数据处理方法、装置及可读存储介质与流程

计算;推算;计数设备的制造及其应用技术1.本发明涉及云计算领域，具体涉及一种数据处理方法、装置及可读存储介质。背景技术：2.物联网(internet of things，缩写iot)是互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能行使独立功能的普通物体实现互联互通的网络。物联网设备会产生一定的数据量，需要一种处理所有物联网设备的数据处理中心。物联网设备都是通过云服务器进行数据计算的，所有的物联网设备通过mqtt/http等协议直连云端，通过网络发送全量的数据到云端网关，云端网关将数据转存至消息队列，再通过流式计算进行数据清洗、分析、etl(extract-transform-load，抽取、转换、加载)等，通过上述方式实现云服务器对海量数据进行处理，但是，这不仅耗费大量的上行带宽，而且对云服务器的资源造成了压力。3.相关技术在对物联网设备数据进行数据处理时，是将云服务器中的部分流式计算任务放到边缘端，通过边缘端对数据进行处理，以降低云服务器的资源占用和压力。其中，边缘端是从数据源到云计算中心之间的功能载体，搭载着融合网络、计算、存储、应用核心能力的边缘计算平台，边缘端可提高靠近数据源头的近端数据处理服务。4.在对现有技术的研究和实践过程中，本发明的发明人发现，现有技术中边缘端在运行流式计算任务时，如果涉及的物联网设备数据量过大，将会超出边缘端的数据处理能力，使得边缘端仅能处理部分数据，而导致其他数据延迟，影响了边缘端对部分数据处理的时效性，降低了数据处理的可靠性。技术实现要素：5.本技术实施例提供一种数据处理方法、装置、设备、可读存储介质及系统，可以解决确保边缘端对部分数据的时效性，提高边缘端的数据处理能力。6.本技术实施例提供一种数据处理方法，应用于边缘端，包括：7.提取接收到的待处理数据中的有效待处理数据；8.获取所述边缘端当前的可用资源；9.当所述可用资源无法满足处理所述有效待处理数据所需的资源时，根据所述有效待处理数据确定可扩充的候选边缘端；10.利用所述候选边缘端的可用资源对所述边缘端当前的可用资源进行扩充，得到扩充后资源；11.通过所述扩充后资源基于数据处理策略，对所述有效待处理数据进行数据处理，得到数据处理结果。12.相应的，本技术实施例还提供一种数据处理装置，应用于边缘端，包括：13.提取单元，用于提取接收到的待处理数据中的有效待处理数据；14.获取单元，用于获取所述边缘端当前的可用资源；15.第一确定单元，用于当所述可用资源无法满足处理所述有效待处理数据所需的资源时，根据所述有效待处理数据确定可扩充的候选边缘端；16.扩充单元，用于利用所述候选边缘端的可用资源对所述边缘端当前的可用资源进行扩充，得到扩充后资源；17.处理单元，用于通过所述扩充后资源基于数据处理策略，对所述有效待处理数据进行数据处理，得到数据处理结果。18.相应的，本技术还提供一种计算机设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现本技术实施例提供的任一种数据处理方法中的步骤。19.此外，本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现本技术实施例提供的任一种数据处理方法中的步骤。20.本技术实施例可以提取接收到的待处理数据中的有效待处理数据；获取边缘端当前的可用资源；当可用资源无法满足处理有效待处理数据所需的资源时，根据有效待处理数据确定可扩充的候选边缘端；利用所述候选边缘端的可用资源对所述边缘端当前的可用资源进行扩充，得到扩充后资源；通过扩充后资源基于数据处理策略，对有效待处理数据进行数据处理，得到数据处理结果。该方案通过对接收到的待处理数据中的有效待处理数据进行提取，排除无效数据，减少数据处理量，及获取边缘端的可用资源，以确定边缘端的数据处理能力，其中，在边缘端的可用资源不满足有效待处理数据对应的资源需求时，根据其他候选边缘端的可用资源扩充边缘端的可用资源，提高了边缘端的数据处理能力，确保了在处理有效的待处理数据的时效性，具有可靠性。附图说明21.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，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。22.图1a是本技术实施例提供的数据处理方法的场景示意图；23.图1b是本技术实施例提供的可视化编排界面的架构示意图；24.图1c是本技术实施例提供的在可视化编排界面编辑组件的示意图；25.图2a是本技术实施例提供的数据处理方法的步骤流程图；26.图2b为本技术实施例提供的数据处理方法的时序步骤流程图；27.图3a是本技术实施例提供的数据处理装置的第一结构示意图；28.图3b是本技术实施例提供的数据处理装置的第二结构示意图；29.图3c是本技术实施例提供的数据处理装置的第三结构示意图；30.图3d是本技术实施例提供的数据处理装置的第四结构示意图；31.图3e是本技术实施例提供的数据处理装置的第五结构示意图；32.图3f是本技术实施例提供的数据处理装置的第六结构示意图；33.图4是本技术实施例提供的计算机设备的结构示意图。具体实施方式34.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术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，本领域技术人员在没有作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。35.本技术实施例提供一种数据处理方法、装置和计算机可读存储介质。具体地，本技术实施例的数据处理方法可以由计算机设备执行，其中，该计算机设备可以为终端或者服务器等设备，该终端可以为手机、平板电脑、笔记本电脑、智能电视、穿戴式智能设备、计算机、工业计算机等具有数据处理能力的设备。其中，终端可以为一个或多个具有数据运行能力的计算机等，服务器可以是单台服务器，也可以是由多个服务器组成的服务器集群。36.云计算(cloud computing)是一种计算模式，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。37.作为云计算的基础能力提供商，会建立云计算资源池(简称云平台，一般称为iaas(infrastructure as a service，基础设施即服务)平台，在资源池中部署多种类型的虚拟资源，供外部客户选择使用。云计算资源池中主要包括：计算设备(为虚拟化机器，包含操作系统)、存储设备、网络设备。38.边缘计算指的是在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。39.因此，边缘计算是建立在云计算的基础上的。边缘计算的边缘结点指的就是在数据产生源头和云中心之间任一具有计算资源和网络资源的结点。比如，手机就是人与云中心之间的边缘结点，网关是智能家居和云中心之间的边缘结点。在理想环境中，边缘计算指的就是在数据产生源附近分析、处理数据，没有数据的流转，进而减少网络流量和响应时间。40.例如，参见图1a，图1a为本技术实施例提供的数据处理方法的场景示意图。在该场景中，包括具有显示功能的客户端、云服务器及一个或多个边缘计算设备，其中，该具有显示功能和通信功能的客户端，如手机、个人计算机、穿戴式智能设备等，该边缘计算设备为具有数据处理能力和通信功能的设备。本实施例中，主要是用户通过在云服务器上建立任务，由云服务器下发该任务到边缘计算设备(边缘端)，由边缘端对数据处理后传输至云服务器进行存储，以使得边缘端协助或替换原云服务器的部分数据处理任务或过程，减轻云服务器的数据处理压力。需要说明的是，边缘端位于靠近物体或数据源的一侧，在接收到云服务器下发的数据处理任务(或流式计算策略)后，直接接收各待处理数据，无需将待处理数据上传至云服务器，免去了对上行带宽资源的占用，避免了占用上行带宽资源造成其他领域的网络拥堵现象，同时，还可避免由于网络不稳定造成处理待处理数据的时延，从而导致计算误差；进一步的，边缘端根据数据处理任务对接收的数据进行处理。此外，边缘端可of things，简称iot)是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，通过各类可能的网络接入，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。然而，用于获取物体、人体、环境的物联网设备的种类很多，如摄像头、温度传感器等，这些物联网设备所产生的数据需要一个数据处理中心来处理，如通过云服务计算中心或具有数据处理能力的计算中心来处理。50.具体的，物联网设备在监控、检测、识别某一事物时生成对应的待处理数据，由于物联网设备自身缺乏数据处理了能力或需要将数据汇总到相同的数据处理中心处理，因此，将该的物联网设备产生的数据传输到与物联网设备数据连接的边缘端上，使得边缘端对该待处理数据进行数据处理。示例性的，如该待处理数据可为温度监测设备所监测到的数据，还可以是人流监控设备产生的人流数据等，此处不做限定。51.需要说明的是，由于边缘端可同时执行多个数据处理任务，每个数据计算任务对应的任务事件不同，其对应的待处理数据也不同，如当任务事件为监控温度时，其待处理数据为监测到的温度；又如任务事件为监控人流量，则其待处理数据为监控的人流数量等。因此，为了区别不同的数据处理任务及待处理数据，需要根据各数据处理任务制定相关的策略或规则，本实施例可通过流式计算的方式对各待处理数据进行处理，将相关策略或规则称为“流式计算策略”。边缘端在接收到待处理数据时，需要确定待处理数据的流向和该待处理数据的数据处理过程，具体可根据该流式计算策略来确定待处理数据的流向和数据处理过程。52.在一些实施方式中，提取接收到的待处理数据中的有效待处理数据，之前包括：53.接收云服务器下发的流式计算策略；54.根据流式计算策略确定数据入口。55.需要说明的是，该流式计算策略为用户通过前端的可视化编排页面制定，具体通过拖拽可视化编排页面内组件区的一个或多个组件，并通过适当的编辑，以生成对应的流式计算策略，并将生成的流式计算策略存储于云服务器。需要说明的是，该可视化编排页面可为网络交互页面，如浏览器中web交互页面，该可视化编排页面为云服务器在前端(呈现在用户面前的一端)的一个通道页面，用户可通过这个该页面进行编辑相关的流式计算策略，使得云服务器获取用户制定的流式计算策略，并将该流式计算策略存储在云服务器中。而后，云服务器将该流式计算策略下发到边缘端，使得边缘端接收云服务器下发的流式计算策略，并解析该流式计算策略，得到数据处理流程，该数据处理流程包括数据入口和数据处理策略，其中，该数据入口可为“数据源”，如消息队列遥测传输(mqtt)、超文本传输协议(http)、全双工通信的协议(websock)等，而该数据处理策略可为函数，如内置常见函数可包括avg、count、max、min、sum、collect、deduplicate等，交互页面上的各类型组件并不限于列举的部分，用户还可根据指定接口和业务需求自行开发。进一步的，边缘端根据数据入口确定待处理数据的流向，使得待处理数据流向该数据入口；边云端还根据数据处理策略对数据入口输出的待处理数据进行数据处理。此外，用户还可通过前端的sql编写页面、规则联动交互页面来指定的流式计算策略，此处对此不作进一步赘述。56.在一些实施方式中，提取接收到的待处理数据中的有效待处理数据，之前还可包括：57.建立与用户终端之间的通信连接；58.接收用户终端发送的流式计算策略；59.根据流式计算策略确定数据入口。60.在本实施例中，待处理数据可为一个或多个数据，由于物联网设备的监测或识别判断异常，导致待处理数据可能包括异常的无效数据，或待处理数据为存在异常的无效数据，如监测到环境温度为500℃、1000℃等，监测到人流中的人体温度为50°、80°等，这些数据显然是不合理的，本实施例将这种异常的数据称为无效数据，而无效数据以外的数据称为有效待处理数据，即有效待处理数据为边缘端必须处理的数据。需要说明的是，在边缘端的可用资源较低的情况下，或为了避免无效数据占用边缘端的可用资源，在待处理数据在传入边缘端设备后，对待处理数据进行筛选，以提取待处理数据中的有效待处理数据，去除无效数据，使得边缘端仅对有效待处理数据。61.在一些实施方式中，步骤201具体包括：62.获取流经数据入口的待处理数据，待处理数据为外部设备通过数据入口向边缘端发送的数据；63.提取待处理数据中的有效待处理数据。64.需要说明的是，该数据入口可用于调用或接入外部设备发送的待处理数据，使得待处理数据在流式计算中进行数据处理。该外部设备可为物联网设备，如摄像头、温度传感器、人物识别传感器、生物特征识别传感器等。65.在一些实施方式中，提取待处理数据中的有效待处理数据，包括：66.根据流式计算策略确定有效数据阈值；67.从待处理数据中筛选出位于有效数据阈值内的数据，得到有效待处理数据。68.具体的，用户在制定流式计算策略时，还可制定有效数据阈值；边缘端在解析接收到的流式计算策略得到数据处理流程，该数据处理流程还可包括有效数据阈值，该有效数据阈值可为一个区间值域，如设定监测室内温度的有效区间值是[16，32]，又如监测人体温度的有效区间值为[35，40]，此处对有效数据阈值的数值不作限定，具体可根据实际情况或用户需求自行设定。通过该有效数据阈值对待处理数据进行过滤，或筛选，如当待处理数据大于或小于该有效数据阈值时，可确定该数据为无效数据，又如当待处理数据位于该有效数据阈值时，可确定该待处理数据为有效待处理数据，本实施例对无效数据进行过滤，以提取待处理数据中的有效待处理数据。[0069]步骤202：获取边缘端当前的可用资源。[0070]该边缘端在硬件配置上可包括中央处理器(cpu)、内存、磁盘、扇热器等，这些边缘端的硬件配置在边缘端处于运行状态时，由于边缘端运行的内需，可能会占用少量的边缘端资源，示例性的，边缘端由于运行内需，会占用少量cpu、内存等资源，此时，即使边缘端不对待处理数据进行处理，其可用资源的可用度也不可能为100％，通常可为70％-95％，具体需要根据边缘端的实际硬件大小配置而定。在确定可用资源的可通过获取对应的硬件配置参数，如获取内存的配置参数为20g，而由于边缘端运行内需所占用的内存为2g，则边缘端的可用内存资源份额为18g，即内存可用度为90％。cpu的可用资源的计算计算方式与内存的计算方式相同，此处不进一步赘述。[0071]在一些实施方式中，获取边缘端当前的可用资源，具体可包括以下步骤：[0072]获取边缘端的资源的全部份额；[0073]监测边缘端的资源的已用份额；[0074]根据边缘端的资源的全部份额和已用份额确认边缘端的可用资源。[0075]具体的，该边缘端的资源可为cpu、内存、磁盘等资源中的任意一种资源，如仅获取边缘端的内存的全部份额，该全部份额可理解为硬件出厂时配置的容量大小或可用度；此外，还可获取边缘端的所有资源的全部份额，如同时获取cpu、内存、磁盘等资源的全部份额。此处不做限定。[0076]在一些实施方式中，获取边缘端当前的可用资源，具体包括以下步骤：[0077]获取边缘端的资源的标识信息；[0078]监测边缘端的资源的已用份额；[0079]根据标识信息查找预设的资源信息列表，得到边缘端的资源的全部份额；[0080]根据边缘端资源的全部份额和已用份额计算边缘端的可用资源。[0081]进一步的，在一些实施方式中，获取边缘端当前的可用资源之后还包括：[0082]分析有效待处理数据的数据量；[0083]根据边缘端的可用资源查找预设的资源与数据处理量列表，得到该边缘端的可用资源对应的数据处理量；[0084]将有效待处理数据的数据量与该可用资源对应的数据处理量对比；[0085]若有效待处理数据的数据量大于或等于该数据处理量，则确认可用资源可满足处理有效待处理数据所需的资源；[0086]若有效待处理数据的数据量小于该数据处理量，则确认可用资源无法满足处理有效待处理数据所需的资源。[0087]具体的，在判定边缘端的可用资源是否满足处理有效待处理数据所需的资源时，可通过统计待处理数据的数据量，该统计的数据量可为单位时间的需要处理待处理数据的数据量，或是待处理数据的实际数据数量；此外，在边缘端的可用资源已经在对待处理数据进行数据处理，仍有其他待处理数据或有效待处理数据处于数据处理队列中，则以处于数据处理队列中的待处理数据或有效待处理数据作为统计的数据量。进一步的，根据边缘端的可用资源查找预设的资源与数据处理量列表，以获取边缘端的可用资源由于处理待处理数据时数据处理量，以进一步根据统计的数据量与可用资源的数据处理量进行对比，从而根据对比结果确认是边缘端的可用资源是否满足处理待处理数据时的资源需求，防止由于待处理数据的数据量过大而对边缘端造成压力，出现边缘端对应的设备卡顿、发热、重启现象，影响了边缘端的正常运行，具有可靠性。[0088]步骤203：当可用资源无法满足处理有效待处理数据所需的资源时，根据有效待处理数据确定可扩充的候选边缘端，其中，所述候选边缘端为除了所述边缘端以外的其他边缘端。[0089]具体的，在物联网设备产生的数据量较大时，边缘端持续接收大量的物联网设备的数据，在对每个数据或每组数据进行处理时，数据处理时间虽然比较短，如1秒、0.5秒、0.1秒、0.01秒，甚至更快，但是在面对大量的物联网设备产生的海量待处理数据时，边缘端的资源可能无法在一个数据处理周期内对所有的待处理数据或有效待处理数据进行数据处理，则部分待处理数据或部分有效待处理数据需要加入数据队列，等待边缘端进行处理，此时，将会导致数据队列中的待处理数据或有效待处理数据的计算延迟，产生时延，如延时10秒、20秒、1分钟等。此时，可确认边缘端当前的可用资源无法满足处理有效待处理数据所需的资源，可通过扩充边缘端当前的可用资源的方式来提高对待处理数据或有效待处理数据的处理能力。[0090]在一些实施方式中，根据有效待处理数据确定可扩充的候选边缘端，包括：[0091]统计有效待处理数据的数据量；[0092]根据有效待处理数据的数据量预测对应的目标份额资源；[0093]根据目标份额资源确定可扩充的候选边缘端。[0094]具体的，数据量表示需要待处理数据的数量，可以每个待处理数据为1个单位数量，如在监测到一个人体温度数据为36°时，该36°视为1个单位数量；又如待处理数据的人流量数据时，每个个体人次作为一个单位数量，即1人次作为一个待处理数据；又如待处理数据的人流量数据时，还可以单位时间内的人次数量作为一个待处理数据，即单位时间内识别到3人次，这3人次作为一个待处理数据。需要说明的是，以监控单位时间内监控到的目标事件作为一个整体的待处理数据时，待处理数据的数据量可为监测到有目标事件对应的单位时间的数量，即当某个单位时间内监控到有目标事件，则该单位时间作为一个数据量，其对应的待处理数据时监控到的目标事件对应的数值或数目。[0095]进一步的，根据有效待处理数据的数据量预测对应的目标份额资源，具体可通过根据该数据量查找预设的资源与数据处理量列表，得到该数据量对应的目标份额资源。需要说明的是，该预设的资源与数据处理量列表可根据边缘端相应的资源配置在处理待处理数据与所需的份额资源的历史数据生成，具体的，边缘端相应的资源配置对不同数据量的待处理数据进行数据处理时，收集处理该数据量对应的待处理数据时所需的份额资源，生成资源与数据处理量列表。需要说明的是，查找预设的资源与数据处理量列表所得到待处理数据的数据量对应的目标份额资源时，该目标份额资源可能会与边缘端对待处理数据进行数据处理时的实际运行资源有偏差，但是仍具有参考性，通过该确定的目标份额资源可获悉边云端在处理对应数据量的待处理数据时所需的资源用量(或资源份额或资源占用量)。进一步的，可根据该目标份额资源来判定待扩充的边缘端资源是否满足处理该数据量的有效待处理数据的需求，或可根据目标份额资源来判定扩充后的边缘端资源是否满足处理该数据量的有效待处理数据的需求。[0096]在一些实施方式中，根据目标份额资源确定可扩充的候选边缘端，包括：[0097]搜索与边缘端之间的距离在预设距离范围内的候选边缘端；[0098]获取候选边缘端的可用资源；[0099]当目标份额资源少于候选边缘端的可用资源时，确定所述候选边缘端为可扩充的候选边缘端。[0100]在本实施例中，通过分布式的方式部署边缘端的数据处理装置，每个边缘端的硬件包括至少一个数据处理装置，该数据处理装置为边缘端的硬件装置，该数据处理装置在运行时可处理待处理数据及其他数据。若边缘端的当前的可用资源无法满足处理有效待处理数据时所需的资源，对边缘端资源进行扩充。扩充边缘端资源具体过程为：搜索与边缘端的距离在预设距离内的候选边缘端，获取候选边缘端的可用资源，具体可通过发送边缘端资源采集指令到候选边缘端，使得该候选边缘端将其可用资源对应的信息发送至边缘端，边缘端将目标份额资源与候选边缘端的的可用资源对比，在目标份额资源少于候选边缘端的可用资源时，根据候选边缘端的可用资源扩充边缘端当前的可用资源，得到扩充后的资源。通过对边缘端当前的可用资源进行扩充，其中，扩充方式不限于包括水平扩充和垂直扩充，示例性的，水平扩充为将待处理数据/有效待处理数据和对应的数据处理策略发送至满足资源需求的候选边缘端，使得候选边缘端对待处理数据进行处理；垂直扩充为调用候选边缘端的可用资源，使得候选边缘端对待处理数据进行处理。通过上述方式扩充边缘端资源，得到扩充后资源，该扩充后资源大于边缘端的可用资源，以使得流式计算策略的顺利执行，提高对待处理数据的数据处理能力。[0101]步骤204：利用候选边缘端的可用资源对边缘端当前的可用资源进行扩充，得到扩充后资源。[0102]具体的，从搜索到的候选边缘端中确定可扩充的候选边缘端后，需要建立边缘端与可扩充的候选边缘端之间的连接，该连接方式可为通信连接、接口地址的配置连接，以实现利用可扩充的候选边缘端的可用资源对该边缘端当前的可用资源进行扩充，得到扩充后资源。[0103]在一些实施方式中，利用候选边缘端的可用资源对边缘端当前的可用资源进行扩充，得到扩充后资源，包括：[0104]获取可扩充的候选边缘端的地址信息；[0105]根据可扩充的候选边缘端的地址信息建立与可扩充的候选边缘端之间的通信连接；[0106]将可扩充的候选边缘端的可用资源扩充所述边缘端的可用资源，得到扩充后资源。[0107]本实施例为水平扩充方式，水平扩充方式可对位于不同局域网或相同局域网之间的边缘端资源的利用。该水平扩充方式的数据处理可过程为：在根据有效待处理数据确定可扩充的候选边缘端后，获取该可扩充的候选边缘端的地址信息，该地址信息可为ip地址信息、蓝牙地址信息、mac地址信息等，此处不做限定，其中，该获取方式可为查找预先设置的候选边缘端地址信息表，从候选边缘端地址信息表获取对应的候选边缘端的地址信息；还可以是发送地址信息获取指令至可扩充的候选边缘端，以接收候选边缘端发送的地址信息。边缘端通过该地址信息建立与可扩充的候选边缘端之间的通信连接，其中，建立通信连接的实现过程可为：以ip地址为例，根据候选边缘端的ip地址发送通信连接请求，以使得候选边缘端基于边缘端发送的通信连接请求建立连接，还可以为：使得候选边缘端基于边缘端发送的通信连接请求返回连接验证信息，边缘端根据连接验证信息建立与候选边缘之间的通信连接。[0108]需要说明的是，在水平扩充方式中，边缘端可仅负责将有效待处理数据和数据处理策略发送至候选边缘端，并发送控制指令控制候选边缘端至数据处理，或候选边缘端在接收到有效待处理数据和数据处理策略后，执行数据处理过程，最后，边缘端接收候选边缘端的数据处理结果，完成对相关的待处理数据的处理任务。[0109]在一些实施方式中，利用候选边缘端的可用资源对边缘端当前的可用资源进行扩充，得到扩充后资源，包括：[0110]获取边缘端的接口地址信息；[0111]将接口地址信息发送至的可扩充的候选边缘端，使得可扩充的候选边缘端根据接收的接口地址信息设置接口地址；[0112]基于接口地址，建立与候选边缘端之间的接口连接；[0113]将可扩充的候选边缘端的可用资源扩充边缘端的可用资源，得到扩充后资源。[0114]本实施例为垂直扩充方式扩充边缘端的可用资源，该垂直扩充方式具体为在边缘端与候选边缘端之间的资源连接，通过在同一局域网或不同局域网的边缘端资源的调用，使得边缘端资源与候选边缘端资源的叠加，以扩充原来边缘端的可用资源。本实施例以同一局域网为例，边缘端与候选边缘端之间是使用tcp通讯建立连接时采用的客户端服务器模式，这种模式又常常被称为主从式架构，检测c/s结构。其中，边缘端上安装有服务机(server)的应用，任一候选边缘端上安装有客户机(client)的应用，边缘端通过包含的服务机(server)与候选边缘端的客户机(client)之间建立数据接口连接，该数据接口连接可为aidl连接，以使得边缘端调用候选边缘端上的资源；此外，边缘端上安装有客户机(client)的应用，及候选边缘端上还安装有服务机(server)的应用，以使得边缘端的可用资源比较充足时，通过其他的候选边缘端的服务机(server)的应用与该边缘端上的客户机(client)的应用之间建立数据接口连接，使得该边缘端的资源为其他候选边缘端所调用。需要说明的是，以上实施方式仅为示例性的实施方式，还可通过其他方式可实现边缘端调用候选边缘端资源，此处不做进一步赘述。[0115]具体的，该接口地址信息可为边缘端的ip地址、id信息、序列号信息、用户自定义设定的标识信息、边缘端随机生成的可变标识信息等，本实施例不做限定。该垂直扩充方式的数据处理过程为：边缘端获取自身的接口地址信息，将该接口地址信息发生至候选边缘端；候选边缘端在接收到来自边缘端的接口地址信息后，根据该接口地址信息设置设置客户机(client)中的接口地址，使得边缘端通过包含的服务机(server)与候选边缘端的客户机(client)之间建立数据接口连接，从而候选边缘端的资源在该期间被边缘端调用，实现候选边缘端的资源在边缘端资源上叠加使用；实现将候选边缘端的可用资源扩充当前边缘端的可用资源，得到扩充后资源。[0116]需要说明的是，当可用资源满足处理有效待处理数据所需的资源时，可以扩充边缘端当前的可用资源，也可以不扩充边缘端当前的可用资源；其中，在不扩充边缘端当前的可用资源时，利用边缘端当前的可用资源对待处理数据或有效待处理数据进行数据处理。[0117]步骤205：通过扩充后资源基于数据处理策略，对有效待处理数据进行数据处理，得到数据处理结果。[0118]具体的，该数据处理策略为用户在制定的数据处理规则，如监控5分钟内的人流数量、如果3分钟内的人流数量超过100时发出警告、计算10分钟内的平均人流数量等，该数据处理策略被包含在流式计算策略中。具体的，用户通过可视化编排界面制定流式计算策略，其中包括制定该数据处理策略。进一步，边缘端在接收云服务器下发的流式计算策略后，可解析该流式计算策略，得到数据处理流程，该数据处理流程不限于包括数据处理策略；通过运行该数据处理策略，对待处理数据进行计算或数据处理，得到数据处理结果。[0119]在一些实施方式中，扩充后资源包括候选边缘端的可用资源，具体参见步骤103的描述。其中，通过扩充后资源基于数据处理策略，对有效待处理数据进行数据处理，得到数据处理结果，包括：[0120]将有效待处理数据及数据处理策略发送至候选边缘端；[0121]控制候选边缘端利用可用资源运行数据处理策略，以对有效待处理数据进行数据处理，并将处理后的数据处理结果反馈至边缘端；[0122]接收候选边缘端反馈的数据处理结果。[0123]具体的，为了使得边缘端的扩充后资源对待处理数据或有效待处理数据进行处理，可根据扩充方式选择数据处理方式。本实施例为水平扩充方式，水平扩充方式可对位于不同局域网或相同局域网之间的边缘端资源的利用。该水平扩充方式的数据处理可过程为：将待处理数据或有效待处理数据及数据处理策略发送至候选边缘端，然后，控制候选边缘端利用其内置的可用资源运行数据处理策略，以对待处理数据或有效待处理数据进行数据处理，并反馈得到数据处理结果。需要说明的是，在水平扩充方式中，边缘端可仅负责将有效待处理数据和数据处理策略发送至候选边缘端，并发送控制指令控制候选边缘端至数据处理，或候选边缘端在接收到有效待处理数据和数据处理策略后，执行数据处理过程，最后，边缘端接收候选边缘端的数据处理结果，完成对相关的待处理数据的处理任务。需要说明的是，为了减少有效待处理数据在候选边缘端进行数据处理过程中，对候选边缘端的资源造成过大负担，使得候选边缘端的可用资源具有可靠性，可将部分有效待处理数据发送至候选边缘端，该部分有效数据可为边缘端的可用资源的数据处理能力对应的数据量之外的有效待处理数据，通过尽可能减少候选边缘端的数据处理量，以减轻候选边缘端在数据处理过程中的压力，增加候选边缘端对其他数据的能力。[0124]在一些实施方式中，扩充后资源包括候选边缘端的可用资源，其中，通过扩充后资源基于数据处理策略，对有效待处理数据进行数据处理，得到数据处理结果，包括：[0125]发送接口地址信息验证请求至候选边缘端，使得候选边缘端根据接收的接口地址信息验证请求对已设置的接口地址进行验证，返回验证结果；[0126]接收候选边缘端发送的验证结果；[0127]在验证到候选边缘端的接口地址与边缘端的接口地址信息相匹配时，调用候选边缘端的可用资源；[0128]通过候选边缘端的可用资源，基于数据处理策略，对有效待处理数据进行数据处理，得到数据处理结果。[0129]本实施例为垂直扩充方式的数据处理方式，该垂直扩充方式扩充边缘端的可用资源具体为在边缘端与候选边缘端之间的资源连接，通过在同一局域网或不同局域网的边缘端资源的调用，使得边缘端资源与候选边缘端资源的叠加，以扩充原来边缘端的可用资源。本实施例以同一局域网为例，边缘端与候选边缘端之间是使用tcp通讯建立连接时采用的客户端服务器模式，这种模式又常常被称为主从式架构，检测c/s结构。其中，边缘端上安装有服务机(server)的应用，任一候选边缘端上安装有客户机(client)的应用，边缘端通过包含的服务机(server)与候选边缘端的客户机(client)之间建立数据接口连接，该数据接口连接可为aidl连接，以使得边缘端调用候选边缘端上的资源；此外，边缘端上安装有客户机(client)的应用，及候选边缘端上还安装有服务机(server)的应用，以使得边缘端的可用资源比较充足时，通过其他的候选边缘端的服务机(server)的应用与该边缘端上的客户机(client)的应用之间建立数据接口连接，使得该边缘端的资源为其他候选边缘端所调用。需要说明的是，以上实施方式仅为示例性的实施方式，还可通过其他方式可实现边缘端调用候选边缘端资源，此处不做进一步赘述。[0130]具体的，该接口地址信息可为边缘端的ip地址、id信息、序列号信息、用户自定义设定的标识信息、边缘端随机生成的可变标识信息等，本实施例不做限定。该垂直扩充方式的数据处理过程为：边缘端获取自身的接口地址信息，将该接口地址信息发生至候选边缘端；候选边缘端在接收到来自边缘端的接口地址信息后，根据该接口地址信息设置设置客户机(client)中的接口地址，使得边缘端通过包含的服务机(server)与候选边缘端的客户机(client)之间建立数据接口连接，从而候选边缘端的资源该期间被边缘端调用，实现候选边缘端的资源在边缘端资源上叠加使用。在以垂直扩充方式扩充边缘端的可用资源后，候选边缘端的可用资源的调用方式为：发送接口地址信息验证请求至候选边缘端，以对候选边缘端所设置的接口地址进行验证；该验证方式具体为：候选边缘端接收边缘端发送的接口地址信息验证请求，并根据接收的接口地址信息验证请求对已设置的接口地址进行验证，返回该验证结果至边缘端，需要说明的是，还可通过其他方式对候选边缘端的接口地址信息进行验证，此处不做限定；边缘端根据验证结果确定候选边缘端的接口地址与边缘端的接口地址信息是否匹配，在验证到候选边缘端的接口地址与边缘端的接口地址信息相匹配时，调用候选边缘端的可用资源。在本实施例中，该调用方式可为上述的建立数据接口的方式，还可为其他实现方式。[0131]进一步的，通过利用候选边缘端的可用资源运行数据处理策略，以通过该数据处理策略对待处理数据后有效待处理数据进行数据处理。需要说明的是，在本实施方式中，可通过候选边缘端的全部的待处理数据或全部的有效待处理数据进行数据处理；还可利用边缘端的可用资源处理部分待处理数据或部分有效待处理数据，通过候选边缘端的资源处理剩下部分待处理数据或部分有效待处理数据。[0132]进一步的，被边缘端调用的候选边缘端，可在闲时或工作时被调用，前提是的候选边缘端的具有可用资源。为了确保候选边缘端的可用资源能够满足待处理数据或有效待处理数据的数据处理，边缘端可在调用候选边缘端的可用资源前，对候选边缘端的可用资源的份额或大小进行检测，如获取候选边缘端的可用资源的份额，将该候选边缘的可用资源的份额与处理有效待处理数据时所需的资源进行对比，在候选边缘的可用资源的份额大于/多于处理有效待处理数据时所需的资源，则确定候选边缘端的可用资源可满足对待处理数据或有效待处理数据进行数据处理时的资源需求。[0133]在另一方面，边缘端可利用自身的可用资源及候选边缘端的可用资源同时处理待处理数据或有效待处理数据，即利用边缘端的可用资源处理部分待处理数据或有效待处理数据，并通过调用的候选边缘端的可用资源处理剩余部分待处理数据或有效待处理数据，此时，仅需确认处理剩余部分的待处理数据或有效待处理数据时所需的资源，将处理该剩余部分的待处理数据或有效待处理数据时所需的资源与候选边缘端的可用资源对比，在处理剩余部分的待处理数据或有效待处理数据时所需的资源少于候选边缘端的可用资源时，确认候选边缘端的可用资源可满足对剩余部分待处理数据或有效待处理数据的处理。[0134]通过上述任一方式扩充边缘端的可用资源，得到扩充后资源，并利用扩充后资源运行数据处理策略，以对待处理数据或有效待处理数据进行数据处理，得到数据处理结果，以完成对相关的待处理数据的处理任务。[0135]进一步的，在一些实施方式中，在对有效待处理数据进行数据处理，得到数据处理结果之后包括：[0136]根据流式计算策略确定数据出口；[0137]将对有效待处理数据进行数据处理得到的数据处理结果存储于边缘端的存储空间；[0138]将已存储的数据处理结果传输至数据出口，使得云服务器通过数据出口接收数据处理结果，或，使得控制终端通过数据出口接收传输的数据处理结果，并根据接收的数据处理结果作出控制策略。[0139]具体的，边缘端在接收云服务器下发的流式计算策略后，解析该流式计算策略，得到数据处理流程，该数据处理流程包括：数据入口、有效数据阈值、数据处理策略、数据出口。在对待处理数据或有效待处理数据进行数据处理得到的数据处理结果后，将该数据处理结果及对应的待处理数据或有效到处理数据存储在边缘端的存储空间内，该存储空间可为本地磁盘，通过定时或以得到一个数据处理结果为周期，实现对数据处理结果或待处理数据的定时存储，使得待处理数据与数据处理结果对应，防止数据处理结果在本地的丢失或无法翻阅，具有可靠性。进一步的，将已存储的数据处理结果传输至数据出口，该数据出口可为与云服务器建立数据传输的接口，如，云服务器通过该数据出口获取数据处理结果，并将该数据处理结果存储在云服务器中特定的存储位置内，以便用于其他的使用或查阅。同时，该数据出口还可用于与其他外部控制设备或控制终端建立数据接口，使得控制终端通过数据出口获取数据处理结果，并根据接收的数据处理结果作出控制策略，如该控制终端可根据数据接口获取的数据处理结果做出显示控制策略，以控制显示屏对数据处理结果的显示，以便于用户实时察看待处理数据对应的数据处理结果情况；该控制终端还可根据数据处理结果做出控制警示策略，如发送警示控制指令至警报器或蜂鸣器，以使得警报器或蜂鸣器发出警告；以上仅为本实施例的部分示例性例子，还可通过数据出口实现其他控制策略或实现对数据处理结果的其他应用。[0140]由上可知，本技术实施例可以提取接收到的待处理数据中的有效待处理数据；获取边缘端当前的可用资源；当可用资源无法满足处理有效待处理数据所需的资源时，根据有效待处理数据确定可扩充的候选边缘端；利用候选边缘端的可用资源对边缘端当前的可用资源进行扩充，得到扩充后资源；通过扩充后资源基于数据处理策略，对有效待处理数据进行数据处理，得到数据处理结果。该方案通过对接收到的待处理数据中的有效待处理数据进行提取，排除无效数据，减少数据处理量，及获取边缘端的可用资源，以确定边缘端的数据处理能力，其中，在边缘端的可用资源不满足有效待处理数据对应的资源需求时，扩充边缘端的可用资源，提高了边缘端的数据处理能力，确保了在处理有效的待处理数据的时效性，具有可靠性。[0141]本技术还以数据处理方法由终端执行的另一实施例来进行说明。其中，该终端为具有对物联网设备数据进行数据处理或数据计算能力的边缘计算端/边缘计算设备。具体的，参见图2b，图2b为本技术实施例提供的数据处理方法的时序步骤流程图；该终端上的处理器或数据处理单元执行该数据处理方法对应的程序时，该数据处理方法的具体流程步骤可以如下：[0142]s1：边缘端接收云服务器下发的流式计算策略，根据流式计算策略确定数据入口、有效数据阈值、数据处理策略及数据出口。[0143]该流式计算策略为用户通过前端的可视化编排页面制定，具体通过拖拽可视化编排页面内组件区的一个或多个组件，并通过适当的编辑，以生成对应的流式计算策略，并将生成的流式计算策略存储于云服务器。需要说明的是，用户在制定用户流式计算策略时，可根据执行的监控事件或测试事件等的实质需求设定相应的数据处理流程中的组件。本实施例中，用户在制定流式计算策略时包括数据入口、有效数据阈值、数据处理策略及数据出口。[0144]s2：边缘端从数据入口获取与边缘端连接的外部设备发送的待处理数据。[0145]s3：边缘端从待处理数据中提取出位于有效数据阈值内的数据，得到有效待处理数据。[0146]s4：边缘端获取边缘端当前的可用资源。[0147]s5：判断边缘端当前的可用资源是否满足处理有效待处理数据所需的资源。[0148]s6：当边缘端当前的可用资源满足处理有效待处理数据所需的资源时，利用边缘端当前的可用资源基于数据处理策略，对有效待处理数据进行数据处理，得到数据处理结果。[0149]s7：当边缘端当前的可用资源无法满足处理有效待处理数据所需的资源时，搜索与边缘端之间的距离在预设距离范围内且可用资源多于处理有效待处理数据所需的资源的候选边缘端。[0150]s8：利用候选边缘端的可用资源对边缘端当前的可用资源进行扩充，得到扩充后资源。[0151]在确定候选边缘端的可用资源能够满足有效待处理数据的处理要求时，可将利用该候选边缘端的可用资源扩充边缘端当前的可用资源。具体的，建立边缘端与候选边缘端之间的连接，如通信连接、数据连接、接口连接等，以将候选边缘端的可用资源扩充边缘端的可用资源，得到边缘端的扩充后资源。通过上述方式实现对的其他边缘端资源的调用，以增大的边缘端的可用资源，提高边缘端对数据的处理能力。[0152]s9：将有效待处理数据及数据处理策略发送给候选边缘端，并控制候选边缘端利用可用资源运行数据处理策略，以对有效待处理数据进行数据处理，并将处理后的数据处理结果反馈至边缘端。[0153]s10：接收候选边缘端反馈的数据处理结果。[0154]s11：将数据处理结果存储于边缘端的存储空间，并将已存储的数据处理结果传输至数据出口。[0155]需要说明的是，该数据出口可用于与其他数据路径连接，该数据路径可w为边缘端上数据传输路径，该数据路径还可为与其他媒介端之间的数据传输路径，或该数据路径可为其他媒介的数据入口路径，此处不做限定。该数据出口可满足将数据处理结果反馈或传输到其他需求。以将数据处理结果传输到云服务端进行存储为例，边缘端通过该数据出口发送至云服务器或云服务端，使得云服务器通过数据出口接收数据处理结果，以备后续用作其他用途。此外，还可将数据处理结果通过数据出口传输至于边缘端连接的控制终端或控制设备，使得控制终端通过数据出口获取数据处理结果，并根据接收的数据处理结果作出控制策略，如该控制终端可根据数据接口获取的数据处理结果做出显示控制策略，以控制显示屏对数据处理结果的显示，以便于用户实时察看待处理数据对应的数据处理结果情况；该控制终端还可根据数据处理结果做出控制警示策略，如发送警示控制指令至警报器或蜂鸣器，以使得警报器或蜂鸣器发出警告；以上仅为本实施例的部分示例性例子，还可通过数据出口实现其他控制策略或实现对数据处理结果的其他应用。[0156]具体实施时，以上各个步骤流程可以作为独立实现，也可以进行任意组合，以上各个方法步骤流程的具体实施可参见前面的方法实施例，在此不再赘述。[0157]为便于更好地实施以上方法，本技术实施例还提供了一种数据处理装置，该数据处理装置可以具体可以集成在终端中。其中名词的含义与上述数据处理方法中相同，具体实现细节可以参考方法实施例中的说明。[0158]例如，如图3a所示，该数据处理装置可以包括提取单元301、获取单元302、第一确定单元303、扩充单元304以及处理单元305，如下：[0159]提取单元301，用于提取接收到的待处理数据中的有效待处理数据；[0160]获取单元302，用于获取边缘端当前的可用资源；[0161]第一确定单元303，用于当可用资源无法满足处理有效待处理数据所需的资源时，根据有效待处理数据确定可扩充的候选边缘端；[0162]扩充单元304，用于利用候选边缘端的可用资源对边缘端当前的可用资源进行扩充，得到扩充后资源；[0163]处理单元305，用于通过扩充后资源基于数据处理策略，对有效待处理数据进行数据处理，得到数据处理结果。[0164]在一些实施例中，参见图3b，该数据处理装置还包括：接收模块305和第二确定模块306。[0165]接收单元305，用于接收云服务器下发的流式计算策略；[0166]第二确定单元306，用于根据流式计算策略确定数据入口。[0167]进一步的，提取单元301包括：获取子单元3011和提取子单元3012；[0168]获取子单元3011，用于获取流经数据入口的待处理数据，待处理数据为外部设备通过数据入口向边缘端发送的数据；[0169]提取子单元3012，用于提取待处理数据中的有效待处理数据。[0170]在一些实施例中，提取子单元3012还具体用于：根据流式计算策略确定有效数据阈值；从待处理数据中提取出位于有效数据阈值内的数据，得到有效待处理数据。[0171]在一些实施例中，参见图3c，第一确定单元303包括：统计子单元3031、预测子单元3032、确定子单元3033；[0172]统计子单元3031，用于统计有效待处理数据的数据量；[0173]预测子单元3032，用于根据有效待处理数据的数据量预测对应的目标份额资源；[0174]确定子单元3033，用于根据目标份额资源确定可扩充的候选边缘端。[0175]在一些实施例中，第一确定子单元3033还具体用于：搜索与边缘端之间的距离在预设距离范围内的候选边缘端；获取候选边缘端的可用资源；当目标份额资源少于候选边缘端的可用资源时，确定所述候选边缘端为可扩充的候选边缘端。[0176]在一些实施例中，参见图3d，扩充单元304包括：获取子单元3041、建立子单3042元及扩充子单元3043；[0177]获取子单元3041，用于获取可扩充的候选边缘端的地址信息；[0178]建立子单元3042，用于根据可扩充的候选边缘端的地址信息建立与可扩充的候选边缘端之间的通信连接；[0179]扩充子单元3043，用于将可扩充的候选边缘端的可用资源扩充所述边缘端的可用资源，得到扩充后资源。[0180]在一些实施方式中，扩充单元304，包括：获取子单元、发送子单元、建立子单元及扩充子单元；[0181]获取子单元，用于获取边缘端的接口地址信息；[0182]发送子单元，用于将接口地址信息发送至的可扩充的候选边缘端，使得可扩充的候选边缘端根据接收的接口地址信息设置接口地址；[0183]建立子单元，用于基于接口地址，建立与候选边缘端之间的接口连接；[0184]扩充子单元，用于将可扩充的候选边缘端的可用资源扩充边缘端的可用资源，得到扩充后资源。[0185]在一些实施例中，参见图3e，处理单元305包括：第一发送子单元3051、控制子单元3052、第一接收子单元3053；[0186]第一发送子单元3051，用于将有效待处理数据及数据处理策略发送至候选边缘端；[0187]控制子单元3052，用于控制候选边缘端利用可用资源运行数据处理策略，以对有效待处理数据进行数据处理，并将处理后的数据处理结果反馈至边缘端；[0188]第一接收子单元3053，用于接收候选边缘端反馈的数据处理结果。[0189]在一些实施例中，参见图3f，处理单元305还可包括：第二发送子单元3054、第二接收子单元3055、调用子单元3056、处理子单元3057；[0190]第二发送子单元3054，用于发送接口地址信息验证请求至候选边缘端，使得候选边缘端根据接收的接口地址信息验证请求对已设置的接口地址进行验证，返回验证结果；[0191]第二接收子单元3055，用于接收候选边缘端发送的验证结果；[0192]调用子单元3056，用于在验证到候选边缘端的接口地址与的接口地址信息相匹配时，调用候选边缘端的可用资源；[0193]处理子单元3057，用于通过候选边缘端的可用资源，基于数据处理策略，对有效待处理数据进行数据处理，得到数据处理结果。[0194]在一些实施例中，该数据处理装置还包括：存储单元和传输单元；[0195]第二确定单元306，还用于根据流式计算策略确定数据出口；[0196]存储单元，用于将对有效待处理数据进行数据处理得到的数据处理结果存储于边缘端的存储空间；[0197]传输单元，用于将已存储的数据处理结果传输至数据出口，使得云服务器通过数据出口接收数据处理结果，或，使得控制终端通过数据出口接收传输的数据处理结果，并根据接收的数据处理结果作出控制策略。[0198]在一些实施例中，获取单元302包括：获取子单元、监测子单元、计算子单元；[0199]获取子单元，用于获取边缘端的资源的全部份额；[0200]监测子单元，用于监测边缘端的资源的已用份额；[0201]计算子单元，用于根据边缘端的资源的全部份额和已用份额确认边缘端的可用资源。[0202]在一些实施例中，获取单元302还可包括：获取子单元、监测子单元、查找子单元、确认子单元；[0203]获取子单元，用于获取边缘端的资源的标识信息；[0204]监测子单元，用于监测边缘端的资源的已用份额；[0205]查找子单元，用于根据标识信息查找预设的资源信息列表，得到边缘端的资源的全部份额；[0206]计算子单元，用于根据边缘端资源的全部份额和已用份额计算边缘端的可用资源。[0207]在一些实施例中，该数据处理装置还包括：分析单元、查找单元、对比单元、确认单元；[0208]分析单元，用于分析有效待处理数据的数据量；[0209]查找单元，用于根据边缘端的可用资源查找预设的资源与数据处理量列表，得到该边缘端的可用资源对应的数据处理量；[0210]对比单元，用于将有效待处理数据的数据量与该可用资源对应的数据处理量对比；[0211]确认单元，用于若有效待处理数据的数据量大于或等于该数据处理量，则确认可用资源可满足处理有效待处理数据所需的资源；[0212]确认单元，还用于若有效待处理数据的数据量小于该数据处理量，则确认可用资源无法满足处理有效待处理数据所需的资源。[0213]具体实施时，以上各个单元可以作为独立的实体来实现，也可以进行任意组合，作为同一或若干个实体来实现，以上各个单元的具体实施可参见前面的方法实施例，在此不再赘述。[0214]由上可知，本技术实施例的数据处理装置可以通过提取单元301提取接收到的待处理数据中的有效待处理数据；通过获取单元302获取边缘端当前的可用资源；确定单元303用于当可用资源无法满足处理有效待处理数据确定可扩充的候选边缘端；扩充单元304用于利用候选边缘端的可用资源对边缘端当前的可用资源进行扩充，得到扩充后资源；处理单元305用于通过扩充后资源基于数据处理策略，对有效待处理数据进行数据处理，得到数据处理结果。该方案通过对接收到的待处理数据中的有效待处理数据进行提取，排除无效数据，减少数据处理量，及获取边缘端的可用资源，以确定边缘端的数据处理能力，其中，在边缘端的可用资源不满足有效待处理数据对应的资源需求时，扩充边缘端当前的可用资源，提高了边缘端的数据处理能力，确保了在处理有效的待处理数据的时效性，具有可靠性。[0215]以上各个单元的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。[0216]本技术实施例还提供一种计算机设备，如图4所示，其示出了本技术实施例所涉及的计算机设备的结构示意图，具体来讲：[0217]该计算机设备可以包括一个或者一个以上处理核心的处理器401、一个或一个以上计算机可读存储介质的存储器402、电源403和输入单元404等部件。本领域技术人员可以理解，图4中示出的计算机设备结构并不构成对计算机设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中：[0218]处理器401是该计算机设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个计算机设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器402内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器402内的数据，执行计算机设备的各种功能和处理数据，从而对计算机设备进行整体监控。可选的，处理器401可包括一个或多个处理核心；优选的，处理器401可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器401中。[0219]存储器402可用于存储软件程序以及模块，处理器401通过运行存储在存储器402的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器402可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、影像播放功能等)等；存储数据区可存储根据计算机设备的使用所创建的数据等。此外，存储器402可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器402还可以包括存储器控制器，以提供处理器401对存储器402的访问。[0220]计算机设备还包括给各个部件供电的电源403，优选的，电源403可以通过电源管理系统与处理器401逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源403还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。[0221]该计算机设备还可包括输入单元404，该输入单元404可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。[0222]尽管未示出，计算机设备还可以包括显示单元等，在此不再赘述。具体在本实施例中，计算机设备中的处理器401会按照如下的指令，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的可执行文件加载到存储器402中，并由处理器401来运行存储在存储器402中的应用程序，可实现：提取接收到的待处理数据中的有效待处理数据；获取边缘端当前的可用资源；当可用资源无法满足处理有效待处理数据所需的资源时，根据有效待处理数据扩充边缘端当前的可用资源，得到扩充后资源；通过扩充后资源基于数据处理策略，对有效待处理数据进行数据处理，得到数据处理结果。[0223]以上各个操作具体可参见前面的实施例，在此不作赘述。[0224]由上可知，本技术实施例的计算机设备可以提取接收到的待处理数据中的有效待处理数据；获取边缘端当前的可用资源；当可用资源无法满足处理有效待处理数据所需的资源时，根据有效待处理数据确定可扩充的候选边缘端；利用候选边缘端的可用资源对边缘端当前的可用资源进行扩充，得到扩充后资源；通过扩充后资源基于数据处理策略，对有效待处理数据进行数据处理，得到数据处理结果。该方案通过对接收到的待处理数据中的有效待处理数据进行提取，排除无效数据，减少数据处理量，及获取边缘端的可用资源，以确定边缘端的数据处理能力，其中，在边缘端的可用资源不满足有效待处理数据对应的资源需求时，扩充边缘端的可用资源，提高了边缘端的数据处理能力，确保了在处理有效的待处理数据的时效性，具有可靠性。[0225]本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。[0226]为此，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，其中存储有计算机程序，该计算机程序能够被处理器进行加载，以执行本技术实施例所提供的任一种数据处理方法中的步骤。例如，该计算机程序可以执行如下步骤：[0227]提取接收到的待处理数据中的有效待处理数据；获取边缘端当前的可用资源；当可用资源无法满足处理有效待处理数据所需的资源时，根据有效待处理数据确定可扩充的候选边缘端；利用候选边缘端的可用资源对边缘端当前的可用资源进行扩充，得到扩充后资源；通过扩充后资源基于数据处理策略，对有效待处理数据进行数据处理，得到数据处理结果。[0228]以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。[0229]其中，该计算机可读存储介质可以包括：只读存储器(rom，read only memory)、随机存取记忆体(ram，random access memory)、磁盘或光盘等。[0230]由于该计算机可读存储介质中所存储的指令，可以执行本技术实施例所提供的任一种数据处理方法中的步骤，因此，可以实现本技术实施例所提供的任一种数据处理方法所能实现的有益效果，详见前面的实施例，在此不再赘述。[0231]以上对本技术实施例所提供的一种数据处理方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。









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