合诊断结果。
80.步骤105、根据所述联合诊断结果对所述对象执行关于所述待诊断业务的联动处理操作。
81.具体地，可以提前对联动处理操作的操作规则进行配置。联动处理的操作规则可以包括操作类型、操作设备、操作内容等。该操作规则与待诊断的对象、待诊断业务、联合诊断结果对应。
82.当得到待诊断对象的待诊断业务的联合诊断结果后，可以确定对应的联动处理的操作规则，然后根据设定的规则触发执行指定的程序。
83.联动处理操作可以包括控制其他设备执行预设程序或触发自身执行预设程序。例如，对于蓝莓园一区的服务器来说，可以控制蓝莓园一区的灌溉设备打开开关；对于无人机来说，可以触发自身的转向设备调整飞行方向。
84.综上，本发明实施例提供的联动处理方法，确定待进行业务诊断的对象和待诊断业务；基于流式数据处理引擎，根据所述待诊断业务获取对应的联合诊断规则，并确定所述联合诊断规则包括的目标单项指标；从消息队列中获取所述对象的目标单项指标对应的状态；根据所述目标单项指标对应的状态和所述联合诊断规则，确定联合诊断结果；根据所述联合诊断结果对所述对象执行关于所述待诊断业务的联动处理操作。本方案中从消息队列
中直接获取对象的目标单项指标对应的状态，免去了获取单项指标数据并计算单项指标状态的步骤，缩短了数据处理的时间，且采用流式数据处理引擎，进一步缩短了数据处理时间，提高了实时性；并且，因为消息队列中包括不同对象的不同业务指标数据，使得该方法适用于多种业务场景。
85.图2为本发明实施例提供的另一种联动处理方法的流程图。
86.步骤201、从消息队列中接收由多个传感设备采集的多个对象的实时检测数据。
87.多个传感器设备安装在待诊断对象内部，采集待诊断设备自身的状态数据；或者，多个传感器设备布设在待诊断对象所在的环境区域，采集待诊断设备周围区域的环境数据。
88.例如，惯性导航传感器安装在无人机内部，采集无人机的飞行姿态数据；温度传感器、湿度传感器布设在蓝莓园一区的空间区域，采集蓝莓园一区所在空间的温度、湿度数据。
89.传感器采集到的数据以消息队列的方式传递到服务器中。
90.消息队列是在消息的传输过程中保存消息的容器。消息队列管理器在将消息从它的源中继到它的目标时充当中间人。队列的主要目的是提供路由并保证消息的传递；如果发送消息时接收者不可用，消息队列会保留消息，直到可以成功地传递它。
91.采用消息队列接收数据，可以保证数据传输的实时性和可靠性。服务器可以将接收到的实时检测数据存储到hbase(hadoop database，hadoop数据库)中，hbase是一种高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。
92.步骤202、按照预设的业务指标配置规则对所述实时检测数据进行处理，得到每个对象的单项指标数据。
93.业务指标配置规则主要是指标名称与指标来源的对应关系，指标来源是指标名称对应的数据信息所来源的传感器标识和参数标识。业务指标配置规则可以存储在数据表中，该数据表中包括多个业务指标配置规则，用来表示各个对象的各个单项指标数据的来源。
94.在获取到实时检测数据后，根据业务指标配置规则，将实时检测数据转换为多条单项指标数据。
95.例如，服务器会接收到来自多个区域的空气传感器的检测数据，根据业务指标配置规则，把这些检测数据转换为名为：蓝莓园一区的温度数据、蓝莓园一区的湿度数据、蓝莓园二区的温度数据、蓝莓园二区的湿度数据等单项指标数据。
96.可选的，所述业务指标配置规则包括对象及指标名称字段、关联传感设备字段、关联参数字段，所述按照预设的业务指标配置规则对所述实时检测数据进行处理，包括以下步骤a1-a3：
97.a1、获取所述对象对应的业务指标配置规则；
98.a2、按照所述业务指标配置规则中的关联传感设备字段信息、关联参数字段信息，获取所述对象的至少一个单项指标数据；
99.a3、将所述单项指标数据存储在所述对象及指标名称对应的存储区域中。
100.在步骤a1-a3中，业务指标配置规则中包括对象及指标名称字段，可以据此获取当前对象对应的业务指标配置规则。然后根据关联传感设备字段信息、关联参数字段信息，从
大量的检测数据中获取属于该对象的多个单项指标数据，为了方便后续调取使用，将这些单项指标数据可以存储在hbase对应的存储区域中。
101.步骤203、按照预设的单项诊断规则确定所述单项指标数据对应的状态。
102.单项诊断规则包含了单项指标、单项诊断表达式和诊断阈值等信息，通过单项诊断表达式对单项指标进行运算，并将运算结果与诊断阈值进行比较，得到单项指标的状态。
103.例如，单项指标：蓝莓园一区8点的温度25度、蓝莓园一区14点的温度33度、蓝莓园一区21点的温度27度，单项诊断表达式：average()、诊断阈值：30度。通过单项诊断表达式对单项指标进行运算，得到的运算结果为28.3度。将运算结果28.3度与30度进行比较，得到单项指标的状态为：蓝莓园一区的平均温度小于30度。
104.步骤204、将每个对象的所述单项指标数据对应的状态发送到消息队列中。
105.流式数据处理引擎每次计算完单项指标数据对应的状态，就将该状态数据发送到消息队列中，以供下一个步骤使用。本发明通过数据流驱动下一步的事件处理，以实现实时流式处理。
106.在消息队列中，可以按照对象及指标名称的格式存储各个单项指标数据对应的状态，以方便后续在联合诊断中进行调取。
107.步骤205、确定待进行业务诊断的对象和待诊断业务；
108.在本发明实施例中，步骤205可以参照步骤101，此处不再赘述。
109.步骤206、基于流式数据处理引擎，根据所述待诊断业务获取对应的联合诊断规则，并确定所述联合诊断规则包括的目标单项指标。
110.在本发明实施例中，步骤206可以参照步骤102，此处不再赘述。
111.步骤207、从消息队列中获取所述对象的目标单项指标对应的状态。
112.在本发明实施例中，步骤207可以参照步骤103，此处不再赘述。
113.步骤208、根据所述目标单项指标对应的状态和所述联合诊断规则，确定联合诊断结果。
114.在本发明实施例中，步骤208可以参照步骤104，此处不再赘述。
115.步骤209、获取针对所述联合诊断结果预先配置的联动处理策略。
116.在本发明实施例中，步骤209可以参照步骤105，此处不再赘述。
117.步骤210、根据所述联动处理策略，控制对应的设备执行目标操作，所述目标操作与所述对象和所述待诊断业务关联。
118.步骤211、向目标终端发送通知消息。
119.可以按照联合诊断结果，预先设置需要通知联合诊断结果的终端设备和通知方式，以使管理人员及时获知诊断结果。通知方式可以包括邮件、短信、微信、钉钉消息、语音电话等。
120.综上，图2中的联动处理方法，除具有图1中的联动处理方法的有益效果外，还采用消息队列接收数据，可以保证数据传输的实时性和可靠性。并且，按照预设的业务指标配置规则对实时检测数据进行处理，业务指标配置规则的提前预设的，可以提高数据处理的效率，使计算结果保证实时性；此外，按照预设的单项诊断规则确定单项指标数据对应的状态，并将单项指标数据对应的状态发送到消息队列中，可以方便后续根据对象和指标名称进行高效的调取，进一步提高数据处理效率。
121.图3为本发明实施例提供的联动处理装置的结构框图。
122.如图3所示，该联动处理装置300包括：
123.诊断确定模块301，用于确定待进行业务诊断的对象和待诊断业务；
124.单项指标确定模块302，用于基于流式数据处理引擎，根据所述待诊断业务获取对应的联合诊断规则，并确定所述联合诊断规则包括的目标单项指标；
125.状态获取模块303，用于从消息队列中获取所述对象的目标单项指标对应的状态；
126.诊断模块304，用于根据所述目标单项指标对应的状态和所述联合诊断规则，确定联合诊断结果；
127.执行模块305，用于根据所述联合诊断结果对所述对象执行关于所述待诊断业务的联动处理操作。
128.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
129.在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种设备，所述设备包括处理器和存储器，所述存储器种存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现本发明实施例中所述的联动处理方法。
130.在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现本发明实施例中所述的联动处理方法。
131.在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(dsl))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘solid state disk(ssd))等。
132.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
133.本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
134.以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。