本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种边缘计算方法、装置及系统。
背景技术：
随着互联网技术的成熟以及需要较大网络带宽的应用的普及，现有边缘计算设备是通过在本地预置好的应用编排规则进行应用编排，以便对获取到的设备实时数据进行边缘计算，因此需要更大的网络带宽来支持边缘计算设备，并且无法通过云平台统一进行应用编排并与边缘计算设备进行主动连接，进而导致边缘计算需求高、效率低、灵活性差。
技术实现要素：
有鉴于此，本发明实施例提供了一种边缘计算方法、装置及系统，解决了现有的方法无法通过云平台统一进行应用编排并与边缘设备进行主动连接，进而导致边缘计算需求高、效率低、灵活性差的问题。
根据第一方面，本发明实施例提供了一种边缘计算方法，包括：
获取初始化安装信息，所述初始化安装信息包括安装脚本以及配置信息，所述安装脚本用于表示各个功能模块、服务及其依赖关系，所述配置信息用于建立与目标云平台的连接；
利用所述初始化安装信息，建立与所述目标云平台的连接；
接收所述目标云平台下发的编排规则信息，所述编排规则信息包括目标功能模块信息；
根据所述编排规则信息以及所述安装脚本，构建边缘计算环境，以对获取到的数据进行边缘计算。
本发明实施例提供的边缘计算方法，通过在边缘计算设备端利用初始化安装信息建立与目标云平台的连接，接收目标云平台下发的编排规则信息并构建边缘计算环境，以对获取到的数据进行边缘计算；解决云边协同的问题，通过云平台统一进行应用编排并与边缘计算设备进行主动连接，进而保证了边缘计算效率，提高了边缘计算能力的灵活性。
结合第一方面，在第一方面第一实施方式中，所述功能模块为应用容器镜像，所述编排规则信息还包括应用容器镜像的唯一标识，所述根据所述编排规则信息以及所述安装脚本，构建边缘计算环境，以对获取到的数据进行边缘计算，包括：
基于目标应用容器镜像的唯一标识，从所述安装脚本中拉取相应的目标应用容器镜像；
启动所述目标应用容器镜像对应的服务，以构建所述边缘计算环境。
本发明实施例提供的边缘计算方法，通过在安装脚本中拉取相应的目标应用容器镜像，进而启动对应的服务，最终实现边缘计算环境的构建；通过云平台下发的编排规则信息实现边缘计算，解决了边缘协调的问题。
结合第一方面，在第一方面第二实施方式中，所述利用所述初始化安装信息，建立与所述目标云平台的连接，包括：
利用所述安装脚本，拉取协同边缘组件；
基于所述协同边缘组件以及所述配置信息，建立与所述目标云平台的网络连接；
提取所述初始化安装信息中的身份认证信息；
将所述身份认证信息发送给所述目标云平台进行身份验证，以建立与所述目标云平台的连接。
本发明实施例提供的边缘计算方法，通过拉取协调边缘组件及配置信息建立边缘计算设备与云平台的连接，保证边缘计算设备与云平台的数据通信的稳定性；通过建立的网络连接对接入的边缘计算设备进行身份验证，比较初始化安装信息中的身份认证信息，保证信息通信的安全性及可靠性。
结合第一方面第二实施方式，在第一方面第三实施方式中，所述根据所述编排规则信息以及所述安装脚本，构建边缘计算环境，以对获取到的数据进行边缘计算，还包括：
利用所述协同边缘组件接收所述目标云平台下发的更新后的编排规则信息；
基于所述更新后的编排规则信息，对所述边缘计算环境进行更新。
本发明实施例提供的目标检测方法，通过目标云平台直接对编排规则进行更新，然后使得接收更新后的编排规则的边缘计算设备对边缘计算环境进行更新，提高了云边协调的能力。
结合第一方面第一实施方式，在第一方面第四实施方式中，所述根据所述编排规则信息以及所述安装脚本，构建边缘计算环境，以对获取到的数据进行边缘计算，还包括：
获取待处理数据，所述待处理数据中携带有数据处理方式，所述数据处理方式包括：数据推理；
当所述数据处理方式为数据推理时，通过所述应用容器镜像对所述待处理数据进行预处理，以得到满足数据推理要求的目标数据；
对目标数据进行数据推理，确定推理结果，并将所述推理结果返回至所述应用容器镜像，以将所述推理结果发送至所述目标云平台
本发明实施例提供的边缘计算方法，根据待处理数据携带的数据处理方式进行数据处理，进而实现对待处理数据的边缘计算处理，保证了数据处理的便捷性，提高了处理效率。
结合第一方面第四实施方式，在第一方面第五实施方式中，所述数据处理方式还包括：规则引擎解析，所述根据所述编排规则信息以及所述安装脚本，构建边缘计算环境，以对获取到的数据进行边缘计算，还包括：
当所述数据处理方式为规则引擎解析时，通过规则引擎对所述待处理数据进行解析，确定业务处理结果，以使得所述规则引擎将所述业务处理结果发送至所述目标云平台。
根据第二方面，本发明实施例提供了一种边缘计算方法，包括：
获取各个功能模块、服务及其依赖关系；
基于所述各个功能模块、服务及其依赖关系，形成安装脚本；
利用所述安装脚本以及配置信息，生成初始化安装信息，所述配置信息用于建立与对应的边缘计算设备的连接；
根据与对应的边缘计算设备的连接，将编排规则信息下发给对应的边缘计算设备，以使得对应的边缘计算设备构建边缘计算环境，所述编排规则信息包括目标功能模块信息。
本发明实施例提供的边缘计算方法，通过云平台生成初始化安装信息，建立与对应的边缘计算设备的连接，并将编排规则信息下发至对应的边缘计算设备，保证边缘计算设备构建边缘计算环境，进行数据的边缘计算处理，实现了云边协调，解决现有方法仅仅通过在本地预置好的应用编排规则进行应用编排，实现云平台对编排规则信息的统一编排，保证了边缘计算的灵活性。
结合第二方面，在第二方面第一实施方式中，所述功能模块为应用容器镜像，所述基于所述各个功能模块、服务及其依赖关系，形成安装脚本，包括：
利用各个所述应用容器镜像以及服务，新建应用编排模板；
基于所述应用编排模板、各个应用容器镜像与服务的依赖关系以及所述配置信息，形成所述安装脚本。
本发明实施例提供的边缘计算方法，利用应用容器镜像及相应的服务建立应用编排模板，进而通过各个应用容器镜像与服务的依赖关系确定安装脚本，保证边缘计算设备的边缘计算环境的正常稳定运行。
结合第二方面，在第二方面第二实施方式中，所述建立与对应的边缘计算设备的连接，包括：
利用ssh云端代理服务获取ssh边缘代理服务中的目标边缘计算设备发起的tcp连接请求，所述tcp连接请求中携带有所述目标边缘计算设备的编号；
通过ssh云端代理服务将所述目标边缘计算设备的编号与所述tcp连接请求进行关联，以远程接入所述目标边缘计算设备。
本发明实施例提供的边缘计算方法，通过目标边缘计算设备与云平台建立tcp连接，将所述目标边缘计算设备的编号与所述tcp连接请求进行关联，以远程接入所述目标边缘计算设备，通过ssh云端代理服务以及ssh边缘代理服务这两层代理服务，实现对边缘计算设备的远程管理，实现边缘计算设备的远程运维。
根据第三方面，本发明实施例提供了一种边缘计算装置，包括：
获取模块，用于获取初始化安装信息，所述初始化安装信息包括安装脚本以及配置信息，所述安装脚本用于表示各个功能模块、服务及其依赖关系，所述配置信息用于建立与目标云平台的连接；
连接模块，用于利用所述初始化安装信息，建立与所述目标云平台的连接；
接收模块，用于接收所述目标云平台下发的编排规则信息，所述编排规则信息包括目标功能模块信息；
计算模块，用于根据所述编排规则信息以及所述安装脚本，构建边缘计算环境，以对获取到的数据进行边缘计算。
根据第四方面，本发明实施例提供了一种边缘计算装置，包括：
第一处理模块，用于获取各个功能模块、服务及其依赖关系；
第二处理模块，用于基于所述各个功能模块、服务及其依赖关系，形成安装脚本；
第三处理模块，用于利用所述安装脚本以及配置信息，生成初始化安装信息，所述配置信息用于建立与对应的边缘计算设备的连接；
第四处理模块，用于根据与对应的边缘计算设备的连接，将编排规则信息下发给对应的边缘计算设备，以使得对应的边缘计算设备构建边缘计算环境，所述编排规则信息包括目标功能模块信息。
根据第五方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行第一方面或者第一方面的任意一种实施方式中所述的边缘计算方法，或者执行第二方面或者第二方面的任意一种实施方式中所述的边缘计算方法。
根据第六方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行第一方面或者第一方面的任意一种实施方式中所述的边缘计算方法，或者执行第二方面或者第二方面的任意一种实施方式中所述的边缘计算方法。
根据第七方面，本发明实施例提供了一种边缘计算系统，包括：
至少一个边缘计算设备，所述边缘计算设备用于执行第一方面或者第一方面的任意一种实施方式中所述的边缘计算方法；
云平台，与所述至少一台边缘计算设备连接，所述云平台用于执行第二方面或者第二方面的任意一种实施方式中所述的边缘计算方法。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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。
图1是根据本发明实施例的边缘计算方法应用于边缘计算设备的流程图；
图2是根据本发明优选实施例的构建边缘计算环境的流程图；
图3是根据本发明实施例的建立与目标云平台的连接的流程图；
图4是根据本发明实施例的利用边缘计算环境进行数据处理的流程图；
图5是根据本发明实施例的边缘计算方法应用于目标云平台的流程图；
图6是根据本发明实施例的边缘计算方法应用于目标云平台的另一具体流程图；
图7是根据本发明实施例的边缘计算方法的具体流程图；
图8是根据本发明实施例的构建边缘计算环境的示意图；
图9是根据本发明实施例的边缘计算装置的示意图；
图10是根据本发明实施例的边缘计算装置的另一示意图；
图11是根据本发明实施例的边缘计算系统的示意图；
图12是本发明实施例提供的电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，本领域技术人员在没有做出创造性劳动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。
本发明实施例提供的边缘计算方法，可以应用于ai应用的预测式开发，也可以应用于其他手机或者电脑的应用开发及数据的处理。在本发明中对边缘计算方法的具体应用场景并不作任何限制，在下文的描述中，以对ai应用的开发及数据处理为例进行详细描述。
ai应用(人工智能应用)的范围很广，包括计算机科学，金融贸易，医药，诊断，重工业，运输，远程通讯，在线和电话服务，法律，科学发现，玩具和游戏，音乐等诸多方面，随着ai应用的普及，使得现有的边缘计算设备单独通过ai模型进行应用开发导致ai应用的网络带宽需求较大，并且无法快速完成边缘计算ai应用的产品化。
其中，边缘计算环境的网络架构包括云平台和边缘计算设备，其中云平台可以建立应用容器的编排规则，并将编排规则下发至边缘计算设备，边缘计算设备根据编排规则快速的进行相应的应用开发，进而实现云边协同。
根据本发明实施例，提供了一种边缘计算方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
在本实施例中提供了一种边缘计算方法，可用于边缘计算设备，例如电脑、手机、平板电脑等。图1是根据本发明实施例的边缘计算方法的流程图，如图1所示，该流程包括如下步骤：
s11，获取初始化安装信息。
其中，初始化安装信息包括安装脚本以及配置信息，安装脚本用于表示各个功能模块、服务及其依赖关系，配置信息用于建立与目标云平台的连接。
本实施例应用于边缘计算设备，此边缘计算设备通过网络通信的方式获取云平台发送过来的初始化安装信息，其中初始化安装信息包括安装脚本以及配置信息，安装脚本用于表示各个功能模块、服务及其依赖关系，配置信息用于建立与目标云平台的连接，建立连接便于后续的数据及信息的通信传输。
以上述ai应用为例进行说明，则功能模块即为ai应用中具体应用场景对应的ai应用产品的具体功能(例如，建筑物联网平台中对建筑元件智能识别、各组件数量检验及建筑安全监测等)，服务即为实现产品具体功能需要依赖的核心服务种类及各个服务之间的依赖关系。并且配置信息是为了便于边缘计算设备查询相应的目标云平台并与其连接，此配置信息可以通过云平台的域名以及监听端口进行唯一标识。需要说明的是，本实施例中仅举例说明各个功能模块、服务及其依赖关系通过安装脚本表示，还可以通过安装规则等其他方式进行标识，只要能实现将这些在云平台获取得到并进行相应操作即可，本实施例并不以此为限。
s12，利用初始化安装信息，建立与目标云平台的连接。
边缘计算设备在上述s11获取到初始化安装信息之后，解压缩并执行初始化程序，即可利用初始化安装信息中的相关参数信息建立此边缘计算设备与目标云平台的连接。例如需要对某个筑联边缘计算设备(zl-edgepaas)进行建筑工地安全监测应用的开发，在这个zl-edgepaas接收到筑联物联网云平台(zl-cloudpaas平台)发送的初始化安装信息之后，即可利用初始化安装信息中的参数信息进行与zl-cloudpaas平台的连接，以保证与服务器之间进行交互，更快速的实现建筑工地安全监测的应用开发。需要说明的是，本实施例仅举例说明云平台采用zl-cloudpaas平台，在实际应用中还可以选择其他云平台，并且根据实际应用的功能需求选择云平台，本实施例并不以此为限。
s13，接收目标云平台下发的编排规则信息。
边缘计算设备在上述s12中与云平台建立连接之后，便接收目标云平台下发的编排规则信息，其中编排规则信息包括目标功能模块信息，即开发的应用的各个功能模块的相关信息，接收的编排规则信息就可以包括实现各个不同功能需要的调用的服务顺序、调用依赖等信息，在此对边缘计算设备具体使用何种编排规则进行应用的开发并不作任何限制，只需保证边缘计算设备能够保证应用的快速开发以及实现相应功能即可。
s14，根据编排规则信息以及安装脚本，构建边缘计算环境，以对获取到的数据进行边缘计算。
边缘计算设备在上述s13中获取到编排规则信息之后，可以利用编排规则信息以及安装脚本，构建边缘计算环境，以对获取到的数据进行边缘计算，还以上述建筑工地安全监测应用的开发为例，zl-edgepaas利用接收到的编排规则信息及安装脚本，构建实现建筑工地安全监测各种功能的边缘计算环境，以便于利用此计算环境实现对建筑工地安全的各种安全信息进行监测，并得到相应的监测结果。
关于该步骤具体将在下文中进行详细描述。
本实施例提供的边缘计算方法，通过在边缘计算设备端利用初始化安装信息建立与目标云平台的连接，接收目标云平台下发的编排规则信息并构建边缘计算环境，以对获取到的数据进行边缘计算；解决云边协同的问题，通过云平台统一进行应用编排并与边缘计算设备进行主动连接，进而保证了边缘计算效率，提高了边缘计算能力的灵活性。
在本实施例中提供了一种边缘计算方法，图2是根据本发明实施例的边缘计算方法的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：
s21，获取初始化安装信息。
其中，初始化安装信息包括安装脚本以及配置信息，安装脚本用于表示各个功能模块、服务及其依赖关系，配置信息用于建立与目标云平台的连接。并且功能模块为应用容器镜像。
详细请参见图1所示实施例的s11，在此不再赘述。
s22，利用初始化安装信息，建立与目标云平台的连接。
详细请参见图1所示实施例的s12，在此不再赘述。
s23，接收目标云平台下发的编排规则信息，编排规则信息包括目标功能模块信息。
其中可以通过编排规则信息用于对应用容器镜像进行唯一标识，详细请参见图1所示实施例的s13，在此不再赘述。
s24，根据编排规则信息以及安装脚本，构建边缘计算环境，以对获取到的数据进行边缘计算。
具体地，上述s24包括如下步骤：
s241，基于目标应用容器镜像的唯一标识，从安装脚本中拉取相应的目标应用容器镜像。
容器技术能够有效的将由单个操作系统挂管理的资源划分到孤立的组中，以便更好的在组之间平衡有冲突的资源使用需求。每个容器内运行一个应用功能，不同的容器之间相互隔离，容器之间也可以建立通信机制。容器的创建和停止都十分快速，资源需求远远低于虚拟机，因此在本实施例中安装脚本中的功能模块为应用容器镜像。边缘计算设备即可从安装脚本中拉取相应的目标应用容器镜像来进行后续的应用开发及相应的数据处理。
编排规则信息还包括应用容器镜像的唯一标识，其中每个应用容器镜像都有其特定的唯一标识，将其组织到编排规则信息，以便于保证边缘计算设备拉取相应目标应用容器的准确率与效率。各应用容器镜像的唯一标识可以通过元数据表示，元数据可以指示目标的存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能，元数据算是一种电子式目录，为了达到编制目录的目的，必须在描述并收藏数据的内容或特色，进而达成协助数据检索的目的，本实施例仅以元数据作为唯一标识为例进行说明，在实际应用中也可以选则其他标识信息，只要能够实现快速定位查找及匹配的目的即可，本实施例并不以此为限。每个应用容器对应一个唯一标识，因此边缘计算设备能够快速的在安装脚本中拉取相应的目标应用容器镜像。
s242，启动目标应用容器镜像对应的服务，以构建边缘计算环境。
拉取到目标应用容器镜像之后，即可启动目标应用容器镜像对应的服务，并且构建边缘计算环境，并且实现对各个边缘计算设备的管理，直接通过动态路由管理功能，动态的添加删除边缘设备端的对外开放服务端口，满足不同的业务应用需求。
本实施例提供的边缘计算方法，通过在边缘计算设备端利用初始化安装信息建立与目标云平台的连接，接收目标云平台下发的编排规则信息并构建边缘计算环境，以对获取到的数据进行边缘计算；解决云边协同的问题，通过云平台统一进行应用编排并与边缘计算设备进行主动连接，进而保证了边缘计算效率，提高了边缘计算能力的灵活性。
在本实施例中提供了一种边缘计算方法，图3是根据本发明实施例的边缘计算方法的流程图，如图3所示，该流程包括如下步骤：
s31，获取初始化安装信息。
详细请参见图1所示实施例的s11，在此不再赘述。
s32，利用初始化安装信息，建立与目标云平台的连接。
具体地，上述s32包括如下步骤：
s321，利用安装脚本，拉取协同边缘组件。
通过增加云边协同组件，实现云边协同工作的目的，边缘计算设备利用安装脚本，拉取云边协同组件的协同边缘组件，以便于此边缘计算设备通过协同边缘组件与云平台建立连接并进行数据通信。
s322，基于协同边缘组件以及配置信息，建立与目标云平台的网络连接。
根据云边协同组件的协调边缘组件及配置文件信息中zl-cloudpaas平台配置信息(域名以及监听端口)，保证边缘计算设备主动和云平台建立网络连接，可以通过websocket协议实现网络连接。需要说明的是，配置信息仅以域名、监听端口为例进行说明，在实际应用中还可以是其他唯一标识此云平台的信息，本实施例并不以此为限。
s323，提取初始化安装信息中的身份认证信息。
在云平台生成初始化安装信息时就把其需要通信连接的边缘计算设备的身份认证信息组合到初始化安装信息中，以便于后续进行此边缘计算设备的身份认证，保证数据通信的准确性，进而保证应用开发的效率。
s324，将身份认证信息发送给目标云平台进行身份验证，以建立与目标云平台的连接。
在边缘计算设备与云平台建立网络连接后，可以通过将身份认证信息发送给目标云平台进行身份验证，在认证的过程中可以通过将此边缘计算设备发送的身份认证信息(可以是设备的id或者密钥)与云平台中的预先设置的设备及密钥的存储列表进行比较匹配，在认证通过的情况下建立与目标云平台的连接。本实施例中，还包括一种认证失败的情况，如果身份认证信息不匹配，则将此边缘计算设备重新接入云平台，重新进行上述的认证过程，为了保证开发效率，如果超过3次认证任然失败，则中止边缘计算设备接入云平台的流程，发出报错信息，等待人工介入。需要说明的是，本实施例仅举例说明进行3次认证过程，在实际应用中可以根据实际需求进行设置，本实施例并不以此为限。
s33，接收目标云平台下发的编排规则信息，编排规则信息包括目标功能模块信息。
详细请参见图1所示实施例的s13，在此不再赘述。
s34，根据编排规则信息以及安装脚本，构建边缘计算环境，以对获取到的数据进行边缘计算。
具体地，上述s34还包括如下步骤：
s341，利用协同边缘组件接收目标云平台下发的更新后的编排规则信息。
例如当开发者在zl-cloudpaas平台重新配置ai应用的容器编排规则之后，会自动将更新后的编排规则下发到边缘设备端的核心容器服务的协同边缘组件中。
s342，基于更新后的编排规则信息，对边缘计算环境进行更新。
协同边缘组件接收到更新后的编排规则信息后，会根据新的容器编排信息自动完成除协同边缘组件以外的所有容器服务的版本更新。
作为本实施例的一种可选实施方式，上述s34中，边缘计算环境构建完成之后，可以采用如下步骤对获取到的数据进行边缘计算。具体地，还可以包括如下步骤：
(1)获取待处理数据，待处理数据中携带有数据处理方式。
在建筑工地安全监测的应用中，可以拉取到各个模块不同的目标应用容器镜像之后，通过数据采集容器获取现场的待处理数据，也可以直接接收外部发送过来的待处理数据，只要能获取到待处理数据即可；其中待处理数据中携带有数据处理方式，其中数据处理方式包括：数据推理，即可以是规定的规则信息(例如对数据进行直接过滤处理)，还可以是通过相应数据分析算法进行数据分析处理的规则，只要通过对应的数据处理方式对待处理数据进行相应操作即可，本实施例并不以此为限。
(2)当数据处理方式为数据推理时，通过应用容器镜像对待处理数据进行预处理，以得到满足数据推理要求的目标数据。
(3)对目标数据进行数据推理，确定推理结果，并将推理结果返回至应用容器镜像，以将推理结果发送至目标云平台。
以上述建筑工地安全监测应用的开发为例，如图4所示，1.数据采集容器采集监测设备的实时数据，例如工地现场的视频监测数据或图像监测数据；2.将数据转发到相应的ai应用容器中对数据进行预处理(例如调整图片大小，像素等)；3.将处理后的数据转发到tensorflow容器(基于数据流编程的符号数学系统)，对数据进行智能分析；4.然后将分析产生的推理结果(例如现场工人未戴安全帽)返回至ai应用容器，进行相应的报警操作。5.ai应用容器将结果转发到数据中继服务中，数据中继服务通过mqtt协议将推理结果推送到云平台中的mqttbroker服务，如果实时数据不需要通过tensorflow进行ai推理，而是仅仅需要通过规则引擎来产生报警信息，ⅰ.需要以旁路数据的方式转发到规则引擎进行数据清洗；ⅱ.如果触发报警信息也同样将报警信息转发到数据中继服务并进一步推送到云平台中的mqttbroker服务。
在本实施例中提供了一种边缘计算方法，可用于云平台，例如电脑、手机、平板电脑等。图5是根据本发明实施例的边缘计算方法的流程图，如图5所示，该流程包括如下步骤：
s41，获取各个功能模块、服务及其依赖关系。
还以上述ai应用开发为例，首先开发者需要在云平台完成ai应用开发并将相关容器镜像集合放入到容器镜像仓库中，通过云平台申请开发者账号并登陆此云平台，录入ai应用容器镜像集合相关的镜像仓库信息，以便于匹配相应的应用容器镜像。获取需要实现的各个功能模块、主要核心服务及各个服务之间的依赖关系，可以通过设备采集的方式获取，也可以通过外部设备进行获取，本实施例并不对获取方式作任何限定。
s42，基于各个功能模块、服务及其依赖关系，形成安装脚本。详细形成安装脚本的过程参见上述如图1所示实施例的s11，在此不再赘述。
s43，利用安装脚本以及配置信息，生成初始化安装信息，配置信息用于建立与对应的边缘计算设备的连接。生成初始化安装信息，以便于将此初始化安装信息发送至边缘计算设备并执行初始化程序，以建立云平台与对应的边缘计算设备的连接。详细过程参见上述如图1所示实施例的s11，在此不再赘述。
s44，根据与对应的边缘计算设备的连接，将编排规则信息下发给对应的边缘计算设备，以使得对应的边缘计算设备构建边缘计算环境，编排规则信息包括目标功能模块信息。详细过程参见上述如图1所示实施例的s13，在此不再赘述。
本实施例提供的边缘计算方法，通过云平台生成初始化安装信息，建立与对应的边缘计算设备的连接，并将编排规则信息下发至对应的边缘计算设备，保证边缘计算设备构建边缘计算环境，进行数据的边缘计算处理，实现了云边协调，解决现有方法仅仅通过在本地预置好的应用编排规则进行应用编排，实现云平台对编排规则信息的统一编排，保证了边缘计算的灵活性。
在本实施例中提供了一种边缘计算方法，可以应用与云平台，如图6所示，该流程包括如下步骤：
s51，获取各个功能模块、服务及其依赖关系。
详细请参见图5所示实施例的s41，在此不再赘述。
s52，基于各个功能模块、服务及其依赖关系，形成安装脚本。
具体地，上述s52包括如下步骤：
s521，利用各个应用容器镜像以及服务，新建应用编排模板。
云平台根据各个各个应用容器镜像以及服务，新建一个编排模板，以便于开发者可以基于这个编排模板对应用容器进行编排，提高了应用开发的效率。
s522，基于应用编排模板、各个应用容器镜像与服务的依赖关系以及配置信息，形成安装脚本。详细过程参见上述如图1所示实施例的s11，在此不再赘述。
s53，利用安装脚本以及配置信息，生成初始化安装信息，配置信息用于建立与对应的边缘计算设备的连接。详细过程参见上述如图1所示实施例的s12，在此不再赘述。
通过上述步骤建立目标云平台与边缘计算设备之间的网络连接，进而实现数据通信及交互，下发编排规则至边缘计算设备。
具体地，上述s53包括如下步骤：
(1)利用ssh云端代理服务获取ssh边缘代理服务中的目标边缘计算设备发起的tcp连接请求，tcp连接请求中携带有目标边缘计算设备的编号。
云平台会首先获取目标边缘计算设备发起的tcp连接请求，其中可以通过ssh边缘代理服务将请求发送至ssh云端代理服务，建立tcp连接之后通过tcp心跳维持长连接，此tcp连接请求中携带有目标边缘计算设备的编号。
(2)通过ssh云端代理服务将目标边缘计算设备的编号与tcp连接请求进行关联，以远程接入目标边缘计算设备。
云平台的ssh云端代理服务将目标边缘计算设备的编号与tcp连接请求进行关联，则ssh云端代理服务就可以通过在web操作界面上报的设备编号直接找到tcp连接，进而通过两级ssh代理来完成边缘计算设备的远程接入，基于两层ssh代理，实现边缘设备的ssh远程运维。
s54，根据与对应的边缘计算设备的连接，将编排规则信息下发给对应的边缘计算设备，以使得对应的边缘计算设备构建边缘计算环境，编排规则信息包括目标功能模块信息。
详细请参见图5所示实施例的s44，在此不再赘述。
本实施例提供的边缘计算方法，通过云平台生成初始化安装信息，建立与对应的边缘计算设备的连接，并将编排规则信息下发至对应的边缘计算设备，保证边缘计算设备构建边缘计算环境，进行数据的边缘计算处理，实现了云边协调，解决现有方法仅仅通过在本地预置好的应用编排规则进行应用编排，实现云平台对编排规则信息的统一编排，保证了边缘计算的灵活性；进而通过各个应用容器镜像与服务的依赖关系确定安装脚本，保证边缘计算设备的边缘计算环境的正常稳定运行；通过目标边缘计算设备与云平台建立tcp连接，将目标边缘计算设备的编号与tcp连接请求进行关联，实现对边缘计算设备的远程管理，实现边缘计算设备的远程运维。
在本实施例中提供了一种边缘计算方法，如图7所示，通过目标云平台及边缘计算设备进行数据通信及数据处理，实现边缘计算。
s601，目标云平台获取各个功能模块、服务及其依赖关系；详细请参见图5所示实施例的s41，在此不再赘述。
s602，目标云平台基于各个功能模块、服务及其依赖关系，形成安装脚本；详细请参见图5所示实施例的s42，在此不再赘述。
s603，目标云平台利用安装脚本以及配置信息，生成初始化安装信息，配置信息用于建立与对应的边缘计算设备的连接。详细请参见图5所示实施例的s43，在此不再赘述。
s604，边缘计算设备获取初始化安装信息，其中初始化安装信息包括安装脚本以及配置信息，安装脚本用于表示各个功能模块、服务及其依赖关系，配置信息用于建立与目标云平台的连接。详细请参见图1所示实施例的s11，在此不再赘述。
s605，边缘计算设备利用初始化安装信息，建立与目标云平台的连接。详细请参见图1所示实施例的s12，在此不再赘述。
s606，目标云平台根据与对应的边缘计算设备的连接，将编排规则信息下发给对应的边缘计算设备，以使得对应的边缘计算设备构建边缘计算环境，编排规则信息包括目标功能模块信息。详细请参见图5所示实施例的s44，在此不再赘述。
s607，边缘计算设备接收目标云平台下发的编排规则信息，其中编排规则信息包括目标功能模块信息。详细请参见图1所示实施例的s13，在此不再赘述。
s608，边缘计算设备根据编排规则信息以及安装脚本，构建边缘计算环境，以对获取到的数据进行边缘计算。详细请参见图1所示实施例的s14，在此不再赘述。
以上述建筑工地安全监测的应用开发及数据处理为例，通过如图8所示的边缘计算环境，目标云平台通过api开放平台提供接口，通过协调云端组件及协调边缘组件建立连接后，下发容器编排规则至容器编排引擎实现编排，并将数据处理规则下发至边缘计算设备的规则引擎中，以便于对数据进行清洗(例如对不符合语法要求的sql语句、操作不符合规定的数据进行清洗)；应用容器集合中的数据采集容器采集监测设备的实时监测数据，例如工地现场的视频监测数据或图像监测数据，然后将数据转发到相应的ai应用容器中对数据进行预处理(例如调整图片大小，像素等)；将处理后的数据转发到tensorflow容器(基于数据流编程的符号数学系统)，对数据进行智能分析，然后将分析产生的推理结果(例如现场工人未戴安全帽)返回至ai应用容器，进行相应的报警；并通过边缘管理平台对边缘计算设备进行增加或删除管理。
ai应用容器将结果转发到数据中继服务中，数据中继服务通过mqtt协议将推理结果推送到zl-cloudpaas中的mqttbroker服务，如果数据不需要通过tensorflow进行ai推理，而是仅仅需要通过规则引擎来产生报警信息，则需要以旁路数据的方式转发到规则引擎进行数据清洗，如果触发报警信息也同样将报警信息转发到数据中继服务并进一步推送到zl-cloudpaas中的mqttbroker服务。并且通过ssh边缘代理及ssh云端代理完成边缘计算设备的远程接入，实现对边缘计算设备的远程运维。
在本实施例中还提供了一种边缘计算装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
本实施例提供一种边缘计算装置，如图9所示，包括：获取模块1，用于获取初始化安装信息，初始化安装信息包括安装脚本以及配置信息，安装脚本用于表示各个功能模块、服务及其依赖关系，配置信息用于建立与目标云平台的连接；连接模块2，用于利用初始化安装信息，建立与目标云平台的连接；接收模块3，用于接收目标云平台下发的编排规则信息，编排规则信息包括目标功能模块信息；计算模块4，用于根据编排规则信息以及安装脚本，构建边缘计算环境，以对获取到的数据进行边缘计算。
本实施例提供一种边缘计算装置，如图10所示，包括：第一处理模块01，用于获取各个功能模块、服务及其依赖关系；第二处理模块02，用于基于各个功能模块、服务及其依赖关系，形成安装脚本；第三处理模块03，用于利用安装脚本以及配置信息，生成初始化安装信息，配置信息用于建立与对应的边缘计算设备的连接；第四处理模块04，用于根据与对应的边缘计算设备的连接，将编排规则信息下发给对应的边缘计算设备，以使得对应的边缘计算设备构建边缘计算环境，编排规则信息包括目标功能模块信息。
本实施例中的边缘计算装置是以功能单元的形式来呈现，这里的单元是指asic电路，执行一个或多个软件或固定程序的处理器和存储器，和/或其他可以提供上述功能的器件。
上述各个模块的更进一步的功能描述与上述对应实施例相同，在此不再赘述。
本实施例还提供一种边缘计算系统，如图11所示，包括：
至少一个边缘计算设备010，边缘计算设备010用于执行第一方面或者第一方面的任意一种实施方式中的边缘计算方法。
上述各个模块的更进一步的功能描述与上述对应实施例相同，在此不再赘述。
云平台020，与至少一台边缘计算设备010连接，云平台020用于执行第二方面或者第二方面的任意一种实施方式中的边缘计算方法。
上述各个模块的更进一步的功能描述与上述对应实施例相同，在此不再赘述。
本发明实施例还提供一种移动终端，具有上述图12所示的边缘计算装置。
请参阅图12，图12是本发明可选实施例提供的一种终端的结构示意图，如图12所示，该终端可以包括：至少一个处理器601，例如cpu(centralprocessingunit，中央处理器)，至少一个通信接口603，存储器604，至少一个通信总线602。其中，通信总线602用于实现这些组件之间的连接通信。其中，通信接口603可以包括显示屏(display)、键盘(keyboard)，可选通信接口603还可以包括标准的有线接口、无线接口。存储器604可以是高速ram存储器(randomaccessmemory，易挥发性随机存取存储器)，也可以是非不稳定的存储器(non-volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器604可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器601的存储装置。其中处理器601可以结合图9和图10所描述的装置，存储器604中存储应用程序，且处理器601调用存储器604中存储的程序代码，以用于执行上述任一方法步骤。
其中，通信总线602可以是外设部件互连标准(peripheralcomponentinterconnect，简称pci)总线或扩展工业标准结构(extendedindustrystandardarchitecture，简称eisa)总线等。通信总线602可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图12中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
其中，存储器604可以包括易失性存储器(英文：volatilememory)，例如随机存取存储器(英文：random-accessmemory，缩写：ram)；存储器也可以包括非易失性存储器(英文：non-volatilememory)，例如快闪存储器(英文：flashmemory)，硬盘(英文：harddiskdrive，缩写：hdd)或固态硬盘(英文：solid-statedrive，缩写：ssd)；存储器604还可以包括上述种类的存储器的组合。
其中，处理器601可以是中央处理器(英文：centralprocessingunit，缩写：cpu)，网络处理器(英文：networkprocessor，缩写：np)或者cpu和np的组合。
其中，处理器601还可以进一步包括硬件芯片。上述硬件芯片可以是专用集成电路(英文：application-specificintegratedcircuit，缩写：asic)，可编程逻辑器件(英文：programmablelogicdevice，缩写：pld)或其组合。上述pld可以是复杂可编程逻辑器件(英文：complexprogrammablelogicdevice，缩写：cpld)，现场可编程逻辑门阵列(英文：field-programmablegatearray，缩写：fpga)，通用阵列逻辑(英文：genericarraylogic,缩写：gal)或其任意组合。
可选地，存储器604还用于存储程序指令。处理器601可以调用程序指令，实现如本申请图1和5实施例中所示的方法。
本发明实施例还提供了一种非暂态计算机存储介质，计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的边缘计算方法。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-onlymemory，rom)、随机存储记忆体(randomaccessmemory，ram)、快闪存储器(flashmemory)、硬盘(harddiskdrive，缩写：hdd)或固态硬盘(solid-statedrive，ssd)等；存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。
1.一种边缘计算方法，其特征在于，所述方法包括：
获取初始化安装信息，所述初始化安装信息包括安装脚本以及配置信息，所述安装脚本用于表示各个功能模块、服务及其依赖关系，所述配置信息用于建立与目标云平台的连接；
利用所述初始化安装信息，建立与所述目标云平台的连接；
接收所述目标云平台下发的编排规则信息，所述编排规则信息包括目标功能模块信息；
根据所述编排规则信息以及所述安装脚本，构建边缘计算环境，以对获取到的数据进行边缘计算。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述功能模块为应用容器镜像，所述编排规则信息还包括应用容器镜像的唯一标识，所述根据所述编排规则信息以及所述安装脚本，构建边缘计算环境，以对获取到的数据进行边缘计算，包括：
基于目标应用容器镜像的唯一标识，从所述安装脚本中拉取相应的目标应用容器镜像；
启动所述目标应用容器镜像对应的服务，以构建所述边缘计算环境。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述初始化安装信息，建立与所述目标云平台的连接，包括：
利用所述安装脚本，拉取协同边缘组件；
基于所述协同边缘组件以及所述配置信息，建立与所述目标云平台的网络连接；
提取所述初始化安装信息中的身份认证信息；
将所述身份认证信息发送给所述目标云平台进行身份验证，以建立与所述目标云平台的连接。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述编排规则信息以及所述安装脚本，构建边缘计算环境，以对获取到的数据进行边缘计算，还包括：
利用所述协同边缘组件接收所述目标云平台下发的更新后的编排规则信息；
基于所述更新后的编排规则信息，对所述边缘计算环境进行更新。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述编排规则信息以及所述安装脚本，构建边缘计算环境，以对获取到的数据进行边缘计算，还包括：
获取待处理数据，所述待处理数据中携带有数据处理方式，所述数据处理方式包括：数据推理；
当所述数据处理方式为数据推理时，通过所述应用容器镜像对所述待处理数据进行预处理，以得到满足数据推理要求的目标数据；
对目标数据进行数据推理，确定推理结果，并将所述推理结果返回至所述应用容器镜像，以将所述推理结果发送至所述目标云平台。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述数据处理方式还包括：规则引擎解析，所述根据所述编排规则信息以及所述安装脚本，构建边缘计算环境，以对获取到的数据进行边缘计算，还包括：
当所述数据处理方式为规则引擎解析时，通过规则引擎对所述待处理数据进行解析，确定业务处理结果，以使得所述规则引擎将所述业务处理结果发送至所述目标云平台。
7.一种边缘计算方法，其特征在于，所述方法包括：
获取各个功能模块、服务及其依赖关系；
基于所述各个功能模块、服务及其依赖关系，形成安装脚本；
利用所述安装脚本以及配置信息，生成初始化安装信息，所述配置信息用于建立与对应的边缘计算设备的连接；
根据与对应的边缘计算设备的连接，将编排规则信息下发给对应的边缘计算设备，以使得对应的边缘计算设备构建边缘计算环境，所述编排规则信息包括目标功能模块信息。
8.根据权利要求7所述的边缘计算方法，其特征在于，所述功能模块为应用容器镜像，所述基于所述各个功能模块、服务及其依赖关系，形成安装脚本，包括：
利用各个所述应用容器镜像以及服务，新建应用编排模板；
基于所述应用编排模板、各个应用容器镜像与服务的依赖关系以及所述配置信息，形成所述安装脚本。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述建立与对应的边缘计算设备的连接，包括：
利用ssh云端代理服务获取ssh边缘代理服务中的目标边缘计算设备发起的tcp连接请求，所述tcp连接请求中携带有所述目标边缘计算设备的编号；
通过ssh云端代理服务将所述目标边缘计算设备的编号与所述tcp连接请求进行关联，以远程接入所述目标边缘计算设备。
10.一种边缘计算装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取初始化安装信息，所述初始化安装信息包括安装脚本以及配置信息，所述安装脚本用于表示各个功能模块、服务及其依赖关系，所述配置信息用于建立与目标云平台的连接；
连接模块，用于利用所述初始化安装信息，建立与所述目标云平台的连接；
接收模块，用于接收所述目标云平台下发的编排规则信息，所述编排规则信息包括目标功能模块信息；
计算模块，用于根据所述编排规则信息以及所述安装脚本，构建边缘计算环境，以对获取到的数据进行边缘计算。
11.一种边缘计算装置，其特征在于，包括：
第一处理模块，用于获取各个功能模块、服务及其依赖关系；
第二处理模块，用于基于所述各个功能模块、服务及其依赖关系，形成安装脚本；
第三处理模块，用于利用所述安装脚本以及配置信息，生成初始化安装信息，所述配置信息用于建立与对应的边缘计算设备的连接；
第四处理模块，用于根据与对应的边缘计算设备的连接，将编排规则信息下发给对应的边缘计算设备，以使得对应的边缘计算设备构建边缘计算环境，所述编排规则信息包括目标功能模块信息。
12.一种边缘计算系统，其特征在于，包括：
至少一个边缘计算设备，所述边缘计算设备用于执行权利要求1-6中任一项所述的边缘计算方法；
云平台，与所述至少一台边缘计算设备连接，所述云平台用于执行权利要求7-9中任一项所述的边缘计算方法。
技术总结