摘要
本发明提供一种提供边缘计算服务的设备数据异常分析方法,包括以下步骤:S1:数据采集:边缘节点设备通过设备代理向数据中心上报数据,所述数据以消息的模式通过Rabbit MQ消息中间件进行传送;S2:制定规则引擎,数据中心通过规则引擎识别和过滤异常数据;进一步的,所述规则引擎通过Spring‑spel解决常规的规则定义,通过drools对数据进行业务化定制规则;S3:数据传输:利用kettle作为ETL,从Rabbit MQ中抽取规则引擎过滤后的设备报警数据,对数据进行匹配规则和分发,报警数据落到HDFS分布式文件系统,并留存到模型预处理文件夹作为模型训练的数据集;S4:创建AI模型,通过对每日留存的设备报警数据进行训练,用于生成报警分类、报警评分、报警评级的模型。
技术关键词
数据异常分析方法
HDFS分布式文件系统
定制规则
数据中心
分类特征
XGBoost模型
节点设备
硬件配置信息
异常数据
文件夹
数据归档
特征工程
业务库
定义
字典
实时数据
格式
消息
指标
系统为您推荐了相关专利信息
蓄冷模块
数据中心机房
节能控制方法
IT机柜
节点
生物标志物
变量
医学数据处理技术
数据中心
样本
分类系统
图像分割
分类特征
胃肠道肿瘤
空间金字塔池化
驾驶员状态监测方法
驾驶员状态监测系统
多模态生物识别
心率
长短期记忆网络
网络资源调度方法
数据中心
时间序列预测模型
混合优化算法
设备状态数据