[发明专利]物联网数据处理方法、设备及存储介质

说明书

本申请实施例提供一种物联网数据处理方法、设备及存储介质。在训练目标对象的基线预测模型时，可通过物联网设备采集目标对象的物联网数据。在获取到目标对象的物联网数据后，可根据物联网数据的分布特征，对获取物联网数据进行预处理操作，该预处理操作至少包括：噪声数据过滤操作和/或数据插值操作。基于预处理后的物联网数据，可对目标对象的基线预测模型进行训练。在这种实施方式中，从数据质量的角度出发对目标对象的基线预测模型进行优化训练，可进一步提升目标对象的基线预测模型的预测准确率，提升智能运维服务的质量。

技术领域

本申请涉及物联网技术领域，尤其涉及一种物联网数据处理方法、设备及存储介质。

背景技术

在运维场景中，云平台上可基于智能基线产品提供智能运维服务。智能基线产品可基于机器学习算法自动生成指标智能基线，并通过智能基线检测异常指标，有效避免静态阈值报警以及误报。

但是，在物联网场景下，时常出现由于网络中断导致的数据异常或者由于传输链路干扰导致的噪声数据。在物联网数据的采集质量无法保证的情况下，难以提升智能基线产品的性能。因此，有待提出一种新的解决方案。

发明内容

本申请的多个方面提供一种物联网数据处理方法、设备及存储介质，用以提升物联网数据的质量，从而提升智能基线对异常指标的检测准确性。

本申请实施例提供一种物联网数据处理方法，包括：获取第一物联网设备采集到的第一目标对象的物联网数据；根据物联网数据的分布特征，对所述物联网数据进行预处理操作，所述预处理操作至少包括：噪声数据过滤操作和/或数据插值操作；根据预处理后的物联网数据，对所述第一目标对象的基线预测模型进行训练。

本申请实施例还提供一种物联网数据处理方法，包括：获取物联网设备采集到的目标对象的物联网数据；将所述物联网数据输入所述目标对象的基线预测模型，得到所述目标对象的基线预测结果；其中，所述目标对象的基线预测模型，通过所述目标对象的历史物联网数据经过预处理操作后训练得到；所述预处理操作至少包括：噪声数据过滤操作和/或数据插值操作。

本申请实施例还提供一种服务器，包括：存储器和处理器；所述存储器用于存储一条或多条计算机指令；所述处理器用于执行所述一条或多条计算机指令以用于：执行本申请实施例提供的方法中的步骤。

本申请实施例还提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，计算机程序被处理器执行时能够实现本申请实施例提供的方法中的步骤。

本申请实施例提供的物联网数据处理方法中，在训练目标对象的基线预测模型时，可通过物联网设备采集目标对象的物联网数据。在获取到目标对象的物联网数据后，可根据物联网数据的分布特征，对获取物联网数据进行预处理操作，该预处理操作至少包括：噪声数据过滤操作和/或数据插值操作。基于预处理后的物联网数据，可对目标对象的基线预测模型进行训练。在这种实施方式中，从数据质量的角度出发对目标对象的基线预测模型进行优化训练，可进一步提升目标对象的基线预测模型的预测准确率，提升智能运维服务的质量。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本申请一示例性实施例提供的物联网数据处理系统的结构示意图；

图2为本申请一示例性实施例提供的迁移学习的示意图；

图3a为本申请一示例性的实施例提供物联网数据处理方法的流程示意图；

图3b为本申请另一示例性的实施例提供物联网数据处理方法的流程示意图；

图4为本申请一示例性实施例提供的服务器的结构示意图。

具体实施方式