CN111131421A - 一种工业互联网现场大数据与云端信息互联互通的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种工业互联网现场大数据与云端信息互联互通的方法,该方法步骤为:首先,基于终端节点、边缘计算节点及云计算节点的连通状况,生成网络状态拓扑图;其次,基于网络状态拓扑图,按照优先级顺序,针对每种数据处理业务要求,按照深度优先原则获得边缘计算、云计算及网络带宽的最佳联合分配,以确保该类业务的数据处理实时性要求能够获得保障;最后,在每个业务分配资源完成后,均对当前的边缘计算、云计算及网络带宽负载进行核查,从而及时获知已经达到能力上限的节点和链路,以避免单一节点或链路负荷过载造成分配失败的问题。
Description
技术领域
本发明涉及工业互联网中现场大数据与云端互联互通的方法,尤其涉及工业现场大数据与云端信息实时互联互通的多优先级调度方法。
背景技术
随着工业互联网技术的发展,工业现场、销售、管理等过程中产生了大量的数据,对这些数据进行计算和处理分析成为工业智能化发展的必由之路。因此,一方面具备对海量数据快速处理能力的云计算技术成为快速处理工业大数据并挖掘其核心价值的首选技术,另一方面其对工业现场大数据的实时处理能力又制约了其在工业互联网中的广泛应用。
与此同时,边缘计算技术通过将数据处理能力部署在靠近数据源的位置,能够有效满足工业现场大数据的实时性分析要求。由此可见,集中式的云计算中心与分布式的边缘计算处理平台之间通过有效配合,既能够实现充分挖掘工业现场大数据核心价值的目标,又能够满足工业现场控制类业务的实时性需求。因此,云边协同进行工业现场大数据的分析处理成为必然选择。
在此背景下,对边缘计算、云计算及网络资源的调度和分配以有效满足多种工业现场大数据的实时充分分析,成为近几年的研究热点。当前的研究主要集中于两个方面:1),对边缘计算节点之间的资源进行分配以满足工业现场数据的计算任务要求;2),对边缘计算、云计算资源进行协同分配以满足工业现场数据的计算任务要求。然而,上述方法均没有考虑到不同业务的服务质量要求,且没有将网络带宽资源分配纳入到整个资源分配的框架中。因此,有必要考虑到工业现场不同业务的数据处理服务质量(QoS,quality ofservice)要求,并联合分配边缘计算、云计算及网络带宽,以全面满足多业务类型的工业现场大数据实时有效分析处理要求。
发明内容
本发明的目的在于,解决现有技术边缘计算、云计算及网络资源的调度和分配以有效满足多种工业现场大数据的实时充分分析存在的上述缺陷。
为实现上述目的,本发明提供了一种工业互联网现场大数据与云端信息互联互通的方法,该方法步骤为:首先,基于终端节点、边缘计算节点及云计算节点的连通状况,生成网络状态拓扑图;其次,基于网络状态拓扑图,按照优先级顺序,针对每种数据处理业务要求,按照深度优先原则获得边缘计算、云计算及网络带宽的最佳联合分配,以确保该类业务的数据处理实时性要求能够获得保障;最后,在每个业务分配资源完成后,均对当前的边缘计算、云计算及网络带宽负载进行核查,从而及时获知已经达到能力上限的节点和链路,以避免单一节点或链路负荷过载造成分配失败的问题。
本发明与现有工业现场大数据调度算法相比,具有以下优势:
对边缘计算资源、云计算资源以及网络带宽资源进行统一联合分配,从而能够提升资源利用率,避免造成单一资源分配充裕,而其他资源分配不足,导致数据处理时延无法满足实时性要求;在进行资源分配时,充分考虑到不同业务数据处理时延要求,依据时延要求进行多业务数据处理优先级排序;基于优先级顺序,利用图论中深度优先算法寻找最短路径的方法,进行边缘计算资源、云计算资源及网络带宽资源的有效分配,从而能够降低资源分配算法的复杂度。
附图说明
图1为本发明实施例应用的网络架构示意图;
图2为本发明实施例提供的一种工业互联网现场大数据与云端信息互联互通的方法流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作更加详细的说明。
图1为本发明实施例应用的网络架构示意图;如图1所示,假设网络中控制类业务个数为N个节点,第n个业务所需要处理的信息量为Cn,时延要求阈值为Tn,其中n=1,2,…,N。边缘计算节点总数为M个,第m个边缘节点的计算能力可以用其CPU处理频率fm,m=1,2,…,M来表示。假设云计算中心节点总数为L,第l个云计算节点的计算能力可以用其CPU处理频率fl,l=1,2,…,L来表示。第n个业务源到第m个边缘节点的链路用NTEn,m,带宽用ECn,m表示,第m个边缘计算节点至第l个云计算节点的链路表示为ETCm,l,可用带宽用CCm,l表示,表示该链路上给第n个业务分配的带宽。
图2为本发明实施例提供的一种工业互联网现场大数据与云端信息互联互通的方法流程示意图。如图2所示,该方法包括以下步骤一至步骤五:
步骤二:按照时延要求阈值对所有业务进行优先级排序,时延要求阈值越低则具有越高的服务优先级;
具体地,步骤2包括以下步骤:
步骤S20:获取N个工业现场业务的时延要求,并标定服务优先级Flag,Tn越小则Flag(n)(n=1,2,3…,N)的值越小,表示其优先级越高。
步骤三:按照步骤二中的优先级排列顺序,对当前进行资源分配的业务n,依据最短端到端处理时延原则,进行边缘计算、云计算及网络带宽资源的分配。
具体地,步骤3包括以下步骤:
步骤S30:查找步骤S20中Flag的最小值以及其对应的业务;
步骤S31:对于当前选定的边缘计算节点业务n,构建加权网络拓扑图其中终端节点n处的权值标定为0;初始化m=1,l=1,所选择的边缘计算节点初始化为m(nc)=[],所选择的云计算节点l(nc)=1以及端到端处理时延T(ng)=∞;
步骤S32:判断m是否大于M,若大于则跳转至步骤S35;否则执行步骤S33;
步骤S33:判断l是否大于L,若大于,则令m=m+1,跳转至步骤S32;否则执行步骤S34;
步骤S34:假设每个业务的计算任务最多只分布在一个边缘计算节点和一个云计算节点上,初始化计算量在边缘计算节点之间的分配比例,γn,m表示业务n在边缘计算节点m上分配的计算量,则与该边缘计算节点相连接的云计算节点可能获得的分配比例为γn,l=1-γn,m;
步骤S35:依据时延最小化原则,计算最佳的计算任务分配比例γn,m,也即是
步骤五:执行步骤三至步骤四,直至所有业务均完成边缘计算、云计算及网络带宽资源分配。
本发明实施例与现有工业现场大数据调度算法相比,具有以下优势:
对边缘计算资源、云计算资源以及网络带宽资源进行统一联合分配,从而能够提升资源利用率,避免造成单一资源分配充裕,而其他资源分配不足,导致数据处理时延无法满足实时性要求;在进行资源分配时,充分考虑到不同业务数据处理时延要求,依据时延要求进行多业务数据处理优先级排序;基于优先级顺序,利用图论中深度优先算法寻找最短路径的方法,进行边缘计算资源、云计算资源及网络带宽资源的有效分配,从而能够降低资源分配算法的复杂度。
以上所述的具体实施方式,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施方式而已,并不用于限定本发明的保护范围,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤二具体包括以下步骤:
步骤S20:获取N个工业现场业务的时延要求,并标定服务优先级Flag,Tn越小则Flag(n)(n=1,2,3…,N)的值越小,表示其优先级越高。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述步骤三具体包括以下步骤:
步骤S30:查找步骤S20中Flag的最小值以及其对应的业务;
步骤S31:对于当前选定的边缘计算节点业务n,构建加权网络拓扑图其中终端节点n处的权值标定为0;初始化m=1,l=1,所选择的边缘计算节点初始化为m(nc)=[],所选择的云计算节点l(nc)=1以及端到端处理时延T(ng)=∞;
步骤S32:判断m是否大于M,若大于则跳转至步骤S35;否则执行步骤S33;
步骤S33:判断l是否大于L,若大于,则令m=m+1,跳转至步骤S32;否则执行步骤S34;
步骤S34:假设每个业务的计算任务最多只分布在一个边缘计算节点和一个云计算节点上,初始化计算量在边缘计算节点之间的分配比例,γn,m表示业务n在边缘计算节点m上分配的计算量,则与该边缘计算节点相连接的云计算节点可能获得的分配比例为γn,l=1-γn,m。
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