CN109189571A - 计算任务调度方法及系统、边缘节点、存储介质和终端 - Google Patents
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Abstract
一种计算任务调度方法及系统、边缘节点、存储介质和终端，所述方法包括：按照时间先后顺序从所述计算任务列表中获取对应位序的计算任务，并判断是否能够处理所获取的计算任务；当确定无法处理所获取的计算任务时，将所获取的计算任务发送至邻近的空闲边缘节点或者云端进行处理；当确定能够处理所获取的计算任务时，将所述计算任务加入到自身的任务缓存列表中；对所述任务缓存列表中的计算任务进行排序，得到对应的任务调度列表；按照顺序从所述任务调度列表中获取对应的计算任务进行处理，并将对应的处理结果发送至对应的移动终端。上述的方案，可以提高移动终端计算任务的处理速度和效率。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，具体地涉及一种计算任务调度方法及系统、边缘节点、存储介质和终端。
背景技术
随着大数据、云计算技术的广泛应用，物联网设备的大规模接入以及各种新型业务，如虚拟现实(VR)、增强现实(AR)和视频会议等的不断涌现，当前无线网络中出现了数据流量飞速增长、数据规模急剧扩大，用户对网络服务质量的要求越来越高等情况。同时，移动终端的功能逐步加强，其功能也已经不仅仅局限于通信领域，而是成为人们移动娱乐、办公、阅读、计算的强大载体。因此，第三方提供的各种依赖于终端的高复杂程序，开始大量运用于移动计算中。但是，移动终端的计算能力受到体积的限制，当前的电池技术也还没有突破性的进展，给移动计算带来了巨大的压力。
通过将计算任务和请求数据迁移到近端的移动边缘计算服务器上，可以减少网络设备能耗和传输时延，并大大提高用户体验。其中，移动边缘计算可利用无线接入网络就近提供用户IT所需服务和云端计算功能，而创造出一个具备高性能，低延迟与高带宽的服务环境，加速网络中各项内容、服务及应用的快速下载，让用户享有不间断的高质量网络体验。
但是，现有的移动计算任务处理方法，存在着效率低下的问题。
发明内容
本发明解决的技术问题是如何提高移动终端计算任务的处理效率，提升用户的使用体验。
为解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种计算任务调度方法，所述方法包括：
获取移动终端发送的计算任务；
将所获取的计算任务按照预设的优先级顺序进行排序，构成计算任务列表：
按照时间先后顺序从所述计算任务列表中获取对应位序的计算任务，并判断是否能够处理所获取的计算任务；
当确定无法处理所获取的计算任务时，将所获取的计算任务发送至邻近的空闲边缘节点或者云端进行处理；
当确定能够处理所获取的计算任务时，将所述计算任务加入到自身的任务缓存列表中；
对所述任务缓存列表中的计算任务进行排序，得到对应的任务调度列表；
按照顺序从所述任务调度列表中获取对应的计算任务进行处理，并将对应的处理结果发送至对应的移动终端。
可选地，所述方法还包括：
获取已完成的计算任务的处理过程和处理结果的历史记录信息；
采用所获取的历史记录信息中对应的计算任务分配及相关信息进行训练，得到对应的任务分配模型；
将所得到的任务分配模型发送至所述移动终端，以使得所述移动终端采用所述任务分配模型选取就近的空闲边缘节点处理自身的计算任务。
可选地，所述方法还包括：
获取已完成的计算任务的处理过程和处理结果的历史记录信息；
对所获取的历史记录信息中的计算任务筛选及相关信息进行训练，得到对应的任务筛选模型；
将所得到的任务筛选模型进行存储，以在后续采用所述任务筛选配模型从所获取的计算任务中筛选出自身能够处理的计算任务。
本发明实施例还提供了一种边缘节点，包括：
接口单元，适于获取移动终端发送的计算任务；将所获取的计算任务按照预设的优先级顺序进行排序，构成计算任务列表；
判断单元，适于按照时间先后顺序从所述计算任务列表中获取对应位序的计算任务，并判断是否能够处理所获取的计算任务；
网络传输单元，适于当确定无法处理所获取的计算任务时，将所获取的计算任务发送至邻近的空闲边缘节点或者云端进行处理；当确定能够处理所获取的计算任务时，将所述计算任务加入到自身的任务缓存列表中；
决策分析单元，适于对所述任务缓存列表中的计算任务进行排序，得到对应的任务调度列表；按照顺序从所述任务调度列表中获取对应的计算任务进行处理，并将对应的处理结果发送至对应的移动终端。
可选地，所述决策分析单元，还适于获取已完成的计算任务的处理过程和处理结果的历史记录信息；采用所获取的历史记录信息中对应的计算任务分配及相关信息进行训练，得到对应的任务分配模型；将所得到的任务分配模型发送至所述移动终端，以使得所述移动终端采用所述任务分配模型选取就近的空闲边缘节点处理自身的计算任务。
可选地，所述决策分析单元，还适于获取已完成的计算任务的处理过程和处理结果的历史记录信息；对所获取的历史记录信息中的计算任务筛选及相关信息进行训练，得到对应的任务筛选模型；将所得到的任务筛选模型进行存储，以在后续采用所述任务筛选配模型从所获取的计算任务中筛选出自身能够处理的计算任务。
本发明实施例还提供了一种计算任务调度系统，包括移动终端和上述任一项所述的边缘节点，所述移动终端分别与所述多个边缘节点通信连接。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令运行时执行上述任一项所述的计算任务调度方法的步骤。
本发明实施例还提供了一种终端，包括存储器和处理器，所述存储器上储存有能够在所述处理器上运行的计算机指令，所述处理器运行所述计算机指令时执行上述任一项所述的计算任务调度方法的步骤。
与现有技术相比，本发明实施例的技术方案具有以下有益效果：
上述的方案，由移动终端就近选取的空闲边缘节点发送自身的计算任务，再通过边缘节点将自身能够处理所获取的计算任务加入到自身的任务缓存列表中进行后续的处理，而将无法处理的计算任务发送至邻近的空闲边缘节点或者云端进行处理，与采用集中式的移动终端的计算任务分配相比，可以提高移动终端的计算任务的处理速度和效率。
附图说明
图1是本发明实施例中的一种计算任务调度方法的流程示意图；
图2是本发明实施例中的一种边缘节点的结构示意图。
具体实施方式
本发明实施例中的技术方案由移动终端就近选取的空闲边缘节点发送自身的计算任务，再通过边缘节点将自身能够处理所获取的计算任务加入到自身的任务缓存列表中进行后续的处理，而将无法处理的计算任务发送至邻近的空闲边缘节点或者云端进行处理，可以提高移动终端的计算任务的处理速度和效率。
为使本发明的上述目的、特征和有益效果能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。
图1是本发明实施例中的一种计算任务调度方法的流程示意图。参见图1，本发明实施例中的一种计算任务调度方法，可以包括如下的步骤：
步骤S101：获取移动终端发送的计算任务。
在具体实施中，当移动终端存在待处理的计算任务时，用户可以从附近的边缘节点中选取一个边缘节点，并向所选取的边缘节点发送对应的任务请求，从而将自身待处理的计算任务发送至所选取的边缘节点。
步骤S102：将所获取的计算任务按照预设的优先级顺序进行排序，构成计算任务列表。
在具体实施中，边缘节点在接收到移动终端发送的任务请求时，可以从中解析得到对应的计算任务，并将解析得到的计算任务按照预设的优先级，如所需的计算量大小的顺序，将所接收的一个以上的移动终端发送的计算任务进行排列，构成对应的计算任务列表。
步骤S103：按照时间先后顺序从所述计算任务列表中获取对应位序的计算任务，并判断是否能够处理所获取的计算任务；当判断结果为是时，可以执行步骤S105；反之，则可以执行步骤S104。
在具体实施中，所述边缘节点判断自身是否能够处理所获取的计算任务，是指所述边缘节点判断自身的性能指标是否符合所获取的计算任务的性能指标需求，如计算量等。其中，优先接收到的计算任务将被优先分配给边缘节点进行处理，故越靠后接收到的计算任务其超出边缘节点的性能指标的几率就会越大。
步骤S104：将所获取的计算任务发送至邻近的空闲边缘节点或者云端进行处理。
在具体实施中，当边缘节点确定自身的性能指标无法满足所获取的计算任务的性能指标需求时，可以将所获取的计算任务转发至邻近的空闲边缘节点或者云端进行处理。
步骤S105：将所述计算任务加入到自身的任务缓存列表中。
在具体实施中，当确定能够处理所获取的计算任务时，边缘节点可以将所述计算任务加入到自身的任务缓存列表中，以待后续处理。
采用上述的方式，由多个边缘节点将所获取的用户提交的移动终端的计算任务按照自身是否具有处理计算任务的性能指标，将计算任务进行保留或者转发至邻近的空闲边缘节点或云端进行处理，与采用集中式的计算任务分配方式星币，可以避免计算任务由于超负荷造成的计算任务分配迟延，故可以提高计算任务的处理速度和效率。
步骤S106：对所述任务缓存列表中的计算任务进行排序，得到对应的任务调度列表。
在具体实施中，所述边缘节点可以按照预设的时间周期将自身的缓存的移动终端的计算任务按照所需的计算量和/或存储量的大小的顺序进行排序，得到对应的任务调度列表。
步骤S107：按照顺序从所述任务调度列表中获取对应的计算任务进行处理，并将对应的处理结果发送至对应的移动终端。
在具体实施中，计算任务在所述任务调度列表中位序，即为所述边缘节点对移动终端的计算任务的处理顺序。因此，当生成对应的任务调度列表中，边缘节点可以按照顺序从所述任务调度列表中获取对应位序的计算任务并进行处理，并将所得到的处理结果反馈值对应的移动终端，从而完成计算任务的处理。
在具体实施中，本发明实施例中的计算任务调度方法还可以包括：
步骤S108：获取已完成的计算任务的处理过程和处理结果的历史记录信息。
在具体实施中，所述历史记录信息为边缘节点对之前所有进行处理的计算任务的处理过程和处理结果进行存储所得到计算任务处理的历史记录信息。
步骤S109：采用所获取的历史记录信息中对应的计算任务分配及相关信息进行训练，得到对应的任务分配模型。
在具体实施中，当获取到已完成的计算任务的处理过程和处理结果的历史记录信息时，可以从中筛选出对应的计算任务分配及相关信息并进行训练得到对应的任务分配模型，也即移动终端如何选取边缘节点发送自身的计算任务的任务分配方案。
步骤S110：将所得到的任务分配模型发送至所述移动终端，以使得所述移动终端采用所述任务分配模型选取就近的空闲边缘节点处理自身的计算任务。
在具体实施中，当训练得到对应的任务分配模型时，所述边缘节点可以将所训练得到的任务分配模型发送至移动终端，以使得所述移动终端可以在后续有计算任务待处理时，通过所述任务分配模型可以选取更加合适的边缘节点将自身的计算任务发送给所选取的边缘节点，以使得所选取的边缘节点具有处理计算任务的性能指标，可以尽量因计算任务的性能指标需求超出边缘节点的性能指标而需要将所接收的计算任务再转发至其他的边缘节点或者云端，故可以提高计算任务的处理速度和效率。
在具体实施中，本发明实施例中的计算任务调度方法还可以包括：
步骤S111：对所获取的历史记录信息中的计算任务筛选及相关信息进行训练，得到对应的任务筛选模型。
在具体实施中，所述任务筛选模型为边缘终端如何选取符合自身的性能指标的计算任务，以及将何种计算任务发送至其他邻近的空闲边缘节点或者云端进行处理的计算任务筛选方案。
步骤S112：将所得到的任务筛选模型进行存储，以在后续采用所述任务筛选配模型从所获取的计算任务中筛选出自身能够处理的计算任务。
在具体实施中，当训练得到对应的任务筛选模型时，所述边缘节点可以在后续处理移动终端发送的计算任务时，采用训练得到的任务筛选模型选取符合自身性能指标的计算任务，而将其他的计算任务发送至邻近的空闲边缘节点或者云端进行处理，以提高计算任务调度的合理性，从而提升计算任务的处理速度和效率。
上述的方案，由移动终端就近选取的空闲边缘节点发送自身的计算任务，再通过边缘节点将自身能够处理所获取的计算任务加入到自身的任务缓存列表中进行后续的处理，而将无法处理的计算任务发送至邻近的空闲边缘节点或者云端进行处理，与采用集中式的计算任务分配相比，可以提高移动终端的计算任务的处理速度和效率。
上述对本发明实施例中的方法进行了详细的描述，下面将对上述的方法对应的装置进行介绍。
图2示出了本发明实施例中的一种边缘节点的结构示意图。参见图2，本发明实施例中的一种边缘节点20，可以包括接口单元201、判断单元202、网络传输单元203和决策分析单元204，其中：
所述接口单元201，适于获取移动终端发送的计算任务；将所获取的计算任务按照预设的优先级顺序进行排序，构成计算任务列表。
所述判断单元202，适于按照时间先后顺序从所述计算任务列表中获取对应位序的计算任务，并判断是否能够处理所获取的计算任务。
所述网络传输单元203，适于当确定无法处理所获取的计算任务时，将所获取的计算任务发送至邻近的空闲边缘节点或者云端进行处理；当确定能够处理所获取的计算任务时，将所述计算任务加入到自身的任务缓存列表中。
所述决策分析单元204，适于对所述任务缓存列表中的计算任务进行排序，得到对应的任务调度列表；按照顺序从所述任务调度列表中获取对应的计算任务进行处理，并将对应的处理结果发送至对应的移动终端。
在本发明一实施例中，所述决策分析单元204，还适于获取已完成的计算任务的处理过程和处理结果的历史记录信息；采用所获取的历史记录信息中对应的计算任务分配及相关信息进行训练，得到对应的任务分配模型；将所得到的任务分配模型发送至所述移动终端，以使得所述移动终端采用所述任务分配模型选取就近的空闲边缘节点处理自身的计算任务。
在本发明另一实施例中，所述决策分析单元204，还适于获取已完成的计算任务的处理过程和处理结果的历史记录信息；对所获取的历史记录信息中的计算任务筛选及相关信息进行训练，得到对应的任务筛选模型；将所得到的任务筛选模型进行存储，以在后续采用所述任务筛选配模型从所获取的计算任务中筛选出自身能够处理的计算任务。
本发明实施例还提供了一种计算任务调度系统，包括移动终端和上述所述的边缘节点，所述移动终端分别与所述多个边缘节点通信连接。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令运行时执行所述的计算任务调度方法的步骤。其中，所述计算任务调度方法的步骤请参见前述部分的详细介绍，不再赘述。
本发明实施例还提供了一种终端，包括存储器和处理器，所述存储器上储存有能够在所述处理器上运行的计算机指令，所述处理器运行所述计算机指令时执行所述的计算任务调度方法的步骤。其中，所述计算任务调度方法的步骤请参见前述部分的详细介绍，不再赘述。
采用本发明实施例中的上述方案，由移动终端就近选取的空闲边缘节点发送自身的计算任务，再通过边缘节点将吱声能够处理所获取的计算任务加入到自身的任务缓存列表中进行后续的处理，而将无法处理的计算任务发送至邻近的空闲边缘节点或者云端进行处理，与采用集中式的移动终端的计算任务分配相比，可以提高移动终端的计算任务的处理速度和效率。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：ROM、RAM、磁盘或光盘等。
虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。
Claims (9)
1.一种计算任务调度方法，其特征在于，包括：
获取移动终端发送的计算任务；所述移动终端就近选取空闲的边缘节点发送自身的计算任务；
将所获取的计算任务按照预设的优先级顺序进行排序，构成计算任务列表；
按照时间先后顺序从所述计算任务列表中获取对应位序的计算任务，并判断是否能够处理所获取的计算任务；
当确定无法处理所获取的计算任务时，将所获取的计算任务发送至邻近的空闲边缘节点或者云端进行处理；
当确定能够处理所获取的计算任务时，将所述计算任务加入到自身的任务缓存列表中；
对所述任务缓存列表中的计算任务进行排序，得到对应的任务调度列表；
按照顺序从所述任务调度列表中获取对应的计算任务进行处理，并将对应的处理结果发送至对应的移动终端。
2.根据权利要求1所述的计算任务调度方法，其特征在于，还包括：
获取已完成的计算任务的处理过程和处理结果的历史记录信息；
采用所获取的历史记录信息中对应的计算任务分配及相关信息进行训练，得到对应的任务分配模型；
将所得到的任务分配模型发送至所述移动终端，以使得所述移动终端采用所述任务分配模型选取就近的空闲边缘节点处理自身的计算任务。
3.根据权利要求1所述的计算任务调度方法，其特征在于，还包括：
获取已完成的计算任务的处理过程和处理结果的历史记录信息；
对所获取的历史记录信息中的计算任务筛选及相关信息进行训练，得到对应的任务筛选模型；
将所得到的任务筛选模型进行存储，以在后续采用所述任务筛选配模型从所获取的计算任务中筛选出自身能够处理的计算任务。
4.一种边缘节点，其特征在于，包括：
接口单元，适于获取移动终端发送的计算任务；将所获取的计算任务按照预设的优先级顺序进行排序，构成计算任务列表；
判断单元，适于按照时间先后顺序从所述计算任务列表中获取对应位序的计算任务，并判断是否能够处理所获取的计算任务；
网络传输单元，适于当确定无法处理所获取的计算任务时，将所获取的计算任务发送至邻近的空闲边缘节点或者云端进行处理；当确定能够处理所获取的计算任务时，将所述计算任务加入到自身的任务缓存列表中；
决策分析单元，适于对所述任务缓存列表中的计算任务进行排序，得到对应的任务调度列表；按照顺序从所述任务调度列表中获取对应的计算任务进行处理，并将对应的处理结果发送至对应的移动终端。
5.根据权利要求4所述的边缘节点，其特征在于，所述决策分析单元，还适于获取已完成的计算任务的处理过程和处理结果的历史记录信息；采用所获取的历史记录信息中对应的计算任务分配及相关信息进行训练，得到对应的任务分配模型；将所得到的任务分配模型发送至所述移动终端，以使得所述移动终端采用所述任务分配模型选取就近的空闲边缘节点处理自身的计算任务。
6.根据权利要求4所述的边缘节点，其特征在于，所述决策分析单元，还适于获取已完成的计算任务的处理过程和处理结果的历史记录信息；对所获取的历史记录信息中的计算任务筛选及相关信息进行训练，得到对应的任务筛选模型；将所得到的任务筛选模型进行存储，以在后续采用所述任务筛选配模型从所获取的计算任务中筛选出自身能够处理的计算任务。
7.一种计算任务调度系统，包括移动终端和多个权利要求4-6任一项所述的边缘节点，所述移动终端分别与所述多个边缘节点通信连接。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，所述计算机指令运行时执行权利要求1至3任一项所述的计算任务调度方法的步骤。
9.一种终端，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上储存有能够在所述处理器上运行的计算机指令，所述处理器运行所述计算机指令时执行权利要求1至3任一项所述的计算任务调度方法的步骤。
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