特表 2024-512209 ＩｏＴ機器に基づく情報処理方法、関連機器及び記憶媒体

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2024-03-19

(54)【発明の名称】ＩｏＴ機器に基づく情報処理方法、関連機器及び記憶媒体

(51)【国際特許分類】

   G06F 11/30 20060101AFI20240312BHJP

   G06F 9/50 20060101ALI20240312BHJP

   G16Y 30/00 20200101ALI20240312BHJP

【ＦＩ】

G06F11/30 151

G06F9/50 150A

G06F11/30 140A

G16Y30/00

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2023547756

(86)(22)【出願日】2022-02-08

(85)【翻訳文提出日】2023-08-07

(86)【国際出願番号】 CN2022075517

(87)【国際公開番号】W WO2022171083

(87)【国際公開日】2022-08-18

(31)【優先権主張番号】202110184830.4

(32)【優先日】2021-02-10

(33)【優先権主張国・地域又は機関】CN

(81)【指定国・地域】

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．ＺＩＧＢＥＥ

(71)【出願人】

【識別番号】518389015

【氏名又は名称】中国移動通信有限公司研究院

【氏名又は名称原語表記】Ｃｈｉｎａ Ｍｏｂｉｌｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｃｏ．， Ｌｔｄ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ

【住所又は居所原語表記】３２ Ｘｕａｎｗｕｍｅｎ Ｗｅｓｔ Ｓｔｒｅｅｔ， Ｘｉｃｈｅｎｇ Ｄｉｓｔｒｉｃｔ， Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００５３， Ｃｈｉｎａ

(71)【出願人】

【識別番号】518301095

【氏名又は名称】中国移動通信集団有限公司

(74)【代理人】

【識別番号】110001416

【氏名又は名称】弁理士法人信栄事務所

(72)【発明者】

【氏名】曲 薇

【テーマコード（参考）】

5B042

【Ｆターム（参考）】

5B042GA12

5B042JJ16

5B042MA08

5B042MA10

5B042MC19

5B042MC38

5B042NN09

(57)【要約】

本開示は、ＩｏＴ機器に基づく情報処理方法、装置、システム、電子機器及び記憶媒体を開示する。ここで、該方法は、ＩｏＴ機器を発見し、ＩｏＴ機器の能力を検出することと、各ＩｏＴ機器に対して、対応するＩｏＴ機器の能力に基づいてＩｏＴ機器を対応するノードに抽象化することと、抽象化されたノードに基づいてリソース知識グラフを生成することと、を含み、前記ノードは、ＩｏＴ機器の少なくとも一部の能力を表し、前記リソース知識グラフ内の辺は、隣接する２つのノード間の関係を表し、前記リソース知識グラフは、異性体ＩｏＴ機器上の利用可能な能力を管理及び/又は調整するために用いられる。
【選択図】 図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ＩｏＴ機器に基づく情報処理方法であって、
ＩｏＴ機器を発見し、ＩｏＴ機器の能力を検出することと、
各ＩｏＴ機器に対して、対応するＩｏＴ機器の能力に基づいてＩｏＴ機器を対応するノードに抽象化することと、
抽象化されたノードに基づいてリソース知識グラフを生成することと、を含み、
前記ノードは、ＩｏＴ機器の少なくとも一部の能力を表し、前記リソース知識グラフ内の辺は、隣接する２つのノード間の関係を表し、前記リソース知識グラフは、異性体ＩｏＴ機器上の利用可能な能力を管理及び/又は調整するために用いられる、ＩｏＴ機器に基づく情報処理方法。

【請求項2】

前記抽象化されたノードに基づいてリソース知識グラフを生成することは、
各ノードの特徴を決定し、複数のノード間の関係を決定することであって、前記特徴は、対応するノードに対応するＩｏＴ機器情報及びＩｏＴ機器の少なくとも一部の能力情報をディスクライブするために少なくとも用いられることと、
決定される特徴及びノード間の関係に基づいて、リソース知識グラフを生成することと、を含む
請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記リソース知識グラフ内の辺は、
２つのＩｏＴ機器間の通信関係と、
ＩｏＴ機器上の少なくとも一部の能力間の関係と、のうちの少なくとも１つを代表する
請求項１に記載の方法。

【請求項4】

前記方法は、さらに、
ＩｏＴ機器をモニタリングすることと、
ＩｏＴ機器に変化が発生したことをモニタリングする場合、モニタリングされるＩｏＴ機器の変化状況に基づいて、前記リソース知識グラフを更新することと、を含む
請求項１から３のいずれか１項に記載の方法。

【請求項5】

前記ＩｏＴ機器に変化が発生したことをモニタリングすることは、
新たなＩｏＴ機器を発見することと、
ネットワークへのＩｏＴ機器の接続が切断されることをモニタリングすることと、
ＩｏＴ機器のコンピューティング能力の変化をモニタリングすることと、
ＩｏＴ機器の記憶能力の変化をモニタリングすることと、
ＩｏＴ機器間の関係の変化をモニタリングすることと、
ＩｏＴ機器上の少なくとも一部の能力間の関係の変化をモニタリングすることと、のうちの少なくとも１つを含む
請求項４に記載の方法。

【請求項6】

前記方法は、さらに、
処理対象タスクを取得することと、
前記リソース知識グラフに基づいて、少なくとも１つのノードを前記処理対象タスクに割り当てることと、を含み、
前記少なくとも１つのノードは、前記処理対象タスクを実行するために用いられる
請求項１から３のいずれか１項に記載の方法。

【請求項7】

前記リソース知識グラフに基づいて、少なくとも１つのノードを前記処理対象タスクに割り当てることは、
前記処理対象タスクのリソース要件を決定することと、
前記リソース知識グラフから前記リソース要件とマッチングする少なくとも１つのノードを決定することと、を含み、
前記リソース要件は、前記処理対象タスクを実行するために必要なリソース、即ち
コンピューティングリソースと、
記憶リソースと、
通信リソースと、のうちの少なくとも１つを表す
請求項６に記載の方法。

【請求項8】

前記リソース知識グラフから前記リソース要件とマッチングする少なくとも１つのノードを決定することは、
前記リソース知識グラフ内の各ノードの特徴及びノード間の関係に基づいて、前記リソース要件を検索することと、
検索結果に基づいて前記リソース要件とマッチングする少なくとも１つのノードを決定することと、を含む
請求項７に記載の方法。

【請求項9】

ＩｏＴ機器に基づく情報処理装置であって、
ＩｏＴ機器を発見し、ＩｏＴ機器の能力を検出するように構成される検出ユニットと、
各ＩｏＴ機器に対して、対応するＩｏＴ機器の能力に基づいてＩｏＴ機器を対応するノードに抽象化するように構成される第１処理ユニットと、
抽象化されたノードに基づいてリソース知識グラフを生成するように構成される第２処理ユニットと、を含み、
前記ノードは、ＩｏＴ機器の少なくとも一部の能力を表し、前記リソース知識グラフ内の辺は、隣接する２つのノード間の関係を表し、前記リソース知識グラフは、異性体ＩｏＴ機器上の利用可能な能力を管理及び/又は調整するために用いられる、ＩｏＴ機器に基づく情報処理装置。

【請求項10】

ＩｏＴ機器に基づく情報処理システムであって、
ＩｏＴ機器を発見し、ＩｏＴ機器の能力を検出するように構成される第１機能コンポーネントと、
各ＩｏＴ機器に対して、対応するＩｏＴ機器の能力に基づいてＩｏＴ機器を対応するノードに抽象化し、そして、抽象化されたノードに基づいてリソース知識グラフを生成するように構成される第２機能コンポーネントと、を含み、
ここで、前記第１機能コンポーネントと前記第２機能コンポーネントは、２つの電子機器に設けられている、ＩｏＴ機器に基づく情報処理システム。

【請求項11】

電子機器であって、
プロセッサと、プロセッサで実行可能なコンピュータプログラムを記憶するように構成されるメモリと、を含み、
ここで、前記プロセッサは、前記コンピュータプログラムを実行するとき、請求項１から８のいずれか１項に記載の方法のステップを実行するように構成される、電子機器。

【請求項12】

コンピュータプログラムが記憶されている記憶媒体であって、
前記コンピュータプログラムがプロセッサによって実行されるとき、請求項１から８のいずれか１項に記載の方法のステップを実現させる、記憶媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

（関連出願の相互参照）
本開示は、出願番号が２０２１１０１８４８３０．４、出願日が２０２１年０２月１０日である中国特許出願に基づいて提出され、該中国特許出願に基づく優先権を主張し、該中国特許出願の全ての内容が参照によって本開示に組み込まれる。

【0002】

本開示は、アイオーティー（ＩｏＴ、Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）分野に関し、特にＩｏＴ機器に基づく情報処理方法、装置、システム、電子機器及び記憶媒体に関する。

【背景技術】

【0003】

ネットワークのエッジ側でデータ処理を行うコンピューティング手法として、エッジコンピューティングは、ますます注目されており、特にアイオーティー分野ではクラウドコンピューティングに続く新たな研究の焦点となっている。クラウドコンピューティングと比較して、エッジコンピューティングは、大量のユーザ生データをクラウドデータセンターに伝送する必要がないため、エッジコンピューティングは、データ処理過程における遅延、信頼性、エネルギー消費、通信帯域幅消費、ユーザプライバシー、セキュリティなどの問題を解決し、データ処理遅延及びユーザプライバシーなどの要求に敏感な（即ち、要求が高い）人工知能（ＡＩ、Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）に基づく適用シーン（例えばスマートホームシーン）には大きな価値と広い適用見通しがある。

【0004】

しかしながら、ＡＩに基づく適用シーンを実現するための知能アプリケーション及び/又はサービスは、一般的に、コンピューティング能力及び/又は記憶空間に対する要求が高くてコンピューティング集約的なコンピューティングタスクを実行する必要があり、これは、リソースに制約があり（即ち、コンピューティング能力及び/又は記憶空間が限られ）且つ異性化が高いエッジ側に大きな課題をもたらす。つまり、リソースに制約があり且つ異性化が高いＩｏＴ機器をどのように活用してコンピューティングタスクを実行するかが、解決すべき緊急の課題となっている。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

関連技術による問題を解決するために、本開示の実施例は、ＩｏＴ機器に基づく情報処理方法、装置、システム、電子機器及び記憶媒体を提供する。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本開示の実施例の技術的解決手段は、以下のように実現する。

【0007】

本開示の実施例は、ＩｏＴ機器に基づく情報処理方法を提供し、前記方法は、
ＩｏＴ機器を発見し、ＩｏＴ機器の能力を検出することと、
各ＩｏＴ機器に対して、対応するＩｏＴ機器の能力に基づいてＩｏＴ機器を対応するノードに抽象化することと、
抽象化されたノードに基づいてリソース知識グラフを生成することと、を含み、
前記ノードは、ＩｏＴ機器の少なくとも一部の能力を表し、前記リソース知識グラフ内の辺は、隣接する２つのノード間の関係を表し、前記リソース知識グラフは、異性体ＩｏＴ機器上の利用可能な能力を管理及び/又は調整するために用いられる。

【0008】

本開示の一部の選択可能な実施例では、前記利用可能な能力は、
コンピューティング能力と、
記憶能力と、
通信能力と、のうちの少なくとも１つを含む。

【0009】

本開示の一部の選択可能な実施例では、前記抽象化されたノードに基づいてリソース知識グラフを生成することは、
各ノードの特徴を決定し、複数のノード間の関係を決定することであって、前記特徴は、対応するノードに対応するＩｏＴ機器情報及びＩｏＴ機器の少なくとも一部の能力情報をディスクライブ（ｄｅｓｃｒｉｂｅ）するために少なくとも用いられることと、
決定される特徴及びノード間の関係に基づいて、リソース知識グラフを生成することと、を含む。

【0010】

本開示の一部の選択可能な実施例では、前記リソース知識グラフ内の辺は、
２つのＩｏＴ機器間の通信関係と、
ＩｏＴ機器上の少なくとも一部の能力間の関係と、のうちの少なくとも１つを代表する。

【0011】

本開示の一部の選択可能な実施例では、前記方法は、さらに、
ＩｏＴ機器をモニタリングすることと、
ＩｏＴ機器に変化が発生したことをモニタリングする場合、モニタリングされるＩｏＴ機器の変化状況に基づいて、前記リソース知識グラフを更新することと、を含む。

【0012】

本開示の一部の選択可能な実施例では、前記ＩｏＴ機器に変化が発生したことをモニタリングすることは、
新たなＩｏＴ機器を発見することと、
ネットワークへのＩｏＴ機器の接続が切断されることをモニタリングすることと、
ＩｏＴ機器のコンピューティング能力の変化をモニタリングすることと、
ＩｏＴ機器の記憶能力の変化をモニタリングすることと、
ＩｏＴ機器間の関係の変化をモニタリングすることと、
ＩｏＴ機器上の少なくとも一部の能力間の関係の変化をモニタリングすることと、のうちの少なくとも１つを含む。

【0013】

本開示の一部の選択可能な実施例では、前記方法は、さらに、
処理対象タスクを取得することと、
前記リソース知識グラフに基づいて、少なくとも１つのノードを前記処理対象タスクに割り当てることと、を含み、
前記少なくとも１つのノードは、前記処理対象タスクを実行するために用いられる。

【0014】

本開示の一部の選択可能な実施例では、前記リソース知識グラフに基づいて、少なくとも１つのノードを前記処理対象タスクに割り当てることは、
前記処理対象タスクのリソース要件を決定することと、
前記リソース知識グラフから前記リソース要件とマッチングする少なくとも１つのノードを決定することと、を含み、
前記リソース要件は、前記処理対象タスクを実行するために必要なリソース、即ち
コンピューティングリソースと、
記憶リソースと、
通信リソースと、のうちの少なくとも１つを表す。

【0015】

本開示の一部の選択可能な実施例では、前記リソース知識グラフから前記リソース要件とマッチングする少なくとも１つのノードを決定することは、
前記リソース知識グラフ内の各ノードの特徴及びノード間の関係に基づいて、前記リソース要件を検索することと、
検索結果に基づいて前記リソース要件とマッチングする少なくとも１つのノードを決定することと、を含む。

【0016】

本開示の実施例は、さらに、ＩｏＴ機器に基づく情報処理装置を提供し、前記装置は、
ＩｏＴ機器を発見し、ＩｏＴ機器の能力を検出するように構成される検出ユニットと、
各ＩｏＴ機器に対して、対応するＩｏＴ機器の能力に基づいてＩｏＴ機器を対応するノードに抽象化するように構成される第１処理ユニットと、
抽象化されたノードに基づいてリソース知識グラフを生成するように構成される第２処理ユニットと、を含み、
前記ノードは、ＩｏＴ機器の少なくとも一部の能力を表し、前記リソース知識グラフ内の辺は、隣接する２つのノード間の関係を表し、前記リソース知識グラフは、異性体ＩｏＴ機器上の利用可能な能力を管理及び/又は調整するために用いられる。

【0017】

本開示の実施例は、さらに、ＩｏＴ機器に基づく情報処理システムを提供し、前記システムは、
ＩｏＴ機器を発見し、ＩｏＴ機器の能力を検出するように構成される第１機能コンポーネントと、
各ＩｏＴ機器に対して、対応するＩｏＴ機器の能力に基づいてＩｏＴ機器を対応するノードに抽象化し、そして、抽象化されたノードに基づいてリソース知識グラフを生成するように構成される第２機能コンポーネントと、を含み、
ここで、前記第１機能コンポーネントと前記第２機能コンポーネントは、２つの電子機器に設けられている。

【0018】

本開示の実施例は、さらに、電子機器を提供し、前記電子機器は、プロセッサと、プロセッサで実行可能なコンピュータプログラムを記憶するように構成されるメモリと、を含み、
ここで、前記プロセッサは、前記コンピュータプログラムを実行するとき、上記いずれか１つの方法のステップを実行するように構成される。

【0019】

本開示の実施例は、さらに、記憶媒体を提供し、前記記憶媒体にコンピュータプログラムが記憶されており、前記コンピュータプログラムがプロセッサによって実行されるとき、上記いずれか１つの方法のステップを実現する。

【発明の効果】

【0020】

本開示の実施例に係るＩｏＴ機器に基づく情報処理方法、装置、システム、電子機器及び記憶媒体によれば、ＩｏＴ機器を発見し、ＩｏＴ機器の能力を検出し、各ＩｏＴ機器に対して、対応するＩｏＴ機器の能力に基づいてＩｏＴ機器を対応するノードに抽象化し、そして、抽象化されたノードに基づいてリソース知識グラフを生成し、前記ノードは、ＩｏＴ機器の少なくとも一部の能力を表し、前記リソース知識グラフ内の辺は、隣接する２つのノード間の関係を表し、前記リソース知識グラフは、異性体ＩｏＴ機器上の利用可能な能力を管理及び/又は調整するために用いられる。本開示の実施例の手段によれば、ＩｏＴ機器及びその能力（即ちＩｏＴ機器のアイドルリソース）に対して知能的な感知を実行しており、仮想化及びソフトウェア定義技術を通じて、感知する能力に基づいてＩｏＴ機器を対応するノードに抽象化し、そして抽象化されたノードに基づいてリソース知識グラフを生成し、生成されたリソース知識グラフは、異性体ＩｏＴ機器上の利用可能な能力に対する管理及び/又は調整を実現するために使用可能であり、このように、リソース知識グラフに基づいて、リソースに制約があり且つ異性化が高いＩｏＴ機器に対して効率的な管理及び柔軟なスケジューリングを行うことができ、ＡＩに基づく適用シーンでのエッジコンピューティングを実現する（即ち、コンピューティング集約的なコンピューティングタスクを実現する）ために前提条件を提供することができ、さらに、ユーザは、パーソナルプライバシーに関わるデータをクラウドデータセンターに伝送する必要がなくなり、プライバシー保護が強化され、伝送遅延が減少し、ユーザ体験が向上する。

【図面の簡単な説明】

【0021】

【図1】本開示の実施例に係る情報処理方法のフローの模式図である。

【図2】アイオーティーのエッジインフラストラクチャの模式図である。

【図3】本開示の適用実施例に係るリソース感知及び管理プラットフォームがＩｏＴ機器を管理するシステム構造の模式図である。

【図4】本開示の適用実施例に係るサービス能力抽象化モジュールの適用シーンの模式図である。

【図5】本開示の適用実施例に係るリソース知識グラフ構筑モジュールの模式図である。

【図6】本開示の適用実施例に係るリソース感知及び管理プラットフォームの適用シーンの模式図である。

【図7】本開示の適用実施例に係るリソース感知及び管理プラットフォームとＩｏＴ機器とのインタラクションのフローの模式図である。

【図8】本開示の適用実施例に係るリソース感知及び管理プラットフォームとコンピューティングタスクサーバとのインタラクションのフローの模式図である。

【図9】本開示の実施例に係る情報処理装置の構造の模式図である。

【図10】本開示の実施例に係る電子機器の構造の模式図である。

【図11】本開示の実施例に係る情報処理システムの構造の模式図である。

【発明を実施するための形態】

【0022】

以下、添付図面及び実施例を参照しながら本開示についてさらに詳細に説明する。

【0023】

ＩｏＴ機器の数及び知能化の程度が急速に増加するにつれて、リソースに制約があり且つ異性化が高いＩｏＴ機器を十分に利用するために、広く分布するＩｏＴ機器上のアイドルリソースを利用し、リソース共有と機器コラボレーションを通じて分散型の方式でコンピューティング集約的なコンピューティングタスクを並行して実行することが考えられる。実際の適用に際して、異性体ＩｏＴ機器リソースの知能的な感知及び統一的な管理を実現することは、異性体ＩｏＴ機器を十分に利用する前提である。

【0024】

これに基づき、本開示の様々な実施例では、ＩｏＴ機器及びその能力（即ちＩｏＴ機器のアイドルリソース）に対して知能的な感知を実行しており、仮想化及びソフトウェア定義技術を通じて、感知する能力に基づいてＩｏＴ機器を対応するノードに抽象化し、そして抽象化されたノードに基づいてリソース知識グラフを生成し、生成されたリソース知識グラフは、異性体ＩｏＴ機器上の利用可能な能力に対する管理及び/又は調整を実現するために使用可能であり、このように、リソース知識グラフに基づいて、リソースに制約があり且つ異性化が高いＩｏＴ機器に対して効率的な管理及び柔軟なスケジューリングを行うことができ、ＡＩに基づく適用シーンでのエッジコンピューティングを実現する（即ち、コンピューティング集約的なコンピューティングタスクを実現する）ために前提条件を提供することができ、さらに、ユーザは、パーソナルプライバシーに関わるデータをクラウドデータセンターに伝送する必要がなくなり、プライバシー保護が強化され、伝送遅延が減少し、ユーザ体験が向上する。

【0025】

本開示の実施例は、ＩｏＴ機器に基づく情報処理方法を提供し、図１に示すように、該方法は、ステップ１０１～ステップ１０３を含む。

【0026】

ステップ１０１において、ＩｏＴ機器を発見し、ＩｏＴ機器の能力を検出する。

【0027】

ステップ１０２において、各ＩｏＴ機器に対して、対応するＩｏＴ機器の能力に基づいてＩｏＴ機器を対応するノードに抽象化する。

【0028】

ステップ１０３において、抽象化されたノードに基づいてリソース知識グラフ（リソース図又はリソースの知識図とも呼ばれる）を生成する。

【0029】

ここで、前記ノードは、ＩｏＴ機器の少なくとも一部の能力を表し、前記リソース知識グラフ内の辺は、隣接する２つのノード間の関係（隣接する２つのノード間の関連関係（Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ）とも呼ばれる）を表し、前記関係は、通信関係と従属関係を含むことができ、前記通信関係について、隣接する２つのノード間の情報伝送レート及び伝送遅延などの通信強度を表し得る情報を含むように具現化することができ、前記リソース知識グラフは、異性体ＩｏＴ機器上の利用可能な能力を管理（Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）及び/又は調整（Ｏｒｃｈｅｓｔｒａｔｉｏｎ）するために用いられる。

【0030】

実際の適用に際して、本開示の実施例のＩｏＴ機器は、異性体ＩｏＴ機器であってもよい。ここで、異性体ＩｏＴ機器とは、複数のＩｏＴ機器及びサーバを含むネットワークにおいて、１つのＩｏＴ機器のハードウェアと別のＩｏＴ機器のハードウェアは、異なり、及び/又は、１つのＩｏＴ機器のサーバと別のＩｏＴ機器のサーバは、異なる、ことを意味する。ここで、１つのＩｏＴ機器のハードウェアと別のＩｏＴ機器のハードウェアが異なることは、１つのＩｏＴ機器の中央プロセッサ（ＣＰＵ、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、グラフィックスプロセッサ（ＧＰＵ、Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、バスインターフェースチップ（ＢＩＣ、Ｂｕｓ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃｈｉｐ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ、Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）などの処理系ハードウェア又はランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ、Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ、Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などの記憶系ハードウェアのモデルと、別のＩｏＴ機器のハードウェアのモデルとが異なることを意味する。１つのＩｏＴ機器のサーバと別のＩｏＴ機器のサーバが異なることは、１つのＩｏＴ機器に対応するバックエンドプログラムと、別のＩｏＴ機器に対応するバックエンドプログラムとが異なり、又は、１つのＩｏＴ機器のオペレーティングシステムと、別のＩｏＴ機器のオペレーティングシステムとが異なることを意味し、つまり、２つのＩｏＴ機器同士は、ソフトウェアで相違点が存在する。

【0031】

実際の適用に際して、前記ＩｏＴ機器は、携帯電話、パーソナルコンピュータ（ＰＣ、Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ウェアラブルスマートデバイス、スマートゲートウェイ、コンピューティングボックスなどを含むことができ、前記ＰＣは、デスクトップ、ノートパソコン、タブレットなどを含むことができ、前記ウェアラブルスマートデバイスは、スマートウォッチ、スマートメガネなどを含むことができる。

【0032】

実際の適用に際して、本開示の実施例の情報処理方法は、サーバなどの電子機器に適用することができる。

【0033】

ステップ１０１では、実際の適用に際して、前記ＩｏＴ機器を発見することは、エッジネットワークにおけるＩｏＴ機器を感知することとも呼ばれることができる。前記エッジネットワークは、電気通信ネットワークのエッジ（エッジネットワークは、コンバージェンス層ネットワーク及びアクセス層ネットワークの一部又は全部を含むものであって、ユーザにアクセスする最後の１部分のネットワークである）を指す。ここで、前記発見又は感知は、検出と理解することもできる。例えば、電子機器（具体的にはサーバであってもよい）は、動的ホスト構成プロトコル（ＤＨＣＰ、Ｄｙｎａｍｉｃ Ｈｏｓｔ Ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ Ｐｒｏｔｏｃａｌ）に基づいて、ゼロ構成ネットワーキング（ＺＥＲＯＣＯＮＦ、ＺＥＲＯ ＣＯＮＦｉｇｕｒａｔｉｏｎ ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ）技術を用いてエッジネットワークにおけるＩｏＴ機器を検出することができる。もちろん、ニーズに応じて、前記電子機器が他の方式を用いてＩｏＴ機器を発見又は感知するように設定してもよく、本開示の実施例は、これに限定されない。

【0034】

ＩｏＴ機器を発見した後、前記電子機器は、対応するＩｏＴ機器との情報インタラクションを介して、対応するＩｏＴ機器の能力を検出することができる。例示的に、前記電子機器は、能力要求メッセージを対応するＩｏＴ機器に送信し、対応するＩｏＴ機器が前記能力要求メッセージに対する返信したメッセージに基づいて、対応するＩｏＴ機器の能力を決定することができる。

【0035】

ここで、ＩｏＴ機器の能力は、
コンピューティング能力と、
記憶能力と、のうちの少なくとも１つを含み得る。

【0036】

ここで、前記ＩｏＴ機器の能力は、ＩｏＴ機器のサービス能力を指し、対応するＩｏＴ機器のリソースと理解することができる。それに応じて、ＩｏＴ機器の少なくとも一部の能力は、ＩｏＴ機器の少なくとも一部のリソースと理解することができ、ＩｏＴ機器上の利用可能な能力は、ＩｏＴ機器上の利用可能なリソース、即ちアイドルリソース（アイドル能力、空き能力又は空きリソースとも呼ばれる）と理解することができる。つまり、コンピューティング能力は、対応するＩｏＴ機器が利用可能なコンピューティングリソースであり、記憶能力は、対応するＩｏＴ機器が利用可能な記憶リソース（即ち記憶空間）である。

【0037】

また、ノード間の通信関係を具現化するためには、ノード間の通信が必要である。

【0038】

これに基づいて、リソース知識グラフにおいて、異性体ＩｏＴ機器上の利用可能な能力は、
コンピューティング能力と、
記憶能力と、
通信能力と、のうちの少なくとも１つを含み得る。

【0039】

ここで、前記通信能力は、２つのノード間の通信強度と理解することができ、例えば、エッジネットワークから提供されるＩｏＴ機器間通信のための帯域幅リソース、情報伝送速度（即ち伝送レート）、伝送遅延などが挙げられる。また例えば、ＩｏＴ機器のある部分の能力と別の部分の能力との間の伝送レート、伝送遅延などが挙げられる。

【0040】

ステップ１０２において、ソフトウェア定義技術を用いてエンティティのＩｏＴ機器を仮想化されたノードに抽象化し、前記ノードは、対応するＩｏＴ機器の能力情報を含み得る。ＩｏＴ機器の異なる能力に応じて、異なるノードに抽象化することができる。具体的には、以下のとおりである。

【0041】

対応するＩｏＴ機器のコンピューティング能力及び記憶能力に基づいて、エンティティのＩｏＴ機器を仮想化された機器ノードに抽象化することができる。前記機器ノードは、対応するＩｏＴ機器のコンピューティング能力情報及び記憶能力情報を含み得る。つまり、前記機器ノードは、対応するＩｏＴ機器のコンピューティング能力及び記憶能力を代表することができる。

【0042】

対応するＩｏＴ機器のコンピューティング能力に基づいて、エンティティのＩｏＴ機器を細粒度で仮想化されたコンピューティングノードに抽象化することができる。前記コンピューティングノードは、対応するＩｏＴ機器のコンピューティング能力情報を含み得る。つまり、前記コンピューティングノードは、対応するＩｏＴ機器のコンピューティング能力を代表することができる。

【0043】

対応するＩｏＴ機器の記憶能力に基づいて、エンティティのＩｏＴ機器を細粒度で仮想化された記憶ノードに抽象化することができる。前記記憶ノードは、対応するＩｏＴ機器の記憶能力情報を含み得る。つまり、前記記憶ノードは、対応するＩｏＴ機器の記憶能力を代表することができる。

【0044】

これにより、ステップ１０２では、代表される対応するＩｏＴ機器の異なる能力に基づいて、抽象化されたノードの種類は、機器ノード、コンピューティングノード及び記憶ノードを含み得る。実際の適用に際して、１つのＩｏＴ機器について、抽象化されたノードは、機器ノード、コンピューティングノード及び記憶ノードのうちの少なくとも１つ含み得る。

【0045】

それに応じて、２つのノード間の関係は、以下の関係１）～６）のうちの少なくとも１つを含み得る。

【0046】

１）１つの機器ノードと別の機器ノードとの間の通信関係であって、それは、１つのＩｏＴ機器と別のＩｏＴ機器との間の通信強度を代表する。

【0047】

２）１つの機器ノードと１つのコンピューティングノードとの間の従属関係であって、それは、１つのＩｏＴ機器と自体の少なくとも一部のコンピューティング能力との間の従属関係を代表する。

【0048】

３）１つの機器ノードと１つの記憶ノードとの間の従属関係であって、それは、１つのＩｏＴ機器と自体の少なくとも一部の記憶能力との間の従属関係を代表する。

【0049】

４）１つのコンピューティングノードと１つの記憶ノードとの間の通信関係であって、それは、同一のＩｏＴ機器の少なくとも一部のコンピューティング能力と少なくとも一部の記憶能力との間の通信強度、又は、１つのＩｏＴ機器の少なくとも一部のコンピューティング能力と別のＩｏＴ機器の少なくとも一部の記憶能力との間の通信強度を代表する。

【0050】

５）１つのコンピューティングノードと別のコンピューティングノードとの間の通信関係であって、それは、同一のＩｏＴ機器の少なくとも一部のコンピューティング能力との間の通信強度、又は、１つのＩｏＴ機器の少なくとも一部のコンピューティング能力と別のＩｏＴ機器の少なくとも一部のコンピューティング能力との間の通信強度を代表する。

【0051】

６）１つの記憶ノードと別の記憶ノードとの間の通信関係であって、それは、同一のＩｏＴ機器の少なくとも一部の記憶能力との間の通信強度、又は、１つのＩｏＴ機器の少なくとも一部の記憶能力と別のＩｏＴ機器の少なくとも一部の記憶能力との間の通信強度を代表する。

【0052】

ステップ１０３について、１つの実施例では、前記抽象化されたノードに基づいてリソース知識グラフを生成することは、
各ノードの特徴を決定し、複数のノード間の関係を決定することであって、前記特徴は、対応するノードに対応するＩｏＴ機器情報及びＩｏＴ機器の少なくとも一部の能力情報をディスクライブするために少なくとも用いられることと、
決定される特徴及びノード間の関係に基づいて、リソース知識グラフを生成することと、を含み得る。

【0053】

ここで、実際の適用に際して、ノードの特徴は複数含まれるため、前記特徴は、特徴ベクトル、特徴セット又は特徴集合と呼ぶこともできる。前記特徴が複数のデスクリプション（ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ）情報（即ち、対応するノードに対応するＩｏＴ機器情報及びＩｏＴ機器の少なくとも一部の能力情報）を含むため、前記特徴は、情報、情報セット又は情報集合と呼ぶこともできる。実際の適用に際して、ノードの特徴は、オントロジーデスクリプションモデル（Ｏｎｔｏｌｏｇｙ Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ Ｍｏｄｅｌ）の特徴付けに使用することができる。前記オントロジーデスクリプションモデルは、エンティティデスクリプションモデルと呼ぶこともできる。

【0054】

ここで、対応するノードに対応するＩｏＴ機器情報は、機器アイデンティティ識別子（ＩＤ）、機器タイプ、機器位置、機器状態、機器インターネットプロトコル（ＩＰ）アドレス、機器機能、機器所有者、機器インターフェースなどの情報を含み得る。前記機器状態は、オン（Ｏｎ）状態、オフ（Ｏｆｆ）状態及び異常（Ｆａｕｌｔ）状態を含み得る。対応するノードに対応するＩｏＴ機器の少なくとも一部の能力情報は、対応するＩｏＴ機器のコンピューティング能力情報及び/又は対応するＩｏＴ機器の記憶能力情報を含み得る。ここで、前記コンピューティング能力情報は、ＣＰＵ、ＧＰＵ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ、Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、ＤＳＰなどの利用可能なコンピューティングリソース情報を含み得る。前記記憶能力情報は、揮発性メモリ（例えば磁気ランダムアクセスメモリ（ＦＲＡＭ（登録商標）、Ｆｅｒｒｏｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ））、不揮発性メモリ（例えばＲＡＭ）などの利用可能なメモリリソース情報を含み得る。

【0055】

実際の適用に際して、抽象化されたノードについて各ノードの特徴を決定した後、関係のあるノードを接続する必要があり、つまり、２つのノード間の辺を決定してリソース知識グラフを生成する。

【0056】

ここで、前記リソース知識グラフ内の辺は、
２つのＩｏＴ機器間の通信関係と、
ＩｏＴ機器上の少なくとも一部の能力間の関係と、のうちの少なくとも１つを代表し得る。

【0057】

ここで、２つのＩｏＴ機器間の通信関係は、２つのＩｏＴ機器間の通信強度と理解することができ、２つのＩｏＴ機器間に通信が行われる帯域幅、情報伝送速度、伝送遅延などの通信状況をディスクライブするために用いられる。前記情報伝送速度は、情報伝送レートとも呼ばれる。

【0058】

ＩｏＴ機器上の少なくとも一部の能力間の関係は、
１つのＩｏＴ機器上の少なくとも一部の能力と同一のＩｏＴ機器の他の能力との間の通信関係と、
１つのＩｏＴ機器上の少なくとも一部の能力と別のＩｏＴ機器上の少なくとも一部の能力との間の通信関係と、
１つのＩｏＴ機器上の全部の能力と同一のＩｏＴ機器の一部の能力との間の従属関係と、のうちの少なくとも１つを含み得る。

【0059】

具体的には、２つのＩｏＴ機器間で有線通信又は無線通信が可能であることを感知する（即ち、検出する）場合、電子機器は、２つのＩｏＴ機器間に通信関係があり、即ち、対応する２つの機器ノード間に関係があると決定できる。

【0060】

第１ＩｏＴ機器の第１プロセッサと第２ＩｏＴ機器の第１メモリとの間に有線通信又は無線通信が存在することを感知する（即ち、検出する）場合、電子機器は、前記第１プロセッサと前記第１メモリとの間に通信関係があり、即ち、第１プロセッサに対応する第１コンピューティングノードと第１メモリに対応する第１記憶ノードとの間に関係があると決定できる。

【0061】

第１ＩｏＴ機器の第２プロセッサと第１ＩｏＴ機器の第２メモリとの間に通信が存在することを感知する（即ち、検出する）場合、電子機器は、前記第２プロセッサと前記第２メモリとの間に通信関係があり、即ち、第２プロセッサに対応する第２コンピューティングノードと第２メモリに対応する第２記憶ノードとの間に関係があると決定できる。

【0062】

第１ＩｏＴ機器の第３プロセッサと第２ＩｏＴ機器の第４プロセッサとの間に通信が存在することを感知する（即ち、検出する）場合、電子機器は、前記第３プロセッサと前記第４プロセッサとの間に通信関係があり、即ち、第３プロセッサに対応する第３コンピューティングノードと第４プロセッサに対応する第４コンピューティングノードとの間に関係があると決定できる。

【0063】

第１ＩｏＴ機器の第３メモリと第２ＩｏＴ機器の第４メモリとの間に通信が存在することを感知する（即ち、検出する）場合、電子機器は、前記第３メモリと前記第４メモリとの間に通信関係があり、即ち、第３メモリに対応する第３記憶ノードと第４メモリに対応する第４記憶ノードとの間に関係があると決定できる。

【0064】

第１ＩｏＴ機器の第５プロセッサと第６プロセッサとの間に通信が存在することを感知する（即ち、検出する）場合、電子機器は、前記第５プロセッサと前記第６プロセッサとの間に通信関係があり、即ち、第５プロセッサに対応する第５コンピューティングノードと第６プロセッサに対応する第６コンピューティングノードとの間に関係があると決定できる。

【0065】

第２ＩｏＴ機器の第５メモリと第６メモリとの間に通信が存在することを感知する（即ち、検出する）場合、電子機器は、前記第５メモリと前記第６メモリとの間に通信関係があり、即ち、第５メモリに対応する第５記憶ノードと第６メモリに対応する第６記憶ノードとの間に関係があると決定できる。

【0066】

１つのＩｏＴ機器及び該ＩｏＴ機器のコンピューティング能力を感知する（即ち、検出する）場合、電子機器は、感知したＩｏＴ機器とコンピューティング能力との間に従属関係が存在し、即ち、対応する１つの機器ノードと少なくとも１つのコンピューティングノードとの間に関係があると決定できる。実際の適用に際して、このような関係を明示的に「辺」の形でリソース知識グラフに具現化するかどうかを選択し得る。

【0067】

１つのＩｏＴ機器及び該ＩｏＴ機器の記憶能力を感知する（即ち、検出する）場合、電子機器は、感知したＩｏＴ機器と記憶能力との間に従属関係が存在し、即ち、対応する１つの機器ノードと少なくとも１つの記憶ノードとの間に関係があると決定できる。実際の適用に際して、このような関係を明示的に「辺」の形でリソース知識グラフに具現化するかどうかを選択し得る。

【0068】

実際の適用に際して、ＩｏＴ機器の能力及びＩｏＴ機器間の関係は、動的に変化するものであるため、仮想化されたリソース知識グラフに対応する情報を、エンティティのＩｏＴ機器に対応する情報と一致するように保持して、リソース知識グラフの正確性を向上させるために、ＩｏＴ機器の変化をモニタリングし、リソース知識グラフをＩｏＴ機器の変化に伴って動的に更新する必要がある。

【0069】

これに基づき、１つの実施例では、前記方法は、さらに、
ＩｏＴ機器をモニタリングすることと、
ＩｏＴ機器に変化が発生したことをモニタリングする場合、モニタリングされるＩｏＴ機器の変化状況に基づいて、前記リソース知識グラフを更新することと、を含み得る。

【0070】

実際の適用に際して、ＩｏＴ機器のモニタリング方式は、ニーズに応じて設定されてもよく、本開示の実施例は、これに限定されない。例えば、周期的ポーリングにより、ＩｏＴ機器の変化をモニタリングすることができる。

【0071】

ここで、前記ＩｏＴ機器に変化が発生したことをモニタリングすることは、
新たなＩｏＴ機器を発見することと、
ネットワークへのＩｏＴ機器の接続が切断されることをモニタリングすることと、
ＩｏＴ機器のコンピューティング能力の変化をモニタリングすることと、
ＩｏＴ機器の記憶能力の変化をモニタリングすることと、
ＩｏＴ機器間の関係の変化をモニタリングすることと、
ＩｏＴ機器上の少なくとも一部の能力間の関係の変化をモニタリングすることと、のうちの少なくとも１つを含み得る。

【0072】

ここで、新たなＩｏＴ機器を発見した場合、前記リソース知識グラフを更新することは、
発見した新たなＩｏＴ機器の能力を検出することと、
検出した新たなＩｏＴ機器の能力に基づき、前記新たなＩｏＴ機器を対応するノードに抽象化することであって、前記ノードは、機器ノード、コンピューティングノード及び記憶ノードのうちの少なくとも１つを含むことと、
少なくとも１つの新たなノードのうちの各ノードの特徴を決定し、前記新たなＩｏＴ機器と他のＩｏＴ機器との間の関係を検出することと、
検出した前記新たなＩｏＴ機器と他のＩｏＴ機器との間の関係に基づき、少なくとも１つの新たなノードと他のノードの関係を決定することと、
決定した少なくとも１つの新たなノードのうちの各ノードの特徴、及び、決定した少なくとも１つの新たなノードと他のノードの関係に基づき、前記少なくとも１つの新たなノードと他のノードを接続して、前記リソース知識グラフを更新することと、を含み得る。

【0073】

ネットワークへのＩｏＴ機器の接続が切断されることをモニタリングした場合、前記リソース知識グラフを更新することは、
前記リソース知識グラフ内の、ネットワークへの接続が切断されたＩｏＴ機器に対応するノードを決定することであって、前記ノードは、機器ノード、コンピューティングノード及び記憶ノードのうちの少なくとも１つを含むことと、
前記ネットワークへの接続が切断されたＩｏＴ機器と他のＩｏＴ機器との間の関係の変化を検出し、前記ネットワークへの接続が切断されたＩｏＴ機器の能力と他のＩｏＴ機器の能力との間の関係の変化を検出することと、
検出した前記ネットワークへの接続が切断されたＩｏＴ機器と他のＩｏＴ機器との間の関係の変化、及び、検出した前記ネットワークへの接続が切断されたＩｏＴ機器の能力と他のＩｏＴ機器の能力との間の関係の変化に基づき、前記リソース知識グラフ内の、前記ネットワークへの接続が切断されたＩｏＴ機器に対応する少なくとも１つのノードと他のノードの関係を更新することと、
前記ネットワークへの接続が切断されたＩｏＴ機器と他のＩｏＴ機器との間の通信接続が切断され、且つ、前記ネットワークへの接続が切断されたＩｏＴ機器の能力と他のＩｏＴ機器の能力との間の通信接続も切断されると決定した場合、前記リソース知識グラフから、前記リソース知識グラフ内の、前記ネットワークへの接続が切断されたＩｏＴ機器に対応する少なくとも１つのノードを削除することと、を含み得る。

【0074】

ＩｏＴ機器のコンピューティング能力の変化をモニタリングした場合、前記リソース知識グラフを更新することは、
モニタリングしたコンピューティング能力の変化に基づき、前記リソース知識グラフ内の、対応するＩｏＴ機器に対応する少なくとも１つのノードのうちの各ノードの特徴を更新することと、
モニタリングしたコンピューティング能力の変化に基づき、対応する機器ノードとコンピューティングノードとの間の関係を更新することと、
モニタリングしたコンピューティング能力の変化に基づき、対応するコンピューティングノードと他の能力ノード（リソースノードと呼ぶこともでき、コンピューティングノード及び記憶ノードを含む）との間の関係を更新することと、のうちの少なくとも１つを含み得る。

【0075】

ＩｏＴ機器の記憶能力の変化をモニタリングした場合、前記リソース知識グラフを更新することは、
モニタリングした記憶能力の変化に基づき、前記リソース知識グラフ内の、対応するＩｏＴ機器に対応する少なくとも１つのノードのうちの各ノードの特徴を更新することと、
モニタリングした記憶能力の変化に基づき、対応する機器ノードと記憶ノードとの間の関係を更新することと、
モニタリングした記憶能力の変化に基づき、対応する記憶ノードと他の能力ノード（リソースノードと呼ぶこともでき、コンピューティングノード及び記憶ノードを含む）との間の関係を更新することと、のうちの少なくとも１つを含み得る。

【0076】

ＩｏＴ機器間の関係の変化をモニタリングすることは、ＩｏＴ機器間の通信強度の変化をモニタリングすることを含み得る。この場合、前記リソース知識グラフを更新することは、
前記リソース知識グラフ内の、前記ＩｏＴ機器に対応する少なくとも２つのノード決定することと、
モニタリングしたＩｏＴ機器間の通信強度の変化に基づき、前記少なくとも２つのノード間の関係の変化を決定することと、
前記少なくとも２つのノード間の関係の変化に基づき、前記リソース知識グラフを更新することと、を含み得る。

【0077】

ＩｏＴ機器上の少なくとも一部の能力間の関係の変化をモニタリングすることは、
１つのＩｏＴ機器上の少なくとも一部の能力と同一のＩｏＴ機器の他の能力との間の通信強度の変化をモニタリングすることと、
通信関係のある１つのＩｏＴ機器上の少なくとも一部の能力と別のＩｏＴ機器上の少なくとも一部の能力との間の通信強度の変化をモニタリングすることと、
１つのＩｏＴ機器上の全部の能力と同一のＩｏＴ機器の一部の能力との間の従属関係の変化をモニタリングすることと、のうちの少なくとも１つを含み得る。

【0078】

それに応じて、前記リソース知識グラフを更新することは、モニタリングしたＩｏＴ機器上の少なくとも一部の能力間の関係の変化に基づき、対応する２つのノード間の関係の変化を決定し、前記少なくとも２つのノード間の関係の変化に基づき、前記リソース知識グラフを更新することを含み得る。

【0079】

ステップ１０３では、実際の適用に際して、前記異性体ＩｏＴ機器上の利用可能な能力（即ち、アイドルリソース）を管理することについて、複数の異性体ＩｏＴ機器及び各ＩｏＴ機器に対して統一的な構造化表現と有機的な結合を行うことにより、エンティティハードウェアの異性化によるリソース共有の障壁を打破し、このように、システムは、環境におけるＩｏＴ機器、ＩｏＴ機器の能力、ＩｏＴ機器間の関係及びＩｏＴ機器上の少なくとも一部の能力間の関係をグローバルに制御することができると理解できる。

【0080】

前記異性体ＩｏＴ機器上の利用可能な能力を調整することについて、リソース知識グラフに基づいてＩｏＴ機器を効率的にスケジューリングし、つまり、ＩｏＴ機器、ＩｏＴ機器の能力、ＩｏＴ機器間の関係、ＩｏＴ機器上の少なくとも一部の能力間の関係、及び、処理対象タスクの能力要件とリソース知識グラフから提供される利用可能な能力との間のマッチング関係に基づいて、異なるＩｏＴ機器及びその能力を合理的にスケジューリングすることにより、リソースに対するタスク要件を満たし、最終的にタスク全体の効率的な実行を完了させると理解できる。

【0081】

これに基づき、１つの実施例では、前記方法は、さらに、
処理対象タスクを取得することと、
前記リソース知識グラフに基づいて、少なくとも１つのノードを前記処理対象タスクに割り当てることと、を含むことができ、
前記少なくとも１つのノードは、前記処理対象タスクを実行するために用いられる。

【0082】

ここで、前記処理対象タスクは、実行対象タスクと呼ぶこともでき、前記処理対象タスクのタイプは、ニーズに応じて設定されてもよく、例えば、１つの深層モデル（機器学習モデル、機器学習タスク、深層学習モデル、深層学習タスク、深層ニューラルネットワーク又は深層ニューラルネットワークモデルと呼ぶこともできる）をトレーニング又は推理する。処理対象タスクの取得方式は、ニーズに応じて設定されてもよく、例えば、ローカルから処理対象タスクを取得し、また例えば、他の電子機器から処理対象タスクを取得する。

【0083】

実際の適用に際して、前記処理対象タスクを実行する効率を向上させるために、前記処理対象タスクのリソース要件に基づいて、少なくとも１つのノードを前記処理対象タスクに割り当てることができる。

【0084】

これに基づき、１つの実施例では、前記リソース知識グラフに基づいて、少なくとも１つのノードを前記処理対象タスクに割り当てることは、
前記処理対象タスクのリソース要件を決定することと、
前記リソース知識グラフから前記リソース要件とマッチングする少なくとも１つのノードを決定することと、を含むことができ、
前記リソース要件は、前記処理対象タスクを実行するために必要なリソース、即ち
コンピューティングリソースと、
記憶リソースと、
通信リソースと、のうちの少なくとも１つを表す。

【0085】

ここで、前記通信リソースは、前記処理対象タスクの実行中に少なくとも２つのノード間で情報インタラクション又はデータ伝送を行うために使用される帯域幅（即ち、通信帯域幅消費）を含み得る。

【0086】

ここで、１つの実施例では、前記リソース知識グラフから前記リソース要件とマッチングする少なくとも１つのノードを決定することは、
前記リソース知識グラフ内の各ノードの特徴及びノード間の関係に基づいて、前記リソース要件を検索することと、
検索結果に基づいて前記リソース要件とマッチングする少なくとも１つのノードを決定することと、を含み得る。

【0087】

本開示の実施例に係るＩｏＴ機器に基づく情報処理方法は、ＩｏＴ機器を発見し、ＩｏＴ機器の能力を検出することと、各ＩｏＴ機器に対して、対応するＩｏＴ機器の能力に基づいてＩｏＴ機器を対応するノードに抽象化することと、抽象化されたノードに基づいてリソース知識グラフを生成することと、を含み、前記ノードは、ＩｏＴ機器の少なくとも一部の能力を表し、前記リソース知識グラフ内の辺は、隣接する２つのノード間の関係を表し、前記リソース知識グラフは、異性体ＩｏＴ機器上の利用可能な能力を管理及び/又は調整するために用いられる。本開示の実施例の手段によれば、ＩｏＴ機器及びその能力（即ちＩｏＴ機器のアイドルリソース）に対して知能的な感知を実行しており、仮想化及びソフトウェア定義技術を通じて、感知する能力に基づいてＩｏＴ機器を対応するノードに抽象化し、そして抽象化されたノードに基づいてリソース知識グラフを生成し、生成されたリソース知識グラフは、異性体ＩｏＴ機器上の利用可能な能力に対する管理及び/又は調整を実現するために使用可能であり、このように、リソース知識グラフに基づいて、リソースに制約があり且つ異性化が高いＩｏＴ機器に対して効率的な管理及び柔軟なスケジューリングを行うことができ、ＡＩに基づく適用シーンでのエッジコンピューティングを実現する（即ち、コンピューティング集約的なコンピューティングタスクを実現する）ために前提条件を提供することができ、さらに、ユーザは、パーソナルプライバシーに関わるデータをクラウドデータセンターに伝送する必要がなくなり、プライバシー保護が強化され、伝送遅延が減少し、ユーザ体験が向上する。

【0088】

以下、適用実施例を参照しながら本開示をさらに詳細に説明する。

【0089】

図２に示すように、複数種のＩｏＴ機器は、空間（地理位置）的に分散分布し、これらのＩｏＴ機器（例えばスマートフォン、スマートカメラ、スマートウォッチ、コンピューティングボックス、ＰＣ、タブレットコンピュータ、ロボットなど）は、ＷｉＦｉ、ブルートゥース（登録商標）、ＺｉｇＢｅｅプロトコル、狭帯域アイオーティー（ＮＢ－ＩｏＴ）、近接場通信（ＮＦＣ）などの技術を介して相互接続を実現し、アイオーティーのエッジインフラストラクチャを構成することができる。このようなシーンにおいて、機器リソースとは、ＩｏＴ機器上の利用可能コンピューティングリソース、ＩｏＴ機器上の利用可能な記憶リソース、及び、エッジコンピューティングネットワークから提供される機器間通信に用いられる帯域幅リソースを意味する。１つのＩｏＴ機器上のリソースは極めて限られているため、コンピューティング集約的なコンピューティングタスク、例えば、深層学習タスク（特に深層モデルをトレーニングするためのコンピューティングタスク）を単独で完了（即ち実行又は処理）することができない。

【0090】

そのため、複数種のＩｏＴ機器が連携してコンピューティング集約的なコンピューティングタスクを実行し、即ち、図２に示すアイオーティーのエッジインフラストラクチャを介して分散型（又は中心なし型）コンピューティングを実現するために、図２に示すようにシーンにおける分散型機器（即ち、分散型コンピューティングを実現するためのＩｏＴ機器）を統一的に管理し、効率的にスケジューリングする必要があり、それによって、異性体ＩｏＴ機器間で行われるリソースコラボレーションとインタラクションによる複雑性及び不確実性の問題を解決する。本適用実施例では、仮想化、ソフトウェア定義及び知識グラフなどの技術を用いて、サービス能力抽象化モジュール及びリソース知識グラフ構筑モジュールを構筑しており、サービス能力抽象化モジュール及びリソース知識グラフ構筑モジュールを介して、複数種の分散型異性体ＩｏＴ機器上のコンピューティングリソース、記憶リソース及び通信リソースに対する知能的な感知と統一的な管理を実現し、リソース知識グラフによる動的更新メカニズムを利用して、機器の頻繁な入退場システム（即ち、接続ネットワーク状態と未接続ネットワーク状態との間での機器の頻繁な切り替え）及び機器リソースの動的な変化に対する知能自動適応調整を実現し、さらに、スマートデバイス上の空きリソースを為十分に利用してリソース利用の最大化を実現するために可能性を提供し、ＩｏＴ機器側でリソース共有と機器コラボレーションに基づくコンピューティングタスクを効率的に実行するために条件を提供する。

【0091】

本適用実施例は、リソース感知及び管理プラットフォーム（ＲＡＭＰ、Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ａｗａｒｅｎｅｓｓ ａｎｄ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｐｌａｔｆｏｒｍ）を提供し、図３に示すように、異性体ＩｏＴ機器を統一的に管理する過程において、主にＲＡＭＰと、ＩｏＴ機器に設けられたローカルリソースプラットフォームとの間のインタラクションに関する。ここで、ＲＡＭＰのコアは、サービス能力抽象化モジュールとリソース知識グラフ構筑モジュールである。ＲＡＭＰは、単一デバイスのリソースが制限されたエッジコンピューティングシーンで異性体ＩｏＴ機器上の空きリソースを十分に利用することにより、コンピューティング集約的なタスク、例えば深層学習モデルのトレーニングと推理を協調的に分散して実行するために使用される。

【0092】

以下、ＲＡＭＰの機能を詳細に説明する。

【0093】

まず、図４を参照しながらサービス能力抽象化モジュールの機能を説明する。

【0094】

ここで、サービス能力抽象化モジュールは、ＩｏＴ機器のサービス能力を抽象化するために用いられる。前記ＩｏＴ機器は、一定のコンピューティング能力及び/又は記憶能力を有するアイオーティー（ＩｏＴ）知能端末機器を指し、例えば、スマートゲートウェイ、コンピューティングボックス、サービスロボット、スマートカメラ、スマートフォン、パーソナルコンピュータ、知能ウェアラブルデバイスなどが挙げられる。これらのＩｏＴ機器は、一般的に、高度に異性化され且つリソースに制約がある（即ちコンピューティング能力、記憶能力及び通信能力が限られる）ものである。サービス能力抽象化モジュールは、主に、ＩｏＴ機器間の異性化の問題を解決するために用いられ、その役割は、異性化ハードウェア間の限界を打破し、多種多様なエンティティＩｏＴ機器上のリソースに対する感知、抽象及び仮想化を実現し、さらに、ＲＡＭＰによってスケジューリング可能な論理機器上の仮想リソースノードへのマッピングを実現することである。

【0095】

アイオーティー及び知能ハードウェアの爆発的な発展の傾向に伴い、広く分布するＩｏＴ機器に知能アプリケーションを導入するニーズも増加している。コンピューティングタスク（例えば機器学習モデル）のワークロードをこれらの異性化機器にマッピングする（即ち、これらの異性化機器が協力してコンピューティングタスクを実行する）ことについて、ハードウェア特性の多様性の課題に直面している。これらの異性化ハードウェアには、組込型ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＦＰＧＡ、アプリケーション専用集積回路（ＡＳＩＣ、Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）などが含まれる。これらのハードウェアは、メモリ組織、コンピューティング機能ユニットなどに差がある。一方、サービス能力抽象化モジュールを利用すれば、仮想化及びソフトウェア定義などの技術により、これらの分散した異性化リソースの統一的な管理とスケジューリングを実現することができる。

【0096】

図４に示すように、プロセッサの種類の違いに基づいて、ＩｏＴ機器上のコンピューティングリソースは、ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＦＰＧＡ、ＡＲＭ、ＡＩチップなどのタイプのコンピューティングリソースを含み、メモリリソース（即ち記憶リソース）は、バッファ、ＲＡＭなどを含み得る。リソースプール化により、コンピューティングリソースと記憶リソースのスケジューリング、共有、コラボレーションを実現することができる。ソフトウェア定義技術により、コンピューティングリソース及び記憶リソースを、さらに、対応するコンピューティングノード及び記憶ノードに仮想化や抽象化することにより、リソースに対する統一的な管理及び/又は調整を実現することができる。これにより、サービス能力抽象化モジュールは、異性体ＩｏＴ機器間の（異性体ＩｏＴ機器を跨ぐ）リソーススケジューリングを促進し、コンピューティング集約的なコンピューティングタスクの特定コンピューティング要件を満たす適切なリソースを発見するために貢献する。サービス能力抽象化モジュールにより、複数種の機器リソース（即ち機器の複数種の処理能力）を感知、再利用又は共有し得るため、リソース利用率を向上させ、ＩｏＴ機器側の全体的なサービス能力を向上させることができる。

【0097】

続いて、図５を参照しながらリソース知識グラフ構筑モジュールの機能を説明する。

【0098】

アイオーティーのエッジコンピューティングシステムが、利用可能な機器リソース（機器リソースは、ＩｏＴ機器上の利用可能コンピューティングリソース、ＩｏＴ機器上の利用可能な記憶リソース及びエッジコンピューティングネットワークから提供される機器間通信に用いられる帯域幅リソースである）を動的に感知し、十分に理解するように、リソース知識グラフ構筑モジュールは、セマンティック及び知識引けい技術を用いてこれらのＩｏＴ機器に対するデスクリプションとモデリングを行い、さらに、サービス能力抽象化モジュールによって抽象化されたノードに基づいてリソース知識グラフを構筑する。図５に示すように、リソース知識グラフにおいて、ノードは、機器から抽象化された異なるＩｏＴ機器又はより細粒度のコンピューティング能力又は記憶能力を代表し、つまり、図５におけるノードは、仮想化された機器ノード、コンピューティングノード及び記憶ノードを含む。各ノードは、１つのオントロジーデスクリプションモデル（即ち上記特徴）に対応するものであって、少なくとも、対応するノードに代表される１つのＩｏＴ機器の機器情報及び少なくとも一部の能力情報をディスクライブするために用いられる。例示的に、機器ノードについて、オントロジーデスクリプションモデルは、ＩｏＴ機器情報（機器ＩＤ、位置、タイプ、状態値、機能、所有者、インターフェース、ＩＰ情報などを含む）、能力情報（ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＦＰＧＡ、ＤＳＰ、メモリリソースなどを含む）を含み得る。リソース知識グラフ内の辺は、隣接するノード間の関連関係を代表し、例えば、通信関係（即ち有線又は無線通信関係）及び/又は従属関係が挙げられる。関連関係で表されるＩｏＴ機器リソースは、複数種の異性化機器の内部コラボレーションと共有メカニズムを示すことに役立つ。

【0099】

動的なアイオーティーのエッジシーンに適応し、利用可能なリソースの波動による課題に応対し、エンティティＩｏＴ機器と仮想化された機器リソースとの間の一致性を保持するために、リソース知識グラフの自動構造と動的更新メカニズムを考慮する必要がある。このようなメカニズムにより、端末機器がシステムにアクセスしたり、状態が変更されたり、システムを終了したりすると、対応するリソース知識グラフも同期して更新される。また、いくつかのスケジューリングと調整ポリシー（例えば、記憶能力がプリセット条件を満たすノードを優先的にスケジュールするもの）、及び共有やコラボレーションメカニズムを事前に設定することにより、リソース利用率と全体的なサービス能力を向上させることもできる。基于リソース知識グラフ構筑モジュールに基づいて、エッジコンピューティングシステムは、コンピューティングタスクのリソース要件を満たすように、異性化分散型（又は中心なし型）ＩｏＴ機器上の限られた利用可能なリソースへの効率的な管理及び柔軟なスケジューリングを実現できる。

【0100】

図６は、ＲＡＭＰがスマートホームを実現する適用シーンを示す。図６に示す適用シーンに基づいて、図７に示すように、ＲＡＭＰとＩｏＴ機器とのインタラクションの過程は、以下のステップ７０１～７０７を含み得る。

【0101】

ステップ７０１において、ＩｏＴ機器は、ネットワークに接続する。続いて、ステップ７０２を実行する。

【0102】

具体的には、ＩｏＴ機器は、ネットワークにアクセスする。

【0103】

ステップ７０２において、ＲＡＭＰは、機器認識を行う。認識に成功した場合、ステップ７０３を実行する。

【0104】

具体的には、ＲＡＭＰは、プリセット方式に基づいて機器認識（即ち検出）を行ってもよい。認識に失敗した場合、認識失敗情報をＩｏＴ機器に返信し、認識に成功した場合、ステップ７０３を引き続き実行することができる。

【0105】

ここで、ＲＡＭＰは、ＩｏＴ機器上のローカルリソースプラットフォームとインタラクションを行って機器認識を行う。

【0106】

ステップ７０３において、ＲＡＭＰは、機器がリソース共有権限をオンにしているかどうかを検出する。検出結果は、機器がリソース共有権限にオンしていることを表す場合、ステップ７０４を実行する。

【0107】

具体的には、ＲＡＭＰは、プリセット方式に基づいて機器がリソース共有権限をオンにしているかどうかを検出することができる。検出結果は、機器がリソース共有権限をオンにしていないことを表す場合、ノードを作成できず、ＲＡＭＰは、作成失敗情報をＩｏＴ機器に返信する。検出結果は、機器がリソース共有権限にオンしていることを表す場合、ステップ７０４を引き続き実行することができる。

【0108】

ステップ７０４において、ＲＡＭＰは、リソースの感知、抽象化及び仮想化を行い、ソフトウェア定義により機器ノードを作成する。続いて、ステップ７０５を実行する。

【0109】

具体的には、ＲＡＭＰは、プリセット方式に基づいてＩｏＴ機器のリソースを感知（即ち検出）し、ソフトウェア定義技術を使用してエンティティのＩｏＴ機器のリソース（即ち能力）を仮想化されたノードに抽象化することができる。

【0110】

ここで、ＲＡＭＰは、ＩｏＴ機器上のローカルリソースプラットフォームとインタラクションを行ってリソースを感知する。

【0111】

ステップ７０５において、ＲＡＭＰは、機器オントロジーデスクリプションモデルを生成する。続いて、ステップ７０６を実行する。

【0112】

具体的には、ＲＡＭＰは、対応するＩｏＴ機器のリソースに基づいて、機器オントロジーデスクリプションモデルを生成することができる。

【0113】

ステップ７０６において、ＲＡＭＰは、機器間の関連関係を感知する。続いて、ステップ７０７を実行する。

【0114】

ステップ７０７において、ＲＡＭＰは、機器ノードとリソース情報を知識グラフに追加する。

【0115】

図６に示す適用シーンに基づいて、図８に示すように、ＲＡＭＰとタスクサーバとのインタラクションの過程は、以下のステップ８０１～８０４を含み得る。

【0116】

ステップ８０１において、タスクサーバは、リソース検索要求をＲＡＭＰに送信し、ＲＡＭＰは、該タスクタイプをサポートするかどうかを判断する。判断結果は、タスクタイプをサポートすることを表す場合、ステップ８０２を実行する。

【0117】

ステップ８０２において、ＲＡＭＰは、要求を解析して、リソース知識グラフからリソースを検索する。リソースを検索した場合、ステップ８０３を実行する。

【0118】

ステップ８０３において、ＲＡＭＰは、リソースタスクのマッチングを行う。マッチングに成功した場合、ステップ８０４を実行する。

【0119】

ステップ８０４において、ＲＡＭＰは、マッチングされたリソース情報を結果リストに追加する。

【0120】

本適用実施例に係る手段は、以下の利点１）～３）を有する。

【0121】

１）ＩｏＴ機器上の複数種のコンピューティングリソース（ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＦＰＧＡ、ＤＳＰなど）及び記憶リソース（Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＡＭなど）に対して細粒度の知能的な感知、仮想化及びソフトウェア定義を行うことができる。

【0122】

２）動的に変化するアイオーティーシーンでは、機器の頻繁な入退場システム（即ち、接続ネットワーク状態と未接続ネットワーク状態との間での機器の頻繁な切り替え）及び機器リソースの動的な変化の状況について、知能自動適応によるリソースの動的な感知及びリソース知識グラフの自動更新を実現することができる。

【0123】

３）複数種の異性体ＩｏＴ機器上のマルチタイプのアイドルリソースに対して構造化表現と統一的な管理を行うことにより、システムは、コンピューティング集約的なコンピューティングタスクを実行するとき、広く分布した複数種の異性体ＩｏＴ機器上の利用可能なリソースを十分に理解し、効率的にスケジューリングし、リソース利用の最大化を通じてシステム性能を向上させることができる。

【0124】

本開示の実施例の方法を実現するために、本開示の実施例は、さらに、ＩｏＴ機器に基づく情報処理装置を提供し、図９に示すように、該装置は、
ＩｏＴ機器を発見し、ＩｏＴ機器の能力を検出するように構成される検出ユニット９０１と、
各ＩｏＴ機器に対して、対応するＩｏＴ機器の能力に基づいてＩｏＴ機器を対応するノードに抽象化するように構成される第１処理ユニット９０２と、
抽象化されたノードに基づいてリソース知識グラフを生成するように構成される第２処理ユニット９０３と、を含み、
前記ノードは、ＩｏＴ機器の少なくとも一部の能力を表し、前記リソース知識グラフ内の辺は、隣接する２つのノード間の関係を表し、前記リソース知識グラフは、異性体ＩｏＴ機器上の利用可能な能力を管理及び/又は調整するために用いられる。

【0125】

ここで、前記利用可能な能力は、
コンピューティング能力と、
記憶能力と、
通信能力と、のうちの少なくとも１つを含む。

【0126】

１つの実施例では、前記第２処理ユニット９０３は、
各ノードの特徴を決定し、複数のノード間の関係を決定することであって、前記特徴は、対応するノードに対応するＩｏＴ機器情報及びＩｏＴ機器の少なくとも一部の能力情報をディスクライブするために少なくとも用いられることと、
決定される特徴及びノード間の関係に基づいて、リソース知識グラフを生成することと、を実行するように構成される。

【0127】

ここで、前記リソース知識グラフ内の辺は、
２つのＩｏＴ機器間の通信関係と、
ＩｏＴ機器上の少なくとも一部の能力間の関係と、のうちの少なくとも１つを代表する。

【0128】

１つの実施例では、前記検出ユニット９０１は、ＩｏＴ機器をモニタリングするように構成され、
前記第２処理ユニット９０３は、前記検出ユニット９０１がＩｏＴ機器に変化が発生したことをモニタリングする場合、前記検出ユニット９０１によってモニタリングされるＩｏＴ機器の変化状況に基づいて、前記リソース知識グラフを更新するように構成される。

【0129】

ここで、前記検出ユニット９０１は、
新たなＩｏＴ機器を発見することと、
ネットワークへのＩｏＴ機器の接続が切断されることをモニタリングすることと、
ＩｏＴ機器のコンピューティング能力の変化をモニタリングすることと、
ＩｏＴ機器の記憶能力の変化をモニタリングすることと、
ＩｏＴ機器間の関係の変化をモニタリングすることと、
ＩｏＴ機器上の少なくとも一部の能力間の関係の変化をモニタリングすることと、のうちの少なくとも１つを実行するように構成される。

【0130】

１つの実施例では、該装置は、さらに、
処理対象タスクを取得するように構成される取得ユニットと、
前記リソース知識グラフに基づいて、少なくとも１つのノードを前記処理対象タスクに割り当てるように構成される第３処理ユニットと、を含み、
前記少なくとも１つのノードは、前記処理対象タスクを実行するために用いられる。

【0131】

ここで、１つの実施例では、前記第３処理ユニットは、
前記処理対象タスクのリソース要件を決定することと、
前記リソース知識グラフから前記リソース要件とマッチングする少なくとも１つのノードを決定することと、を実行するように構成され、
前記リソース要件は、前記処理対象タスクを実行するために必要なリソース、即ち
コンピューティングリソースと、
記憶リソースと、
通信リソースと、のうちの少なくとも１つを表す。

【0132】

１つの実施例では、前記第３処理ユニットは、
前記リソース知識グラフ内の各ノードの特徴及びノード間の関係に基づいて、前記リソース要件を検索することと、
検索結果に基づいて前記リソース要件とマッチングする少なくとも１つのノードを決定することと、を実行するように構成される。

【0133】

実際の適用に際して、前記検出ユニット９０１及び前記取得ユニットは、情報処理装置内のプロセッサと通信インターフェースの組み合わせにより実現され、前記第１処理ユニット９０２、前記第２処理ユニット９０３及び前記第３処理ユニットは、情報処理装置内のプロセッサにより実現され得る。

【0134】

なお、上記実施例に係る情報処理装置が情報処理を行うとき、上記各プログラムモジュールの分割のみを例に挙げて説明し、実際の適用に際して、必要に応じて上記処理を異なるプログラムモジュールに割り当てて完了することができ、つまり、装置の内部構造を異なるプログラムモジュールに分割して上述した全部又は一部の処理を完了することができる。また、上記実施例に係る情報処理装置と情報処理方法実施例は同一の構想に属し、その具体的な実現過程は、方法実施例を参照すればよく、ここではこれ以上説明しない。

【0135】

上記プログラムモジュールのハードウェアの実現に基づき、本開示の実施例の方法を実現するために、本開示の実施例は、さらに、電子機器を提供し、図１０に示すように、該電子機器１０００は、通信インターフェース１００１、プロセッサ１００２及びメモリ１００３を含む。

【0136】

通信インターフェース１００１は、他の電子機器と情報インタラクションを行うことができる。
プロセッサ１００２は、前記通信インターフェース１００１に接続されて他の電子機器との情報インタラクションを実現し、コンピュータプログラムを実行するとき、上記１つ又は複数の技術的解決手段に係る方法を実行するように構成される。

【0137】

メモリ１００３は、前記プロセッサ１００２で実行可能なコンピュータプログラムを記憶するように構成される。

【0138】

具体的には、前記プロセッサ１００２は、
前記通信インターフェース１００１を介してＩｏＴ機器を発見し、ＩｏＴ機器の能力を検出することと、
各ＩｏＴ機器に対して、対応するＩｏＴ機器の能力に基づいてＩｏＴ機器を対応するノードに抽象化することと、
抽象化されたノードに基づいてリソース知識グラフを生成することと、を実行するように構成され、
前記ノードは、ＩｏＴ機器の少なくとも一部の能力を表し、前記リソース知識グラフ内の辺は、隣接する２つのノード間の関係を表し、前記リソース知識グラフは、異性体ＩｏＴ機器上の利用可能な能力を管理及び/又は調整するために用いられる。

【0139】

ここで、前記利用可能な能力は、
コンピューティング能力と、
記憶能力と、
通信能力と、のうちの少なくとも１つを含む。

【0140】

１つの実施例では、前記プロセッサ１００２は、
各ノードの特徴を決定し、複数のノード間の関係を決定することであって、前記特徴は、対応するノードに対応するＩｏＴ機器情報及びＩｏＴ機器の少なくとも一部の能力情報をディスクライブするために少なくとも用いられることと、
決定される特徴及びノード間の関係に基づいて、リソース知識グラフを生成することと、を実行するように構成される。

【0141】

ここで、前記リソース知識グラフ内の辺は、
２つのＩｏＴ機器間の通信関係と、
ＩｏＴ機器上の少なくとも一部の能力間の関係と、のうちの少なくとも１つを代表する。

【0142】

１つの実施例では、前記プロセッサ１００２は、
前記通信インターフェース１００１を介してＩｏＴ機器をモニタリングすることと、
ＩｏＴ機器に変化が発生したことをモニタリングする場合、モニタリングされるＩｏＴ機器の変化状況に基づいて、前記リソース知識グラフを更新することと、を実行するように構成される。

【0143】

１つの実施例では、前記プロセッサ１００２は、
新たなＩｏＴ機器を発見することと、
ネットワークへのＩｏＴ機器の接続が切断されることをモニタリングすることと、
ＩｏＴ機器のコンピューティング能力の変化をモニタリングすることと、
ＩｏＴ機器の記憶能力の変化をモニタリングすることと、
ＩｏＴ機器間の関係の変化をモニタリングすることと、
ＩｏＴ機器上の少なくとも一部の能力間の関係の変化をモニタリングすることと、のうちの少なくとも１つを実行するように構成される。

【0144】

１つの実施例では、前記プロセッサ１００２は、
処理対象タスクを取得することと、
前記リソース知識グラフに基づいて、少なくとも１つのノードを前記処理対象タスクに割り当てることと、を実行するように構成され、
前記少なくとも１つのノードは、前記処理対象タスクを実行するために用いられる。

【0145】

１つの実施例では、前記プロセッサ１００２は、
前記処理対象タスクのリソース要件を決定することと、
前記リソース知識グラフから前記リソース要件とマッチングする少なくとも１つのノードを決定することと、を実行するように構成され、
前記リソース要件は、前記処理対象タスクを実行するために必要なリソース、即ち
コンピューティングリソースと、
記憶リソースと、
通信リソースと、のうちの少なくとも１つを表す。

【0146】

１つの実施例では、前記プロセッサ１００２は、
前記リソース知識グラフ内の各ノードの特徴及びノード間の関係に基づいて、前記リソース要件を検索することと、
検索結果に基づいて前記リソース要件とマッチングする少なくとも１つのノードを決定することと、を実行するように構成される。

【0147】

なお、前記プロセッサ１００２が上記操作を具体的に実行する過程は、方法実施例を参照すればよく、ここで説明を省略する。

【0148】

もちろん、実際の適用に際して、電子機器１０００内のそれぞれのコンポーネントは、バスシステム１００４を介して結合される。可理解、バスシステム１００４は、これらのコンポーネント間の接続や通信を実現するために用いられる。バスシステム１００４は、データバスに加えて、電源バス、制御バス及び状態信号バスを含む。しかしながら、明確に説明するために、図１０では、様々なバスをバスシステム１００４と表記する。

【0149】

本開示の実施例におけるメモリ１００３は、様々なタイプのデータを記憶して電子機器１０００の操作をサポートするために用いられる。これらのデータについて、電子機器１０００上で動作するための任意のコンピュータプログラムが挙げられる。

【0150】

上記本開示の実施例に記載した方法は、プロセッサ１００２に適用され又はプロセッサ１００２によって実現され得る。プロセッサ１００２は、信号の処理能力を有する集積回路チップであってもよい。実現過程において、上記方法の各ステップは、プロセッサ１００２内のハードウェアの集積論理回路又はソフトウェア形態の命令によって完了することができる。上記のプロセッサ１００２は、汎用プロセッサ、ＤＳＰ、ＧＰＵ、又は他のプログラマブル論理デバイス、ディスクリートゲート又はトランジスタ論理デバイス、ディスクリートハードウェアコンポーネントなどであってもよい。プロセッサ１００２は、本開示の実施例に記載した各方法、ステップ及び論理ブロック図を実現又は実行することができる。汎用プロセッサは、マイクロプロセッサ又は任意の従来のプロセッサなどであってもよい。本開示の実施例に記載した方法のステップに関連して、ハードウェア復号プロセッサによる実行完了、又は復号プロセッサ内のハードウェアとソフトウェアモジュールの組み合わせによる実行完了として直接具現化することができる。ソフトウェアモジュールは、記憶媒体に位置し、該記憶媒体は、メモリ１００３に位置してもよく、プロセッサ１００２は、メモリ１００３における情報を読み取って、そのハードウェアと結合して前述方法のステップを完了させる。

【0151】

例示的な実施例では、電子機器１０００は、前述方法を実行するために、１つ又は複数のＡＳＩＣ、ＤＳＰ、プログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ、Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）、複雑プログラマブル論理デバイス（ＣＰＬＤ、Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）、ＦＰＧＡ、汎用プロセッサ、ＧＰＵ、コントローラ、マイクロコントローラ（ＭＣＵ、Ｍｉｃｒｏ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサ（Ｍｉｃｒｏｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、各種のＡＩチップ、クラス脳チップ、又は他の電子素子によって実現され得る。

【0152】

なお、本開示の実施例のメモリ１００３は、揮発性メモリ又は不揮発性メモリであってもよく、揮発性と不揮発性メモリの両方を含んでもよい。ここで、不揮発性メモリは、ＲＯＭ、プログラマブル読み取り専用メモリ（ＰＲＯＭ、Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ、Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、電気消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ、Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＦＲＡＭ、フラッシュメモリ（Ｆｌａｓｈ Ｍｅｍｏｒｙ）、磁気表面メモリ、光ディスク、又は読み取り専用光ディスク（ＣＤ－ＲＯＭ、Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）であってもよい。磁気表面メモリは、磁気ディスクメモリ又は磁気テープメモリであってもよい。揮発性メモリは、外部キャッシュとして使用されるＲＡＭであってもよい。例示的であるが限定的な説明ではないが、多くの形態のＲＡＭが使用可能である。例えば、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ、Ｓｔａｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、同期静的ランダムアクセスメモリ（ＳＳＲＡＭ、Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ Ｓｔａｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、動的ランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ、Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、同期動的ランダムアクセスメモリ（ＳＤＲＡＭ、Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、２倍データレート同期動的ランダムアクセスメモリ（ＤＤＲＳＤＲＡＭ、Ｄｏｕｂｌｅ Ｄａｔａ Ｒａｔｅ Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、拡張型同期動的ランダムアクセスメモリ（ＥＳＤＲＡＭ、Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、同期接続動的ランダムアクセスメモリ（ＳＬＤＲＡＭ、ＳｙｎｃＬｉｎｋ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ダイレクトメモリバスランダムアクセスメモリ（ＤＲＲＡＭ、Ｄｉｒｅｃｔ Ｒａｍｂｕｓ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）が挙げられる。本開示の実施例に説明したメモリは、これらおよび任意の他の適切なタイプのメモリを含むことが意図されるが、これらに限定されない。

【0153】

本開示の実施例に係る方法を実現するために、本開示の実施例は、さらに、ＩｏＴ機器に基づく情報処理システムを提供し、当該システムは、
ＩｏＴ機器を発見し、ＩｏＴ機器の能力を検出するように構成される第１機能コンポーネントと、
各ＩｏＴ機器に対して、対応するＩｏＴ機器の能力に基づいてＩｏＴ機器を対応するノードに抽象化し、そして、抽象化されたノードに基づいてリソース知識グラフを生成するように構成される第２機能コンポーネントと、を含み、
ここで、前記第１機能コンポーネントと前記第２機能コンポーネントは、２つの電子機器に設けられている。

【0154】

例示的に、図１１に示すように、該システムは、第１電子機器１１０１と第２電子機器１１０２を含み得る。前記第１電子機器１１０１に前記第１機能コンポーネントが設置され、前記第２電子機器１１０２に前記第２機能コンポーネントが設置されている。

【0155】

ここで、前記第１機能コンポーネントと前記第２機能コンポーネントの具体的な処理過程は、上述したとおりであり、ここで説明を省略する。

【0156】

例示的な実施例では、本開示の実施例は、さらに、記憶媒体、即ちコンピュータ記憶媒体を提供し、具体的には、コンピュータ可読記憶媒体であり、例えば、コンピュータプログラムを記憶するためのメモリ１００３を含み、上記コンピュータプログラムは、電子機器１０００のプロセッサ１００２によって実行されて前述方法前記ステップを完了させることができる。コンピュータ可読記憶媒体は、ＦＲＡＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、Ｆｌａｓｈ Ｍｅｍｏｒｙ、磁気表面メモリ、光ディスク、又はＣＤ－ＲＯＭなどのメモリであってもよい。

【0157】

なお、「第１」、「第２」などの用語は、特定の順序や優先順位を記述する必要はなく、類似したオブジェクトを区別するためのものである。

【0158】

また、本開示の実施例に記載した技術的解決手段は、衝突しない場合、任意に組み合わせてもよい。

【0159】

以上は本開示の好適な実施例にすぎず、本開示の保護範囲を限定するためのものではない。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【手続補正書】

【提出日】2023-08-07

【手続補正1】

【補正対象書類名】特許請求の範囲

【補正対象項目名】全文

【補正方法】変更

【補正の内容】

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ＩｏＴ機器に基づく情報処理方法であって、
ＩｏＴ機器を発見し、ＩｏＴ機器の能力を検出することと、
各ＩｏＴ機器に対して、対応するＩｏＴ機器の能力に基づいてＩｏＴ機器を対応するノードに抽象化することと、
抽象化されたノードに基づいてリソース知識グラフを生成することと、を含み、
前記ノードは、ＩｏＴ機器の少なくとも一部の能力を表し、前記リソース知識グラフ内の辺は、隣接する２つのノード間の関係を表し、前記リソース知識グラフは、異性体ＩｏＴ機器上の利用可能な能力を管理及び／又は調整するために用いられる、ＩｏＴ機器に基づく情報処理方法。

【請求項2】

前記抽象化されたノードに基づいてリソース知識グラフを生成することは、
各ノードの特徴を決定し、複数のノード間の関係を決定することであって、前記特徴は、対応するノードに対応するＩｏＴ機器情報及びＩｏＴ機器の少なくとも一部の能力情報をディスクライブするために少なくとも用いられることと、
決定される特徴及びノード間の関係に基づいて、リソース知識グラフを生成することと、を含む
請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記リソース知識グラフ内の辺は、
２つのＩｏＴ機器間の通信関係と、
ＩｏＴ機器上の少なくとも一部の能力間の関係と、のうちの少なくとも１つを代表する
請求項１に記載の方法。

【請求項4】

前記方法は、さらに、
ＩｏＴ機器をモニタリングすることと、
ＩｏＴ機器に変化が発生したことをモニタリングする場合、モニタリングされるＩｏＴ機器の変化状況に基づいて、前記リソース知識グラフを更新することと、を含む
請求項１から３のいずれか１項に記載の方法。

【請求項5】

前記ＩｏＴ機器に変化が発生したことをモニタリングすることは、
新たなＩｏＴ機器を発見することと、
ネットワークへのＩｏＴ機器の接続が切断されることをモニタリングすることと、
ＩｏＴ機器のコンピューティング能力の変化をモニタリングすることと、
ＩｏＴ機器の記憶能力の変化をモニタリングすることと、
ＩｏＴ機器間の関係の変化をモニタリングすることと、
ＩｏＴ機器上の少なくとも一部の能力間の関係の変化をモニタリングすることと、のうちの少なくとも１つを含む
請求項４に記載の方法。

【請求項6】

前記方法は、さらに、
処理対象タスクを取得することと、
前記リソース知識グラフに基づいて、少なくとも１つのノードを前記処理対象タスクに割り当てることと、を含み、
前記少なくとも１つのノードは、前記処理対象タスクを実行するために用いられる
請求項１から３のいずれか１項に記載の方法。

【請求項7】

前記リソース知識グラフに基づいて、少なくとも１つのノードを前記処理対象タスクに割り当てることは、
前記処理対象タスクのリソース要件を決定することと、
前記リソース知識グラフから前記リソース要件とマッチングする少なくとも１つのノードを決定することと、を含み、
前記リソース要件は、前記処理対象タスクを実行するために必要なリソース、即ち
コンピューティングリソースと、
記憶リソースと、
通信リソースと、のうちの少なくとも１つを表す
請求項６に記載の方法。

【請求項8】

前記リソース知識グラフから前記リソース要件とマッチングする少なくとも１つのノードを決定することは、
前記リソース知識グラフ内の各ノードの特徴及びノード間の関係に基づいて、前記リソース要件を検索することと、
検索結果に基づいて前記リソース要件とマッチングする少なくとも１つのノードを決定することと、を含む
請求項７に記載の方法。

【請求項9】

電子機器であって、
プロセッサと、プロセッサで実行可能なコンピュータプログラムを記憶するように構成されるメモリと、を含み、
ここで、前記プロセッサは、前記コンピュータプログラムを実行するとき、請求項１から８のいずれか１項に記載の方法のステップを実行するように構成される、電子機器。

【請求項10】

コンピュータプログラムが記憶されている記憶媒体であって、
前記コンピュータプログラムがプロセッサによって実行されるとき、請求項１から８のいずれか１項に記載の方法のステップを実現させる、記憶媒体。

【国際調査報告】