本發(fā)明涉及一種云邊協(xié)同技術(shù)，更具體的說是一種基于分布式云邊協(xié)同技術(shù)的自平衡群控方法。

背景技術(shù)：

1、隨著5g、iot等技術(shù)的發(fā)展，邊緣計(jì)算逐漸成為處理海量實(shí)時數(shù)據(jù)和降低網(wǎng)絡(luò)延遲的重要手段。然而，邊緣節(jié)點(diǎn)資源有限且分布廣泛，亟需有效的資源調(diào)度和負(fù)載均衡策略。云邊協(xié)同是云計(jì)算向邊緣延伸的一種新型計(jì)算模式，通過整合云端的強(qiáng)大計(jì)算能力和邊緣節(jié)點(diǎn)的本地優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的就近處理和全局優(yōu)化?，F(xiàn)有云邊協(xié)同技術(shù)依賴高效的網(wǎng)絡(luò)連接，但由于地理分布、網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)等因素，會影響實(shí)時性較高的業(yè)務(wù)處理效果；對于跨域、異構(gòu)的云邊資源協(xié)同效率不高，當(dāng)邊緣設(shè)備能力參差不齊時，難以實(shí)現(xiàn)無縫集成和協(xié)同作業(yè)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明主要解決的技術(shù)問題是提供一種基于分布式云邊協(xié)同技術(shù)的自平衡群控方法，能夠解決。

2、為解決上述技術(shù)問題，根據(jù)本發(fā)明的一個方面，更具體的說是一種基于分布式云邊協(xié)同技術(shù)的自平衡群控方法，包含以下步驟：

3、s1、設(shè)計(jì)與搭建系統(tǒng)架構(gòu)，設(shè)計(jì)云邊協(xié)同的整體架構(gòu)，明確云端控制中心、邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的角色定位和功能劃分；

4、s2、資源監(jiān)控與信息上報(bào)，定期或?qū)崟r收集和上報(bào)cpu使用率、內(nèi)存使用量、網(wǎng)絡(luò)帶寬、存儲空間等；

5、s3、動態(tài)負(fù)載均衡算法研發(fā)與實(shí)施，綜合考慮節(jié)點(diǎn)性能、位置、任務(wù)特性以及網(wǎng)絡(luò)狀況等多個因素，決定任務(wù)的分配和遷移策略；

6、s4、任務(wù)調(diào)度與遷移，任務(wù)從云端分配至合適的邊緣節(jié)點(diǎn)，或者在邊緣節(jié)點(diǎn)之間遷移任務(wù)以實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡；

7、s5、邊緣節(jié)點(diǎn)自治與協(xié)同處理，在與云端失去聯(lián)系或網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定時，能夠暫時存儲和處理任務(wù)，待網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)后再同步狀態(tài)和結(jié)果。

8、更進(jìn)一步的，所述步驟s1中，通過云邊協(xié)同技術(shù)實(shí)現(xiàn)邊緣設(shè)備的群調(diào)群控，保證資源分配的合理性。

9、更進(jìn)一步的，所述步驟s2中，通過在邊緣節(jié)點(diǎn)部署相應(yīng)軟件棧，使其具備處理本地任務(wù)的能力，并能與云端保持通訊；邊緣節(jié)點(diǎn)上安裝和運(yùn)行資源監(jiān)控模塊，定期或?qū)崟r收集和上報(bào)cpu使用率、內(nèi)存使用量、網(wǎng)絡(luò)帶寬、存儲空間等關(guān)鍵資源指標(biāo)。

10、更進(jìn)一步的，所述步驟s3中，云端給邊緣端服務(wù)器集群發(fā)送控制指令時，某個邊緣被選中的概率為pi，根據(jù)控制響應(yīng)時長、邊緣連接數(shù)、控制成功率等指標(biāo)可以得出pi的計(jì)算公式為：

11、

12、其中，w1、w2、w3表示權(quán)重系數(shù)，t0表示標(biāo)準(zhǔn)響應(yīng)時長，ti表示邊緣i的平均控制響應(yīng)時長，n0表示邊緣最大連接數(shù)，ni表示控制指令下發(fā)時，邊緣i的連接數(shù)，c0表示邊緣控制次數(shù)，ci表示邊緣控制成功次數(shù)。且w1、w2、w3滿足：

13、w1+w2+w3＝1。

14、更進(jìn)一步的，所述步驟s4中，邊緣節(jié)點(diǎn)間協(xié)調(diào)以云端主站控制網(wǎng)損最小為目標(biāo)，通過云端調(diào)控中心調(diào)控整個邊緣節(jié)點(diǎn)的控制信號下發(fā)，為了選擇科學(xué)的權(quán)重系數(shù)，使用機(jī)器學(xué)習(xí)中的線性回歸算法求解最優(yōu)的權(quán)重系數(shù)w1、w2、w3，將表示為特征向量x1、x2、x3，則：

15、p＝w1x1+w2x2+w3x3

16、簡寫為矩陣形式：

17、p＝wtx

18、使用最小二乘法來估計(jì)這些權(quán)重系數(shù)，則損失函數(shù)：

19、

20、y(i)表示第i個樣本的真實(shí)輸出值，求得各權(quán)重系數(shù)后，當(dāng)有新的控制請求時，計(jì)算所有邊緣被選中的概率，并選擇概率最大的進(jìn)行控制。

21、更進(jìn)一步的，所述步驟s4中，任務(wù)調(diào)度分配通過首先選取邊緣節(jié)點(diǎn)的主導(dǎo)節(jié)點(diǎn)，并進(jìn)行可控性計(jì)算，可控性計(jì)算指標(biāo)可包括網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)延遲，邊緣節(jié)點(diǎn)內(nèi)存、cpu等指標(biāo)，并對這些屬性進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，然后確定控制目標(biāo)，主要以控制延遲最小，邊緣響應(yīng)最快等為控制目標(biāo)，并計(jì)算所有邊緣節(jié)點(diǎn)的指標(biāo)和，接著根據(jù)控制目標(biāo)確定邊緣節(jié)點(diǎn)間協(xié)調(diào)控制的約束條件，總控制信號量，控制響應(yīng)時長那個，資源消耗等，最后根據(jù)動態(tài)規(guī)劃結(jié)果確定邊緣節(jié)點(diǎn)間的控制任務(wù)分配。

22、更進(jìn)一步的，所述步驟s5中，邊緣自治控制策略，云端下發(fā)控制信號暫存于邊緣中心節(jié)點(diǎn)，邊緣與云端網(wǎng)絡(luò)連接不穩(wěn)或者中斷連接時需啟用此策略。

23、更進(jìn)一步的，所述邊緣自治控制策略為：首先根據(jù)所有邊緣節(jié)點(diǎn)內(nèi)存、cpu、網(wǎng)絡(luò)狀況進(jìn)行加權(quán)計(jì)算自動推選邊緣中心，作為臨時任務(wù)分配點(diǎn)；然后確定控制目標(biāo)與約束條件，此處需加上云端重新連接或者網(wǎng)絡(luò)情況改善的判斷，確定邊緣中心節(jié)點(diǎn)何時將任務(wù)調(diào)度權(quán)返還至云端中心，接著根據(jù)調(diào)度結(jié)果分配控制任務(wù)，由于云端連接不穩(wěn)或中斷連接，待連接恢復(fù)后上報(bào)至云端。

24、本發(fā)明一種基于分布式云邊協(xié)同技術(shù)的自平衡群控方法的有益效果為：

25、通過設(shè)置通過云邊協(xié)同技術(shù)保證邊緣端設(shè)備控制的穩(wěn)定性，在極端情況下使得系統(tǒng)具有較好的魯棒性；構(gòu)建云端控制中心，負(fù)責(zé)全局視圖的獲取、資源調(diào)度決策以及任務(wù)分配等管理工作，在邊緣節(jié)點(diǎn)部署相應(yīng)軟件棧，使其具備處理本地任務(wù)的能力，并能與云端保持通訊；邊緣節(jié)點(diǎn)上安裝和運(yùn)行資源監(jiān)控模塊，定期或?qū)崟r收集和上報(bào)cpu使用率、內(nèi)存使用量、網(wǎng)絡(luò)帶寬、存儲空間等關(guān)鍵資源指標(biāo)；開發(fā)基于云邊協(xié)同特性的動態(tài)負(fù)載均衡算法，該算法應(yīng)能綜合考慮節(jié)點(diǎn)性能、位置、任務(wù)特性以及網(wǎng)絡(luò)狀況等多個因素，使其能夠根據(jù)接收到的邊緣節(jié)點(diǎn)狀態(tài)信息，智能決定任務(wù)的分配和遷移策略；創(chuàng)建任務(wù)調(diào)度模塊，根據(jù)負(fù)載均衡算法的結(jié)果，將任務(wù)從云端分配至合適的邊緣節(jié)點(diǎn)，或者在邊緣節(jié)點(diǎn)之間遷移任務(wù)以實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡；設(shè)計(jì)云邊協(xié)同的事件驅(qū)動機(jī)制，在與云端失去聯(lián)系或網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定時，能夠暫時存儲和處理任務(wù)，待網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)后再同步狀態(tài)和結(jié)果。

技術(shù)特征：

1.一種基于分布式云邊協(xié)同技術(shù)的自平衡群控方法，其特征在于：包含以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于分布式云邊協(xié)同技術(shù)的自平衡群控方法，其特征在于：所述步驟s1中，通過云邊協(xié)同技術(shù)實(shí)現(xiàn)邊緣設(shè)備的群調(diào)群控，保證資源分配的合理性。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于分布式云邊協(xié)同技術(shù)的自平衡群控方法，其特征在于：所述步驟s2中，通過在邊緣節(jié)點(diǎn)部署相應(yīng)軟件棧，使其具備處理本地任務(wù)的能力，并能與云端保持通訊；邊緣節(jié)點(diǎn)上安裝和運(yùn)行資源監(jiān)控模塊，定期或?qū)崟r收集和上報(bào)cpu使用率、內(nèi)存使用量、網(wǎng)絡(luò)帶寬、存儲空間等關(guān)鍵資源指標(biāo)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于分布式云邊協(xié)同技術(shù)的自平衡群控方法，其特征在于：所述步驟s3中，云端給邊緣端服務(wù)器集群發(fā)送控制指令時，某個邊緣被選中的概率為pi，根據(jù)控制響應(yīng)時長、邊緣連接數(shù)、控制成功率等指標(biāo)可以得出pi的計(jì)算公式為：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于分布式云邊協(xié)同技術(shù)的自平衡群控方法，其特征在于：所述步驟s3中，邊緣節(jié)點(diǎn)間協(xié)調(diào)以云端主站控制網(wǎng)損最小為目標(biāo)，通過云端調(diào)控中心調(diào)控整個邊緣節(jié)點(diǎn)的控制信號下發(fā)，為了選擇科學(xué)的權(quán)重系數(shù)，使用機(jī)器學(xué)習(xí)中的線性回歸算法求解最優(yōu)的權(quán)重系數(shù)w1、w2、w3，將表示為特征向量x1、x2、x3，則：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于分布式云邊協(xié)同技術(shù)的自平衡群控方法，其特征在于：所述步驟s4中，任務(wù)調(diào)度分配通過首先選取邊緣節(jié)點(diǎn)的主導(dǎo)節(jié)點(diǎn)，并進(jìn)行可控性計(jì)算，可控性計(jì)算指標(biāo)可包括網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)延遲，邊緣節(jié)點(diǎn)內(nèi)存、cpu等指標(biāo)，并對這些屬性進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，然后確定控制目標(biāo)，主要以控制延遲最小，邊緣響應(yīng)最快等為控制目標(biāo)，并計(jì)算所有邊緣節(jié)點(diǎn)的指標(biāo)和，接著根據(jù)控制目標(biāo)確定邊緣節(jié)點(diǎn)間協(xié)調(diào)控制的約束條件，總控制信號量，控制響應(yīng)時長那個，資源消耗等，最后根據(jù)動態(tài)規(guī)劃結(jié)果確定邊緣節(jié)點(diǎn)間的控制任務(wù)分配。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于分布式云邊協(xié)同技術(shù)的自平衡群控方法，其特征在于：所述步驟s5中，邊緣自治控制策略，云端下發(fā)控制信號暫存于邊緣中心節(jié)點(diǎn)，邊緣與云端網(wǎng)絡(luò)連接不穩(wěn)或者中斷連接時需啟用此策略。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于分布式云邊協(xié)同技術(shù)的自平衡群控方法，其特征在于：所述邊緣自治控制策略為：首先根據(jù)所有邊緣節(jié)點(diǎn)內(nèi)存、cpu、網(wǎng)絡(luò)狀況進(jìn)行加權(quán)計(jì)算自動推選邊緣中心，作為臨時任務(wù)分配點(diǎn)；然后確定控制目標(biāo)與約束條件，此處需加上云端重新連接或者網(wǎng)絡(luò)情況改善的判斷，確定邊緣中心節(jié)點(diǎn)何時將任務(wù)調(diào)度權(quán)返還至云端中心，接著根據(jù)調(diào)度結(jié)果分配控制任務(wù)，由于云端連接不穩(wěn)或中斷連接，待連接恢復(fù)后上報(bào)至云端。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域；具體為一種基于分布式云邊協(xié)同技術(shù)的自平衡群控方法，包含以下步驟：S1、設(shè)計(jì)與搭建系統(tǒng)架構(gòu)，設(shè)計(jì)云邊協(xié)同的整體架構(gòu)，明確云端控制中心、邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的角色定位和功能劃分；通過設(shè)置通過云邊協(xié)同技術(shù)保證邊緣端設(shè)備控制的穩(wěn)定性，在極端情況下使得系統(tǒng)具有較好的魯棒性，開發(fā)基于云邊協(xié)同特性的動態(tài)負(fù)載均衡算法，該算法應(yīng)能綜合考慮節(jié)點(diǎn)性能、位置、任務(wù)特性以及網(wǎng)絡(luò)狀況等多個因素，使其能夠根據(jù)接收到的邊緣節(jié)點(diǎn)狀態(tài)信息，智能決定任務(wù)的分配和遷移策略；創(chuàng)建任務(wù)調(diào)度模塊，根據(jù)負(fù)載均衡算法的結(jié)果，將任務(wù)從云端分配至合適的邊緣節(jié)點(diǎn)，或者在邊緣節(jié)點(diǎn)之間遷移任務(wù)以實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡。

技術(shù)研發(fā)人員：陳樹杰,康藝聞,劉翔松,王麗霞,李敏
受保護(hù)的技術(shù)使用者：蘇州金朵云數(shù)字科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/23