CN114442912A - 用于分布式数据储存的方法和设备 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了用于分布式数据储存的方法和设备。在***中分布式储存数据的方法，所述***包括通信地耦接至终端设备和中央云的多个边缘节点。所述方法包括：由第一边缘节点接收由终端设备发送的数据；由第一边缘节点根据接收到的数据的属性为接收到的数据分配数据标签并且复制接收到的数据以产生带标签的数据副本；以及由第一边缘节点将带标签的数据副本发送到由数据分发策略确定的至少一个第二边缘节点，以使至少一个第二边缘节点将带标签的数据副本储存到储存器中，所述数据分发策略是由中央云直接确定的或经由中央云来确定的。

Description

用于分布式数据储存的方法和设备
相关申请的交叉引用
本申请要求于2020年10月30日在韩国知识产权局提交的申请号为10-2020-0143083的韩国专利申请的优先权，其全部内容通过引用合并于此。
技术领域
本公开涉及一种用于将数据储存在分布式位置的方法和设备，并且更具体地，涉及一种用于将数据的复制副本储存在分布式位置的方法和设备。
背景技术
边缘云可以指包含计算资源的云计算***的一部分，该边缘云包括位于云的边缘并且由可扩展的应用程序感知的网络互连以向附近的终端提供信息服务或对计算资源的访问的储存器。随着作为第四次工业革命的核心内容之一而出现的数据的多样化和复杂用途的增加，边缘云正变得越来越普遍。
当边缘云之间出现数据请求时，该请求由中央云(即，中央数据中心)处理。因此，当在边缘云之间同时出现大量数据请求时，在中央云中可能出现瓶颈。这可能是与常规云计算环境相同的问题。瓶颈可能会导致对数据请求的响应时间的增长，并可能会使实时数据处理变得困难。此外，边缘云的使用可能使得难以根据数据的重要性来管理数据。此外，边缘云计算***容易受到旨在损坏数据(例如勒索病毒)的攻击。
将储存在所有边缘节点中的整个数据备份到另一个边缘节点以解决该问题可能给具有有限的计算资源的边缘节点带来很大的负担。此外，将数据备份到具有相对丰富的计算资源的中央云可能是不利的，原因在于当中央云中的备份数据被损坏时，可能没有办法恢复中央云中的备份数据。
发明内容
提供了一种用于解决可能在边缘云中出现的数据可用性问题的方法。
提供了一种用于消除可能在中央云中出现的瓶颈的方法。
根据本公开的示例性实施例的一方面，提供了一种在***中分布式储存数据的方法，该***包括通信地耦接至终端设备和中央云的多个边缘节点。该方法包括：由第一边缘节点接收由终端设备发送的数据；由第一边缘节点根据接收到的数据的属性为接收到的数据分配数据标签并且复制接收到的数据以产生带标签的数据副本；以及由第一边缘节点将带标签的数据副本发送到由数据分发策略确定的至少一个第二边缘节点，以使所述至少一个第二边缘节点将带标签的数据副本储存到储存器中，其中该数据分发策略是由中央云直接确定的或经由中央云来确定的。
根据接收到的数据的属性为接收到的数据分配数据标签的步骤可以包括：在考虑以下至少一项的情况下分配数据标签：接收到的数据的所需安全级别、接收到的数据的预期请求频率、以及针对接收到的数据的可用性策略。
该可用性策略可以包括：或者基于储存带标签的数据副本的至少一个第二边缘节点的地理位置和请求所储存的带标签的数据副本的终端设备的策略、或者基于边缘节点网络的状态的策略。
该数据分发策略可以包括如下的策略：中央云在除了考虑数据标签之外还考虑边缘节点的储存空间、激活状态和数据处理速度的情况下选择用于储存带标签的数据副本的一个或多个边缘节点。
该数据分发策略可以包括如下的策略：中央云在储存带标签的数据副本的一个或多个边缘节点之中选择用于储存可由终端设备立即访问的带标签的数据副本的边缘节点。
将带标签的数据副本发送到至少一个第二边缘节点的步骤可以包括：由第一边缘节点接收在一个或多个边缘节点连接到网络时由中央云确定的数据分发策略；以及由第一边缘节点根据数据分发策略来将带标签的数据副本发送到一个或多个第二边缘节点，以便所述一个或多个第二边缘节点储存带标签的数据副本。
根据本公开的示例性实施例的另一方面，提供一种边缘节点数据处理设备，该边缘节点数据处理设备可以通信地耦接至终端设备、中央云和多个外部边缘节点设备。该边缘节点数据处理设备包括：处理器；以及存储器，其储存要由处理器执行的至少一个指令。该至少一个指令在由处理器执行时使得处理器：接收由终端设备发送的数据；根据接收到的数据的属性为接收到的数据分配数据标签并且复制接收到的数据以产生带标签的数据副本；以及将带标签的数据副本发送到多个外部边缘节点设备之中的、根据数据分发策略而确定的一个或多个外部边缘节点设备，以使一个或多个外部边缘节点设备将带标签的数据副本储存在储存器中，所述数据分发策略是由中央云直接确定的或经由中央云来确定的。
该至少一个指令在由处理器执行时使得处理器根据接收到的数据的属性为接收到的数据分配数据标签的操作使得处理器在考虑如下至少一项的情况下分配数据标签：接收到的数据的所需安全级别、接收到的数据的预期请求频率、以及针对接收到的数据的可用性策略。
该可用性策略可以包括：或者基于储存带标签的数据副本的一个或多个外部边缘节点设备的地理位置和请求所储存的带标签的数据副本的终端设备的策略、或者基于边缘节点网络的状态的策略。
该数据分发策略可以包括如下的策略：中央云在除了考虑数据标签之外还考虑一个或多个外部边缘节点设备的储存空间、激活状态和数据处理速度的情况下选择用于储存带标签的数据副本的一个或多个外部边缘节点设备。
该数据分发策略可以包括下面这样的策略：中央云在储存带标签的数据副本的多个边缘节点设备之中选择用于储存可由终端设备立即访问的带标签的数据副本的边缘节点。
该至少一个指令在由处理器执行时使得处理器将带标签的数据副本发送到一个或多个外部边缘节点设备的操作可以使得处理器：接收在一个或多个边缘节点设备连接到网络时由中央云确定的数据分发策略；以及根据数据分发策略将带标签的数据副本发送到一个或多个外部边缘节点设备，以便所述一个或多个外部边缘节点设备储存带标签的数据副本。
根据本公开的一个实施例，数据可以被复制，使得数据的复制副本可以被储存在多个边缘云中。
特别地，数据的复制副本被分布式地储存在多个边缘云中，所述多个边缘云是在考虑边缘节点的状态的情况下通过有效的数据分发策略来选择的。
本公开能够根据所需的数据安全级别来有效地管理数据，并且防止需要高安全级别的数据的未授权复制。
根据本文中提供的描述，其他可应用的领域将变得显而易见。应该理解的是，该描述和具体示例仅旨在用于说明的目的，并不旨在限制本公开的范围。
附图说明
为了使本公开易于理解，参考附图，现在将通过示例的方式给出描述本公开的各种形式，在附图中：
图1是根据本公开的实施例的边缘云计算环境的示意图；
图2是用于说明典型的边缘云计算***的问题的视图；
图3是示出根据本公开的实施例的分布式储存数据的方法的流程图；
图4是示例性地示出根据本公开的实施例的在分布式储存数据的过程期间的数据流和信号流的视图；
图5是示例性地示出在分布式储存数据的过程中给数据加上标签(tag)的视图；
图6是示出在分布式储存数据的过程中的物理数据路径的示例的视图；
图7是示出在分布式储存数据的过程中的物理数据路径的另一示例的视图；
图8更详细地说明了数据标签的使用；
图9是示出在数据标签中包含的数据属性之中的数据安全级别的类别的表；
图10是示出在数据标签中包含的数据属性之中的频率的类别的表；
图11是示出在数据标签中包含的数据属性之中的数据可用性策略的类别的表；
图12示出了数据可用性策略的应用的示例；
图13是总结边缘节点的状态的示例的表；
图14示出了当在边缘节点中存在故障时分布式储存数据的方法的示例；
图15示出了当再边缘节点中存在故障时分布式储存数据的方法的另一示例的图；以及
图16是根据本公开的实施例的用于分布式储存数据的设备的框图。
本文中描述的附图仅出于说明目的，并且不旨在以任何方式限制本公开的范围。
具体实施方式
现在将详细参考示例性实施例，在附图中示出了该示例性实施例的示例，其中贯穿全文，相似的附图标记指代相似的元件。
在本公开中可以进行各种修改并且可以实现各种实施例，因此在附图中示出某些实施例并且在具体实施方式中对其进行描述。然而，应理解，本公开不限于特定实施例，并且包括落入本公开的思想和范围内的所有修改、等同物和替代物。在描述每个附图的过程中，相似的附图标记已经被用于相似的组件。
诸如第一、第二、A和B之类的术语可以用于描述各种组件，但是这些组件不应受这些术语的限制。这些术语仅用于将一个组件和另一个组件区分开。例如，在不脱离本公开的范围的情况下，第一组件可以被称为第二组件，并且类似地，第二组件也可以被称为第一组件。术语“和/或”包括本文中所述的多个相关项的组合或多个相关项中的任意一个。
当组件被称为“耦接至”另一组件或“连接至”另一组件时，应理解，该组件可以直接耦接至另一组件或直接连接至另一组件，但是其他的组件可以置于它们之间。相反，当组件被称为“直接耦接至”或“直接连接至”另一组件时，应理解为没有组件***它们之间。
在本申请中使用的术语仅用于描述某些实施例，而无意于限制本公开。如本文所使用的，单数表达也意图包括复数形式，除非上下文另外明确指出。应当理解，术语“包括”和/或“包含”在本文中使用时指定存在所述特征、整数、步骤、操作、元件、组件或其组合，但是不排除一个或多个特征、整数、步骤、操作、元件、组件或其组合的存在或添加。
除非另有定义，否则本文中使用的所有术语(包括技术术语或科学术语)具有与本公开所属领域的普通技术人员通常理解的含义相同的含义。诸如在常用词典中定义的那些术语应被解释为具有与相关技术的背景中的含义相一致的含义，并且不应被解释为具有理想的或过度形式化的含义，除非在本申请中明确定义。
在下文中，将参考附图更详细地描述本公开的实施例。在描述本公开的过程中，为了促进对其的整体理解，在附图中相同的组件被分配了相同的附图标记，并且在这里不再赘述。在下文中，将参考附图详细描述本公开的实施例。
图1是根据本公开的实施例的边缘云计算环境的示意图。根据本公开的实施例的边缘云计算***可以包括：至少一个中央数据中心，其能够为互联网上的许多用户提供计算资源；以及多个边缘服务器，其被分布在远离中央数据中心的多个位置上。在边缘云计算***中，由客户端设备所需的计算资源(特别是数据储存器)被分散到边缘服务器，以缩短响应时间并节省带宽，所述客户端设备诸如安装在物流仓库中的物联网(IoT)设备、连接汽车、生产设施、风力发电机、太阳能电池、电力传输设施和气象观测设备。
参考图2，当在常规边缘云计算环境中的边缘服务器或边缘云之间出现数据请求时，该请求由如上所述的中央数据中心或中央云来处理。因此，当在边缘云之间同时出现大量数据请求时，在中央云中可能会出现瓶颈。瓶颈可能会导致对数据请求的响应时间的增长，并使实时数据处理变得困难。此外，边缘节点的使用使得难以根据数据的重要性来管理数据，并且边缘云计算***容易受到旨在损坏数据(例如勒索病毒)的攻击。
图3是示出根据本公开的实施例的分布式储存数据的方法的流程图。
参考图3，根据本公开的实施例的分布式储存数据的方法可以在包括至少一个与终端设备和中央云通信的边缘节点的分布式储存设备中执行。
首先，第一边缘节点可以接收由终端设备发送的数据(S110)。由终端设备发送的数据可以包括通过哈希函数计算的哈希值。
随后，第一边缘节点可以根据接收到的数据的属性而将数据标签添加到接收到的数据(S120)。接收到的数据的属性可以包括以下中的至少一项：所需安全级别、接收到的数据的预期请求频率以及针对接收到的数据的可用性策略。
针对接收到的数据的可用性策略可以指示是否应该将可用性策略确定为：考虑储存数据的边缘节点的地理位置以及请求数据的终端设备的策略、或者考虑边缘节点网络的状态的策略。
数据分发策略可以包括如下策略：中央云在除了考虑数据标签之外还考虑边缘节点的储存空间、激活状态和数据处理速度的情况下来选择用于储存数据副本的一个或多个边缘节点。
此外，数据分发策略可以包括如下策略：中央云在用于储存数据副本的一个或多个边缘节点之中选择用于储存可由终端设备立即访问的数据副本的边缘节点。
第一边缘节点可以将用数据标签标记的数据发送到中央云(S130)。
之后，将由第一边缘节点根据中央云的分发策略复制的数据的副本发送到一个或多个边缘节点，以便一个或多个边缘节点可以将此类数据储存在储存器中(S140)。更详细地，第一边缘节点可以接收在一个或多个边缘节点连接到网络时由中央云确定的数据分发策略。然后，第一边缘节点可以复制从终端设备接收的数据。由第一边缘节点复制的数据的副本被发送到一个或多个边缘节点。该一个或多个边缘节点可以将由第一边缘节点复制的数据的副本储存在其储存器中。
图4示出了根据本公开的实施例的在分布式储存数据的过程期间的数据流和信号流的示例。响应于终端设备的请求，在区域A、区域B和区域C中的边缘节点中的每一个可以向相应的终端设备提供储存和检索数据的服务。当覆盖区域A的边缘节点接收到可能由覆盖区域B或区域C的边缘节点请求的数据时，覆盖区域A的边缘节点可能会请求中央云备份数据。中央云可以根据由中央云限定的数据分发策略来备份在覆盖区域B和/或区域C的边缘节点中的数据。
在复制数据和储存数据的过程中，可以将相同的数据储存在多个边缘云中。此时，可以设置针对多个边缘云的可用性策略(例如，边缘云是由终端设备不可访问的用于储存备份副本的可用副本储存节点，还是由终端设备立即可访问的启用副本储存节点)，并且数据可以被复制以满足用于每个边缘云的可用性策略。
此外，可以根据应用程序或服务的特性或数据的属性以及边缘节点的状态来确定有效的数据分发策略。例如，在基于位置的服务(LBS)的情况下，可以考虑每个边缘节点与终端设备之间的物理距离和/或在边缘节点之间的物理距离来确定可用性策略。可以考虑边缘节点的网络状况来确定可用性策略，该网络状况包括请求数据储存或检索的状况。另外，可以根据数据的安全级别来限制数据的复制。
图5示出了根据本公开的实施例的在分布式储存数据的过程中给数据加上标签的示例。
从终端设备接收数据的边缘节点可以在将接收到的数据发送到中央云之前根据接收到的数据的属性而将数据标签添加或分配给接收到的数据。中央云可以基于数据标签的每个字段来确定数据分发策略，以将数据分发到由数据分发策略确定的边缘节点。
图6示出了在分布式储存数据的过程中的物理数据路径的示例，并且图7示出了根据本公开的实施例的在分布式储存数据的过程中的物理数据路径的另一示例。在图6的示例中，第一边缘节点将数据直接传送到其他边缘节点，使得接收数据的边缘节点储存数据。相反，在图7的示例中，中央云从第一边缘节点接收数据，并将数据传送到数据将被储存在其中的边缘节点。
在形成连接边缘节点的网络的情况下，第一边缘节点可以直接将数据发送到其他节点，如图6所示。在这种情况下，第一边缘节点可以从中央云接收数据分发策略，并且将数据发送到其他边缘节点以符合数据分发策略。已经接收到数据的边缘节点可以向中央云报告数据的接收。图6所示的数据传送方案可以减轻中央云的数据处理负担。
另一方面，在不存在连接边缘节点的网络或者难以在边缘节点之间传送数据传输的情况下，中央云可以引导数据传送，如图7所示。此时，中央云可以根据数据分发策略而将数据分发到边缘节点。
数据分发策略可以包括如下策略：中央云在除了考虑数据标签之外还考虑边缘节点的储存空间、激活状态和数据处理速度的情况下选择用于储存数据副本的一个或多个边缘节点。
此外，数据分发策略可以包括如下策略：中央云在用于储存数据副本的一个或多个边缘节点之中选择用于储存可由终端设备立即访问的数据副本的边缘节点。
图8更详细地示出了数据标签的使用。图9至图11是分别示出数据标签中包含的数据属性之中的数据安全级别、频率和可用性策略的类别的表。
当第一边缘节点将数据发送到中央云或其他边缘节点时，第一边缘节点可以将数据标签添加到数据。数据标签可以包括一个或多个数据属性。数据属性可以包括例如数据的安全级别、数据的预期请求频率以及针对数据的可用性策略。例如，可以以元数据的形式将数据标签中包括的数据属性发送到中央云。针对每个接收到的数据，中央云基于接收到的元数据中包含的数据属性来管理每个边缘节点。
参考图9，数据的安全级别可以被分为四个级别。安全级别S1可以被分配给需要最低安全性的数据，并且安全级别S4可以被分配给需要最高安全性的数据。在此，要求高安全性的数据是指其复制会受到限制的数据。尽管出于说明的目的将安全级别分为四个级别，但是本公开不限于此。
参考图10，数据的预期请求频率可以被分为四个等级。等级F1可以被分配给以最低频率请求的数据或预期以最低频率请求的数据。等级F4可以被分配给以最高频率请求的数据或预期以最高频率请求的数据。可以基于先前数据或预测数据的统计来确定数据请求频率。随着预期请求频率更高，更多的边缘节点可以储存用户可立即访问的已启用的数据副本。尽管为了说明而将预期请求频率分为四个等级，但是本公开不限于此。
参考图11，可用性策略可以包括考虑基于地理位置的可用性策略的策略或考虑基于网络的可用性策略的策略。
根据基于地理位置的可用性策略，如上所述考虑边缘节点的地理位置和终端设备来确定数据分发策略。在位置敏感服务的情况下，可以选择边缘节点，以使得要在其中储存数据副本的边缘节点的地理位置与请求数据的终端设备彼此靠近。例如，基于地理位置的可用性策略可以被应用于诸如局部动态地图(LDM)的基于位置的服务(LBS)。
另一方面，基于网络的可用性策略是支持边缘节点之间的有效数据分发的策略。可以在考虑等待时间和边缘节点网络的结构的情况下选择边缘节点。
图12示出了数据可用性策略的应用的示例。
通常，优选地，请求数据的服务用户从最近的边缘节点或与服务用户位于相同地理位置的边缘节点接收所请求的数据，同时仅当最近的边缘节点不具有此类数据时从另一边缘节点接收数据。因此，期望的是在考虑服务区域的情况下分布式地储存数据，即，使得数据储存位置与服务提供位置相同，以便增强数据的可用性。
例如，假定在费尔法克斯县产生的某些数据经常被用在亚历山大市和华盛顿特区中。但是，如果位于亚历山大市和华盛顿特区的边缘节点中不存在来自费尔法克斯县的数据，则应从另一个边缘节点(例如位于费尔法克斯县的一个边缘节点)接收数据。根据使用本公开的可用性策略的数据的分布式储存，来自费尔法克斯县的数据被储存在亚历山大市和华盛顿特区中的靠近位于亚历山大市和华盛顿特区中的终端设备的边缘节点中。因此，在亚历山大市或华盛顿特区中的靠近亚历山大市或华盛顿特区中的终端设备的边缘节点可以迅速响应终端设备的数据请求。
图13是总结边缘节点的状态的示例的表。
中央云可以实施数据分发策略，该数据分发策略基于边缘节点的状态来确定向哪个节点发送数据。此时，边缘节点的状态可以包括每个边缘节点的储存空间、激活状态和数据处理速度。
参考图13，边缘节点的状态可以包括每个边缘节点的储存的数据、每个边缘节点的可用性以及由每个边缘节点接收的平均数据请求。
每个边缘节点的可用性可以指示在其中可以接收数据的激活状态或可用状态、或者在其中不能接收数据的非激活状态。
每个边缘节点的所储存的数据(其可以通过中央云监视在每个边缘节点中储存的数据量来获取)可以指示针对每个边缘节点中储存的每个预期请求频率的数据量或针对每个边缘节点中储存的每个预期请求频率的数据量与所有或某些边缘节点中储存的数据总量之比。
由每个边缘节点接收的平均数据请求(其可以通过中央云监视由每个边缘节点处理的数据请求的数量来获取)可以指示由每个边缘节点每秒处理的数据请求的数量。
图14和图15示出了当在边缘节点中存在故障时分布式储存数据的方法的示例。
在监视边缘节点的同时，中央云可以发现第一边缘节点的状态由于故障而从激活状态变为非激活状态。
如图14所示在第一边缘节点中已发生的故障持续了特定时间的情况下，中央云可以检查先前的数据分发策略以找到储存复制数据的启用副本的边缘节点的列表，以便请求储存由终端设备不可访问的备份副本的边缘节点改变为储存由终端设备可立即访问的启用副本的边缘节点。此外，中央云可以再次执行数据分发策略以请求新的边缘节点来储存源自故障边缘节点的数据的副本，并且可以请求故障边缘节点删除该数据。
另一方面，如图14所示在第一边缘节点中已发生的故障是暂时的情况下，中央云可以从储存复制数据的副本的边缘节点之中选择任意边缘节点，以请求将边缘节点的状态从储存由终端设备无法访问的备份副本的边缘节点改变为储存由终端设备可立即访问的启用副本的节点。
图16是根据本公开的实施例的用于分布式储存数据的设备的框图。
参考图16，根据本公开的实施例的用于分布式储存数据的设备100可以包括：处理器110；存储器120，其用于储存可由处理器110执行的至少一个程序指令以及该至少一个程序指令的执行结果；以及数据收发器130，其连接到网络并执行与另一设备的通信。
用于分布式储存数据的设备100还可以包括输入接口设备140、输出接口设备150和储存器160。用于分布式储存数据的设备100的组件可以通过总线170连接以便彼此通信。
处理器110可以执行储存在存储器120和/或储存器160中的至少一个程序指令。处理器110可以是中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)或适用于执行本公开的方法的专用处理器。存储器120和储存器160中的每个可以包括易失性储存介质和/或非易失性储存介质。例如，存储器120可以包括只读存储器(ROM)和/或随机存取存储器(RAM)。
储存器160可以储存针对每个数据的由中央云确定的数据分发策略，并且可以基于根据数据的属性分配的数据标签来储存来自每个边缘节点的数据。
至少一个程序指令可以包括指令，该指令在由处理器执行时使得处理器：接收由终端设备发送的数据；根据接收到的数据的属性为接收到的数据分配数据标签并且复制接收到的数据以产生带标签的数据副本；以及将带标签的数据副本发送到多个外部边缘节点设备之中的、根据数据分发策略而确定的一个或多个外部边缘节点设备，以使一个或多个外部边缘节点设备将带标签的数据副本储存在储存器中，所述数据分发策略是由中央云直接确定的或经由中央云来确定的。
在由处理器执行时使得处理器根据接收到的数据的属性为接收到的数据分配数据标签的至少一个指令可以包括使得处理器在考虑以下至少一项的情况下来分配数据标签的指令：接收到的数据的所需安全级别、接收到的数据的预期请求频率、以及针对接收到的数据的可用性策略。
在由处理器执行时使处理器将带标签的数据副本发送到一个或多个外部边缘节点设备的至少一个指令可以包括使得处理器执行以下各项的指令：接收在一个或多个边缘节点设备连接到网络时由中央云确定的数据分发策略；以及根据数据分发策略而将带标签的数据副本发送到一个或多个外部边缘节点设备，以便所述一个或多个外部边缘节点设备储存带标签的数据副本。
根据本公开的实施例的操作可以被体现为计算机可读记录介质中的计算机可读程序或代码。所述计算机可读记录介质包括储存由计算机***可读的数据的所有类型的记录介质。可以将计算机可读记录介质分布在通过网络连接的计算机***上，以使得可以以分布式方式储存和执行计算机可读程序或代码。
计算机可读记录介质可以包括被专门配置为储存和执行程序命令的硬件设备，诸如ROM、RAM和快闪存储器。程序命令不仅可以包括诸如由编译器产生的那些机器语言代码，而且还可以包括由使用解释器等的计算机执行的高级语言代码。
上面已经在设备的背景中描述了本公开的一些方面，但是可以使用与其对应的方法来描述本公开的一些方面。在此，块或设备对应于该方法的操作或该方法的操作的特性。类似地，以上在方法的背景中描述的本公开的方面可以使用与之相对应的块或条目或与之相对应的设备的特性来描述。该方法的一些操作或全部操作可以例如通过(或使用)诸如微处理器、可编程计算机或电子电路之类的硬件设备来执行。在一些实施例中，该方法最重要的操作中的至少一个可以由这种设备来执行。
在实施例中，可编程逻辑器件(例如，现场可编程门阵列)可以被用于执行本文中所描述的方法的一些功能或全部功能。在实施例中，可以用微处理器来操作现场可编程门阵列以执行本文所描述的方法中的一个。通常，这些方法优选地由某个硬件设备执行。
尽管以上已经相对于本公开的实施例描述了本公开，但是本领域普通技术人员将理解，在不脱离下面的权利要求限定的本公开的技术概念和范围的情况下，可以进行各种改变和修改。

Claims (12)

1.一种在***中分布式储存数据的方法，所述***包括通信地耦接至终端设备和中央云的多个边缘节点，所述方法包括：
由第一边缘节点接收由所述终端设备发送的数据；
由所述第一边缘节点根据接收到的数据的属性为所述接收到的数据分配数据标签并且复制所述接收到的数据以产生带标签的数据副本；以及
由所述第一边缘节点将所述带标签的数据副本发送到由数据分发策略确定的至少一个第二边缘节点，以使所述至少一个第二边缘节点将所述带标签的数据副本储存在储存器中，所述数据分发策略是由所述中央云直接确定的或经由所述中央云来确定的。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，根据所述接收到的数据的属性为所述接收到的数据分配数据标签的步骤包括：
在考虑以下至少一项的情况下分配所述数据标签：所述接收到的数据的所需安全级别、所述接收到的数据的预期请求频率、以及针对所述接收到的数据的可用性策略。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述可用性策略包括：
或者基于储存所述带标签的数据副本的所述至少一个第二边缘节点的地理位置和请求所储存的带标签的数据副本的终端设备的策略、或者基于边缘节点网络的状态的策略。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述数据分发策略包括如下的策略：所述中央云在除了考虑所述数据标签之外还考虑所述边缘节点的储存空间、激活状态和数据处理速度的情况下选择用于储存所述带标签的数据副本的一个或多个边缘节点。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述数据分发策略包括如下的策略：所述中央云在储存所述带标签的数据副本的一个或多个边缘节点之中选择用于储存可由所述终端设备立即访问的所述带标签的数据副本的边缘节点。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，将所述带标签的数据副本发送到至少一个第二边缘节点的步骤包括：
由所述第一边缘节点接收在所述一个或多个边缘节点连接到网络时由所述中央云确定的所述数据分发策略；以及
由所述第一边缘节点根据所述数据分发策略来将所述带标签的数据副本发送到一个或多个第二边缘节点，以便所述一个或多个第二边缘节点储存所述带标签的数据副本。
7.一种边缘节点数据处理设备，所述边缘节点数据处理设备通信地耦接至终端设备、中央云和多个外部边缘节点设备，所述边缘节点数据处理设备包括：
处理器；以及
存储器，其储存要由所述处理器执行的至少一个指令，
其中，所述至少一个指令在由所述处理器执行时使得所述处理器：
接收由所述终端设备发送的数据；
根据接收到的数据的属性为所述接收到的数据分配数据标签并且复制所述接收到的数据以产生带标签的数据副本；以及
将所述带标签的数据副本发送到所述多个外部边缘节点设备之中的、根据数据分发策略而确定的一个或多个外部边缘节点设备，以使所述一个或多个外部边缘节点设备将所述带标签的数据副本储存在储存器中，所述数据分发策略是由所述中央云直接确定的或经由所述中央云来确定的。
8.根据权利要求7所述的边缘节点数据处理设备，其中，所述至少一个指令在由所述处理器执行时使得所述处理器根据所述接收到的数据的属性为所述接收到的数据分配数据标签的操作使得所述处理器：在考虑如下至少一项的情况下分配所述数据标签：所述接收到的数据的所需安全级别、所述接收到的数据的预期请求频率、以及针对所述接收到的数据的可用性策略。
9.根据权利要求8所述的边缘节点数据处理设备，其中，所述可用性策略包括：
或者基于储存所述带标签的数据副本的所述一个或多个外部边缘节点设备的地理位置和请求所储存的带标签的数据副本的终端设备的策略、或者基于边缘节点网络的状态的策略。
10.根据权利要求7所述的边缘节点数据处理设备，其中，所述数据分发策略包括如下的策略：所述中央云在除了考虑所述数据标签之外还考虑所述一个或多个外部边缘节点设备的储存空间、激活状态和数据处理速度的情况下选择用于储存所述带标签的数据副本的所述一个或多个外部边缘节点设备。
11.根据权利要求7所述的边缘节点数据处理设备，其中，所述数据分发策略包括如下的策略：所述中央云在储存所述带标签的数据副本的所述多个边缘节点设备之中选择用于储存可由所述终端设备立即访问的所述带标签的数据副本的边缘节点。
12.根据权利要求7所述的边缘节点数据处理设备，其中，所述至少一个指令在由所述处理器执行时使得所述处理器将所述带标签的数据副本发送到所述一个或多个外部边缘节点设备的操作使得所述处理器：
接收在所述一个或多个边缘节点连接到网络时由所述中央云确定的所述数据分发策略；以及
根据所述数据分发策略将所述带标签的数据副本发送到所述一个或多个外部边缘节点设备，以便所述一个或多个外部边缘节点设备储存所述带标签的数据副本。
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