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申请/专利权人：广东知业科技有限公司

摘要：本发明涉及一种边缘计算嵌入式应用依存系统，根据设置的时间步长，业务处理模块、应用更新模块和边缘监测模块互相实时发送心跳信号；当接收端模块未收到心跳信号时，定位未发送心跳信号的发送端模块；对未发送心跳信号的发送端模块进行重启或还原处理；当重启或还原后仍未接收到心跳信号时，向云服务端发送报警信号；云服务端获取故障前的一段时间序列的心跳信号；将心跳信号序列数据输入离线训练的贝叶斯网络模型，输出预测的故障类型；根据预测的故障类型，根据以往的处理经验对故障进行处理。本发明解决了边缘计算系统长时间运行时嵌入式应用程序难以自检和自动修复，导致增加售后维护成本，降低服务效率的问题。

主权项：1.一种边缘计算嵌入式应用依存系统，其特征在于：包括业务处理模块、应用更新模块和边缘监测模块，所述业务处理模块、应用更新模块和边缘监测模块通信连接，其中：所述业务处理模块，用于处理边缘计算的日常业务；所述应用更新模块，用于监测业务处理模块的运行情况，当发现新版本时，对业务处理模块进行停业务、更新和启动操作；所述边缘监测模块，用于读取业务处理模块和应用更新模块的业务日志，实时监测边缘计算的运行情况；所述业务处理模块、应用更新模块和边缘监测模块通过互相监测心跳线对边缘计算系统进行自检和自动修复，具体包括以下步骤：S1、根据设置的时间步长，业务处理模块、应用更新模块和边缘监测模块互相实时发送心跳信号，所述心跳信号配置为各个模块的运行状态；S2、当接收端模块未收到心跳信号时，定位未发送心跳信号的发送端模块；S3、对未发送心跳信号的发送端模块发送重启指令，该发送端模块重启后重新发送心跳信号；S4、当重启三次后仍未接收到心跳信号时，对发送端模块发送还原指令，即利用本地备份对发送端模块进行还原；S5、当还原三次后仍未接收到心跳信号时，向云服务端发送报警信号；S6、云服务端接收报警信号后，获取发送端模块在故障前的一段时间序列的心跳信号；S7、将心跳信号序列数据输入离线训练的贝叶斯网络模型，输出预测的故障类型；S8、根据预测的故障类型，根据以往的处理经验对故障进行处理；其中，步骤S7中，所述离线训练的贝叶斯网络模型，包括以下训练步骤：S71、数据收集：收集历史时期发生故障时的心跳信号数据和对应的故障类型；S72、数据参数化处理：根据数值大小将心跳信号数据划分成不同运行等级，将不同运行等级作为心跳信号数据的参数值；S73、模型结构确定：以心跳信号数据作为父节点，对应的故障类型作为子节点；连接父节点与子节点，形成贝叶斯网络模型结构；S74、条件概率表构建：根据数据参数化处理得到的参数值，构建各运行等级与故障类型之间相互关联的条件概率表。

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