基于IoT服务接口模型的代码自动生成方法及装置

    公开(公告)号:CN117762417A

    公开(公告)日:2024-03-26

    申请号:CN202311597956.X

    申请日:2023-11-27

    Abstract: 基于IoT服务接口模型的代码自动生成方法及装置,该方法预先构建IoT服务接口模型,利用IoT服务所需要传输的业务事件和事件传输协议,根据IoT服务接口模型编写IoT服务接口描述文件;通过IoT服务接口语法分析树,检查IoT服务接口描述文件语法是否正确;通过IoT服务接口模型的语法解析器解析IoT服务接口描述文件,遍历IoT服务的数据信息并生成指定项目的代码文件;将生成的指定项目的代码文件保存在IoT服务接口模型指定的命名空间中。本发明在业务流程系统集成IoT服务的开发过程中发挥重要作用,可以减少手动处理配置关系时容易出现错误和不一致性问题,提高系统的稳定性和可靠性。

    应用程序运行监控方法、介质及电子设备

    公开(公告)号:CN109710492A

    公开(公告)日:2019-05-03

    申请号:CN201811635505.X

    申请日:2018-12-29

    Abstract: 本发明提供一种应用程序运行监控方法、介质和电子设备,该方法包括:步骤1)在一节点上创建一个或多个容器,并且在所述一个或多个容器中的每个容器内运行一个或多个应用程序;步骤2)监测每个容器的状态以及每个应用程序的状态;其中,当监测到应用程序故障并且该应用程序是无状态应用程序时,在运行该应用程序的容器内重启该应用程序;当监测到应用程序故障并且该应用程序是有状态应用程序时,在所述节点上重启运行该应用程序的容器;当监测到容器故障时,在所述节点上重启该容器。本发明通过在容器内重启应用程序或者在部署容器的节点上重启容器来实现应用程序的高可用性,并且无需修改应用程序的代码,尤其适用于实现遗留应用程序的高可用性。此外,如果在部署容器的节点上重启容器失败,还可以在另一节点上重启该容器,从而进一步保证了应用程序的高可用性。

    基于海量车牌识别数据的相似轨迹挖掘方法及装置

    公开(公告)号:CN104778245A

    公开(公告)日:2015-07-15

    申请号:CN201510167058.X

    申请日:2015-04-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于海量车牌识别数据的相似轨迹挖掘方法及装置。该方法包括轨迹组织与筛选、点伴随关系计算、轨迹相似性判定三个主要步骤;本发明克服海量数据集下计算响应时间滞后问题,基于车牌识别数据分析提高了计算的准确度,使用Hadoop MapReduce分布式处理方式提高计算效率,高效快速挖掘相似轨迹,可以用于交通业务领域的伴随车辆的发现。

    一种移动终端适应性传输数据的方法

    公开(公告)号:CN107087292B

    公开(公告)日:2021-01-01

    申请号:CN201710139881.9

    申请日:2017-03-10

    Abstract: 本发明提供一种移动终端适应性传输文件的方法和装置,所述方法包括:1)第一终端获取第二终端的网络状况信息,以确定所支持的在双方终端间进行数据传输的多种通信方式;2)所述第一终端选择上述多种通信方式中的一种通信方式与所述第二终端建立连接;3)在传输数据的过程中,根据当前传输速率及其他各种通信方式的当前网络带宽切换所采用的通信方式。

    物联网监测大数据的存储方法与存储系统

    公开(公告)号:CN109495537A

    公开(公告)日:2019-03-19

    申请号:CN201811088616.3

    申请日:2018-09-18

    Abstract: 本发明提供了一种物联网监测大数据的存储系统和存储方法。该存储系统包括一个全局数据中心,至少一个区域数据中心、至少一个终端网关以及至少一个物联网监测终端,其中,所述终端网关用于汇集所连接的至少一个物联网监测终端采集的数据,所述区域数据中心用于汇集接收所连接的至少一个终端网关的数据并进行存储,所述全局数据中心用于基于触发向所连接的区域数据中心抓取数据的数据选择策略决定将所连接的区域数据中心所存储的相应数据传输到全局数据中心进行存储。本发明的存储系统和存储方法能够对全量数据进行存储并提高存储性能。

    面向车牌识别数据的旅行时间实时预测方法及装置

    公开(公告)号:CN105139328A

    公开(公告)日:2015-12-09

    申请号:CN201510518220.8

    申请日:2015-08-21

    Abstract: 本发明公开了一种面向车牌识别数据的旅行时间实时预测方法及装置,其中该方法包括先验规则挖掘、旅行时间实测计算和旅行时间预测计算三个主要步骤;本发明克服数据规模和时效性有限、预测计算的响应滞后且准确率不高的问题,基于车牌识别数据的方法和装置降低了计算响应时间并提高了预测准确程度,并在Apache Storm和Hadoop MapReduce集群环境中实现,完成了实时数据环境下的旅行时间预测,可用于交通领域的道路状态监控和出行服务发布。本发明提高了大数据环境下智能交通应用的实时性、可靠性,使得交通大数据信息可以为用户的实时查询和预测提供实用,提高了用户体验。

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