CN109002357B - 资源分配方法、装置及物联网系统 - Google Patents

Abstract

本说明书实施例提供了一种资源分配方法、装置及物联网系统，该方法包括：根据物联网自身处理目标业务的效用函数值，确定向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量；然后，根据上述确定出的数据处理资源的数量，向边缘计算服务提供设备发送资源请求，以使边缘计算服务提供设备根据接收到的资源请求给该物联网设备分配相应的数据处理资源；其中，上述数据处理资源用于处理上述目标业务所涉及到的数据。

Description

资源分配方法、装置及物联网系统

技术领域

本申请涉及物联网领域，尤其涉及一种资源分配方法、装置及物联网系统。

背景技术

随着物联网技术的不断发展，越来越多的设备接入物联网，物联网技术得到了广泛的应用，因此，在物联网设备上产生的数据也越来越多。由于物联网设备计算能力有限、网络带宽有限，为了满足实时响应的需求，边缘计算成为物联网发展的新趋势之一。另外，为了实现在物联网系统中的各个物联网设备上进行数据的同步，可以将区块链技术应用于物联网系统。因此，区块链技术和边缘计算的结合可以有效应对物联网时代的挑战。

而物联网设备的有限计算能力和低能耗造成了将区块链技术到物联网系统的最大的障碍。为解决这一技术问题，则允许边缘计算服务提供者在互联网的边缘端部署云计算服务，从而解决物联网设备的数据处理问题。

但是，物联网设备在处理业务时，边缘计算服务提供者如何在各个物联网设备间合理分配数据处理资源成为当前亟需解决的问题。

发明内容

本说明书实施例的目的是提供一种资源分配方法、装置及物理网系统，根据物联网设备自身处理目标业务的效用函数值，确定向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量；然后根据确定出的数据处理资源的数据，向边缘计算服务提供设备发送资源请求；这样，在确定向边缘计算服务提供设备请求数据处理资源时，将自身的效用函数值考虑在内，使得所请求的数据处理资源的数量合理，从而使得实现了边缘计算服务提供设备的数据处理资源的合理分配。

为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：

本说明书实施例提供了一种资源分配方法，包括：

根据物联网设备自身处理目标业务的效用函数值，确定向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量；其中，所述数据处理资源用于处理所述目标业务所涉及到的数据；

根据所述确定的数据处理资源的数量，向所述边缘计算服务提供设备发送资源请求，以使所述边缘计算服务提供设备根据所述资源请求给所述物联网设备分配相应的数据处理资源。

本说明书实施例还提供了一种资源分配方法，包括：

根据自身的效用函数值确定每个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价；

将所述单个数据处理资源的定价发送给相应的物联网设备，以使所述物联网设备根据所述单个数据处理资源的定价以及其自身处理目标业务的效用函数值确定所请求的数据处理资源的数量，并根据所述确定的数据处理资源的数量发送资源请求；

在接收到所述物联网设备发送的资源请求后，根据所述资源请求给所述物联网设备分配相应的数据处理资源。

本说明书实施例还提供了一种资源分配装置，包括：

第一确定模块，根据物联网设备自身处理目标业务的效用函数值，确定向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量；其中，所述数据处理资源用于处理所述目标业务所涉及到的数据；

第一发送模块，根据所述确定的数据处理资源的数量，向所述边缘计算服务提供设备发送资源请求，以使所述边缘计算服务提供设备根据所述资源请求给所述物联网设备分配相应的数据处理资源。

本说明书实施例还提供了一种资源分配装置，包括：

第二确定模块，根据自身的效用函数值确定每个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价；

第二发送模块，将所述单个数据处理资源的定价发送给相应的物联网设备，以使所述物联网设备根据所述单个数据处理资源的定价以及其自身处理目标业务的效用函数值确定所请求的数据处理资源的数量，并根据所述确定的数据处理资源的数量发送资源请求；

分配模块，在接收到所述物联网设备发送的资源请求后，根据所述资源请求给所述物联网设备分配相应的数据处理资源。

本说明书实施例还提供了一种物联网系统，包括：边缘计算服务提供设备以及至少一个物联网设备；所述物联网设备上安装有资源分配装置；

所述资源分配装置，用于根据物联网设备自身处理目标业务的效用函数值，确定向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量；以及，根据所述确定的数据处理资源的数量，向所述边缘计算服务提供设备发送资源请求；其中，所述数据处理资源用于处理所述目标业务所涉及到的数据；

所述边缘计算服务提供设备，用于接收所述资源请求，并根据所述资源请求给所述物联网设备分配相应的数据处理资源。

本说明书实施例还提供了一种资源分配设备，包括：

处理器；以及

被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器：

根据物联网设备自身处理目标业务的效用函数值，确定向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量；其中，所述数据处理资源用于处理所述目标业务所涉及到的数据；

根据所述确定的数据处理资源的数量，向所述边缘计算服务提供设备发送资源请求，以使所述边缘计算服务提供设备根据所述资源请求给所述物联网设备分配相应的数据处理资源。

本说明书实施例还提供了一种资源分配设备，包括：

处理器；以及

被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器：

根据自身的效用函数值确定每个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价；

将所述单个数据处理资源的定价发送给相应的物联网设备，以使所述物联网设备根据所述单个数据处理资源的定价以及其自身处理目标业务的效用函数值确定所请求的数据处理资源的数量，并根据所述确定的数据处理资源的数量发送资源请求；

在接收到所述物联网设备发送的资源请求后，根据所述资源请求给所述物联网设备分配相应的数据处理资源。

本说明书实施例还提供了一种存储介质，用于存储计算机可执行指令，所述可执行指令在被执行时实现以下流程：

根据物联网设备自身处理目标业务的效用函数值，确定向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量；其中，所述数据处理资源用于处理所述目标业务所涉及到的数据；

根据所述确定的数据处理资源的数量，向所述边缘计算服务提供设备发送资源请求，以使所述边缘计算服务提供设备根据所述资源请求给所述物联网设备分配相应的数据处理资源。

本说明书实施例还提供了一种存储介质，用于存储计算机可执行指令，所述可执行指令在被执行时实现以下流程：

根据自身的效用函数值确定每个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价；

将所述单个数据处理资源的定价发送给相应的物联网设备，以使所述物联网设备根据所述单个数据处理资源的定价以及其自身处理目标业务的效用函数值确定所请求的数据处理资源的数量，并根据所述确定的数据处理资源的数量发送资源请求；

在接收到所述物联网设备发送的资源请求后，根据所述资源请求给所述物联网设备分配相应的数据处理资源。

通过本实施例中的技术方案，根据物联网设备自身处理目标业务的效用函数值，确定向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量；然后根据确定出的数据处理资源的数据，向边缘计算服务提供设备发送资源请求；这样，在确定向边缘计算服务提供设备请求数据处理资源时，将自身的效用函数值考虑在内，使得所请求的数据处理资源的数量合理，从而实现了边缘计算服务提供设备的数据处理资源的合理分配。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为一种将区块链技术和边缘计算相结合的物联网系统的场景示意图；

图2为本说明书实施例提供的资源分配方法的第一种方法流程图；

图3为本说明书实施例提供的资源分配方法的第二种方法流程图；

图4为本说明书实施例提供的资源分配方法的第三种方法流程图；

图5为本说明书实施例提供的资源分配方法的第四种方法流程图；

图6为本说明书实施例提供的资源分配装置的第一种模块组成示意图；

图7为本说明书实施例提供的资源分配装置的第二种模块组成示意图；

图8为本说明书实施例提供的物联网系统的第一种结构示意图；

图9为本说明书实施例提供的物联网系统的第二种结构示意图；

图10为本说明书实施例中，边缘计算服务提供设备与物联网设备之间的信息传输示意图；

图11为本说明书实施例提供的资源分配设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

本说明书实施例的思想在于，物联网系统中的物联网设备在处理目标业务时，由于物联网设备自身的数据处理能力有限，需要借助设置于物联网系统中的边缘计算服务提供设备进行数据处理。为了实现边缘计算服务提供设备的数据处理资源的合理分配，物联网设备在向边缘计算服务提供设备请求数据处理资源时，根据自身处理目标业务所获得的效益确定所请求的数据处理资源的数量，即将自身所对应的效用函数值考虑在内，这样向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量合理，并且使得物联网设备的效用最优。基于此思想，可以实现边缘计算服务提供设备的数据处理资源的合理分配。基于此，本说明书实施例提供了一种资源分配方法，该方法应用于物联网系统中的各个物联网设备。

其中，上述物联网设备指的是接入物联网系统中的设备，例如，可以是移动终端、音箱、电视机等任意设备。

图1为一种物联网系统的场景示意图，在图1所示场景中，包括多个本地物联网系统，将边缘计算服务以及区块链技术均应用于图1所示整个物联网系统中。如图1所示，边缘计算服务提供设备设置于物联网系统中的各个本地物联网网络侧。另外，为了实现整个物联网系统中数据或者信息的同步，在图1所示的物联网系统中的各个设备上均安装有区块链应用程序，即物联网系统中的各个设备均为区块链节点。例如，在各个物联网设备上、边缘计算服务提供设备以及云服务器上均安装有区块链应用程序。

本说明书实施例提供的资源分配方法可以应用于如图1所示的物联网系统中，各个物联网设备在向边缘计算服务提供设备请求数据处理资源时。

图2为本说明书实施例提供的资源分配方法的第一种方法流程图，图2所示的方法，至少包括如下步骤：

步骤202，根据物联网设备自身处理目标业务的效用函数值，确定向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量；其中，上述数据处理资源用于处理目标业务所涉及到的数据。

本说明书实施例提供的方法的执行主体为资源分配装置，该资源分配装置可以安装在物联网系统中的各个物联网设备，因此，本说明书实施例提供的方法可以应用于物联网设备。

其中，上述目标业务指的是物联网设备需要处理的任意业务，例如，可以是支付类业务、解锁类业务等；上述具体业务可以根据具体应用场景确定，本说明书实施例并不对上述目标业务的具体业务类型进行限定。

需要说明的是，在步骤202中，物联网设备自身指的是资源分配装置所对应的该物联网设备。为便于理解，下述将举例进行说明。

例如，接入同一个物联网系统的物联网设备有物联网设备1、物联网设备2以及物联网设备3三个设备，且在每个物联网设备上均安装有上述资源分配装置。若是物联网设备1上的资源分配装置向边缘计算服务提供设备请求数据处理资源时，则上述步骤202中的物联网设备自身则指的是物联网设备1；若是物联网设备2上的资源分配装置向边缘计算服务提供设备请求数据处理资源时，则上述步骤202中的物联网设备自身则指的是物联网设备2。

在本说明书实施例中，上述效用函数值实际上指的是物联网设备处理目标业务所取得的效益。在本说明书实施例中，在确定向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量时，将其处理目标业务所取得的效益考虑在内，这样，可以使得向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量合理，可以使得物联网设备所取得的效益最大。

在具体实施时，上述步骤202中，根据物联网设备自身处理目标业务的效用函数值，确定向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量，具体包括如下步骤(1)和步骤(2)：

步骤(1)、根据单个数据处理资源的定价以及物联网设备自身处理目标业务的效用函数，计算不同数量的数据处理资源所对应的效用函数值；

步骤(2)、将计算出的最大的效用函数值所对应的数量确定为边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量。

需要说明的是，在步骤(1)中，单个数据处理资源的定价是由边缘计算服务提供设备所确定的。具体的，边缘计算服务提供设备可以在执行本说明书实施例提供的方法之前确定出单个数据处理资源的数量，也可以是在物联网设备第一次向边缘计算服务提供设备请求数据处理资源时，确定出单个数据处理资源的数量，之后该物联网设备每次向边缘计算服务提供设备请求数据处理资源时，则直接使用其对应的单个数据处理资源的定价即可；还或者，为了进一步保证单个数据处理资源的合理性，进一步优化边缘计算服务提供设备以及物联网设备的效益，可以在物联网设备每次向边缘计算服务提供设备请求数据处理资源时，都确定一次单个数据处理资源的定价。

另外，边缘计算服务提供设备在确定单个数据处理资源的数量时，针对物联网系统中不同的物联网设备，所确定出的单个数据处理资源可能是不相同的。具体确定时，需要参考该物联网设备可能请求的数据处理资源的数量。

下述将详细介绍边缘计算服务提供设备确定各个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价的具体过程。

具体的，边缘计算服务提供设备一般是根据其自身的效用函数值确定各个物联网设备所对应的单个数据处理资源定价，因此，需要使用边缘计算服务提供设备所对应的效用函数确定各个物联网设备所对应的单个数据处理资源定价。边缘计算服务提供设备所对应的效用函数如下所述：

其中，在上述公式中，S表示边缘计算服务提供设备的效用函数值，i表示第i个物联网设备，n表示接入物联网系统的物联网设备的个数，x_i表示第i个物联网设备所请求的数据处理资源的数量，p_i表示第i个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价。

需要说明的是，在本说明书实施例中，所提到的效益指的就是效用函数值。

从上述效用函数可以看出，在计算边缘计算服务提供设备的效益时，还需要考虑各个物联网设备所请求的数据处理资源的数量，而各个物联网设备所请求的数据处理资源的数量与其效用函数值有关系，因此，边缘计算服务提供设备在确定各个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价时，需要结合边缘计算服务提供设备的效用函数值以及各个物联网设备的效用函数值。

具体的，在一种具体实施方式中，边缘计算服务提供设备在确定各个数据处理资源的定价时，所使用的物理网设备的效用函数中可以不考虑其处理目标业务成功的概率，只使用如下简单的效用函数与边缘计算服务提供设备所对应的效用函数一起确定单个数据处理资源的定价；

u_i＝(R+rt_i)-p_i*x_i

其中，在上述公式中，u_i表示的是第i个物联网设备的效用函数值，R表示处理目标业务的固定收益，r表示系数，t_i表示第i个物联网设备的区块的尺寸，p_i表示单个数据处理资源的定价，x_i表示向所述边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量。

在本说明书实施例中，可以通过将上述物联网设备的效用函数与边缘计算服务提供设备的效用函数相结合，尝试输入不同的单个数据处理资源的定价以及所请求的数据处理资源的数量，以计算边缘计算服务提供设备的效用函数值，，以及物联网设备的效用函数值，将使得边缘计算服务提供设备的效用函数值以及物联网设备的效用函数值均最优的单个数据处理资源的定价确定为该物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价。

或者，在另外一种具体实施方式中，边缘计算服务提供设备可以评估物联网设备可以接受的效益的范围，然后在该范围内选取合适的单个数据处理资源的定价以及所请求的数据处理资源的数量，以使边缘计算服务提供设备的效用函数值最大。

在另外一种具体实施方式中，边缘计算服务提供设备在确定各个数据处理资源的定价时，所使用的物联网设备的效用函数中可以考虑其处理目标业务成功的概率，即所使用的物联网设备的效用函数如下所示：

u_i(x_i,X_-i,p_i)＝(R+rt_i)P_i(α_i(x_i,X_-i)，t_i)-p_ix_i

其中，在上述公式中，u_i(x_i,X_-i,p_i)表示第i个物联网设备处理目标业务的效用函数值，R表示固定收益，rt_i表示第i个物联网设备的变量收益，r表示系数，r_i表示第i各物联网设备的区块的尺寸，P_i(α_i(x_i,X_-i)，t_i)表示第i个物联网设备处理目标业务成功的概率，p_i表示第i个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价，x_i表示向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量，X_-i表示物联网系统中其它物联网设备所需要的数据处理资源的总数量，α_i(x_i,X_-i)表示第i个物联网设备的相对计算能力。

需要说明的是，X_-i表示物联网系统中除第i个物联网设备之外其它物联网设备所需要的数据处理资源的总数量。

具体的，在本说明书实施例中，P_i(α_i(x_i,X_-i)，t_i)可以通过如下公式计算得出：

其中，在上述公式中，λ和z表示系数，n表示所述物联网系统中物联网设备的个数，

为α_i(x_i,X_-i)的计算公式，即第i个物联网设备所请求的数据处理资源的数量与物联网系统中所有物联网设备所请求的数据处理资源的总数量的比值。另外，需要说明的是，在本说明书实施例中，α_i(x_i,X_-i)＞0并且

在使用该效用函数时，单个数据处理资源的确定过程与上述情况相同，此处不再赘述。

具体的，在本说明书实施例中，上述步骤(1)中，根据单个数据处理资源的定价以及物联网设备自身处理目标业务的效用函数值，计算不同数量的数据处理资源所对应的效用函数值，具体包括：

根据单个数据处理资源的定价，通过如下效用函数计算不同数量的数据处理资源所对应的效用函数值；

u_i(x_i,X_-i,p_i)＝(R+rt_i)P_i(α_i(x_i,X_-i)，t_i)-p_ix_i

其中，在上述公式中，u_i(x_i,X_-i,p_i)表示第i个物联网设备处理目标业务的效用函数值，R表示固定收益，rt_i表示第i个物联网设备的变量收益，r表示系数，r_i表示第i各物联网设备的区块的尺寸，P_i(α_i(x_i,X_-i)，t_i)表示第i个物联网设备处理目标业务成功的概率，λ和z表示系数，n表示所述物联网系统中物联网设备的个数，p_i表示第i个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价，x_i表示向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量，X_-i表示物联网系统中其它物联网设备所需要的数据处理资源的总数量，α_i(x_i,X_-i)表示第i个物联网设备的相对计算能力。

在具体实施时，可以将不同的数据处理资源的数量输入上述物联网设备的效用函数中，计算不同的数据处理资源的数量所对应的效用函数值。

然后将效用函数值最大时所对应的数据处理资源的数量确定为向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量。

步骤204，根据上述确定的数据处理资源的数量，向边缘计算服务提供设备发送资源请求，以使边缘计算服务提供设备根据该资源请求给物联网设备分配相应的数据处理资源。

在具体实施时，向边缘计算服务提供设备发送的资源请求中可以携带有所请求的数据处理资源的数量、进行数据处理所需要的原始数据以及需要边缘计算服务提供设备进行何种计算等。

在一种具体实施方式中，可以在物联网系统中设置多个资源请求收集单元即该资源请求收集单元可以是边缘计算服务器，由边缘计算服务器将物联网设备的资源请求转发给边缘计算服务提供设备。因此，在本说明书实施例中，上述步骤204中，向边缘计算服务提供设备发送资源请求具体包括：

将上述资源请求发送给物联网设备所对应的边缘计算服务器，以使边缘计算服务器将该资源请求发送给边缘计算服务提供设备。

具体的，每个边缘计算服务器与至少一个物联网设备连接，该边缘计算服务器用户接收与其连接的物联网设备发送的资源请求，并将该资源请求转发给边缘计算服务提供设备。

在本说明书实施例中，当边缘计算服务提供设备接收到资源请求后，则根据该资源请求给该物联网设备分配相应的数据处理资源，用于进行数据处理，然后，将数据处理结果发送给该物联网设备。

在具体实施时，边缘计算服务提供设备在将处理结果发送给物联网设备时，可以先将该处理结果发送给边缘计算服务器，然后，再由边缘计算服务器将该处理结果发送给物联网设备。

因此，执行完上述步骤204后，本说明书实施例提供的方法，还包括：

接收边缘计算服务提供设备返回的数据处理结果，以使物联网设备根据数据处理结果处理目标业务。

需要说明的是，在物联网设备接收到边缘计算服务提供设备返回的数据处理结果后，需要将边缘计算服务提供设备进行相应金额的支付，该支付的金额为该物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价与该物联网设备所请求的数据处理资源的数量的乘积。具体的，物联网设备可以先将相应的金额支付给与其连接的边缘计算服务器，然后再由边缘计算服务器支付给边缘计算服务提供设备。

另外，若是物联网设备成功处理该目标业务后，为了便于物联网系统数据的管理，本说明书实施例中，在物联网设备根据数据处理结果处理目标业务后，该方法还包括:

在物联网系统的各个区块链节点中同步上述目标业务相关信息；其中，上述区块链节点为运行区块链应用程序的物联网设备和边缘计算服务器。

在本说明书实施例中，由于在物联网系统的各个物联网设备以及边缘计算服务器上均安装有区块链应用程序，因此，可以将整个物联网系统中的各个物联网设备以及边缘计算服务器看作区块链节点，从而实现整个系统数据或者信息的同步。

本说明书实施例提供的资源分配方法，根据物联网设备自身处理目标业务的效用函数值，确定向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量；然后根据确定出的数据处理资源的数据，向边缘计算服务提供设备发送资源请求；这样，在确定向边缘计算服务提供设备请求数据处理资源时，将自身的效用函数值考虑在内，使得所请求的数据处理资源的数量合理，从而实现了边缘计算服务提供设备的数据处理资源的合理分配。

基于上述实施例所提供的资源分配方法，本说明书实施例还提供了一种资源分配方法，该方法应用于边缘计算服务提供设备，图3示出了本说明书实施例提供的资源分配方法的第二种方法流程图，图3所示的方法，至少包括如下步骤：

步骤302，根据自身的效用函数值确定每个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价。

本说明书实施例提供的资源分配方法的执行主体为一种资源分配装置，该资源分配装置可以安装于边缘计算服务提供设备。

在本说明书实施例中，边缘计算服务提供设备在根据自身的效用函数值确定每个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价时，一般所确定的单个数据处理资源的定价使得边缘计算服务提供设备的效益最大。

具体的，边缘计算服务提供设备一般是根据其自身的效用函数值确定各个物联网设备所对应的单个数据处理资源定价，因此，需要使用边缘计算服务提供设备所对应的效用函数确定各个物联网设备所对应的单个数据处理资源定价。边缘计算服务提供设备所对应的效用函数如下所述：

其中，在上述公式中，S表示边缘计算服务提供设备的效用函数值，i表示第i个物联网设备，n表示接入物联网系统的物联网设备的个数，x_i表示第i个物联网设备所请求的数据处理资源的数量，p_i表示第i个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价。

从上述效用函数可以看出，在计算边缘计算服务提供设备的效益时，还需要考虑各个物联网设备所请求的数据处理资源的数量，而各个物联网设备所请求的数据处理资源的数量与其效用函数值有关系，因此，边缘计算服务提供设备在确定各个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价时，需要结合边缘计算服务提供设备的效用函数值以及各个物联网设备的效用函数值。

因此，上述步骤302中，根据自身的效用函数值确定每个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价，具体包括如下过程：

根据自身的效用函数，以及每个物联网设备所对应的效用函数，确定每个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价，以使自身的效用函数值最大。

具体的，上述确定各个物联网设备所对应的数据处理资源的定价的具体过程与图1-图2所对应实施例的具体实现过程相同，可参考图1-图2所对应实施例中的具体实现过程，此处不再赘述。

步骤304，将单个数据处理资源的定价发送给相应的物联网设备，以使物联网设备根据单个数据处理资源的定价以及其自身处理目标业务的效用函数值确定所请求的数据处理资源的数量，并根据所确定的数据处理资源的数量发送资源请求。

在本说明书实施例中，当确定出每个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价后，将单个数据处理资源的定价发送给相应的物联网设备。当物联网设备接收到边缘计算服务提供设备发送的单个数据处理资源的定价后，根据单个数据处理资源的定价以及自身的效用函数，确定出使得其效用函数值最大的数据处理资源的数量，将效用函数值最大时的数据处理资源的数据确定为向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量。

具体的，各个物联网设备根据其所对应的单个数据处理资源的定价以及自身的效用函数确定所请求的数据处理资源的数量的具体过程与图1-图2所对应实施例中相同，可参考图1-图2所对应实施例，此处不再赘述。

当物联网设备确定出所请求的数据处理资源的数量后，根据确定出的数据处理资源的数量，向边缘计算服务提供设备发送资源请求。

步骤306，在接收到物联网设备发送的资源请求后，根据该资源请求给物联网设备分配相应的数据处理资源。

当边缘计算服务提供设备在接收到物联网设备发送的资源请求后，根据该资源请求给物联网设备分配相应的数据处理资源；然后，使用给该物理网设备分配的数据处理资源进行数据处理，并将数据处理结果发送给物联网设备。

在具体实施时，边缘计算服务提供设备在将数据处理结果发送给物联网设备时，可以现将该数据处理结果发送给边缘计算服务器，然后由边缘计算服务器将该数据处理结果转发给物联网设备。

在物联网设备接收到边缘计算服务提供设备返回的数据处理结果后，需要将边缘计算服务提供设备进行相应金额的支付，该支付的金额为该物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价与该物联网设备所请求的数据处理资源的数量的乘积。具体的，物联网设备可以先将相应的金额支付给与其连接的边缘计算服务器，然后再由边缘计算服务器支付给边缘计算服务提供设备。

另外，在物联网设备接收到边缘计算服务提供设备返回的数据处理结果，并进行目标业务的处理后，还需要在物联网系统的各个区块链节点中同步上述目标业务相关信息；其中，上述区块链节点为运行区块链应用程序的物联网设备和边缘计算服务器。

为便于理解本说明书实施例提供的资源分配方法，下述将通过具体实施例详细介绍本说明书实施例提供的方法。

例如，在一种具体实施方式中，上述物联网设备可以为接入物联网系统的三个音箱，当三个音箱在抢占同一项业务或者处理某项业务时，可以采用本说明书实施例提供的方法进行资源分配。下述将以音箱1作为执行主体详细介绍本说明书实施例提供的资源分配方法。图4示出了本说明书实施例提供的资源分配方法的第三种方法流程图，在图4所示的情况下，在采用本说明书实施例提供的方法之前边缘计算服务提供设备确定出各个音箱所对应的单个数据处理资源的定价，之后，各个音箱则执行使用确定出的单个数据处理资源的定价即可。图4所示的方法，至少包括如下步骤：

步骤402，音箱1根据其所对应的单个数据处理资源的定价以及其处理目标业务的效用函数，计算请求不同数量的数据处理资源时所对应的效用函数值。

其中，在步骤402中，音箱1可以从边缘计算服务提供设备获取其多对应的单个数据处理资源的定价。

步骤404，音箱1将计算出的最大的效用函数值所对应的数量确定为向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量。

步骤406，音箱1根据上述确定的数据处理资源的数量，向边缘计算服务器发送资源请求。

步骤408，边缘计算服务器将接收到的资源请求转发给边缘计算服务提供设备。

步骤410，边缘计算服务提供设备根据上述资源请求给物联网设备分配相应的数据处理资源。

步骤412，边缘计算服务提供设备使用分配的数据处理资源进行数据处理，并将数据处理结果发送给音箱1。

步骤414，音箱1接收到数据处理结果后，根据该数据处理结果处理目标业务，并向边缘计算服务提供设备支付报酬。

步骤416，音箱1在整个物联网系统中的区块链节点中同步上述目标业务相关信息。

其中，上述区块链节点为安装有区块链应用程序的音箱或者边缘计算服务器。

图4所示实施例中各个步骤的具体实现过程与图1-图3所对应的实施例中的实现过程相同，具体可参考图1-图3所对应的实施例，此处不再赘述。

在另外一种具体实施方式中，为了保证边缘计算服务提供设备所确定的单个数据处理资源的定价的准确性，可以在每次向边缘计算服务请求设备请求数据处理资源时，边缘计算服务提供设备都确定一次单个数据处理资源的定价。下述仍然以音箱1向边缘计算服务提供设备请求数据处理资源为例介绍本说明书实施例提供的方法。图5为本说明书实施例提供的资源分配方法的第四种方法流程图，图5所示的方法，至少包括如下步骤：

步骤502，边缘计算服务提供者根据自身的效用函数值确定物联网系统中各个音箱的单个数据处理资源的定价。

步骤504，边缘计算服务提供设备将单个数据处理资源的定价发送给相应的音箱。

步骤506，音箱1根据其所对应的单个数据处理资源的定价以及其处理目标业务的效用函数，计算请求不同数量的数据处理资源时所对应的效用函数值。

步骤508，音箱1将计算出的最大的效用函数值所对应的数量确定为向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量。

步骤510，音箱1根据上述确定的数据处理资源的数量，向边缘计算服务器发送资源请求。

步骤512，边缘计算服务器将接收到的资源请求转发给边缘计算服务提供设备。

步骤514，边缘计算服务提供设备根据上述资源请求给物联网设备分配相应的数据处理资源。

步骤516，边缘计算服务提供设备使用分配的数据处理资源进行数据处理，并将数据处理结果发送给音箱1。

步骤518，音箱1接收到数据处理结果后，根据该数据处理结果处理目标业务，并向边缘计算服务提供设备支付报酬。

步骤520，音箱1在整个物联网系统中的区块链节点中同步上述目标业务相关信息。

其中，上述区块链节点为安装有区块链应用程序的音箱或者边缘计算服务器。

图5所示实施例中各个步骤的具体实现过程与图1-图3所对应的实施例中的实现过程相同，具体可参考图1-图3所对应的实施例，此处不再赘述。

本说明书实施例提供的资源分配方法，在确定单个数据处理资源的定价时，将边缘计算服务提供设备自身的效用函数值考虑在内，使得确定出的每个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价合理，这样，物联网设备根据其对应的单个数据处理资源的定价以及自身处理目标业务的效用函数值确定所请求的数据处理资源的数量，使得所请求的数据处理资源的数量合理，从而实现了边缘计算服务提供设备的数据处理资源的合理分配。

对应上述图1-图2所对应实施例提供的资源分配方法，基于相同的思路，本说明书实施例还提供了一种资源分配装置，用于执行本说明书实施例提供的资源分配方法，图6为本说明书实施例提供的资源分配装置的第一种模块组成示意图，图6所述的装置，包括：

第一确定模块601，用于根据物联网设备自身处理目标业务的效用函数值，确定向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量；其中，上述数据处理资源用于处理目标业务所涉及到的数据；

第一发送模块602，用于根据上述确定的数据处理资源的数量，向边缘计算服务提供设备发送资源请求，以使边缘计算服务提供设备根据上述资源请求给该物联网设备分配相应的数据处理资源。

可选地，上述第一确定模块601，包括：

计算单元，用于根据单个数据处理资源的定价以及物联网设备自身处理目标业务的效用函数，计算不同数量的数据处理资源所对应的效用函数值；

第一确定单元，用于将计算出的最大的效用函数值所对应的数量确定为向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量。

可选地，上述计算单元，具体用于：

根据单个数据处理资源的定价，通过如下效用函数计算不同数量的数据处理资源所对应的效用函数值；

u_i(x_i,X_-i,p_i)＝(R+rt_i)P_i(α_i(x_i,X_-i)，t_i)-p_ix_i

其中，在上述公式中，u_i(x_i,X_-i,p_i)表示第i个物联网设备处理目标业务的效用函数值，R表示固定收益，rt_i表示第i个物联网设备的变量收益，r表示系数，r_i表示第i各物联网设备的区块的尺寸，P_i(α_i(x_i,X_-i)，t_i)表示第i个物联网设备处理目标业务成功的概率，λ和z表示系数，n表示所述物联网系统中物联网设备的个数，p_i表示第i个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价，x_i表示向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量，X_-i表示物联网系统中其它物联网设备所需要的数据处理资源的总数量，α_i(x_i,X_-i)表示第i个物联网设备的相对计算能力。

可选地，本说明书实施例提供的装置，还包括：

接收模块，用于接收边缘计算服务提供设备返回的数据处理结果，以使物联网设备根据上述数据处理结果处理目标业务。

可选地，本说明书实施例提供的装置，还包括：

同步模块，用于在物联网系统的各个区块链节点中同步目标业务相关信息；其中，上述区块链节点为运行区块链应用程序的物联网设备和边缘计算服务器。

可选地，上述第一发送模块602，包括：

发送单元，用于将资源请求发送给物联网设备所对应的边缘计算服务器，以使边缘计算服务器将该资源请求发送给边缘计算服务提供设备。

本说明书实施例提供的资源分配装置中各个模块、单元所执行的步骤的具体实现过程与图1-图2所对应的方法实施例中各个步骤的具体实现过程相同，可参考图1-图5所对应的方法实施例中各个步骤的具体实现过程，此处不再赘述。

本说明书实施例提供的资源分配装置，根据物联网设备自身处理目标业务的效用函数值，确定向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量；然后根据确定出的数据处理资源的数据，向边缘计算服务提供设备发送资源请求；这样，在确定向边缘计算服务提供设备请求数据处理资源时，将自身的效用函数值考虑在内，使得所请求的数据处理资源的数量合理，从而实现了边缘计算服务提供设备的数据处理资源的合理分配。

对应上述图3所对应实施例提供的资源分配方法，基于相同的思路，本说明书实施例还提供了一种资源分配装置，用于执行本说明书实施例提供的资源分配方法，图7为本说明书实施例提供的资源分配装置的第一种模块组成示意图，图7所述的装置，包括：

第二确定模块701，用于根据自身的效用函数值确定每个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价；

第二发送模块702，用于将单个数据处理资源的定价发送给相应的物联网设备，以使该物联网设备根据单个数据处理资源的定价以及其自身处理目标业务的效用函数值确定所请求的数据处理资源的数量，并根据确定的数据处理资源的数量发送资源请求；

分配模块703，用于在接收到物联网设备发送的资源请求后，根据该资源请求给上述物联网设备分配相应的数据处理资源。

可选地，上述第二确定模块701，包括：

第二确定单元，用于根据自身的效用函数，以及物联网设备处理目标业务的效用函数，确定每个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价，以使自身的效用函数值最大。

本说明书实施例提供的资源分配装置中各个模块、单元所执行的步骤的具体实现过程与图3所对应的方法实施例中各个步骤的具体实现过程相同，可参考图3所对应的方法实施例中各个步骤的具体实现过程，此处不再赘述。

本说明书实施例提供的资源分配装置，在确定单个数据处理资源的定价时，将边缘计算服务提供设备自身的效用函数值考虑在内，使得确定出的每个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价合理，这样，物联网设备根据其对应的单个数据处理资源的定价以及自身处理目标业务的效用函数值确定所请求的数据处理资源的数量，使得所请求的数据处理资源的数量合理，从而实现了边缘计算服务提供设备的数据处理资源的合理分配。

对应于图1-图5所示的资源分配方法，基于相同的思路，本说明书实施例还提供了一种物联网系统，图8为本说明书实施例提供的物联网系统的第一种结构示意图，图8所示的系统包括：边缘计算服务提供设备801，以及至少一个物联网设备802；物联网设备802上安装有图6所对应实施例提供的资源分配装置803；

上述资源分配装置803，用于根据物联网设备802自身处理目标业务的效用函数值，确定向边缘计算服务设备所请求的数据处理资源的数量；以及，根据确定的数据处理资源的数量，向边缘计算服务提供设备发送资源请求；其中，上述数据处理资源用于处理目标业务所涉及到的数据；

上述边缘计算服务提供设备801，用于接收上述资源请求，并根据该资源请求给物联网设备802分配相应的数据处理资源。

可选地，本说明书实施例提供的物联网系统，还包括至少一个边缘计算服务器；

上述边缘计算服务器与物联网设备802以及边缘计算服务提供设备801连接；

上述边缘计算服务器，用于收集物联网设备发送的资源请求，并将该资源请求转发给边缘计算服务提供设备801。

可选地，上述边缘计算服务提供设备801，还用于：

根据自身的效用函数值确定每个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价；并将单个数据处理资源的定价发送给相应的物联网设备。

可选的，在本说明书实施例中，上述边缘计算服务提供设备，还具体用于：

根据单个数据处理资源的定价，通过如下效用函数计算不同数量的数据处理资源所对应的效用函数值；

u_i(x_i,X_-i,p_i)＝(R+rt_i)P_i(α_i(x_i,X_-i)，t_i)-p_ix_i

其中，在上述公式中，u_i(x_i,X_-i,p_i)表示第i个物联网设备处理目标业务的效用函数值，R表示固定收益，rt_i表示第i个物联网设备的变量收益，r表示系数，r_i表示第i各物联网设备的区块的尺寸，P_i(α_i(x_i,X_-i)，t_i)表示第i个物联网设备处理目标业务成功的概率，λ和z表示系数，n表示所述物联网系统中物联网设备的个数，p_i表示第i个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价，x_i表示向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量，X_-i表示物联网系统中其它物联网设备所需要的数据处理资源的总数量，α_i(x_i,X_-i)表示第i个物联网设备的相对计算能力。

可选地，上述资源分配装置803，还用于：

接收边缘计算服务提供设备返回的数据处理结果，以使物联网设备根据上述数据处理结果处理目标业务。

可选地，上述资源分配装置803，还用于：

在物联网系统的各个区块链节点中同步目标业务相关信息；其中，上述区块链节点为运行区块链应用程序的物联网设备和边缘计算服务器。

可选地，上述资源分配装置803，具体用于：

将上述资源请求发送给物联网设备所对应的边缘计算服务器，以使边缘计算服务器将该资源请求发送给边缘计算服务提供设备。

可选地，边缘计算服务提供设备801，具体用于：

根据自身的效用函数，以及所述物联网设备处理目标业务的效用函数，确定每个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价，以使自身的效用函数值最大。

为便于理解本说明书实施例提供的物联网系统，图9示出了本说明书实施例提供的物联网系统的一种具体结构示意图。在图9所示物联网系统的具体结构中，设置有边缘计算服务器1和边缘计算服务器2两个边缘计算单元，以及在该物联网系统中接入物联网设备1、物联网设备2、物联网设备3以及物联网设备4四个物联网设备。边缘计算服务器1和边缘计算服务器2均与边缘计算服务提供设备连接，且边缘计算服务器1与物联网设备1和物联网设备3连接，用于收集物联网设备1和物联网设备3的资源请求，并将接收到的资源请求发送给边缘计算服务提供设备，边缘计算服务器2与物理网设备2以及物联网设备4连接，用于收集物联网设备2和物联网设备4发送的资源请求，并将接收到的资源请求发送给边缘计算服务提供设备。

需要说明的是，图9所示的物联网系统为示例性说明，里面所涉及到的物联网设备的个数、边缘计算服务器的个数，以及物联网设备与边缘计算服务器之间的具体连接等均不构成对本说明书实施例的限定。

另外，在图9所示的物联网系统中，在各个物联网设备以及边缘计算服务器上均安装有区块链应用程序，因此，各个物联网设备以及边缘计算服务器均为该物联网系统中的区块链节点。

为便于理解本说明书实施例提供的资源分配方法，下述将结合图9所示的物联网系统，以物联网设备1请求数据处理资源为例，介绍本说明书实施例所提供的资源分配方法。

物联网设备1获取其对应的单个数据处理资源的定价，根据其所对应的单个数据处理资源的定价以及其所对应的效用函数，确定出使其对应的效用函数值最大时的数据处理资源的数量，将该数据处理资源的数量确定为向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量；物联网设备1根据确定的所请求的数据处理资源的数量，向边缘计算服务器1发送资源请求；具体的，在该资源请求中可以携带有所请求的数据处理资源的数量、需要处理的原始数据等信息。边缘计算服务器1将接收到的资源请求发送给边缘计算服务提供设备，边缘计算服务提供设备根据该资源请求给物联网设备分配数据处理资源，并使用给其分配的数据处理资源进行数据处理，然后将数据处理结果通过边缘计算服务器1发送给物联网设备1；当物联网设备1接收到数据处理结果后，根据该数据处理结果处理目标业务。

另外，当物联网设备1接收到边缘计算服务提供设备发送的数据处理结果后，将相应的报酬通过边缘计算服务器1支付给边缘计算服务提供设备。另外，当物联网设备1在成功处理目标任务后，将目标任务的相关信息在该物联网系统中的各个区块链节点进行同步，以便于整个物联网系统中数据的管理以及监控等。

图10为本说明书实施例提供的边缘计算服务提供设备与物联网设备之间的一种信息传输示意图。具体的，边缘计算服务提供设备向各个物联网设备提供边缘计算服务，而各个物联网设备付款给边缘计算服务提供设备。

其中，在图10中，设备1、设备2…设备N均指的是物联网系统中的各个物联网设备。

本说明书实施例提供的物联网系统，边缘计算服务提供设备在确定单个数据处理资源的定价时，将边缘计算服务提供设备自身的效用函数值考虑在内，使得确定出的每个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价合理；物联网设备根据自身处理目标业务的效用函数以及其所对应的单个数据处理资源的定价，确定向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量；然后根据确定出的数据处理资源的数据，向边缘计算服务提供设备发送资源请求；这样，在确定向边缘计算服务提供设备请求数据处理资源时，将自身的效用函数值考虑在内，使得所请求的数据处理资源的数量合理，从而实现了边缘计算服务提供设备可以合理的分配有限的数据处理资源。

进一步地，基于上述图1至图5所示的方法，本说明书实施例还提供了一种资源分配设备，如图11所示。

资源分配设备可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上的处理器1101和存储器1102，存储器1102中可以存储有一个或一个以上存储应用程序或数据。其中，存储器1102可以是短暂存储或持久存储。存储在存储器1102的应用程序可以包括一个或一个以上模块(图示未示出)，每个模块可以包括对资源分配设备中的一系列计算机可执行指令。更进一步地，处理器1101可以设置为与存储器1102通信，在资源分配设备上执行存储器1102中的一系列计算机可执行指令。资源分配设备还可以包括一个或一个以上电源1103，一个或一个以上有线或无线网络接口1104，一个或一个以上输入输出接口1105，一个或一个以上键盘1106等。

在一个具体的实施例中，资源分配设备包括有存储器，以及一个或一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且一个或者一个以上程序可以包括一个或一个以上模块，且每个模块可以包括对资源分配设备中的一系列计算机可执行指令，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行该一个或者一个以上程序包含用于进行以下计算机可执行指令：

根据物联网设备自身处理目标业务的效用函数值，确定向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量；其中，上述数据处理资源用于处理目标业务所涉及到的数据；

根据上述确定的数据处理资源的数量，向边缘计算服务提供设备发送资源请求，以使边缘计算服务提供设备根据上述资源请求给该物联网设备分配相应的数据处理资源。

可选地，计算机可执行指令在被执行时，根据物联网设备自身处理目标业务的效用函数值，确定向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量，包括：

根据单个数据处理资源的定价以及物联网设备自身处理目标业务的效用函数，计算不同数量的数据处理资源所对应的效用函数值；

将计算出的最大的效用函数值所对应的数量确定为向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量。

可选地，计算机可执行指令在被执行时，根据单个数据处理资源的定价以及物联网设备自身处理目标业务的效用函数，计算不同数量的数据处理资源所对应的效用函数值，包括：

根据单个数据处理资源的定价，通过如下效用函数计算不同数量的数据处理资源所对应的效用函数值；

u_i(x_i,X_-i,p_i)＝(R+rt_i)P_i(α_i(x_i,X_-i)，t_i)-p_ix_i

其中，在上述公式中，u_i(x_i,X_-i,p_i)表示第i个物联网设备处理目标业务的效用函数值，R表示固定收益，rt_i表示第i个物联网设备的变量收益，r表示系数，r_i表示第i各物联网设备的区块的尺寸，P_i(α_i(x_i,X_-i)，t_i)表示第i个物联网设备处理目标业务成功的概率，λ和z表示系数，n表示所述物联网系统中物联网设备的个数，p_i表示第i个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价，x_i表示向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量，X_-i表示物联网系统中其它物联网设备所需要的数据处理资源的总数量，α_i(x_i,X_-i)表示第i个物联网设备的相对计算能力。

可选地，计算机可执行指令在被执行时，向所述边缘计算服务提供设备发送资源请求之后，还包括：

接收边缘计算服务提供设备返回的数据处理结果，以使该物联网设备根据上述数据处理结果处理目标业务。

可选地，计算机可执行指令在被执行时，在物联网设备根据数据处理结果处理目标业务之后，还包括：

在物联网系统的各个区块链节点中同步目标业务相关信息；其中，上述区块链节点为运行区块链应用程序的物联网设备和边缘计算服务器。

可选地，计算机可执行指令在被执行时，向所述边缘计算服务提供设备发送资源请求，包括：

将资源请求发送给物联网设备所对应的边缘计算服务器，以使边缘计算服务器将源请求发送给边缘计算服务提供设备。

本说明书实施例提供的资源分配设备，根据物联网设备自身处理目标业务的效用函数值，确定向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量；然后根据确定出的数据处理资源的数据，向边缘计算服务提供设备发送资源请求；这样，在确定向边缘计算服务提供设备请求数据处理资源时，将自身的效用函数值考虑在内，使得所请求的数据处理资源的数量合理，从而实现了边缘计算服务提供设备的数据处理资源的合理分配。

在一个具体的实施例中，资源分配设备包括有存储器，以及一个或一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且一个或者一个以上程序可以包括一个或一个以上模块，且每个模块可以包括对资源分配设备中的一系列计算机可执行指令，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行该一个或者一个以上程序包含用于进行以下计算机可执行指令：

根据自身的效用函数值确定每个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价；

将单个数据处理资源的定价发送给相应的物联网设备，以使物联网设备根据单个数据处理资源的定价以及其自身处理目标业务的效用函数值确定所请求的数据处理资源的数量，并根据确定的数据处理资源的数量发送资源请求；

在接收到物联网设备发送的资源请求后，根据上述资源请求给物联网设备分配相应的数据处理资源。

可选地，计算机可执行指令在被执行时，根据自身的效用函数值确定每个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价，包括：

用于根据自身的效用函数，以及物联网设备处理目标业务的效用函数，确定每个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价，以使自身的效用函数值最大。

本说明书实施例提供的资源分配设备，在确定单个数据处理资源的定价时，将边缘计算服务提供设备自身的效用函数值考虑在内，使得确定出的每个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价合理，这样，物联网设备根据其对应的单个数据处理资源的定价以及自身处理目标业务的效用函数值确定所请求的数据处理资源的数量，使得所请求的数据处理资源的数量合理，从而实现了边缘计算服务提供设备的数据处理资源的合理分配。

进一步地，基于上述图1至图5所示的方法，本说明书实施例还提供了一种存储介质，用于存储计算机可执行指令，一种具体的实施例中，该存储介质可以为U盘、光盘、硬盘等，该存储介质存储的计算机可执行指令在被处理器执行时，能实现以下流程：

根据物联网设备自身处理目标业务的效用函数值，确定向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量；其中，上述数据处理资源用于处理目标业务所涉及到的数据；

根据上述确定的数据处理资源的数量，向边缘计算服务提供设备发送资源请求，以使边缘计算服务提供设备根据上述资源请求给该物联网设备分配相应的数据处理资源。

可选地，存储介质存储的计算机可执行指令在被处理器执行时，根据物联网设备自身处理目标业务的效用函数值，确定向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量，包括：

根据单个数据处理资源的定价以及物联网设备自身处理目标业务的效用函数，计算不同数量的数据处理资源所对应的效用函数值；

将计算出的最大的效用函数值所对应的数量确定为向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量。

可选地，存储介质存储的计算机可执行指令在被处理器执行时，根据单个数据处理资源的定价以及物联网设备自身处理目标业务的效用函数，计算不同数量的数据处理资源所对应的效用函数值，包括：

根据单个数据处理资源的定价，通过如下效用函数计算不同数量的数据处理资源所对应的效用函数值；

u_i(x_i,X_-i,p_i)＝(R+rt_i)P_i(α_i(x_i,X_-i)，t_i)-p_ix_i

其中，在上述公式中，u_i(x_i,X_-i,p_i)表示第i个物联网设备处理目标业务的效用函数值，R表示固定收益，rt_i表示第i个物联网设备的变量收益，r表示系数，r_i表示第i各物联网设备的区块的尺寸，P_i(α_i(x_i,X_-i)，t_i)表示第i个物联网设备处理目标业务成功的概率，λ和z表示系数，n表示所述物联网系统中物联网设备的个数，p_i表示第i个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价，x_i表示向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量，X_-i表示物联网系统中其它物联网设备所需要的数据处理资源的总数量，α_i(x_i,X_-i)表示第i个物联网设备的相对计算能力。

可选地，存储介质存储的计算机可执行指令在被处理器执行时，向所述边缘计算服务提供设备发送资源请求之后，还包括：

接收边缘计算服务提供设备返回的数据处理结果，以使该物联网设备根据上述数据处理结果处理目标业务。

可选地，存储介质存储的计算机可执行指令在被处理器执行时，在物联网设备根据数据处理结果处理目标业务之后，还包括：

在物联网系统各个的区块链节点中同步目标业务相关信息；其中，上述区块链节点为运行区块链应用程序的物联网设备和边缘计算服务器。

可选地，存储介质存储的计算机可执行指令在被处理器执行时，向所述边缘计算服务提供设备发送资源请求，包括：

将资源请求发送给物联网设备所对应的边缘计算服务器，以使边缘计算服务器将源请求发送给边缘计算服务提供设备。

本说明书实施例提供的存储介质存储的计算机可执行指令在被处理器执行时，根据物联网设备自身处理目标业务的效用函数值，确定向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量；然后根据确定出的数据处理资源的数据，向边缘计算服务提供设备发送资源请求；这样，在确定向边缘计算服务提供设备请求数据处理资源时，将自身的效用函数值考虑在内，使得所请求的数据处理资源的数量合理，从而实现了边缘计算服务提供设备的数据处理资源的合理分配。

进一步地，本说明书实施例还提供了一种存储介质，用于存储计算机可执行指令，一种具体的实施例中，该存储介质可以为U盘、光盘、硬盘等，该存储介质存储的计算机可执行指令在被处理器执行时，能实现以下流程：

根据自身的效用函数值确定每个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价；

将单个数据处理资源的定价发送给相应的物联网设备，以使物联网设备根据单个数据处理资源的定价以及其自身处理目标业务的效用函数值确定所请求的数据处理资源的数量，并根据确定的数据处理资源的数量发送资源请求；

在接收到物联网设备发送的资源请求后，根据上述资源请求给物联网设备分配相应的数据处理资源。

可选地，存储介质存储的计算机可执行指令在被处理器执行时，根据自身的效用函数值确定每个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价，包括：

根据自身的效用函数，以及物联网设备处理目标业务的效用函数，确定每个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价，以使自身的效用函数值最大。本说明书实施例提供的存储介质存储的计算机可执行指令在被处理器执行时，在确定单个数据处理资源的定价时，将边缘计算服务提供设备自身的效用函数值考虑在内，使得确定出的每个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价合理，这样，物联网设备根据其对应的单个数据处理资源的定价以及自身处理目标业务的效用函数值确定所请求的数据处理资源的数量，使得所请求的数据处理资源的数量合理，从而实现了边缘计算服务提供设备的数据处理资源的合理分配。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device，PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本说明书实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定业务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行业务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (20)

1.一种资源分配方法，所述方法包括：

根据物联网设备自身处理目标业务的效用函数值，确定向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量；其中，所述数据处理资源用于处理所述目标业务所涉及到的数据；

根据所述确定的数据处理资源的数量，向所述边缘计算服务提供设备发送资源请求，以使所述边缘计算服务提供设备根据所述资源请求给所述物联网设备分配相应的数据处理资源；

其中，所述效用函数值分别与固定收益、所述物联网设备的变量收益及所述物联网设备处理目标业务成功的概率之间正相关，分别与单个数据处理资源的定价及向所述边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量之间负相关；

所述物联网设备处理目标业务成功的概率与向所述边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量之间正相关，分别与物联网系统中各物联网设备向所述边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量之和以及所述物联网设备的区块的尺寸之间负相关。

2.如权利要求1所述的方法，所述根据物联网设备自身处理目标业务的效用函数值，确定向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量，包括：

根据单个数据处理资源的定价以及所述物联网设备自身处理所述目标业务的效用函数，计算不同数量的数据处理资源所对应的效用函数值；

将计算出的最大的效用函数值所对应的数量确定为向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量。

3.如权利要求2所述的方法，所述根据单个数据处理资源的定价以及所述物联网设备自身处理所述目标业务的效用函数，计算不同数量的数据处理资源所对应的效用函数值，包括：

根据单个数据处理资源的定价，通过如下效用函数计算不同数量的数据处理资源所对应的效用函数值；

其中，在上述公式中，

表示第i个物联网设备处理目标业务的效用函数值，R表示固定收益，

表示第i个物联网设备的变量收益，r表示系数，

表示第i个物联网设备的区块的尺寸，

表示第i个物联网设备处理目标业务成功的概率，

和z表示系数，n表示物联网系统中物联网设备的个数，

表示第i个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价，

表示向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量，

表示物联网系统中其它物联网设备所需要的数据处理资源的总数量，

表示第i个物联网设备的相对计算能力。

4.如权利要求1所述的方法，所述向所述边缘计算服务提供设备发送资源请求之后，所述方法还包括：

接收所述边缘计算服务提供设备返回的数据处理结果，以使所述物联网设备根据所述数据处理结果处理所述目标业务。

5.如权利要求4所述的方法，在所述物联网设备根据所述数据处理结果处理所述目标业务之后，所述方法还包括：

在物联网系统的各个区块链节点中同步所述目标业务相关信息；其中，所述区块链节点为运行区块链应用程序的物联网设备和边缘计算服务器。

6.如权利要求1所述的方法，所述向所述边缘计算服务提供设备发送资源请求，包括：

将所述资源请求发送给所述物联网设备所对应的边缘计算服务器，以使所述边缘计算服务器将所述资源请求发送给所述边缘计算服务提供设备。

7.一种资源分配方法，所述方法包括：

根据自身的效用函数值确定每个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价；

将所述单个数据处理资源的定价发送给相应的物联网设备，以使所述物联网设备根据所述单个数据处理资源的定价以及其自身处理目标业务的效用函数值确定所请求的数据处理资源的数量，并根据所述确定的数据处理资源的数量发送资源请求；

在接收到所述物联网设备发送的资源请求后，根据所述资源请求给所述物联网设备分配相应的数据处理资源；

其中，所述效用函数值分别与固定收益、所述物联网设备的变量收益及所述物联网设备处理目标业务成功的概率之间正相关，分别与单个数据处理资源的定价及向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量之间负相关；

所述物联网设备处理目标业务成功的概率与向所述边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量之间正相关，分别与物联网系统中各物联网设备向所述边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量之和以及所述物联网设备的区块的尺寸之间负相关。

8.如权利要求7所述的方法，所述根据自身的效用函数值确定每个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价，包括：

根据自身的效用函数，以及所述物联网设备处理目标业务的效用函数，确定每个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价，以使自身的效用函数值最大。

9.一种资源分配装置，所述装置包括：

第一确定模块，根据物联网设备自身处理目标业务的效用函数值，确定向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量；其中，所述数据处理资源用于处理所述目标业务所涉及到的数据；

第一发送模块，根据所述确定的数据处理资源的数量，向所述边缘计算服务提供设备发送资源请求，以使所述边缘计算服务提供设备根据所述资源请求给所述物联网设备分配相应的数据处理资源；

其中，所述效用函数值分别与固定收益、所述物联网设备的变量收益及所述物联网设备处理目标业务成功的概率之间正相关，分别与单个数据处理资源的定价及向所述边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量之间负相关；

所述物联网设备处理目标业务成功的概率与向所述边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量之间正相关，分别与物联网系统中各物联网设备向所述边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量之和以及所述物联网设备的区块的尺寸之间负相关。

10.如权利要求9所述的装置，所述第一确定模块，包括：

计算单元，根据单个数据处理资源的定价以及所述物联网设备自身处理所述目标业务的效用函数，计算不同数量的数据处理资源所对应的效用函数值；

第一确定单元，将计算出的最大的效用函数值所对应的数量确定为向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量。

11.如权利要求9所述的装置，所述装置还包括：

接收模块，接收所述边缘计算服务提供设备返回的数据处理结果，以使所述物联网设备根据所述数据处理结果处理所述目标业务。

12.如权利要求11所述的装置，所述装置还包括：

同步模块，在物联网系统的各个区块链节点中同步所述目标业务相关信息；其中，所述区块链节点为运行区块链应用程序的物联网设备和边缘计算服务器。

13.一种资源分配装置，包括：

第二确定模块，根据自身的效用函数值确定每个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价；

第二发送模块，将所述单个数据处理资源的定价发送给相应的物联网设备，以使所述物联网设备根据所述单个数据处理资源的定价以及其自身处理目标业务的效用函数值确定所请求的数据处理资源的数量，并根据所述确定的数据处理资源的数量发送资源请求；

分配模块，在接收到所述物联网设备发送的资源请求后，根据所述资源请求给所述物联网设备分配相应的数据处理资源；

其中，所述效用函数值分别与固定收益、所述物联网设备的变量收益及所述物联网设备处理目标业务成功的概率之间正相关，分别与单个数据处理资源的定价及向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量之间负相关；

所述物联网设备处理目标业务成功的概率与向所述边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量之间正相关，分别与物联网系统中各物联网设备向所述边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量之和以及所述物联网设备的区块的尺寸之间负相关。

14.一种物联网系统，包括：边缘计算服务提供设备以及至少一个物联网设备；所述物联网设备上安装有权利要求9-12任一项所述的资源分配装置；

所述资源分配装置，用于根据物联网设备自身处理目标业务的效用函数值，确定向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量；以及，根据所述确定的数据处理资源的数量，向所述边缘计算服务提供设备发送资源请求；其中，所述数据处理资源用于处理所述目标业务所涉及到的数据；

所述边缘计算服务提供设备，用于接收所述资源请求，并根据所述资源请求给所述物联网设备分配相应的数据处理资源；

其中，所述效用函数值分别与固定收益、所述物联网设备的变量收益及所述物联网设备处理目标业务成功的概率之间正相关，分别与单个数据处理资源的定价及向所述边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量之间负相关；

所述物联网设备处理目标业务成功的概率与向所述边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量之间正相关，分别与物联网系统中各物联网设备向所述边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量之和以及所述物联网设备的区块的尺寸之间负相关。

15.如权利要求14所述的系统，还包括至少一个边缘计算服务器；所述边缘计算服务器与所述物联网设备及所述边缘计算服务提供设备连接；

所述边缘计算服务器，用于收集所述物联网设备发送的资源请求，并将所述资源请求转发给所述边缘计算服务提供设备。

16.如权利要求14所述的系统，所述边缘计算服务提供设备，还用于：

根据自身的效用函数值确定每个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价；并将所述单个数据处理资源的定价发送给相应的物联网设备。

17.一种资源分配设备，包括：

处理器；以及

被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器：

根据物联网设备自身处理目标业务的效用函数值，确定向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量；其中，所述数据处理资源用于处理所述目标业务所涉及到的数据；

根据所述确定的数据处理资源的数量，向所述边缘计算服务提供设备发送资源请求，以使所述边缘计算服务提供设备根据所述资源请求给所述物联网设备分配相应的数据处理资源；

其中，所述效用函数值分别与固定收益、所述物联网设备的变量收益及所述物联网设备处理目标业务成功的概率之间正相关，分别与单个数据处理资源的定价及向所述边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量之间负相关；

所述物联网设备处理目标业务成功的概率与向所述边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量之间正相关，分别与物联网系统中各物联网设备向所述边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量之和以及所述物联网设备的区块的尺寸之间负相关。

18.一种资源分配设备，包括：

处理器；以及

被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器：

根据自身的效用函数值确定每个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价；

将所述单个数据处理资源的定价发送给相应的物联网设备，以使所述物联网设备根据所述单个数据处理资源的定价以及其自身处理目标业务的效用函数值确定所请求的数据处理资源的数量，并根据所述确定的数据处理资源的数量发送资源请求；

在接收到所述物联网设备发送的资源请求后，根据所述资源请求给所述物联网设备分配相应的数据处理资源；

其中，所述效用函数值分别与固定收益、所述物联网设备的变量收益及所述物联网设备处理目标业务成功的概率之间正相关，分别与单个数据处理资源的定价及向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量之间负相关；

所述物联网设备处理目标业务成功的概率与向所述边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量之间正相关，分别与物联网系统中各物联网设备向所述边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量之和以及所述物联网设备的区块的尺寸之间负相关。

19.一种存储介质，用于存储计算机可执行指令，所述可执行指令在被执行时实现以下流程：

根据物联网设备自身处理目标业务的效用函数值，确定向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量；其中，所述数据处理资源用于处理所述目标业务所涉及到的数据；

根据所述确定的数据处理资源的数量，向所述边缘计算服务提供设备发送资源请求，以使所述边缘计算服务提供设备根据所述资源请求给所述物联网设备分配相应的数据处理资源；

其中，所述效用函数值分别与固定收益、所述物联网设备的变量收益及所述物联网设备处理目标业务成功的概率之间正相关，分别与单个数据处理资源的定价及向所述边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量之间负相关；

所述物联网设备处理目标业务成功的概率与向所述边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量之间正相关，分别与物联网系统中各物联网设备向所述边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量之和以及所述物联网设备的区块的尺寸之间负相关。

20.一种存储介质，用于存储计算机可执行指令，所述可执行指令在被执行时实现以下流程：

根据自身的效用函数值确定每个物联网设备所对应的单个数据处理资源的定价；

将所述单个数据处理资源的定价发送给相应的物联网设备，以使所述物联网设备根据所述单个数据处理资源的定价以及其自身处理目标业务的效用函数值确定所请求的数据处理资源的数量，并根据所述确定的数据处理资源的数量发送资源请求；

在接收到所述物联网设备发送的资源请求后，根据所述资源请求给所述物联网设备分配相应的数据处理资源；

其中，所述效用函数值分别与固定收益、所述物联网设备的变量收益及所述物联网设备处理目标业务成功的概率之间正相关，分别与单个数据处理资源的定价及向边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量之间负相关；

所述物联网设备处理目标业务成功的概率与向所述边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量之间正相关，分别与物联网系统中各物联网设备向所述边缘计算服务提供设备所请求的数据处理资源的数量之和以及所述物联网设备的区块的尺寸之间负相关。

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