CN109120542A - 一种基于边缘计算的流量管理系统及其实现方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及云计算技术领域，特别是一种基于边缘计算的流量管理系统及其实现方法。本发明包括云端数据提交过滤模块、边缘设备弹性存储模块、边缘流量实时监控模块、边缘流量智能分配模块、边缘流量预警处理模块、边缘流量报表查询模块；对交由边缘节点的大量实时计算进行数据流量管理，从流量监控、流量查询、流量分配和处理等方面着手，提高边缘计算的质量；从而提高边缘计算的实时敏捷性和数据安全性。

Description

一种基于边缘计算的流量管理系统及其实现方法
技术领域
本发明涉及云计算技术领域，特别是一种基于边缘计算的流量管理系统及其实现方法。
背景技术
云计算最大的三重价值是：成本低、扩展性和可靠性；它适合没有实时性要求、有较长周期(从采集到处理到计算到存储再到多次挖掘)的计算需求。而边缘计算本身是分散的云计算，除了有云计算的优势外，还具有低延时、高使用和更安全，更加适合实时性和短周期的计算。
为避免集中式云计算中心的网络延迟问题，大量实时的需要交互的计算将在边缘节点完成；一些需要集中式处理的计算则继续交由大型云计算中心。边缘计算与云计算分工协作，可满足IoT(物联网)时代爆发式的计算需求。
边缘计算是新兴的技术，目前尚没有类似装置和方法来满足流量优化目的。
发明内容
本发明解决的技术问题在于提供一种基于边缘计算的流量管理系统及其实现方法；对交由边缘节点的大量实时计算进行数据流量管理，从流量监控、流量查询、流量分配和处理等方面着手，提高边缘计算的质量；从而提高边缘计算的实时敏捷性和数据安全性。
本发明解决上述技术问题的技术方案是：
所述的系统包括云端数据提交过滤模块、边缘设备弹性存储模块、边缘流量实时监控模块、边缘流量智能分配模块、边缘流量预警处理模块和边缘流量报表查询模块；
所述的云端数据提交过滤模块包括数据分类装置和数据传输装置；数据分类装置实现集中式计算或实时交互数据的分类；数据传输装置提供数据传输路径；
所述的边缘设备弹性存储模块，实现数据的存储；
所述的边缘流量实时监控模块，通过网关监控数据类型变化情况和数据出入实时流量；包括后台监控装置和前台实时可视化显示装置；
所述的边缘流量智能分配模块，根据数据流量来源、分类及权重对数据进行处理；
所述的边缘流量预警处理模块，在智能分配的基础上，根据定义的流量吞吐量警报阈值进行报警与否的处理；
所述的边缘流量报表查询模块，记录边缘流量的流入和流出过程。
所述边缘流量实时监控模块的后台监控装置实现将数据类型与当前实时流量一一对应；返回动态时序数据集给前端；通过弹性存储模块存储近期一定时间段的数据情况；将过期的、不使用的数据重新分类，转储到大型云计算中心；
所述的前台实时可视化显示装置；通过多类型报表，将从后台接收的时序数据集转为可视化图形，供用户实时查看数据流量情况。
所述的方法是：
云端数据提交过滤模块过滤实时数据，数据分类装置区分需要集中式计算的数据和需要实时交互的数据；数据传输装置用于提供路径，将不同分类的数据传输至不同目标；需要集中式计算的数据传输至大型云计算中心，需要实时交互的数据则传输至适合的边缘计算平台节点；
由边缘设备弹性存储模块实现高度扩展性和可靠性的数据存储，为数据转换提供途径；
边缘流量实时监控模块在边缘计算平台设置网关，监控数据类型变化情况和数据出入实时流量；
边缘流量智能分配模块提供异步数据处理，将流入边缘计算平台的流量按来源和类型分别处理，互不干涉；根据流量的权重分配不同的存储带宽，同时提供转储和销毁机制；
边缘流量预警处理模块在智能分配的基础上，通过自定义流量吞吐量警报阈值，达到吞吐量超过阈值即发出消息的作用；同时自动智能化的最优地采取有效手段降低流量吞吐量，包括智能分配、数据重组；
边缘流量报表查询模块，记录边缘流量的流入和流出过程，实现流量情景模拟，可视化报表组件从多维度，完整地了解和分析过时或实时的边缘流量数据情况。
所述的云端数据提交过滤模块的数据分类装置智能动态调节分类规则；通过规则的改变，改变不同分类的数据的传输方向；
当边缘流量极少时，尽量从云端抓取足够的数据存放在边缘计算平台，用于实时交互，提高人性化体验；
当边缘流量过载时，尽量将不再使用的边缘数据立刻上传至云端。
本发明针对边缘计算，对交由边缘节点的大量实时计算进行数据流量管理，从流量监控、流量查询、流量分配和处理等方面着手，提高边缘计算的质量；从而提高边缘计算的实时敏捷性和数据安全性。
附图说明
下面结合附图对本发明进一步说明：
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
下面将结合附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出实质性创造获得的方案，都属于本发明保护的范围。
以下是本发明的关于一种基于边缘计算的流量管理装置和方法的重要功能点实现方法：
1：云端数据提交过滤模块。本模块包括数据分类装置和数据传输装置；其中：
数据分类装置提供一种分类方法，该方法用于区分需要集中式计算的数据和需要实时交互的数据；
数据传输装置用于提供路径，将不同分类的数据传输至不同目标；一般地，需要集中式计算的数据传输至大型云计算中心(即云端)；需要实时交互的数据则传输至适合的边缘计算平台节点；
分类器可智能动态调节分类规则；通过规则的改变，改变不同分类的数据的传输方向；一般地：
当边缘流量极少时，系统能尽量从云端抓取足够的数据存放在边缘计算平台，用于实时交互，提高人性化体验；
当边缘流量过载时，系统能尽量将不再使用的边缘数据立刻上传至云端；
2：边缘设备弹性存储模块。该模块为部署在边缘计算平台上的存储装置；边缘计算平台的存储方法和云平台的存储方法类似：即具有高度扩展性和可靠性；其中：
高度扩展性：处理可变规模数据，连接多个软硬件，随负载增加扩大资源消耗；
可靠性：包括可审查性、数据位置可查询、数据隔离与恢复自动操作和装置长期生存性；
边缘计算平台有效地集成云计算平台的特点，从而为数据转换提供了有效的途径；
3：边缘流量实时监控模块。该模块在边缘计算平台设置网关，该网关负责监控数据类型变化情况和数据出入实时流量；该模块包括后台监控装置和前台实时可视化显示装置；其中：
后台监控装置：将数据类型与当前实时流量一一对应；返回动态时序数据集给前端；通过弹性存储装置存储近期一定时间段的数据情况；将过期的、不使用的数据重新分类，转储到大型云计算中心(云端)；
前台实时可视化显示装置：通过多类型报表，如动态时间序列柱状图等，将从后台接收的时序数据集转为可视化图形，供用户实时查看数据流量情况；
4：边缘流量智能分配模块。本模块提供一种异步数据处理装置：将流入边缘计算平台的流量按来源和类型分别处理，互不干涉；根据流量的权重(如重要程度、优先级等)分配不同的存储带宽，同时提供转储和销毁机制；本模块能有效抑制边缘计算数据的盲目增长，避免边缘计算平台成为中心型的长周期计算平台；因此可以提高实时的效率和数据的安全性；
5：边缘流量预警处理模块。本模块在智能分配的基础上，通过自定义流量吞吐量警报阈值，达到吞吐量超过阈值即发出消息的作用；同时系统自动智能化的最优地采取有效手段降低流量吞吐量：包括智能分配、数据重组等手段；
6：边缘流量报表查询模块。本模块用极小代价记录边缘流量的流入和流出过程，因此可以实现流量情景模拟，即使数据已经流失或上传至大型云计算中心(云端)；丰富的可视化报表组件可以从多维度，完整地了解和分析过时或实时的边缘流量数据情况。

Claims (4)

1.一种基于边缘计算的流量管理系统，其特征在于：所述的系统包括云端数据提交过滤模块、边缘设备弹性存储模块、边缘流量实时监控模块、边缘流量智能分配模块、边缘流量预警处理模块和边缘流量报表查询模块；
所述的云端数据提交过滤模块包括数据分类装置和数据传输装置；数据分类装置实现集中式计算或实时交互数据的分类；数据传输装置提供数据传输路径；
所述的边缘设备弹性存储模块，实现数据的存储；
所述的边缘流量实时监控模块，通过网关监控数据类型变化情况和数据出入实时流量；包括后台监控装置和前台实时可视化显示装置；
所述的边缘流量智能分配模块，根据数据流量来源、分类及权重对数据进行处理；
所述的边缘流量预警处理模块，在智能分配的基础上，根据定义的流量吞吐量警报阈值进行报警与否的处理；
所述的边缘流量报表查询模块，记录边缘流量的流入和流出过程。
2.根据权利要求1所述的流量管理系统，其特征在于：
所述边缘流量实时监控模块的后台监控装置实现将数据类型与当前实时流量一一对应；返回动态时序数据集给前端；通过弹性存储模块存储近期一定时间段的数据情况；将过期的、不使用的数据重新分类，转储到大型云计算中心；
所述的前台实时可视化显示装置；通过多类型报表，将从后台接收的时序数据集转为可视化图形，供用户实时查看数据流量情况。
3.一种权利要求1所述的流量管理系统的实现方法，其特征在于：所述的方法是：
云端数据提交过滤模块过滤实时数据，数据分类装置区分需要集中式计算的数据和需要实时交互的数据；数据传输装置用于提供路径，将不同分类的数据传输至不同目标；需要集中式计算的数据传输至大型云计算中心，需要实时交互的数据则传输至适合的边缘计算平台节点；
由边缘设备弹性存储模块实现高度扩展性和可靠性的数据存储，为数据转换提供途径；
边缘流量实时监控模块在边缘计算平台设置网关，监控数据类型变化情况和数据出入实时流量；
边缘流量智能分配模块提供异步数据处理，将流入边缘计算平台的流量按来源和类型分别处理，互不干涉；根据流量的权重分配不同的存储带宽，同时提供转储和销毁机制；
边缘流量预警处理模块在智能分配的基础上，通过自定义流量吞吐量警报阈值，达到吞吐量超过阈值即发出消息的作用；同时自动智能化的最优地采取有效手段降低流量吞吐量，包括智能分配、数据重组；
边缘流量报表查询模块，记录边缘流量的流入和流出过程，实现流量情景模拟，可视化报表组件从多维度，完整地了解和分析过时或实时的边缘流量数据情况。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：
所述的云端数据提交过滤模块的数据分类装置智能动态调节分类规则；通过规则的改变，改变不同分类的数据的传输方向；
当边缘流量极少时，尽量从云端抓取足够的数据存放在边缘计算平台，用于实时交互，提高人性化体验；
当边缘流量过载时，尽量将不再使用的边缘数据立刻上传至云。端。
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