边缘计算系统、通信控制方法及计算机可读取的记录介质与流程

本发明涉及边缘计算系统、通信控制方法及保存有通信控制程序的计算机可读取的记录介质，特别涉及将传感器取得的数据适当地保存到服务器中的边缘计算系统、边缘计算系统中的通信控制方法、以及保存有在将从传感器取得的数据向服务器发送的边缘设备中进行动作的通信控制程序的计算机可读取的记录介质。

背景技术

在物理层中使用传感器取得数据、将所取得的数据收集而保存到云中、将所保存的数据在云中解析、将解析结果向物理层通知的系统(所谓的iot(internetofthings，物联网)系统)中，要求从传感器向云高效地转送数据。

该iot系统由取得数据的传感器、从传感器取得数据的边缘设备、从边缘设备收集数据的边缘服务器、和从边缘服务器取得数据并保存的云服务器等构成。在被要求数据处理的实时性的iot系统中，在数据通信量最多的边缘设备与边缘服务器之间高效地转送数据是重要的，例如在边缘服务器侧是繁忙的情况下，进行减少通信数据量等来确保通信的处置。

作为与这样的数据转送关联的技术，例如在下述专利文献1中，公开了评价多个视频的评价服务器。该评价服务器具备：在多个视频之中，通过判断该视频是否是在某个地理地区或从处于地理地区内的地点被摄影的、且该视频是否是在某个时刻或在某个时间内被摄影的来识别取入了相同的事件的视频的模组；关于被识别为从相同的事件被摄影的视频而自动地取得基于1个或多个场景的关联度参数，并且该评价服务器将多个视频实时地接收的模组；取得关联度参数而取得视频的被更新后的优先级值的模组；基于优先级值再构成处理的优先级的模组。

此外，在下述专利文献2中，公开了一种分发系统，作为通信模式，具有以影像及声音的品质为优先而容许延迟的高品质模式、和以低延迟为优先、品质比高品质模式低的低延迟模式。在该文献中记载有：在高品质模式中，在单向通信时，能够在各通信终端接受高品质的影像、声音的分发；此外在低延迟模式中，在通过双向通信的通讯时，能够进行实时性较高的顺畅的通讯。

此外，在下述专利文献3中，公开了一种发送装置，具备取得多个电力负荷各自的耗电的取得部、将基于耗电的数据经由网络向服务器发送的通信部、和取得网络的混杂度的控制部。该控制部基于混杂度决定数据的重要度，对通信部进行控制，以使从该重要度较高的数据起优先地发送。

专利文献1：日本特开2012－165371号公报

专利文献2：日本特开2012－253823号公报

专利文献3：日本特开2014－166073号公报

技术实现要素：

如上述那样，在iot系统中，在边缘服务器侧是繁忙的情况下，通过减少通信数据量等而确保通信，能够将实时处理所要求的最低限度的数据向边缘服务器发送。但是，因为成本的问题，在边缘设备中不能拥有能够存储未能发送给边缘服务器的数据的足够容量的存储器，此外，因为关于边缘设备与边缘服务器之间的通信频带的性能的问题，发生最终不能将全部数据作为在大数据解析等中使用的数据而在系统上储存的情况。

即，在由传感器、边缘设备、边缘服务器及云服务器等构成的iot系统中，以往有不能兼顾数据处理的实时性的确保和用于应对大数据的全部数据的储存的问题。

本发明是鉴于上述问题而做出的，其主要的目的在于提供一种能够适当地控制边缘设备与边缘服务器之间的数据通信、兼顾数据处理的实时性的确保和全部数据的储存的边缘计算系统、通信控制方法及保存有通信控制程序的计算机可读取的记录介质。

本发明的一技术方案，是一种包括1或多个传感器、连接在前述1或多个传感器上的边缘设备、和连接在前述边缘设备上的服务器的边缘计算系统，其特征在于，前述边缘设备具备：数据接收控制部，从前述1或多个传感器接收多个数据；和数据发送控制部，将前述多个数据向前述服务器发送；前述数据发送控制部根据前述服务器的状态、以及前述边缘设备与前述服务器之间的通信负荷中的至少一方，以将前述多个数据连续地发送的第1数据发送模式、或者将前述多个数据中的基于预先分配给各个前述传感器的优先级选择的数据先发送而将其余的数据暂时保存、将前述其余的数据之后发送的第2数据发送模式的某个，将前述多个数据向前述服务器发送。

本发明的一技术方案，是一种包括1或多个传感器、连接在前述1或多个传感器上的边缘设备、和连接在前述边缘设备上的服务器的边缘计算系统中的通信控制方法，其特征在于，前述边缘设备执行：数据接收处理，从前述1或多个传感器接收多个数据；和数据发送处理，将前述多个数据向前述服务器发送；在前述数据发送处理中，根据前述服务器的状态、以及前述边缘设备与前述服务器之间的通信负荷中的至少一方，以将前述多个数据连续地发送的第1数据发送模式、或者将前述多个数据中的基于预先分配给各个前述传感器的优先级选择的数据先发送而将其余的数据暂时保存、将前述其余的数据之后发送的第2数据发送模式的某个，将前述多个数据向前述服务器发送。

本发明的一技术方案，是一种保存有通信控制程序的计算机可读取的记录介质，所述通信控制程序在包括1或多个传感器、连接在前述1或多个传感器上的边缘设备、和连接在前述边缘设备上的服务器的边缘计算系统中的前述边缘设备中进行动作，其特征在于，使前述边缘设备执行：数据接收处理，从前述1或多个传感器接收多个数据；和数据发送处理，将前述多个数据向前述服务器发送；在前述数据发送处理中，根据前述服务器的状态、以及前述边缘设备与前述服务器之间的通信负荷中的至少一方，以将前述多个数据连续地发送的第1数据发送模式、或者将前述多个数据中的基于预先分配给各个前述传感器的优先级选择的数据先发送而将其余的数据暂时保存、将前述其余的数据之后发送的第2数据发送模式的某个，将前述多个数据向前述服务器发送。

根据本发明的边缘计算系统、通信控制方法及保存有通信控制程序的计算机可读取的记录介质，能够适当地控制边缘设备与边缘服务器之间的数据通信，兼顾数据处理的实时性的确保和全部数据的储存。

其理由是因为：在边缘设备中设置从1或多个传感器接收多个数据的数据接收控制部、和将多个数据向边缘服务器发送的数据发送控制部；数据发送控制部根据边缘服务器的状态及/或边缘设备与边缘服务器之间的通信负荷，以将多个数据连续地发送的第1数据发送模式、或者将多个数据中的按照预先分配给各个传感器的优先级选择的数据先发送而将其余的数据暂时保存、将其余的数据之后发送的第2数据发送模式的某个，将多个数据向边缘服务器发送。

附图说明

图1是表示有关本发明的一实施例的iot系统的结构的示意图。

图2a、图2b是表示有关本发明的一实施例的边缘设备的结构的块图。

图3a、图3b是表示有关本发明的一实施例的边缘服务器的结构的块图。

图4a、图4b是表示有关本发明的一实施例的云服务器的结构的块图。

图5是表示iot系统的数据通信动作(无发送等待的情况)的时序图。

图6是表示iot系统的数据通信动作(不能向边缘服务器即时发送的情况)的时序图。

图7是表示有关本发明的一实施例的边缘设备的动作(整体处理)的流程图。

图8是表示有关本发明的一实施例的边缘设备的动作(传感器数据取得处理)的流程图。

图9是表示有关本发明的一实施例的边缘设备的动作(发送模式设定处理)的流程图。

图10是表示有关本发明的一实施例的边缘设备的动作(高优先级数据发送处理)的流程图。

图11是说明有关本发明的一实施例的识别信息的附加的图。

图12是说明有关本发明的一实施例的识别信息的附加的图。

图13是说明有关本发明的一实施例的传感器的优先级的图。

图14是说明有关本发明的一实施例的传感器数据的重新排列的图。

图15是说明有关本发明的一实施例的传感器数据的特征量的图。

图16是说明有关本发明的一实施例的传感器数据的特征量的图。

图17是说明有关本发明的一实施例的从边缘设备向边缘服务器的数据的转送的方式和储存的方法(无发送等待)的图。

图18是说明有关本发明的一实施例的从边缘设备向边缘服务器的数据的转送的方式和储存的方法(不能即时发送的情况)的图。

标号说明

10iot系统

11边缘计算系统

20、20a、20b、20c传感器

30边缘设备

30a激光雷达

31控制部

31acpu

31brom

31cram

32传感器i/f部

33通信i/f部

34数据接收控制部

35特征量提取部

36数据发送控制部

40边缘服务器

41控制部

41acpu

41brom

41cram

42存储部

43通信i/f部

46数据接收控制部

47数据解析部

48数据发送控制部

50云服务器

51控制部

51acpu

51brom

51cram

52存储部

53通信i/f部

54数据接收控制部

55数据保存控制部

56数据解析部

具体实施方式

如在背景技术中所示那样，在由传感器、边缘设备、边缘服务器及云服务器等构成的iot系统中，在数据通信量最多的边缘设备与边缘服务器之间高效地转送数据是重要的。

作为其方法，有在边缘服务器侧繁忙的情况下、通过减少通信数据量等而确保通信、将实时处理所要求的最低限度的数据向边缘服务器发送的方法。但是，因为成本的问题，在边缘设备中不能拥有能够存储未能发送给边缘服务器的数据的足够容量的存储器，此外，因为关于边缘设备与边缘服务器之间的通信频带的性能的问题，发生不能将全部数据在系统上储存的情况。即，在以往iot系统中，有不能兼顾数据处理的实时性的确保和用于应对大数据的全部数据的储存的问题。

对于该问题，在专利文献1中，公开了从多个设备将数据向服务器上传的机制，但专利文献1的系统由于不是将来自设备的全部数据对服务器上传的系统，所以不能兼顾数据处理的实时性的确保和全部数据的储存。

此外，在专利文献2中，公开了将高品质模式和低延迟模式切换而发送数据的系统，但专利文献2的系统除了在将数据间隔剔除时没有提取数据的特征量以外，由于不是之后将间隔剔除的数据全部发送的结构，所以还是不能兼顾数据处理的实时性的确保和全部数据的储存。

此外，在专利文献3中，公开了使用耗电，基于混杂度决定数据的重要度、从该重要度较高的数据起优先地向服务器发送的系统，但专利文献3的系统由于始终将全部数据持续向服务器转送，所以还是不能兼顾数据处理的实时性的确保和全部数据的储存。

所以，在本发明的一实施方式中，在使用边缘计算的iot系统中进行以下的通信控制。即，连接在1或多个传感器上的边缘设备基于边缘服务器的状态、以及边缘设备与边缘服务器之间的通信负荷中的至少一方，设定数据发送模式，将从1或多个传感器接收到的多个数据以所设定的数据发送模式向边缘服务器发送。在数据发送模式中，有将从传感器接收到的数据连续地发送的通常的数据发送模式(第1数据发送模式)、以及将从传感器接收到的数据中的优先级较高的数据先发送、将其余的数据暂时性地保存而之后发送的高优先级数据发送模式(第2数据发送模式)。具体而言，在被设定为高优先级数据发送模式的情况下，边缘设备将基于预先分配给各个传感器的优先级(或传感器的优先级及从接收到的各个数据中提取的特征量)选择的数据优先地向边缘服务器发送，将其以外的数据暂时性地保存到边缘设备中。并且，如果基于边缘服务器的状态、以及边缘设备与边缘服务器之间的通信负荷中的至少一方，数据发送模式被设定为通常的数据发送模式，则进行控制以使将暂时性地保存在边缘设备中的数据向边缘服务器发送。

另外，在数据发送模式的设定中，边缘设备也可以在边缘服务器是空闲状态、并且边缘设备与边缘服务器之间的通信负荷是预先决定的阈值以下的情况下，将从传感器接收到的数据以通常的数据发送模式(第1数据发送模式)向边缘服务器发送，在边缘服务器是繁忙状态、或通信负荷超过前述阈值的情况下，将从传感器接收到的数据以高优先级数据发送模式(第2数据发送模式)向边缘服务器发送。此外，边缘设备也可以将从传感器接收到的各个数据解析，提取表示这些数据的特征的特征量，当以高优先级数据发送模式(第2数据发送模式)发送数据时，基于优先级及特征量来选择先发送的数据。此外，也可以对从传感器接收到的各个数据附加确定接收到该数据的定时及取得了该数据的传感器的第1识别信息，当以高优先级数据发送模式(第2数据发送模式)发送数据时，基于第1识别信息来选择先发送的数据。此外，边缘设备也可以在不能从规定的传感器接收到数据的情况下，对空数据附加第1识别信息，将附加了第1识别信息的空数据向边缘服务器发送。此外，边缘服务器也可以将从边缘设备接收到的多个数据解析，基于第1识别信息将多个数据重新排列。此外，边缘设备也可以基于特征量将提取了该特征量的数据分割，对分割后的各个数据附加将该各个数据建立关联的第2识别信息，边缘服务器也可以将从边缘设备接收到的多个数据解析，基于第2识别信息将分割的数据结合。

通过进行这样的控制，能够兼顾边缘设备与边缘服务器之间的数据通信中的数据处理的实时性的确保和全部数据的储存。此外，在有多个传感器的情况下，也能够确保关于重要的传感器的数据处理的实时性。进而，当边缘设备与边缘服务器之间的通信负荷较大时，能够不压迫通信而确保数据处理的实时性。

[实施例]

为了对上述的本发明的一实施方式更详细地说明，参照图1至图18对有关本发明的一实施例的边缘计算系统、通信控制方法及通信控制程序进行说明。图1是表示本实施例的iot系统的结构的示意图，图2a至图4b分别是表示边缘设备、边缘服务器、云服务器的结构的块图。此外，图5及图6是表示iot系统的数据通信动作的时序图，图7至图10是表示本实施例的边缘设备的动作的流程图。此外，图11及图12是说明识别信息的附加的图，图13是说明传感器的优先级的图，图14是说明传感器数据的重新排列的图。此外，图15及图16是说明传感器数据的特征量的图，图17及图18是说明从边缘设备向边缘服务器的数据的转送的方式和储存的方法的图。

在图1中表示本实施例的iot系统10。边缘计算系统11由检测各种状态的1或多个传感器20、从1或多个传感器20取得数据的1或多个边缘设备30、和从1或多个边缘设备30收集数据的边缘服务器40等构成。边缘服务器40被连接在从边缘服务器40取得数据并保存的云服务器50上。传感器20与边缘设备30被直接连接，响应速度是10ms～30ms左右。边缘设备30与边缘服务器40、边缘服务器40与云服务器50经由由以太网(注册商标)、令牌环、fddi(fiber－distributeddatainterface，光纤分布式数据接口)等的规格决定的通信网络连接，响应速度分别是100ms～300ms左右、2000ms左右。

另外，在图1中，将iot系统10用传感器20、边缘设备30、边缘服务器40和云服务器50构成，但既可以例如如在施工现场中的卡车的自动驾驶等中使用的激光雷达30a、或在健康护理中使用的监视相机那样，使得传感器20被包含在边缘设备30中，也可以设为云服务器50从边缘设备30直接取得数据的结构(省略了边缘服务器40的结构)。以下，以图1的结构为前提，对各装置详细地说明。

[传感器]

传感器20是取得图像或运动图像等周边信息的相机等，具有取得模拟值的检测部、将所取得的模拟值变换为数字值的a/d变换部、和将变换后的数字值向边缘设备30发送的通信i/f部等。

[边缘设备]

边缘设备30是从1或多个传感器20取得数据并向边缘服务器40发送的微机等，如图2a所示，由控制部31、传感器i/f部32、通信i/f部33等构成。

控制部31通过由微处理器等构成的cpu(centralprocessingunit，中央处理单元)31a和rom(readonlymemory，只读存储器)31b及ram(randomaccessmemory，随机存取存储器)31c等存储器构成，cpu31a通过将存储在rom31b中的控制程序展开到ram31c中并执行，控制边缘设备30整体的动作。另外，规定将从哪个传感器20取得的数据优先地向边缘服务器40发送的传感器20的优先级被预先设定，被存储在rom31b中。此外，在ram31c中，暂时性地存储从传感器20取得的数据。

传感器i/f部32将边缘设备30连接在传感器20上，使得能够取得传感器20检测到的数据，且能够控制传感器20的动作。

通信i/f部33由nic(networkinterfacecard，网络接口卡)或调制解调器等构成，将边缘设备30连接在通信网络上，使得能够将从传感器20取得的数据向边缘服务器40发送。

上述控制部31如图2b所示，作为数据接收控制部34、特征量提取部35、数据发送控制部36等发挥功能。

数据接收控制部34在预先决定的扫描定时，向传感器20指示数据发送，从传感器20取得数据。此外，数据接收控制部34对所取得的数据附加数据头，对该数据头附加扫描次数及传感器号等识别信息(确定接收到数据的定时及接收到数据的传感器的识别信息)，以便能够识别出是第几次扫描时的数据、是来自哪个传感器20的数据等。并且，将对数据头附加了识别信息的数据存储到ram31c等中。另外，在不能从规定的传感器20接收到数据的情况下，对空数据附加识别信息。

特征量提取部35将从传感器20取得的数据解析，从数据中提取表示该数据的特征的特征量。例如，提取数据的值超过预先决定的阈值的部分，或提取数据的值处于增加趋势的部分。此时，在基于提取出的特征量将数据分割的情况下，对分割后的各个数据的数据头附加将各个数据建立关联的识别信息，以便边缘服务器40能够识别分割后的数据的关系性。

数据发送控制部36向边缘服务器40询问是否能够进行数据的发送，如果从边缘服务器40接收到能够进行数据的接收的结果响应，则将从传感器20取得的数据向边缘服务器40发送。此时，取得边缘服务器40的状态及边缘设备30与边缘服务器40之间的通信负荷，根据所取得的边缘服务器40的状态及通信负荷中的至少一方，设定数据发送模式。具体而言，在边缘服务器40是空闲状态、且通信负荷是预先决定的阈值以下的情况下，将数据发送模式设定为通常发送模式，将从各个传感器20取得的全部数据向边缘服务器40连续发送(根据需要，按照预先设定的优先级，从自优先级较高的传感器20取得的数据起依次发送)。此外，在边缘服务器40是繁忙状态、或通信负荷超过预先决定的阈值的情况下，将数据发送模式设定为高优先数据发送模式，按照预先对各个传感器20设定的优先级，将从需要即时发送的优先级最高的传感器20取得的数据(根据需要，仅将从优先级较高的传感器20取得的数据中的、基于特征量提取部35提取出的特征量而分割的部分)向边缘服务器40发送，将其余的数据暂时保存到ram31c等中。并且，如果边缘服务器40成为空闲状态、且通信负荷成为阈值以下，则将暂时保存的未发送的数据(从优先级较低的传感器20取得的数据、或基于特征量而分割的其余的部分)向边缘服务器40后续发送。

另外，数据接收控制部34、特征量提取部35、数据发送控制部36既可以作为硬件构成，也可以作为被记录到计算机可读取的记录介质中、在执行时使控制部31作为数据接收控制部34、特征量提取部35、数据发送控制部36发挥功能的通信控制程序构成，使cpu31a执行该通信控制程序。

[边缘服务器]

边缘服务器40是将从1或多个边缘设备30收集数据并向云服务器50发送的计算机装置(例如，将来自设置在供纸托盘或印刷引擎上的各种传感器的信息抽取的mfp(multi－functionalperipherals，多功能复合一体机)等)，如图3a所示，由控制部41、存储部42、通信i/f部43等构成。

控制部41通过由微处理器等构成的cpu41a、和rom41b及ram41c等存储器构成，cpu41a通过将存储在rom41b或存储部42中的控制程序展开到ram41c中并执行，控制边缘服务器40整体的动作。

存储部42由hdd(harddiskdrive，硬盘驱动器)或ssd(solidstatedrive，固态硬盘驱动器)等构成，存储用于cpu41a控制各部的程序、从边缘设备30接收到的数据等。

通信i/f部43由nic或调制解调器等构成，将边缘服务器40连接在通信网络上，使得能够从边缘设备30接收数据，且使得能够向云服务器50发送数据。

上述控制部41如图3b所示，作为数据接收控制部46、数据解析部47、数据发送控制部48等发挥功能。

数据接收控制部46从边缘设备30接收是否能够进行数据的发送的询问，返送是否能够接收数据的结果响应。并且，在响应为能够接收的情况下，从边缘设备30接收数据，将接收到的数据向存储部42保存。

数据解析部47将保存在存储部42中的、从边缘设备30接收到的数据解析，参照数据头的识别信息等，判断接收到的数据是被以通常发送模式发送的数据、还是被以高优先级数据发送模式发送的数据。在是被以高优先级数据发送模式发送的数据的情况下，将先被发送的数据与后续被发送的数据(优先级较低的数据或基于特征量被分割的其余的部分)组合(将数据补全)，进行数据的重新排列及数据的结合等处理，将处理后的数据向存储部42保存。

数据发送控制部48向云服务器50进行是否能够进行数据的发送的询问，从云服务器50接收是否能够接收数据的结果响应。并且，在接收到能够接收的结果响应的情况下，向云服务器50发送保存在存储部42中的数据。

另外，数据接收控制部46、数据解析部47、数据发送控制部48既可以作为硬件构成，也可以作为被记录到计算机可读取的记录介质中、在执行时使控制部41作为数据接收控制部46、数据解析部47、数据发送控制部48发挥功能的通信控制程序构成，使cpu41a执行该通信控制程序。

[云服务器]

云服务器50是从边缘服务器40收集数据并保存的计算机装置，如图4a所示，由控制部51、存储部52、通信i/f部53等构成。

控制部51通过由微处理器等构成的cpu51a、和rom51b及ram51c等存储器构成，cpu51a通过将存储在rom51b或存储部52中的控制程序展开到ram51c中并执行，控制云服务器50整体的动作。

存储部52由hdd或ssd等构成，存储用于cpu51a控制各部的程序、从边缘服务器40接收到的数据等。

通信i/f部53由nic或调制解调器等构成，将云服务器50连接在通信网络上，使得能够从边缘服务器40接收数据。

上述控制部51如图4b所示，作为数据接收控制部54、数据保存控制部55、数据解析部56等发挥功能。

数据接收控制部54从边缘服务器40接收是否能够进行数据的发送的询问，返送是否能够接收数据的结果响应。并且，在响应为能够接收的情况下，从边缘服务器40接收数据。

数据保存控制部55将从各种各样的边缘服务器40接收到的数据加工为数据解析部56能够进行数据解析的形态，保存到存储部52等中。

数据解析部56将保存在存储部52中的数据解析(进行所谓的大数据解析)，将解析结果提供给用户。

另外，图1至图4b是本实施例的iot系统10的一例，其结构及控制内容能够适当变更。例如，在上述中将传感器20与边缘设备30直接连接，但也可以设为将它们经由通信网络连接的结构。此外，在上述中设为了云服务器50进行大数据解析的结构，但也可以是边缘服务器40的数据解析部47将从多个传感器20取得的数据解析，将解析结果提供给用户。

接着，参照图5及图6的时序图对由通常的iot系统10进行的数据通信进行说明。另外，这里假设边缘设备30从传感器1～3这3个传感器20(参照图5及图6的20a、20b、20c)接收数据并向边缘服务器40发送。

图5是在从边缘设备30向边缘服务器40的数据发送中没有发送等待的情况下的通常时序。边缘设备30向各个传感器20(参照图5的20a、20b、20c)指示数据发送，从各个传感器20接收数据，将接收到的数据编号。并且，向边缘服务器40询问是否能够进行数据发送，如果结果响应是“ok”，则将接收到的数据向边缘服务器40发送。

边缘服务器40若从边缘设备30接收到数据，则将接收到的数据向存储部42等储存。并且，向云服务器50询问是否能够进行数据发送，如果结果响应是“ok”，则将所储存的数据向边缘服务器40发送。

云服务器50若从边缘服务器40接收到数据，则将接收到的数据向存储部52等储存。

图6是不能从边缘设备30向边缘服务器40进行即时发送的情况下的时序。边缘设备30对各个传感器20(参照图6的20a、20b、20c)指示数据发送，从各个传感器20接收数据，将接收到的数据编号。此时，在传感器20与边缘设备30之间发生了某种障碍的情况下，将传感器的数据值作为设为“无数据”的缺失数据(空数据)而编号。并且，对边缘服务器40询问是否能够进行数据发送，在结果响应是“ng”的情况下(例如，在边缘服务器40的状态是繁忙、或边缘设备30与边缘服务器40之间的通信负荷比预先决定的阈值大的情况下)，将接收到的数据暂时性地保管到ram31c等中。然后，再次向边缘服务器40询问是否能够进行数据发送，如果结果响应是“ok”，则将暂时保管的数据向边缘服务器40发送。

边缘服务器40若从边缘设备30接收到数据，则将接收到的数据储存到存储部42等中。并且，向云服务器50询问是否能够进行数据发送，如果结果响应是“ok”，则将所储存的数据向边缘服务器40发送。

云服务器50若从边缘服务器40接收到数据，则将接收到的数据储存到存储部52等中。

在图6的时序图中，在对于来自边缘设备30的询问的边缘服务器40的结果响应是“ng”的情况下，在边缘设备30中，将接收到的数据暂时性地保管，但在该控制中，不能确保数据处理的实时性，此外必须准备能够将接收到的数据全部保管的数据容量的存储器。所以，在本实施例中，在边缘服务器40的结果响应是“ng”的情况下，仅将优先级较高的数据先向边缘服务器40发送，然后，如果结果响应成为“ok”，则将其余的数据向边缘服务器40发送，兼顾数据处理的实时性的确保和全部数据的储存。

对该情况下的边缘设备30的通信控制方法进行说明。边缘设备30的cpu31a通过将存储在rom31b中的通信控制程序展开到ram31c中并执行，执行图7至图10的流程图中表示的各步骤的处理。

如图7所示，数据接收控制部34从传感器20取得数据(s101)。图8表示上述s101的传感器数据取得处理的细节，首先，数据接收控制部34判断是否经过了预先决定的规定时间(s201)，如果经过了规定时间，则将全部传感器20扫描(s202)。具体而言，数据接收控制部34向各个传感器20指示数据发送，从各个传感器20取得数据。接着，数据接收控制部34对接收到的数据附加数据头，对数据头附加确定取得了数据的定时及传感器的识别信息(s203)。例如，如图11所示，对仅由传感器数据构成的原数据附加数据头，对该数据头附加识别信息。另外，在不能从规定的传感器取得数据的情况下，数据接收控制部34对空数据的数据头附加识别信息。图12表示识别信息的一例，例如，使用表示是第几次扫描的扫描次数和表示是来自哪个传感器20的数据的传感器号来设定识别信息，将该识别信息附加到数据头中。并且，数据接收控制部34将对数据头附加了识别信息的数据记录到ram31c等中(s204)。

回到图7，数据发送控制部36设定发送数据的模式(s102)。图9表示上述s102的发送模式设定处理的细节，首先，数据发送控制部36从边缘服务器40取得表示服务器状态的信息，且取得表示边缘设备30与边缘服务器40之间的通信负荷的信息(s301)。并且，数据发送控制部36判定边缘服务器40的状态是空闲还是繁忙(s302)，在服务器状态是空闲的情况下(能够如通常那样进行数据的接收的情况下)，通过将边缘设备30与边缘服务器40之间的通信负荷和预先决定的阈值比较，判断通信负荷的大小(s303)。在服务器状态是空闲的、且通信负荷是阈值以下的情况下，由于能够将数据如通常那样向边缘服务器40发送，所以数据发送控制部36将数据发送模式设定为通常发送模式(s304)。另一方面，在服务器状态是繁忙的(不能如通常那样进行数据的接收)、或通信负荷超过阈值的情况下，由于不能将数据如通常那样向边缘服务器40发送，所以数据发送控制部36将数据发送模式设定为仅将高优先级的数据(从优先级较高的传感器20接收到的数据、或基于将从传感器20接收到的各个数据解析而提取出的特征量进行分割后的部分)先向边缘服务器40发送、将其余的数据暂时保存而之后发送的高优先级数据发送模式(s305)。

回到图7，数据发送控制部36判定在s102中设定的发送模式(s103)，在被设定为高优先级数据发送模式的情况下，执行高优先级数据发送处理(s104)。图10表示s104的高优先级数据发送处理的细节。首先，数据发送控制部36将预先被分配给各个传感器20的优先级从rom31b读出(s401)，按照所读出的优先级选择传感器数据，从ram31c将所选择的数据读出(s402)。例如，在对传感器号为1的传感器20a(传感器1)分配了低优先级、对传感器号为2的传感器20b(传感器2)分配了高优先级、对传感器号为3的传感器20c(传感器3)分配了中优先级的情况下，若通过数据接收控制部34从传感器1依次取得数据，则如图13所示以低优先级数据、高优先级数据、中优先级数据的顺序被存储到ram31c中，但数据发送控制部36参照数据头的识别信息，按照传感器20的优先级(传感器2→传感器3→传感器1)将传感器数据从ram31c读出。另外，这里按照传感器20的优先级将数据从rom31c读出，但也可以如图14所示，将采样的数据按照传感器20的优先级重新排列而保存到rom31c等中。另外，在图14的例子中，将从传感器20a(传感器1)、传感器20b(传感器2)、传感器20c(传感器3)取得的采样数据分别用d1、d2、d3表示，这些采样数据通过数据接收控制部34被以d2、d3、d1的顺序重新排列而保存在rom31c中。在此情况下，数据发送控制部36只要将传感器数据(采样数据)从ram31c按顺序读出即可。

接着，特征量提取部35将所读出的数据解析，提取特征量(s403)。图15及图16是说明特征量的图，例如如图15所示，在传感器20的数据值超过了预先决定的阈值的情况下，由于该部分(图15的由虚线包围的部分)被认为包含重要的信息，所以将该部分作为基于特征量而分割的部分(数据发送对象)来提取。此外，如图16所示，在数据值处于增加趋势的情况下，由于认为该部分(图16的由虚线包围的部分)包含重要的信息，所以将该部分作为基于特征量而分割的部分(数据发送对象)来提取。另外，在基于特征量将提取出了该特征量的数据分割的情况下，特征量提取部35对分割后的各个数据(例如，解析后的数据中的、被设为包含重要的信息而提取的部分和其余的部分的各自)，附加将该各个数据建立关联的识别信息。

并且，数据发送控制部36基于传感器的优先级及提取出的特征量，判定所读出的数据是否是需要即时发送的数据(s404)。例如，将传感器20的优先级最高的数据判断为需要即时发送的数据，或者在数据值超过阈值的部分的比例为规定值以上的情况、或数据值处于增加趋势的部分的数量为规定值以上的情况下，由于可认为是有效的数据，所以将该数据(或基于该数据的特征量而分割的部分)判断为需要即时发送的数据。此外，根据需要，基于数据的个数及数据尺寸、从传感器20接收到数据的时刻等，判定是需要即时发送的数据。例如，在数据的个数较少的情况或数据尺寸较小的情况下，由于可以认为给边缘服务器40或通信环境带来的影响较少，所以将该数据(或基于该数据的特征量而分割的部分)判断为需要即时发送的数据。此外，由于可以认为接收到数据的时刻较久的数据为了确保数据处理的实时性而需要尽可能早地发送，所以将该数据(或基于该数据的特征量而分割的部分)判断为需要即时发送的数据。

在判定的结果是，判定为是需要即时发送的数据的情况下，数据发送控制部36将该数据(或基于该数据的特征量而分割的部分)向边缘服务器40发送(s405)。另一方面，在判定为不是需要即时发送的数据的情况下，数据发送控制部36将该数据暂时保存到ram31c等中(s406)。并且，数据发送控制部36判断是否对于保存在ram31c中的全部数据实施了上述处理(s407)，如果还剩余有未处理的数据，则回到s402，重复同样的处理。

再次回到图7，在s103中被设定为通常发送模式的情况下，数据发送控制部36如通常那样，将从传感器20接收到的数据向边缘服务器40连续地发送(s105)。并且，数据发送控制部36判断在ram31c中是否有积存数据(在优先级数据发送模式中，没有被发送而被暂时保存的数据)(s106)，如果没有积存数据则回到s101，如果有积存数据，则将积存数据向边缘服务器40发送(s107)。

然后，数据发送控制部36判断边缘服务器40的状态是否已变化(s108)，在边缘服务器40的状态已变化的情况下，由于不能继续发送数据，所以回到s101。另一方面，在边缘服务器40的状态没有变化的情况下，数据发送控制部36判断是否成为了取得传感器数据的定时(s109)，如果不是取得传感器数据的定时，则回到s106，继续积存数据的发送，如果成为取得传感器数据的定时，则回到s101，取得传感器数据。

图17及图18表示从边缘设备30向边缘服务器40的数据的转送的方式和储存的方法。在没有向边缘服务器40的数据的发送等待的情况下，如图17所示，在第n次(在图17的例子中是第1次、第2次及第3次)扫描中从传感器1～3取得的数据(在图17的例子中是在第1次扫描中取得的1-1、1-2、1-3、在第2次扫描中取得的2-1、2-2、2-3、及在第3次扫描中取得的3-1、3-2、3-3)被向边缘服务器40依次发送，被依次储存到边缘服务器40中。另一方面，在图18中，在第1次扫描中从传感器1、2取得的数据(图18的1-1、1-2)被向边缘服务器40发送，且从传感器3取得的数据(图18的1-3)没有被即时发送，而作为积存数据被暂时保存到边缘设备30的ram31c等中。另外，传感器2的数据(图18的1-2)不能由边缘设备30取得，而作为缺失数据或空数据被向边缘服务器40发送。此外，在第2次扫描中从传感器1、2取得的数据(图18的2-1、2-2)被向边缘服务器40发送，且从传感器3取得的数据(图18的2-3)没有被即时发送，而作为积存数据被暂时保存到边缘设备30的ram31c等中。此外，在第3次扫描中从传感器2、3取得的数据(图18的3-2、3-3)被向边缘服务器40发送，且从传感器1取得的数据(图18的3-1)没有被即时发送，而作为积存数据被暂时保存到边缘设备30的ram31c等中。另外，传感器2的数据(图18的3-2)不能由边缘设备30取得，而作为缺失数据或空数据被向边缘服务器40发送。在边缘服务器40中，以从边缘设备30发送来的顺序将数据储存，将之后的后续发送的数据(积存数据)接着储存。在此情况下，边缘服务器40的数据解析部47将各个数据解析而取得数据头的识别信息(确定接收到数据的定时及传感器的识别信息、及在基于特征量将提取出该特征量的数据分割时被附加的、将该各个数据建立关联的识别信息)，基于所取得的识别信息将数据重新排列(根据需要，将基于特征量而分割的数据结合)，数据发送控制部48以重新排列后的顺序向云服务器50发送数据。

在上述流程中，以高优先级数据发送模式，在不是需要即时发送的数据的情况下将数据暂时保存(退避到ram31c中)，但也可以为了某种程度确保数据处理的实时性，将持续退避的数据与其他优先级的数据替换而先向边缘服务器40发送。

如以上说明，边缘设备30从1或多个传感器20接收多个数据，在将接收到的多个数据向边缘服务器40发送时，根据边缘服务器40的状态、以及边缘设备30与边缘服务器40之间的通信负荷中的至少一方，以第1数据发送模式或第2数据发送模式的某个向边缘服务器40发送数据。这里，第1数据发送模式是将从传感器20接收到的多个数据连续地发送的模式，第2数据发送模式是将从传感器20接收到的多个数据中的、基于预先分配给各个传感器20的优先级选择的数据先发送、将其余的数据暂时保存而之后发送的模式。具体而言，在边缘服务器40是空闲状态、并且通信负荷是阈值以下的情况下，以将从传感器20接收到的多个数据连续地发送的通常发送模式(第1数据发送模式)将数据向边缘服务器40发送，在边缘服务器40是繁忙状态或通信负荷超过阈值的情况下，以将按照预先分配给各个传感器20的优先级(或者传感器20的优先级及表示从传感器20接收到的数据的特征的特征量)选择的数据先发送、将其余的数据暂时保存而之后发送的高优先级数据发送模式(第2数据发送模式)将数据向边缘服务器40发送。由此，能够兼顾数据处理的实时性的确保和全部数据的储存。

另外，本发明并不限定于上述实施例，只要不脱离本发明的主旨，其结构及控制可以适当变更。

例如，在上述实施例中，设为了从边缘设备30向边缘服务器40发送数据、从边缘服务器40向云服务器50发送数据的结构，但也可以将边缘服务器40省略，而设为从边缘设备30向云服务器50直接发送数据的结构，在此情况下，边缘设备30只要基于云服务器50的状态及/或边缘设备30与云服务器50之间的通信负荷来设定数据发送模式即可。

工业上的实用性

本发明能够利用于将传感器取得的数据适当地保存至服务器的边缘计算系统、边缘计算系统中的通信控制方法、在将从传感器取得的数据向服务器发送的边缘设备中进行动作的通信控制程序、以及记录有该控制程序的记录介质。