TWI880091B

TWI880091B - 管理物聯網的伺服器和方法

Info

Publication number: TWI880091B
Application number: TW111121798A
Authority: TW
Inventors: 呂侑陞; 張朝曦; 謝文生
Original assignee: 中華電信股份有限公司
Priority date: 2022-06-13
Filing date: 2022-06-13
Publication date: 2025-04-11
Also published as: TW202349922A

Abstract

提供一種管理物聯網的伺服器和方法。方法包含：接收來自物聯網的當前資料；根據當前資料判斷物聯網是否處於異常狀態；響應於判斷物聯網處於異常狀態而將周期設為第一時間間隔；以及根據當前資料產生資料報表，並且根據周期輸出資料報表。

Description

管理物聯網的伺服器和方法

本發明是有關於一種管理物聯網（Internet of Things，IoT）的伺服器和方法。

目前，物聯網逐漸開放提供以機器通訊（machine type communication，MTC）等以物對物（M2M）型態之應用為主的服務。在一些應用情境下（例如：車機、停車場管理或電錶等），物聯網可能需為大量的物聯網設備提供服務。因應於大量物聯網設備的連線管理需求，物聯網的連線管理平台扮演著第一線客服的角色。連線管理平台除了提供即時的設備資訊、連線資訊或流量等，也提供查詢障礙服務，為使用者或物聯網設備提供即時連線狀態或流量等即時資訊。當面臨到納管設備故障或惡意攻擊行為時，常常會伴隨著設備狀態的資料量暴增的情形。由於連線管理平台所能處理資料量的能力都是固定的，當資料量超出連線管理平台能處理的範圍時，可能導致連線管理平台的反應時間變長或是服務延遲的情形出現，進而影響物聯網的服務品質。

本發明提供一種管理物聯網的伺服器和方法，可避免異常設備產生的大量資料對伺服器的運算能力產生負面影響。

本發明得一種管理物聯網的伺服器，包含處理器、儲存媒體以及收發器。儲存媒體儲存多個模組。處理器耦接儲存媒體以及收發器，並且存取和執行多個模組，其中多個模組包含緩衝器、異常偵測模組、資料處理模組以及資料輸出模組。緩衝器通過收發器接收來自物聯網的當前資料。異常偵測模組根據當前資料判斷物聯網是否處於異常狀態。資料處理模組根據當前資料產生資料報表。資料輸出模組根據周期而通過收發器輸出資料報表，其中資料處理模組響應於物聯網處於異常狀態而將周期設為第一時間間隔。

在本發明的一實施例中，上述的當前資料包含對應於第一物聯網設備的第一當前資料，其中緩衝器通過收發器接收來自物聯網的歷史資料，其中異常偵測模組根據第一當前資料和歷史資料計算第一物聯網設備的標準分數。

在本發明的一實施例中，上述的標準分數關聯於第一物聯網設備在預設時段期間的斷線次數。

在本發明的一實施例中，上述的異常偵測模組響應於標準分數的絕對值大於第一閾值，將第一物聯網設備添加至儲存在儲存媒體的異常設備清單中。

在本發明的一實施例中，上述的當前資料關聯於包含第一物聯網設備的多個物聯網設備，並且異常設備清單包含至少一異常物聯網設備，其中異常偵測模組響應於至少一異常物聯網設備與多個物聯網設備的比率大於第二閾值而判斷物聯網處於異常狀態。

在本發明的一實施例中，上述的異常偵測模組響應於比率小於或等於第二閾值而判斷物聯網處於非異常狀態，其中資料處理模組響應於物聯網處於非異常狀態而將周期設為第二時間間隔，其中第二時間間隔小於第一時間間隔。

在本發明的一實施例中，上述的異常偵測模組響應於絕對值小於或等於第一閾值且異常設備清單包含第一物聯網設備，將第一物聯網設備自異常設備清單中刪除。

在本發明的一實施例中，上述的資料處理模組對歷史資料執行高斯濾波以產生分布模型，其中異常偵測模組根據分布模型計算標準分數。

本發明得一種管理物聯網的方法，包含：接收來自物聯網的當前資料；根據當前資料判斷物聯網是否處於異常狀態；響應於判斷物聯網處於異常狀態而將周期設為第一時間間隔；以及根據當前資料產生資料報表，並且根據周期輸出資料報表。

基於上述，本發明的伺服器可根據物聯網設備的斷線次數建立物連網設備的分布模型，並且使用分布模型來判斷物聯網設備是否出現異常，從而建立異常設備清單。伺服器可根據異常設備清單判斷物聯網是否處於異常狀態，並且根據判斷結果調整回報資料報表的周期。如此，可避免物聯網所產生的大量異常資料增加物聯網之連線管理平台的負載，藉以改善連線管理平台之效能。

為了使本發明之內容可以被更容易明瞭，以下特舉實施例作為本發明確實能夠據以實施的範例。另外，凡可能之處，在圖式及實施方式中使用相同標號的元件/構件/步驟，係代表相同或類似部件。

圖1根據本發明的一實施例由伺服器100收集在物聯網10中傳輸之資料的示意圖。伺服器100可通訊連接至物聯網10以及資料庫20，並可自物聯網10（或自物聯網10中的遠端使用者撥入驗證服務（remote authentication dial in user service，RADIUS）伺服器）收集資料。伺服器100可將收集自物聯網10的資料儲存在資料庫20中。當負責管理物聯網10的連線管理平台欲取得物聯網10的資訊時，連線管理平台可存取資料庫20以取得物聯網10的資訊。然而，若物聯網10發生異常而導致大量資料產生時，資料庫20中所儲存的資料可能會大幅地增加，進而導致連線管理平台的負載增加。為了避免上述的情況發生，伺服器100可在偵測到物聯網10發生異常時，減少被傳輸到資料庫20的資料量。

圖2根據本發明的一實施例繪示管理物聯網10的伺服器100的示意圖。伺服器100可包含處理器110、儲存媒體120以及收發器130。處理器110例如是中央處理單元（central processing unit，CPU），或是其他可程式化之一般用途或特殊用途的微控制單元（micro control unit，MCU）、微處理器（microprocessor）、數位信號處理器（digital signal processor，DSP）、可程式化控制器、特殊應用積體電路（application specific integrated circuit，ASIC）、圖形處理器（graphics processing unit，GPU）、影像訊號處理器（image signal processor，ISP）、影像處理單元（image processing unit，IPU）、算數邏輯單元（arithmetic logic unit，ALU）、複雜可程式邏輯裝置（complex programmable logic device，CPLD）、現場可程式化邏輯閘陣列（field programmable gate array，FPGA）或其他類似元件或上述元件的組合。處理器110可耦接至儲存媒體120以及收發器130，並且存取和執行儲存於儲存媒體120中的多個模組和各種應用程式。

儲存媒體120例如是任何型態的固定式或可移動式的隨機存取記憶體（random access memory，RAM）、唯讀記憶體（read-only memory，ROM）、快閃記憶體（flash memory）、硬碟（hard disk drive，HDD）、固態硬碟（solid state drive，SSD）或類似元件或上述元件的組合，而用於儲存可由處理器110執行的多個模組或各種應用程式。在本實施例中，儲存媒體120可儲存包含資料處理模組121、異常偵測模組122、資料輸出模組123以及緩衝器124等多個模組，其功能將於後續說明。在一實施例中，緩衝器124可包含訊息佇列（message queue，MQ）資料庫。

收發器130以無線或有線的方式傳送及接收訊號。收發器130還可以執行例如低噪聲放大、阻抗匹配、混頻、向上或向下頻率轉換、濾波、放大以及類似的操作。

圖3根據本發明的一實施例繪示為物聯網設備建立分布模型的流程圖。圖3的流程可由如圖1所示的伺服器100實施。在步驟S301中，緩衝器124可通過收發器130接收來自物聯網10的歷史資料並且儲存歷史資料，其中歷史資料可包含分別對應於N個物聯網設備的N筆連線記錄（N為正整數），其中連線記錄可記載發生在物聯網設備的斷線事件。在一實施例中，物聯網10中的RADIUS伺服器可在未偵測到特定物聯網設備時，記錄對應於該特定物聯網設備的斷線事件，進而產生該特定物聯網設備的連線記錄。

緩衝器124可基於安全檔案傳輸協定（secure file transfer protocol，SFTP）而自RADIUS伺服器接收逗號分隔值（comma-separated values，CSV）檔案，並從CSV檔案中取得歷史資料。

在步驟S302中，資料處理模組121可對歷史資料執行高斯濾波以產生分布模型。具體來說，資料處理模組121可根據歷史資料為每一個物聯網設備統計物聯網設備在預設時段（例如：1個小時）期間的斷線次數。由於歷史資料關聯於N個物聯網設備，故資料處理模組121可根據歷史資料統計出N個斷線次數。在取得N個斷線次數後，異常偵測模組122可根據N個斷線次數產生關聯於斷線次數的分布。一般來說，由N個斷線次數所產生的分布可呈現常態分布（normal distribution）。

在取得關聯於斷線次數的分布後，異常偵測模組122可對分布執行高斯濾波（Gaussian filtering）以將落於一個標準差之外的異常值（outlier）過濾掉，從而產生分布模型，其中分布模型可包含斷線次數的平均值和標準差。

圖4根據本發明的一實施例繪示調整物聯網資料之回報周期的流程圖。圖4的流程可由如圖1所示的伺服器100實施。在步驟S401中，緩衝器124可通過收發器130接收來自物聯網10的當前資料並且儲存當前資料，其中當前資料可關聯於多個物聯網設備。以多個物聯網設備中的第一物聯網設備為例，當前資料可包含對應於第一物聯網設備的第一當前資料。第一當前資料可記載發生在第一物聯網設備的斷線事件。緩衝器124可基於SFTP而自物聯網10中的RADIUS伺服器接收CSV檔案，並從CSV檔案中取得當前資料。

當前資料的產生時間可晚於歷史資料的產生時間。舉例來說，若歷史資料記錄了過去90天發生在物聯網10的斷線事件，則當前資料可記錄過去1天發生在物聯網10的斷線事件。

在步驟S402中，異常偵測模組122可根據第一當前資料計算第一物聯網設備的標準分數（standard score，z-score）。具體來說，資料處理模組121可根據第一當前資料統計第一物聯網設備在預設時段（例如：1個小時）期間的斷線次數。在取得第一物聯網設備的斷線次數後，異常偵測模組122可根據方程式（1）計算第一物聯網設備的標準分數，其中為標準分數，為第一物聯網設備在預設時段期間的斷線次數，為分布模型的平均值，且為分布模型的標準差。 …(1)

在一實施例中，資料處理模組121可根據第一物聯網設備的網際網路協定（Internet protocol，IP）位址或設備識別碼等資訊以從當前資料中取出對應於第一物聯網設備的第一當前資料。舉例來說，在第一當前資料中，每一個資料封包的來源設備IP位址可等於第一物聯網設備的IP位址。

在步驟S403中，異常偵測模組122可判斷對應於第一物聯網設備的標準分數的絕對值（即：）是否大於第一閾值。若標準分數的絕對值大於第一閾值，代表第一物聯網設備可能發生異常。據此，伺服器100可執行步驟S404。若標準分數的絕對值小於或等於第一閾值，代表第一物聯網設備應處於正常狀態。據此，伺服器100可執行步驟S407。

在一實施例中，若在步驟S302統計出的分布為常態分布，則異常偵測模組122可將第一閾值設為2。

在步驟S404中，異常偵測模組122可判斷異常設備清單是否存在。若異常偵測模組122在儲存媒體120中查詢到了異常設備清單，則進入步驟S406。若異常偵測模組122並未在儲存媒體120中查詢到異常設備清單，則進入步驟S405。

在步驟S405中，異常偵測模組122可建立異常設備清單，並可將異常設備清單儲存在儲存媒體120中。

在步驟S406中，異常偵測模組122可將第一物聯網設備添加至異常設備清單中。

在步驟S407中，異常偵測模組122可判斷第一物聯網設備是否包含在異常設備清單中。若第一物聯網設備包含在異常設備清單中，則進入步驟S408。若第一物聯網設備未包含在異常設備清單中，則進入步驟S409。

由於異常偵測模組122已在步驟S403判斷第一物聯網設備處於正常狀態，在步驟S408中，異常偵測模組122可將第一物聯網設備自異常設備清單刪除。

在步驟S409中，異常偵測模組122可根據當前資料判斷物聯網10是否處於異常狀態。若物聯網10處於異常狀態，則進入步驟S410。若物聯網10處於非異常狀態，則進入步驟S411。

具體來說，若當前資料關聯於M個物聯網設備（即：共有M個物聯網設備在物聯網10中進行通訊），且異常設備清單包含K個物聯網設備，則異常偵測模組122可根據方程式（2）計算比率R，其中M為正整數，且K為小於或等於M個正整數。異常偵測模組122可響應於比率R大於第二閾值而判斷物聯網10處於異常狀態，並可響應於比率R小於或等於第二閾值而判斷物聯網10處於非異常狀態。 …(2)

在一實施例中，異常偵測模組122可將第二閾值設為0.5。也就是說，若物聯網10中有超過半數的物聯網設備在異常設備清單中，則異常偵測模組122可判斷物聯網10處於異常狀態。

在步驟S410中，資料處理模組121可將周期設為第一時間間隔。在步驟S411中，資料處理模組121可將周期設為第一時間間隔，其中第二時間間隔小於第一時間間隔。上述的周期可為伺服器100傳送物聯網10的資料給資料庫20的周期。具體來說，資料處理模組121可根據儲存在緩衝器124中的當前資料產生物聯網10的資料報表，其中資料報表可包含物聯網10中的流量的相關資訊。資料輸出模組123可根據周期而通過收發器130輸出資料報表給資料庫20，以供連線管理平台作為管理物聯網10的依據。

換句話說，若物聯網10處於異常狀態，則資料處理模組121可將回報資料報表給資料庫20的周期延長。若物聯網10處於非異常狀態，則資料處理模組121可將回報資料報表給資料庫20的周期縮短。如此，當物聯網10因發生異常而導致流量增加時，伺服器100可藉由縮短回報資料給連線管理平台的周期來避免增加連線管理平台的負載，使連線管理平台對物聯網10的管理功能可正常運作。

在一實施例中，資料處理模組121可響應於資料輸出模組124輸出資料報表給資料庫20而清空儲存在緩衝器124中的當前資料。

圖5根據本發明的一實施例繪示一種管理物聯網的方法的流程圖，其中所述方法可由如圖1所示的伺服器100實施。在步驟S501中，接收來自物聯網的當前資料。在步驟S502中，根據當前資料判斷物聯網是否處於異常狀態。在步驟S503中，響應於判斷物聯網處於異常狀態而將周期設為第一時間間隔。在步驟S504中，根據當前資料產生資料報表，並且根據周期輸出資料報表。

綜上所述，本發明的伺服器可分析IOT設備之連線資訊，透過自動學習方式建立出IOT設備的分布模型。伺服器可依據IOT設備即時的連線資料和分布模型判斷IOT設備是否處於異常連線狀態。一旦伺服器發現IOT設備處於異常連線狀態，伺服器可自動地調整資料報表的回報周期。據此，本發明可防止因資料量異常暴增情形而影響物聯網之連線管理平台的運算能力，以為物聯網的使用者提供更高品質的通訊服務。

10:物聯網 100:伺服器 110:處理器 120:儲存媒體 121:資料處理模組 122:異常偵測模組 123:資料輸出模組 124:緩衝器 130:收發器 20:資料庫 S301、S302、S401、S402、S403、S404、S405、S406、S407、S408、S409、S410、S411、S501、S502、S503、S504:步驟

圖1根據本發明的一實施例由伺服器收集在物聯網中傳輸之資料的示意圖。圖2根據本發明的一實施例繪示管理物聯網的伺服器的示意圖。圖3根據本發明的一實施例繪示為物聯網設備建立分布模型的流程圖。圖4根據本發明的一實施例繪示調整物聯網資料之回報周期的流程圖。圖5根據本發明的一實施例繪示一種管理物聯網的方法的流程圖。

S501、S502、S503、S504:步驟

Claims

一種管理物聯網的伺服器，包括：收發器；儲存媒體，儲存多個模組；以及處理器，耦接所述儲存媒體以及所述收發器，並且存取和執行所述多個模組，其中所述多個模組包括：緩衝器，通過所述收發器接收來自所述物聯網的歷史資料和當前資料，其中所述當前資料包括對應於第一物聯網設備的第一當前資料；異常偵測模組，根據所述第一當前資料和所述歷史資料計算所述第一物聯網設備的標準分數並判斷所述物聯網是否處於異常狀態；資料處理模組，根據所述當前資料產生資料報表；以及資料輸出模組，根據周期而通過所述收發器輸出所述資料報表，其中所述資料處理模組響應於所述物聯網處於所述異常狀態而將所述周期設為第一時間間隔，其中所述異常偵測模組響應於所述標準分數的絕對值大於第一閾值，將所述第一物聯網設備添加至儲存在所述儲存媒體的異常設備清單中，其中所述當前資料關聯於包含所述第一物聯網設備的多個物聯網設備，並且所述異常設備清單包含至少一異常物聯網設備，其中所述異常偵測模組響應於所述至少一異常物聯網設備與所述多個物聯網設備的比率大於第二閾值而判斷所述物聯網處於所述異常狀態，並且響應於所述比率小於或等於所述第二閾值而判斷所述物聯網處於非異常狀態，其中所述資料處理模組響應於所述物聯網處於所述非異常狀態而將所述周期設為第二時間間隔，其中所述第二時間間隔小於所述第一時間間隔。
如請求項1所述的伺服器，其中所述標準分數關聯於所述第一物聯網設備在預設時段期間的斷線次數。
如請求項1所述的伺服器，其中所述異常偵測模組響應於所述絕對值小於或等於所述第一閾值且所述異常設備清單包含所述第一物聯網設備，將所述第一物聯網設備自所述異常設備清單中刪除。
如請求項1所述的伺服器，其中所述資料處理模組對所述歷史資料執行高斯濾波以產生分布模型，其中所述異常偵測模組根據所述分布模型計算所述標準分數。
一種管理物聯網的方法，包括：接收來自所述物聯網的歷史資料和當前資料，其中所述當前資料包括對應於第一物聯網設備的第一當前資料，其中所述當前資料關聯於包含所述第一物聯網設備的多個物聯網設備；根據所述第一當前資料和所述歷史資料計算所述第一物聯網設備的標準分數並判斷所述物聯網是否處於異常狀態，包括：響應於所述標準分數的絕對值大於第一閾值，將所述第一物聯網設備添加至異常設備清單中，其中所述異常設備清單包含至少一異常物聯網設備；以及響應於所述至少一異常物聯網設備與所述多個物聯網設備的比率大於第二閾值而判斷所述物聯網處於所述異常狀態，並且響應於所述比率小於或等於所述第二閾值而判斷所述物聯網處於非異常狀態；響應於判斷所述物聯網處於所述異常狀態而將周期設為第一時間間隔；響應於判斷所述物聯網處於所述非異常狀態而將所述周期設為第二時間間隔，其中所述第二時間間隔小於所述第一時間間隔；以及根據所述當前資料產生資料報表，並且根據所述周期輸出所述資料報表。