[发明专利]终端设备的数据分类方法及装置有效

专利信息
申请号: 201710462760.8 申请日: 2017-06-16
公开(公告)号: CN107277011B 公开(公告)日: 2020-02-18
发明(设计)人: 杜光东 申请(专利权)人: 深圳市盛路物联通讯技术有限公司
主分类号: H04L29/06 分类号: H04L29/06;H04L29/12
代理公司: 广州三环专利商标代理有限公司 44202 代理人: 郝传鑫;熊永强
地址: 518000 广东省深圳市南山区南山*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 终端设备 数据 分类 方法 装置
【说明书】:

发明涉及物联网技术领域,提供了一种终端设备的数据分类方法及装置。该方法包括:基于啁啾协议组建的物联网中,转发节点读取终端设备广播的啁啾数据,啁啾数据携带了用于转发节点识别啁啾数据的分类标签;物联网至少包括终端设备和转发节点;转发节点根据分类标签选择接收啁啾数据,分类标签包括公共字段,在公共字段中表达终端设备的分类识别信息。本发明通过终端设备广播啁啾数据,转发节点根据啁啾数据携带的分类标签选择接收所述啁啾数据,实现了转发节点接收属于其管辖范围内的啁啾数据,达到了转发节点自动对终端设备的啁啾数据进行分类的效果,解决了目前终端设备的数据分类方法存在无法完成对海量的以及新加入的终端设备分类的问题。

技术领域

本发明涉及物联网技术领域,尤其涉及一种终端设备的数据分类方法及装置。

背景技术

物联网中终端设备的数量远远超过传统互联网中终端设备的数量,具体表现为:传统互联网中终端设备的数量约为30-50亿,物联网中终端设备的数量约为7000-10000亿。目前,IPv6(Internet Protocol Version 6的缩写,其中Internet Protocol译为“互联网协议”)是互联网工程任务组设计的用于替代现行版本IP协议(IPv4)的下一代IP协议。然而,IPv6不是物联网业务的最佳选择,原因包括:

一、运行IPv6协议所需要的数据处理能力和设备内存,运行IPv6协议要求终端设备具有较高的数据处理能力以及较大的设备内存以提供数据处理的场地,然而物联网中的终端设备难以承受这些额外负载。

二、IPv6协议本身的低效率。首先,IP协议最初设计时主要考虑的是大型主机与主机之间的P2P(peer to peer)对等通信。这种信息交互往往涉及较大的数据块,因此IP协议主要是针对较大的信息负载。其次,在这种主机与主机之间的链路建立之初,由于WAN(WideArea Network,广域网)连接极其昂贵且不可靠,所以IP协议中急需引入收发双方的寻址机制、差错校验以及重传等功能,从而增强所述主机与主机之间的鲁棒性。其结果必然是导致单个IPv6数据包的报头开销非常高,达到40个字节。大量的IP开销主要源于安全、加密以及其它相关服务,然而对于以简易终端设备为主的物联网而言,似乎毫无意义。

三、尽管IP协议最初的设想是针对M2M(Machine to Machine,机器到机器)业务的,但如今互联网的大部分IP业务主要还是面向人际交流。这些IP业务通过相对昂贵的链路(主机与主机之间的链路)来完成持续时间较长的会话,以及某种程度上的全双工交互(指可以同时(瞬时)进行信号的双向传输,例如:A→B且B→A))。由于每一个数据包几乎都是人类语义理解的必要条件,所以IP协议必须保证高可靠性和可恢复性。作为一种承载各种数据的通用设计协议,IP协议必须在每次传输中增加那些额外的开销。而且IP协议的报头结构定义严格,标准统一,绝大多数是不可以修改的。IP协议建立了最大传输单元(MTU),用以指明某一链路所能承载的最大数据包的大小。IPv6协议支持1280字节MTU,目前大多数网络的MTU值甚至达到1500字节之多。P2P主机业务通常需要进行应用管理,将较大的数据包根据MTU按块匹配,从而最大化传输效率。使用限定大小的数据包,IP开销在整个传输代价中所占比例较小。例如,40字节的IPv6报头开销加上1280字节的MTU达到大约97%的效率。实际应用中需要为每一个接收包发送一个应答包,因此开销通常会翻倍。即使没有数据负载,IPv6的应答包也至少达到40个字节(在主机到主机的情景中,通常也存在一些需要返回的数据,因此这种开销并非总是浪费)。

因为物联网中终端设备的数据是面向M2M(Machine to Machine,机器到机器)的业务,数据量小,循环周期低,通常是偶发的、单一的、无限定的数据流。而且,这些终端设备所在地不限于某一个特定的国家,可以是产自全世界不同的国家以及不同的制造商,因此终端设备的设备地址难以统一,也就难以对所述终端设备的数据进行系统地识别与分类。目前终端设备的数据的分类方法无法应对新类型的终端设备及其组合源源不断地加入到互联网中的现状。即目前终端设备的数据的分类方法存在无法完成对海量的以及新加入的终端设备的数据进行系统地分类的问题。

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