CN113438271B - 存储器、物联网数据传输管理方法、装置和设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了存储器、物联网数据传输管理方法、装置和设备,其中所述方法,包括步骤:将物联网的框架模型中云边端网络架构中的边缘层进一步划分为边缘基础网络设施层和边缘智能设备层;根据响应速度和处理能力的不同需求,将所述物联网传输的数据的类型划分为实时数据、近实时数据和非实时数据;根据预设规则确定所述物联网中待传输数据的传输路径。本发明可以有效的减少物联网中传输数据的非必要传输,从而也就可以有效的降低物联网整体的吞吐量,提高整体运行效率,最终也就达到了提高物联网的响应速度的目的。
Description
技术领域
本发明涉及物联网应用领域,特别涉及存储器、物联网数据传输管理方法、装置和设备。
背景技术
物联网主要依靠感知层技术、网络层技术、业务及应用层技术(信息发现、智能处理、中间件、分布式计算等)等按照协议约定将世界万物全部连入信息***,达到缩小信息***与物理世界的距离。
物联网环境面临的动态性、协同性、多样性、移动性和开放性等复杂网络特性使其数据传输的可靠性受到严重影响。其中影响数据可靠传输的首要因素便是物联网***架构的选择与构建。正确有效的物联网***架构可以保证在正确的时间把数据传输到正确的位置。
发明人经过研究发现,现有技术中的物联网至少存在以下问题:
当前基于云计算模式的物联网服务,因云中心内的云服务器距离终端较远,超长距离的数据传输速率低,不仅会占用大量网络带宽,还会使传输时延增大,致使***无法实时地对紧急情况进行响应,从而导致服务决断效率降低,用户等待时间过长,用户体验质量迅速下滑。
公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解,而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。
发明内容
本发明的目的在于解决物联网的响应速度不够理想的问题。
本发明提供了一种物联网数据传输管理方法,包括步骤:
S01、将物联网的框架模型中云边端网络架构中的边缘层进一步划分为边缘基础网络设施层和边缘智能设备层;其中,所述边缘智能设备层的边缘智能设备包括所述边缘层中的各种移动智能设备,所述边缘层中其余边缘设备为所述边缘基础网络设施层中的边缘基础网络设施;
S02、根据响应速度和处理能力的不同需求,将所述物联网传输的数据的类型划分为实时数据、近实时数据和非实时数据;其中,所述实时数据包括需要所述边缘智能设备处理的数据;所述近实时数据包括需要所述边缘基础网络设施层中边缘基础网络设施处理的数据;所述非实时数据包括既不属于所述实时数据也不属于所述近实时数据的数据;
S03、根据预设规则确定所述物联网中待传输数据的传输路径;所述预设规则包括:
当所述待传输数据为实时数据时,将所述待传输数据转发到所述边缘智能设备层中最近的边缘智能设备进行处理;所述边缘智能设备用于根据所述待传输数据生成结果数据、近实时数据的待传输数据,或,非实时数据的待传输数据;
当所述待传输数据不是实时数据时,判断所述待传输数据是否为近实时数据;
当待传输数据为近实时数据时,将所述近实时数据先传输至所述边缘网络基础设施层中的边缘基础网络设施进行处理,所述边缘网络基础设施用于生成结果数据或非实时数据的待传输数据;
当待传输数据不是近实时数据时,将所述待传输数据作为非实时数据进行删除或传送到云端层进行计算处理。
在本发明中,还包括:
根据边缘智能网关的总缓冲区长度和输出链接容量分别设计所述边缘智能网关所辖的各边缘智能设备的最大资源分配策略;
根据数据传输时延、处理时延和排队时延分别为各所述边缘智能设备上所有的数据包构建端到端总时延函数;
根据所述边缘智能设备上数据包的平均队列长度及其需求的缓冲池长度分别构建各边缘智能设备对应的数据累计投递率函数;
针对所述边缘智能网关所辖范围内所有边缘智能设备,构建同时满足数据累计投递率最大化、总时延最小化且边缘智能网关的总缓冲区长度和输出链接容量利用率最大化的资源分配最优方案。
在本发明中,还包括:
链路调度程序根据用户需求确定出预设个数的链路,并构建各所述链路自适应优化函数;
根据待传输数的传输速率要求和排队时延要求确定所述待传输数对应的优先级;所述优先级包括多个,根据数据的输速率要求和排队时延要求划分;
分别计算各所述链路对应的带宽或缓冲区长度并根据所述待传输数据的优先级分配给所述待传输数据相应的链路。
在本发明中,所述根据边缘智能网关的总缓冲区长度和输出链接容量分别设计所述边缘智能网关所辖的各边缘智能设备的最大资源分配策略,包括:
设所述边缘智能网关节点的总缓冲区长度和输出链接容量分别是L和C,所述边缘智能设备层连接有M个边缘智能设备;Psize是每个边缘智能设备上一个数据包的大小;Bdi、Bli分别代表边缘智能设备层中第i个边缘智能设备的带宽需求和缓冲区长度需求;
为了满足第i个边缘智能设备的服务质量需求,用户需求和资源分配需求分别设定为<Tdi,Cdri>和<Bdi,Bli>;
第i个边缘智能设备分配的资源与用户需求的资源成正比,计算第i个边缘智能设备的最大资源Ri的公式包括:
其中,表示第i个边缘智能设备对带宽的需求与边缘智能网关节点最大容量之比,表示第i个边缘智能设备对缓冲区长度的需求与边缘智能网关的总缓冲区长度之比;和分别是第i个边缘智能设备的带宽和缓冲区长度的需求比。
在本发明中,所述根据数据传输时延、处理时延和排队时延分别为各所述边缘智能设备上所有的数据包构建端到端总时延函数,包括:
其中,cld代表云中心,e-ctr和e-md分别表示边缘基础网络设施层与边缘智能设备层,a表示单个处理器完成一项任务所需的恒定持续时间,ε和κ分别指的是数据包的到达率与服务率。
在本发明中,所述根据所述边缘智能设备上数据包的平均队列长度及其需求的缓冲池长度分别构建各边缘智能设备对应的数据累计投递率函数,包括:
设第i个边缘智能设备上数据包平均队列长度为Aqli,其需求的缓冲池长度为Bli/Psize,则数据包累计投递率Cdri包括:
在本发明中,所述构建同时满足数据累计投递率最大化、总时延最小化且边缘智能网关的总缓冲区长度和输出链接容量利用率最大化的资源分配最优方案的公式,包括:
在本发明的另一面,还提供了一种物联网数据传输管理装置,包括:
逻辑分层单元,用于将物联网的框架模型中云边端网络架构中的边缘层进一步划分为边缘基础网络设施层和边缘智能设备层;其中,所述边缘智能设备层的边缘智能设备包括所述边缘层中的各种移动智能设备,所述边缘层中其余边缘设备为所述边缘基础网络设施层中的边缘基础网络设施;
数据类型划分单元,用于根据响应速度和处理能力的不同需求,将所述物联网传输的数据的类型划分为实时数据、近实时数据和非实时数据;其中,所述实时数据包括需要所述边缘智能设备处理的数据;所述近实时数据包括需要所述边缘基础网络设施层中边缘基础网络设施处理的数据;所述非实时数据包括既不属于所述实时数据也不属于所述近实时数据的数据;
路径确定单元,用于根据预设规则确定所述物联网中待传输数据的传输路径;所述预设规则包括:
当所述待传输数据为实时数据时,将所述待传输数据转发到所述边缘智能设备层中最近的边缘智能设备进行处理;所述边缘智能设备用于根据所述待传输数据生成结果数据、近实时数据的待传输数据,或,非实时数据的待传输数据;
当所述待传输数据不是实时数据时,判断所述待传输数据是否为近实时数据;
当待传输数据为近实时数据时,将所述近实时数据先传输至所述边缘网络基础设施层中的边缘基础网络设施进行处理,所述边缘网络基础设施用于生成结果数据或非实时数据的待传输数据;
当待传输数据不是近实时数据时,将所述待传输数据作为非实时数据进行删除或传送到云端层进行计算处理。
在本发明的另一面,还提供了一种存储器,包括软件程序,所述软件程序适于由处理器执行上述物联网数据传输管理方法的步骤。
本发明实施例的另一面,还提供了一种物联网数据传输管理设备,所述物联网数据传输管理设备包括存储在存储器上的计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,当所述程序指令被计算机执行时,使所述计算机执行以上各个方面所述的方法,并实现相同的技术效果。
与现有技术相比,本发明具有如下有益效果:
本发明中,首先将物联网的框架模型中云边端网络架构中的边缘层进一步划分为边缘基础网络设施层和边缘智能设备层,然后,将物联网传输的数据的类型划分为实时数据、近实时数据和非实时数据;接着,根据待传输数据类型的不同,设定了对应的传输路径,进而实现根据不同类型的数据及应用对任务处理和响应时间的不同需求来对其分配合理的传输路径;这样就可以有效的减少物联网中传输数据的非必要传输(如,可以减少传输至云中心的数据量),从而也就可以有效的降低物联网整体的吞吐量,提高整体运行效率,最终也就达到了提高物联网的响应速度的目的。
进一步的,在本发明实施例中,还设计了***资源动态分配策略,以边缘智能网关节点(比如访问站点)和多个移动智能设备节点之间的缓冲区长度以及输出链接容量之间的关系、移动智能设备节点上数据包传输总时延和数据累计成功投递率构建资源最优动态分配策略,从而使物联网应用***具备更优的服务质量。
进一步的,在本发明实施例中,还设计了***负载均衡方案;在各个网络访问层(如边缘基础网络设施层),利用基于链路分布和链路融合技术的链路调度程序选择由多个不同边缘基础网络形成的多条链路,通过为它们分配数据流以减少端到端的传输延迟,最后在边缘基础网络设施层靠近云中心的一端聚合数据流,进而实现***的负载均衡。
上述说明仅为本发明技术方案的概述,为了能够更清楚地了解本发明的技术手段并可依据说明书的内容予以实施,同时为了使本发明的上述和其他目的、技术特征以及优点更加易懂,以下列举一个或多个优选实施例,并配合附图详细说明如下。
附图说明
图1是本发明中所述物联网数据传输管理方法的步骤图;
图2是本发明中所述物联网的网络架构的分层结构示意图;
图3是本发明中所述物联网数据传输管理方法的流程示意图;
图4是本发明中所述两种物联网体系结构下相邻边缘基础网络设施节点数对***任务分配的影响对比示意图;
图5是本发明中所述三种物联网体系架构下端到端数据传输及处理的平均时延对比示意图;
图6是本发明中所述不同物联网体系架构下缓冲区大小对数据包投递率的影响对比示意图;
图7是本发明中所述三种网络环境下两个架构传输相同数据量时所需时延对比示意图;
图8是本发明中所述物联网数据传输管理装置结构示意图;
图9是本发明中所述物联网数据传输管理设备结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图,对本发明的具体实施方式进行详细描述,但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。
除非另有其他明确表示,否则在整个说明书和权利要求书中,术语“包括”或其变换如“包含”或“包括有”等等将被理解为包括所陈述的元件或组成部分,而并未排除其他元件或其他组成部分。
在本文中,术语“第一”、“第二”等是用以区别两个不同的元件或部位,并不是用以限定特定的位置或相对关系。换言之,在一些实施例中,术语“第一”、“第二”等也可以彼此互换。
实施例一
为了解决物联网的响应速度和质量不够理想的问题,如图1所示,在本发明实施例中提供了一种物联网数据传输管理方法,其特征在于,包括步骤:
S01、将物联网的框架模型中云边端网络架构中的边缘层进一步划分为边缘基础网络设施层和边缘智能设备层;其中,所述边缘智能设备层的边缘智能设备包括所述边缘层中的各种移动智能设备,所述边缘层中其余边缘设备为所述边缘基础网络设施层中的边缘基础网络设施;
现有技术中的物联网的框架模型一般为云边端网络架构,即,包括终端层、边缘层和云端层;
发明人经过研究发现,在现有技术中云边端网络架构环境下,原边缘层内所包括的各种边缘设备中,其通信技术及能力是有所不同的,在数据传输过程中的作用也有所区别;比如,相较于交换机、路由器和路由交换机等边缘设备,原边缘层中的各种移动智能设备往往会产生较大数据传输量,且其一般会用于处理需要对用户端进行实时反馈的数据;为此,本发明实施例对现有技术中的网络架构作了改进,将原边缘层进一步细分为边缘基础网络设施层和边缘智能设备层,这样,将边缘层中的各种移动智能设备作为边缘智能设备划分至边缘智能设备层,将其他的边缘设备作为边缘网络基础设施划分至边缘基础网络设施层。
如图2所示,本发明实施例中,位于边缘智能设备层的各种移动智能设备统称为边缘智能设备;所述边缘层中其余边缘设备被归为边缘基础网络设施层,统称其为边缘基础网络设施。
需要说明的是,本发明实施例中的物联网,其应用场景可以智能房屋监控、危险区域局部环境监测或医护监控(如智慧医疗)中对患者身体状况的监测等。
S02、根据响应速度和处理能力的不同需求,将所述物联网传输的数据的类型划分为实时数据、近实时数据和非实时数据;其中,所述实时数据包括需要所述边缘智能设备处理的数据;所述近实时数据包括需要所述边缘基础网络设施层中网络设备处理的数据;所述非实时数据包括既不属于所述实时数据也不属于所述近实时数据的数据;
不同的边缘设备其通信技术和能力是有所不同的,其中,边缘智能设备主要是用于处理需要实时处理的数据;以物联网应用于医护监控领域(如,智慧医疗)为例,当某一作为边缘智能设备的移动终端的作用为:在检测到患者用户的特定指征数据后实时的提醒用户;此时,特定指征数据作为物联网传输的数据就可以定义为实时数据;而边缘基础网络设施所处理的数据,其实时性需求的级别较上述实时数据要低一些,一般是需要在边缘基础网络设施(如,边缘基础网络设施层中的小型数据中心或数据处理终端等)中进行预处理的数据,这些数据被称为近实时数据;在实际应用中,近实时数据可以是根据多种预设的体征数据生成的具有一种医疗医用价值的某种中间结果。
S03、根据预设规则确定所述物联网中待传输数据的传输路径;
在进行了边缘基础网络设施层和边缘智能设备层的划分,以及,数据类型的划分后,本发明实施例还设定了用于确定物联网中待传输数据的传输路径的预设规则,以达到降低物联网整体的吞吐量,提高整体运行效率的目的,具体的,参考图3流程示意图,在本发明实施例中,预设规则具体可以包括以下多个子步骤:
S31、当所述待传输数据为实时数据时,将所述待传输数据转发到所述边缘智能设备层中最近的边缘智能设备进行处理;所述边缘智能设备用于根据所述待传输数据生成结果数据、近实时数据的待传输数据,或,非实时数据的待传输数据;
对于终端层所生成的需要通过物联网进行传输的数据(即,待传输数据),需要判断其数据类型;当待传输数据为实时数据时,将该待传输数据转发到边缘智能设备层中最近的边缘智能设备来进行相应的处理;本发明实施例中,边缘智能设备对于实时数据的处理结果可以是生成用于发送至用户终端界面或***界面的结果数据,也可以是需要进一步处理的近实时数据的待传输数据,还可以是作为非实时数据的待传输数据。
当所述待传输数据不是实时数据时,还需要进一步的判断该待传输数据是否为近实时数据;当该待传输数据为近实时数据时,将该近实时数据先传输至边缘网络基础设施层进行处理,所述边缘网络基础设施层中的边缘网络基础设施用于生成结果数据或非实时数据的待传输数据;
本发明实施例中,边缘网络基础设施对于近实时数据的处理结果可以是生成用于发送至用户终端界面或***界面的结果数据,也可以是作为非实时数据的待传输数据。
当待传输数据不是近实时数据时,将所述待传输数据作为非实时数据进行删除或传送到云端层的云中心进行计算处理。具体来说,当待传输数据既不是实时数据也不是近实时数据时,则认为该待传输数据为非实时数据,并将该非实时数据进行删除或传送到云端层的云中心进行计算处理。
综上所述,本发明实施例,首先将物联网的框架模型中云边端网络架构中的边缘层进一步划分为边缘基础网络设施层和边缘智能设备层,然后,将物联网传输的数据的类型划分为实时数据、近实时数据和非实时数据;接着,根据待传输数据类型的不同,设定了对应的传输路径,进而实现根据不同类型的数据及应用对任务处理和响应时间的不同需求来对其分配合理的传输路径;这样就可以有效的减少物联网中传输数据的非必要传输(如,可以减少传输至云中心的数据量),从而也就可以有效的降低物联网整体的吞吐量,提高整体运行效率,最终也就达到了提高物联网的响应速度的目的。
进一步的,在本发明实施例中,还可以包括***资源动态分配策略的步骤,具体的:
S21、根据边缘智能网关的总缓冲区长度和输出链接容量分别设计所述边缘智能网关所辖的各边缘智能设备的最大资源分配策略;
在实际应用中,本步骤具体可以包括:
设所述边缘智能网关节点的总缓冲区长度和输出链接容量分别是L和C,所述边缘智能设备层连接有M个边缘智能设备;Psize是每个边缘智能设备上一个数据包的大小;Bdi、Bli分别代表边缘智能设备层中第i个边缘智能设备的带宽需求和缓冲区长度需求;
为了满足第i个边缘智能设备的服务质量需求,用户需求和资源分配需求分别设定为<Tdi,Cdri>和<Bdi,Bli>;
第i个边缘智能设备分配的资源与用户需求的资源成正比,计算第i个边缘智能设备的最大资源Ri的公式包括:
其中,表示第i个边缘智能设备对带宽的需求与边缘智能网关节点最大容量之比,表示第i个边缘智能设备对缓冲区长度的需求与边缘智能网关的总缓冲区长度之比;和分别是第i个边缘智能设备的带宽和缓冲区长度的需求比。
S22、根据数据传输时延、处理时延和排队时延分别为各所述边缘智能设备上所有的数据包构建端到端总时延函数;
在实际应用中,本步骤具体可以包括:
其中,cld代表云中心,e-ctr和e-md分别表示边缘基础网络设施层与边缘智能设备层,a表示单个处理器完成一项任务所需的恒定持续时间,ε和κ分别指的是数据包的到达率与服务率。
S23、根据所述边缘智能设备上数据包的平均队列长度及其需求的缓冲池长度分别构建各边缘智能设备对应的数据累计投递率函数;
在实际应用中,本步骤具体可以包括:
设第i个边缘智能设备上数据包平均队列长度为Aqli,其需求的缓冲池长度为Bli/Psize,则数据包累计投递率Cdri包括:
S24、针对所述边缘智能网关所辖范围内所有边缘智能设备,构建同时满足数据累计投递率最大化、总时延最小化且边缘智能网关的总缓冲区长度和输出链接容量利用率最大化的资源分配最优方案。
在实际应用中,本步骤具体可以通过如下公式确定资源分配最优方案:
由上可知,在本发明实施例中,还设计了***资源动态分配策略,以边缘智能网关节点(比如访问站点)和多个移动智能设备节点之间的缓冲区长度以及输出链接容量之间的关系、移动智能设备节点上数据包传输总时延和数据累计成功投递率构建资源最优动态分配策略,从而使物联网应用***具备更优的服务质量。
进一步的,在本发明实施例中,还可以包括实现***负载均衡方案的步骤,具体的:
S31、链路调度程序根据用户需求确定出预设个数的链路,并构建各所述链路自适应优化函数;
S32、根据待传输数的传输速率要求和排队时延要求确定所述待传输数对应的优先级;所述优先级包括多个,根据数据的输速率要求和排队时延要求划分;
S33、分别计算各所述链路对应的带宽或缓冲区长度并根据所述待传输数据的优先级分配给所述待传输数据相应的链路。
由上可以看出,在本发明实施例中,还可以设计有***负载均衡方案;在各个网络访问层(如边缘基础网络设施层),利用基于链路分布和链路融合技术的链路调度程序选择由多个不同节点(如边缘基础网络设施)形成的多条链路,通过为它们分配数据流以减少端到端的传输延迟,最后在边缘基础网络设施层靠近云中心的一端聚合数据流,进而实现***的负载均衡。
进一步的,在本发明实施例中,还可以通过模型性能评估函数来衡量云边端***数据传输的性能;具体来说,任务分布统计、数据包累计投递率和传输时延都是衡量云边端***协同下物联网数据传输性能优劣的基本标准,因此,通过本发明实施例中构建的数据累计投递率函数、平均传输时延函数以及任务分布的情况,可以作为评估模型性能的标准,并通过对比其他模型来体现出本发明实施例的优势。
在实际应用中,可以采用MATLAB进行仿真进行实验,使用数据包累积投递率、平均时延、任务分布作为度量本发明效果的指标,与现有技术中的同类框架对比,通过参考图4至图7可以看出,本发明实施例具有更好的数据传输性能。
在图4中,显示了在只有边缘基础网络设施层和同时具有边缘网络基础设施层及云中心的网络体系架构上,不同数量的相邻边缘基础网络设施节点对***任务分配的影响。仿真结果表明,无论采用哪种网络架构,当在数据分层传输过程中包含更多相邻边缘基础网络设施节点时,随着边缘基础网络设施节点整体处理性能的提高,各个边缘基础网络设施节点以及云中心的负载都逐渐减小。比如,当只有一个相邻边缘基础网络设施节点时,仅包含边缘基础网络设施层的***负载大约为55%,两者皆包含的云中心的负载大约为73%,当相邻边缘基础网络设施节点数为9时,相应负载呈指数级分别下降至21%和36%。
在图5中,显示了在具有不同网络层次结构的物联网体系架构中端到端之间数据传输及处理的平均时延。仿真结果表明,当边缘移动智能设备节点和边缘基础网络设施节点与云中心一起参与任务计算时,端到端的数据传输时延最小。也就是说,更多的边缘移动智能设备和相邻边缘基础网络设施资源的参与可以降低端到端的时延,因为这个过程减少了数据排队的时间和传输的延迟。显然,随着相邻边缘基础网络设施节点数量的增加,任务计算及数据传输的延迟也会逐渐减小。
在图6中,针对具有不同网络层次结构或不同边缘基础网络设施节点数量的物联网体系架构,显示了***缓冲区大小对传输数据包累计投递率的影响。显然,随着缓冲区区域的逐渐扩大,无论是具备哪种体系结构的物联网***,其传输数据包的累计投递率都随之增加,相应地,其数据丢包率就会减少。但事实上,缓冲区大小的增加通常也会增加任务数据排队的时延和总时延。因此,为了确保***具有较高的投递率和较低的传输时延,必须选择合适的缓冲区大小。
在图7中,显示了在***轻量级负载、中级负载以及重度负载三种不同网络传输环境中,本发明所提出的框架与基于未对边缘(雾)计算细分的物联网框架在数据传输时延方面的对比。实验结果表明,无论在哪种***环境下,当传输相同数据量时,相较基于对比文献所提出框架的数据传输,本文所提出的数据分层传输方案总是用时最少,处理速度更快。比如,当传输80KB的数据量时,本文所提出的架构在***轻量级负载、中级负载及重度负载三种网络环境下数据平均传输时延分别约为2.5毫秒、3.4毫秒和5.7毫秒,传输速度比同等条件下所对比文献中的框架分别提高了大约36%、23.5%和1.7%。上述实验充分说明了将边缘层按照待处理数据类型细分为边缘移动智能设备层和边缘基础网络设施层的重要性及必要性,其中,移动智能设备层用于处理较小尺寸的实时数据,边缘基础网络设施层可以处理对延迟不太敏感的近实时数据,甚至部分非实时大数据。
实施例二
在本发明实施例的另一面,还提供了一种物联网数据传输管理装置,图8出本发明实施例提供的物联网数据传输管理装置的结构示意图,所述物联网数据传输管理装置为与图1所对应实施例中所述物联网数据传输管理方法对应的装置,即,通过虚拟装置的方式实现图1所对应实施例中物联网数据传输管理方法,构成所述物联网数据传输管理装置的各个虚拟模块可以由电子设备执行,例如网络设备、终端设备、或服务器。具体来说,本发明实施例中的物联网数据传输管理装置包括:
逻辑分层单元01,用于将物联网的框架模型中云边端网络架构中的边缘层进一步划分为边缘基础网络设施层和边缘智能设备层;其中,所述边缘智能设备层的边缘智能设备包括所述边缘层中的各种移动智能设备,所述边缘层中其余边缘设备为所述边缘基础网络设施层中的边缘基础网络设施;
数据类型划分单元02,用于根据响应速度和处理能力的不同需求,将所述物联网传输的数据的类型划分为实时数据、近实时数据和非实时数据;其中,所述实时数据包括需要所述边缘智能设备处理的数据;所述近实时数据包括需要所述边缘基础网络设施层中边缘基础网络设施处理的数据;所述非实时数据包括既不属于所述实时数据也不属于所述近实时数据的数据;
路径确定单元03,用于根据预设规则确定所述物联网中待传输数据的传输路径;所述预设规则包括:
当所述待传输数据为实时数据时,将所述待传输数据转发到所述边缘智能设备层中最近的边缘智能设备进行处理;所述边缘智能设备用于根据所述待传输数据生成结果数据、近实时数据的待传输数据,或,非实时数据的待传输数据;
当所述待传输数据不是实时数据时,判断所述待传输数据是否为近实时数据;
当待传输数据为近实时数据时,将所述近实时数据先传输至所述边缘网络基础设施层中的边缘基础网络设施进行处理,所述边缘网络基础设施用于生成结果数据或非实时数据的待传输数据;
当待传输数据不是近实时数据时,将所述待传输数据作为非实时数据进行删除或传送到云端层进行计算处理。
由于本发明实施例中物联网数据传输管理装置的工作原理和有益效果已经在图1所对应的物联网数据传输管理方法中也进行了记载和说明,因此可以相互参照,在此就不再赘述。
实施例三
在本发明实施例中,还提供了一种存储器,其中,存储器包括软件程序,软件程序适于处理器执行图1所对应的物联网数据传输管理方法各个步骤。
本发明实施例可以通过软件程序的方式来实现,即,通过编写用于实现图1所对应的物联网数据传输管理方法中的各个步骤的软件程序(及指令集),所述软件程序存储于存储设备中,存储设备设于计算机设备中,从而可以由计算机设备的处理器调用该软件程序以实现本发明实施例的目的。
实施例四
本发明实施例中,还提供了一种物联网数据传输管理设备,该物联网数据传输管理设备所包括的存储器中,包括有相应的计算机程序产品,所述计算机程序产品所包括程序指令被计算机执行时,可使所述计算机执行以上各个方面所述的物联网数据传输管理方法,并实现相同的技术效果。
图9本发明实施例作为电子设备的物联网数据传输管理设备的硬件结构示意图,如图9示,该设备包括一个或多个处理器610、总线630以及存储器620。以一个处理器610为例,该设备还可以包括:输入装置640、输出装置650。
处理器610、存储器620、输入装置640和输出装置650可以通过总线或者其他方式连接,图9以通过总线连接为例。
存储器620作为一种非暂态计算机可读存储介质,可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块。处理器610通过运行存储在存储器620中的非暂态软件程序、指令以及模块,从而执行电子设备的各种功能应用以及数据处理,即实现上述方法实施例的处理方法。
存储器620可以包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需要的应用程序;存储数据区可存储数据等。此外,存储器620可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非暂态存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中,存储器620可选包括相对于处理器610远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至处理装置。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置640可接收输入的数字或字符信息,以及产生信号输入。输出装置650可包括显示屏等显示设备。
所述一个或者多个模块存储在所述存储器620中,当被所述一个或者多个处理器610执行时,执行:
S01、将物联网的框架模型中云边端网络架构中的边缘层进一步划分为边缘基础网络设施层和边缘智能设备层;其中,所述边缘智能设备层的边缘智能设备包括所述边缘层中的各种移动智能设备,所述边缘层中其余边缘设备为所述边缘基础网络设施层中的边缘基础网络设施;
S02、根据响应速度和处理能力的不同需求,将所述物联网传输的数据的类型划分为实时数据、近实时数据和非实时数据;其中,所述实时数据包括需要所述边缘智能设备处理的数据;所述近实时数据包括需要所述边缘基础网络设施层中边缘基础网络设施处理的数据;所述非实时数据包括既不属于所述实时数据也不属于所述近实时数据的数据;
S03、根据预设规则确定所述物联网中待传输数据的传输路径;所述预设规则包括:
当所述待传输数据为实时数据时,将所述待传输数据转发到所述边缘智能设备层中最近的边缘智能设备进行处理;所述边缘智能设备用于根据所述待传输数据生成结果数据、近实时数据的待传输数据,或,非实时数据的待传输数据;
当所述待传输数据不是实时数据时,判断所述待传输数据是否为近实时数据;
当待传输数据为近实时数据时,将所述近实时数据先传输至所述边缘网络基础设施层中的边缘基础网络设施进行处理,所述边缘网络基础设施用于生成结果数据或非实时数据的待传输数据;
当待传输数据不是近实时数据时,将所述待传输数据作为非实时数据进行删除或传送到云端层进行计算处理。
上述产品可执行本发明实施例所提供的方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节,可参见本发明实施例所提供的方法。
在本发明所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的***,装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储设备中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储设备包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、ReRAM、MRAM、PCM、NAND Flash,NOR Flash,Memristor、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种物联网数据传输管理方法,其特征在于,包括步骤:
S01、将物联网的框架模型中云边端网络架构中的边缘层进一步划分为边缘基础网络设施层和边缘智能设备层;其中,所述边缘智能设备层的边缘智能设备包括所述边缘层中的各种移动智能设备,所述边缘层中其余边缘设备为所述边缘基础网络设施层中的边缘基础网络设施;
S02、根据响应速度和处理能力的不同需求,将所述物联网传输的数据的类型划分为实时数据、近实时数据和非实时数据;其中,所述实时数据包括需要所述边缘智能设备处理的数据;所述近实时数据包括需要所述边缘基础网络设施层中边缘基础网络设施处理的数据;所述非实时数据包括既不属于所述实时数据也不属于所述近实时数据的数据;
S03、根据预设规则确定所述物联网中待传输数据的传输路径;所述预设规则包括:
当所述待传输数据为实时数据时,将所述待传输数据转发到所述边缘智能设备层中最近的边缘智能设备进行处理;所述边缘智能设备用于根据所述待传输数据生成结果数据、近实时数据的待传输数据,或,非实时数据的待传输数据;
当所述待传输数据不是实时数据时,判断所述待传输数据是否为近实时数据;
当待传输数据为近实时数据时,将所述近实时数据先传输至所述边缘网络基础设施层中的边缘基础网络设施进行处理;所述边缘网络基础设施用于生成结果数据或非实时数据的待传输数据;
当待传输数据不是近实时数据时,将所述待传输数据作为非实时数据进行删除或传送到云端层进行计算处理。
2.根据权利要求1所述的物联网数据传输管理方法,其特征在于,还包括:
根据边缘智能网关的总缓冲区长度和输出链接容量分别设计所述边缘智能网关所辖的各边缘智能设备的最大资源分配策略;
根据数据传输时延、处理时延和排队时延分别为各所述边缘智能设备上所有的数据包构建端到端总时延函数;
根据所述边缘智能设备上数据包的平均队列长度及其需求的缓冲池长度分别构建各边缘智能设备对应的数据累计投递率函数;
针对所述边缘智能网关所辖范围内所有边缘智能设备,构建同时满足数据累计投递率最大化、总时延最小化且边缘智能网关的总缓冲区长度和输出链接容量利用率最大化的资源分配最优方案。
3.根据权利要求1或2中所述的物联网数据传输管理方法,其特征在于,还包括:
链路调度程序根据用户需求确定出预设个数的链路,并构建各所述链路自适应优化函数;
根据待传输数的传输速率要求和排队时延要求确定所述待传输数对应的优先级;所述优先级包括多个,根据数据的输速率要求和排队时延要求划分;
分别计算各所述链路对应的带宽或缓冲区长度并根据所述待传输数据的优先级分配给所述待传输数据相应的链路。
4.根据权利要求2所述的物联网数据传输管理方法,其特征在于,所述根据边缘智能网关的总缓冲区长度和输出链接容量分别设计所述边缘智能网关所辖的各边缘智能设备的最大资源分配策略,包括:
设所述边缘智能网关节点的总缓冲区长度和输出链接容量分别是L和C,所述边缘智能设备层连接有M个边缘智能设备;Psize是每个边缘智能设备上一个数据包的大小;Bdi、Bli分别代表边缘智能设备层中第i个边缘智能设备的带宽需求和缓冲区长度需求;
为了满足第i个边缘智能设备的服务质量需求,用户需求和资源分配需求分别设定为<Tdi,Cdri>和<Bdi,Bli>;
第i个边缘智能设备分配的资源与用户需求的资源成正比,计算第i个边缘智能设备的最大资源Ri的公式包括:
8.一种物联网数据传输管理装置,其特征在于,包括:
逻辑分层单元,用于将物联网的框架模型中云边端网络架构中的边缘层进一步划分为边缘基础网络设施层和边缘智能设备层;其中,所述边缘智能设备层的边缘智能设备包括所述边缘层中的各种移动智能设备,所述边缘层中其余边缘设备为所述边缘基础网络设施层中的边缘基础网络设施;
数据类型划分单元,用于根据响应速度和处理能力的不同需求,将所述物联网传输的数据的类型划分为实时数据、近实时数据和非实时数据;其中,所述实时数据包括需要所述边缘智能设备处理的数据;所述近实时数据包括需要所述边缘基础网络设施层中边缘基础网络设施处理的数据;所述非实时数据包括既不属于所述实时数据也不属于所述近实时数据的数据;
路径确定单元,用于根据预设规则确定所述物联网中待传输数据的传输路径;所述预设规则包括:
当所述待传输数据为实时数据时,将所述待传输数据转发到所述边缘智能设备层中最近的边缘智能设备进行处理;所述边缘智能设备用于根据所述待传输数据生成结果数据、近实时数据的待传输数据,或,非实时数据的待传输数据;
当所述待传输数据不是实时数据时,判断所述待传输数据是否为近实时数据;
当待传输数据为近实时数据时,将所述近实时数据先传输至所述边缘网络基础设施层中的边缘基础网络设施进行处理,所述边缘网络基础设施用于生成结果数据或非实时数据的待传输数据;
当待传输数据不是近实时数据时,将所述待传输数据作为非实时数据进行删除或传送到云端层进行计算处理。
9.一种存储器,其特征在于,包括软件程序,所述软件程序适于由处理器执行如权利要求1至7中任一所述物联网数据传输管理方法的步骤。
10.一种物联网数据传输管理设备,其特征在于,包括总线、处理器和如权利要求9中所述存储器;
所述总线用于连接所述存储器和所述处理器;
所述处理器用于执行所述存储器中的指令集。
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