CN109274745B - 一种边缘节点优化计算的物联网系统和方法 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供一种边缘节点优化计算的物联网系统，包括：核心网络和边缘网络；所述核心网络包括云计算中心，所述边缘网络包括多个边缘子网络，每个所述的边缘子网络包括边缘计算节点、数据源节点和用户节点；所述边缘计算节点与所述云计算中心通信连接，用于交互传输数据，同一边缘子网络中的数据源节点和用户节点与所述边缘计算节点通信连接，用于交互传输数据，位于同一通信区域内的不同边缘子网络中的边缘计算节点之间建立有点对点网络通道，通过所述点对点网络通道可以实现边缘计算节点之间的计算资源的分配和源数据的调度。本申请实施例的边缘节点优化计算的物联网系统，有利于数据共享且计算效率高，边缘计算节点负载均衡。

Description

一种边缘节点优化计算的物联网系统和方法

技术领域

本申请涉及互联网技术领域，尤其涉及一种边缘节点优化计算的物联网系统和方法。

背景技术

物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思：其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。

边缘计算是随着物联网的发展而兴起的一种新的数据处理方式，由于物联网体系下实现了所谓的“万物互联”，一切物体都可能成为数据源，例如智慧家电、智能家具、各种传感器、交通工具等等，导致网络中需要通过计算进行处理的数据量呈级数增长，如果将全部的海量数据都上传到云端的数据处理中心进行计算，然后再反馈计算结果给用户，那么会导致海量的通信开销，而且会产生很大的延时。相反，边缘计算是尽量在靠近数据源头和用户的网络边缘设置一些边缘计算节点，边缘计算节点负责对本地产生的数据实施计算处理，当边缘计算节点无法完成所需要的计算(例如软硬件计算能力无法达到或者已经满负荷、缺乏计算所必须的数据等)，就会将计算任务以及计算涉及到的本地源数据上传给云计算中心，由云计算中心执行计算。

边缘计算技术有助于降低网络通信整体负荷，提高对用户的响应速度。但是，现有的边缘计算架构也面临着如下的问题：1.容易出现信息孤岛，不利于数据的共享，因为大部分源数据、计算结果都没有进入核心网，都是在边缘节点所在的本地网格内流转，所以边缘计算节点往往不能获得完成某种计算所必需的其他网格区域的源数据或者计算结果；而且，这也意味着存在比较多的重复计算，已经由某个边缘节点所完成的计算任务，由于计算结果不可共享，有可能会被其它边缘节点重复执行。2.整体效率低，各个边缘计算节点负载不均衡，有可能有的节点已经超负荷，但是大部分其他边缘计算节点处于闲置状态。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提出一种有利于数据共享、计算效率高、边缘计算节点负载均衡的边缘节点优化计算的物联网系统和方法，来解决现有技术中边缘计算容易出现信息孤岛，不利于数据的共享，同时计算效率低，边缘计算节点负载不均衡的技术问题。

基于上述目的，在本申请的第一个方面，提出了一种边缘节点优化计算的物联网系统，包括：

核心网络和边缘网络；

所述核心网络包括云计算中心，所述边缘网络包括多个边缘子网络，每个所述的边缘子网络包括边缘计算节点、数据源节点和用户节点；

所述边缘计算节点与所述云计算中心通信连接，用于交互传输数据，同一边缘子网络中的数据源节点和用户节点与所述边缘计算节点通信连接，用于交互传输数据，位于同一通信区域内的不同边缘子网络中的边缘计算节点之间根据所述云计算中心的协调建立点对点网络通道，通过所述点对点网络通道可以实现边缘计算节点之间的计算资源的分配和源数据的调度。

在一些实施例中，所述云计算中心包括：

数据类型和计算类型获取模块，用于获取边缘计算节点的源数据类型和计算类型。

在一些实施例中，所述云计算中心还包括：

存储模块，用于存储边缘计算节点的源数据类型和计算类型。

在一些实施例中，所述云计算中心还包括：

调度请求接收模块，用于接收第一边缘计算节点发送的调度请求，所述调度请求用于向所述云计算中心请求计算资源。

在一些实施例中，所述云计算中心还包括：

调度请求应答模块，用于向所述第一边缘计算节点和第二边缘节点发送协调指令，指示所述第一边缘计算节点将自身的部分计算任务和计算所需的源数据通过所述点对点网络通道发送至与所述第一边缘计算节点位于同一通信区域内的第二边缘计算节点。

在一些实施例中，所述云计算中心还包括：

协调模块，用于基于边缘计算节点之间的业务相关性，协调源数据和计算类型相同或者相关的边缘节点建立点对点网络通道。

在一些实施例中，所述云计算中心还包括：

计算负荷查询模块，用于定期向边缘计算节点发送查询信息，以查询边缘计算节点的计算负荷以及边缘计算节点之间的通信数据状况。

在一些实施例中，所述边缘计算节点包括：

调度请求发送模块，用于当边缘计算节点的计算负荷超过预设阈值时，向所述云计算中心发送调度请求；

计算负荷评估模块，用于评估边缘计算节点的计算负荷，判断是否超过预设阈值；

P2P连接管理模块，用于根据所述云计算中心的协调指令，与其他边缘计算节点建立、保持或者断开所述点对点网络通道。

基于上述目的，在本申请的另一个方面，还提供了一种边缘节点优化计算的物联网方法，包括：

当第一边缘计算节点的计算负荷超过预设阈值时，向所述云计算中心发送调度请求；

云计算中心根据所述调度请求向位于同一通信区域内的所述第一边缘计算节点和第二边缘计算节点发送协调指令，将所述第一边缘计算节点的部分计算任务和计算所需的源数据通过点对点网络通道发送至所述第二边缘计算节点；

所述第二边缘计算节点完成对所述部分计算任务和计算所需的源数据的处理后，通过所述点对点网络通道将生成的结果数据返回至所述第一边缘计算节点。

在一些实施例中，还包括：

云计算中心根据所述第一边缘计算节点的源数据类型和计算类型确定与所述第一边缘计算节点的源数据类型和计算类型相同的目标边缘计算节点作为所述第二边缘计算节点；

查询所述第一边缘计算节点和所述目标边缘计算节点之间是否存在有点对点网络通道；

若存在点对点网络通道，则通过该点对点网络通道将所述第一边缘计算节点的部分计算任务和计算所需的源数据通过该点对点网络通道发送至所述目标边缘计算节点；

若不存在点对点网络通道，则协调所述第一边缘计算节点和所述目标边缘计算节点建立点对点网络通道，通过新建的点对点网络通道将所述第一边缘计算节点的部分计算任务和计算所需的源数据发送至所述目标边缘计算节点；

所述目标边缘计算节点完成对所述部分计算任务和计算所需的源数据的处理后，通过新建的点对点网络通道将生成的结果数据返回至所述第一边缘计算节点。

本申请实施例提供一种边缘节点优化计算的物联网系统和方法，其中，系统包括：核心网络和边缘网络；所述核心网络包括云计算中心，所述边缘网络包括多个边缘子网络，每个所述的边缘子网络包括边缘计算节点、数据源节点和用户节点；位于同一通信区域内的不同边缘子网络中的边缘计算节点之间可在云计算中心的协调下建立有点对点网络通道，通过所述点对点网络通道可以实现边缘计算节点之间的计算资源的分配和源数据的调度。本申请实施例的边缘节点优化计算的物联网系统和方法，有利于数据共享且计算效率高，边缘计算节点负载均衡。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是现有技术中的边缘节点优化计算的物联网系统的系统框架图；

图2是本申请实施例一的边缘节点优化计算的物联网系统的结构示意图；

图3是本申请实施例二的边缘节点优化计算的物联网系统的结构示意图；

图4是本申请实施例二的边缘计算节点结构示意图；

图5是本申请实施例三的边缘节点优化计算的物联网方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

如图1所示，是现有技术中的边缘节点计算的物联网系统的系统框架图。在现有技术中的边缘节点计算的物联网系统中，数据源节点提供的源数据，大部分由位于本地的边缘计算节点进行计算处理，然后将计算结果提供给用户节点；用户节点也可以向边缘计算节点上传计算需求，由边缘计算节点响应该需求而主动向数据源节点调取源数据，进行计算并给用户节点反馈；以上计算和通信的过程大部分在网络边缘完成，不会进入核心网，所以不会增大网络的通信负荷，而且用户能更快速获取计算结果和需求响应。当边缘计算节点无法完成所需要的计算(例如软硬件计算能力无法达到或者已经满负荷、缺乏计算所必须的数据等)，就会将计算任务以及计算涉及到的本地源数据上传给云计算中心，由云计算中心执行计算。现有技术中的边缘节点计算的物联网系统，容易存在背景技术所提到的信息孤岛、不利于数据的共享、整体效率低、边缘计算节点负载不均衡、重复计算等技术问题。

如图2所示，是本申请实施例一的边缘节点优化计算的物联网系统的结构示意图。从图2中可以看出，本实施例的边缘节点优化计算的物联网系统，包括：核心网络和边缘网络；所述核心网络包括云计算中心，所述边缘网络包括多个边缘子网络，每个所述的边缘子网络包括边缘计算节点、数据源节点和用户节点。

所述边缘计算节点与所述云计算中心通信连接，用于交互传输数据，同一边缘子网络中的数据源节点和用户节点与所述边缘计算节点通信连接，用于交互传输数据，位于同一通信区域内的不同边缘子网络中的边缘计算节点之间可以根据云计算中心的调度协调而建立点对点网络通道，即图2所示的P2P通道，通过所述点对点网络通道可以实现边缘计算节点之间的计算资源的共享、计算任务的分配和源数据的调度。图2中只示出了两个边缘子网络，目的在于对本申请的技术方案进行说明，本申请实施例的技术方案中的边缘子网络的数量不限于两个，位于同一通信区域内的任意两个边缘子网络中的边缘计算节点之间都可以根据云计算中心的调度协调而建立点对点网络通道。

本申请实施例的边缘节点优化计算的物联网系统，当边缘计算节点因计算资源不足而无法完成所需要的计算或者预期完成所需计算会经历超出允许的时间延迟时，不会向云计算中心发送计算任务以及计算涉及到的本地源数据，而是向云计算中心发送调度请求，由云计算中心进行协调云计算中心指示发送调度请求的边缘计算节点将至少一部分计算任务以及计算涉及到的本地源数据发送至与该边缘计算节点建立有P2P(点对点网络)通道且有空闲计算资源的位于同一通信区域的其他边缘计算节点进行计算，在完成计算后再由所述其他边缘计算节点将计算结果发送至该发起调度请求的边缘计算节点，避免了该发起调度请求的边缘计算节点直接向云计算中心发送计算任务以及计算涉及到的本地源数据，从而不会增大核心网的通信负荷。当然，云计算中心可以根据该调度请求，使该发起调度请求的边缘计算节点与没有所述P2P通道的另一个边缘计算节点之间建立起所述P2P通道，进而再执行上述发送计算任务以及计算涉及到的本地源数据、反馈计算结果的过程。

本申请实施例的边缘节点优化计算的物联网系统，有利于边缘计算节点的计算资源和数据共享，且计算效率高，边缘计算节点负载均衡。

如图3所示，是本申请实施例二的边缘节点优化计算的物联网系统的结构示意图。本实施例的边缘节点优化计算的物联网系统，包括：核心网络和边缘网络，所述核心网络包括云计算中心1，所述边缘网络包括多个边缘子网络，每个所述的边缘子网络包括边缘计算节点2、数据源节点4和用户节点3。

所述边缘计算节点2与所述云计算中心1通信连接，用于交互传输数据，同一边缘子网络中的数据源节点4和用户节点3与所述边缘计算节点2通信连接，用于交互传输数据。位于同一通信区域内的不同边缘子网络中的边缘计算节点2之间根据云计算中心的调度协调而建立点对点网络通道(P2P通道)5，这些边缘节点处于同一个通信区内，因此不需要经过核心网就可以建立P2P通道。通过该P2P通道，边缘计算节点之间可以实现数据和计算能力的共享，通过所述点对点网络通道5可以实现边缘计算节点之间的计算资源的分配和源数据的调度，包括：A边缘计算节点负荷过重的时候，可以将自身的一部分计算任务、计算所需的源数据利用P2P通道传输给B边缘计算节点，由B边缘计算节点实施计算并将结果反馈给A节点，从而实现了计算能力的优化。这一过程都是在网络边缘执行，云计算中心只是下发一些协调指令，来指挥边缘计算节点A和B之间建立P2P，以及指示边缘计算节点A和B之间进行计算任务、源数据和计算结果的直接相互传输，所以不会增大核心网的通信负荷。

如图4所示，所述边缘计算节点2包括：调度请求发送模块201，用于当边缘计算节点的计算负荷超过预设阈值时，向所述云计算中心发送调度请求；

计算负荷评估模块202，用于评估边缘计算节点的计算负荷，判断是否超过预设阈值；所述计算负荷评估模块202根据当前未完成的计算任务的属性和计算任务对应的源数据数据量，确定总计算能力需求，判断总计算能力需求是否超出第一预设阈值；并且，当所述总计算能力需求未超出第一预设阈值的情况下，根据新增加的计算任务的属性和对应的源数据数据量，确定新增加的计算任务的新增计算能力需求，并且根据实时监测的边缘计算节点的可用计算能力，判断完成新增加的计算任务的时间延迟是否大于第二预设阈值；

P2P连接管理模块203，用于根据所述云计算中心的协调指令，与其他边缘计算节点建立、保持或者断开所述P2P通道；

计算传输模块204，用于根据所述云计算中心的协调指令，利用所述P2P通道，向其他边缘计算节点发送计算任务和所需的源数据；以及从其它边缘计算节点接收计算任务和所需的源数据；以及向其他边缘计算节点发送计算结果或者从其他边缘计算节点接收计算结果。

其中，具体来说，所述计算负荷评估模块202对于每一个计算任务，按照如下公式计算完成该任务的计算能力需求：Ri＝Ti*Di，其中Di表示第i计算任务对应的源数据数据量，显然对应的源数据数据量越大则计算能力需求越大；Ti是与该第i个计算任务的属性相对应的一个需求系数，不同属性的计算任务对应不同大小的需求系数，越复杂的计算任务需求系数的数值越大，Ri即表示第i个计算任务的计算能力需求。若当前未完成的计算任务为任务1至任务K，则将R1至Rk累加起来作为总计算能力需求，判断总计算能力需求是否超出第一预设阈值。对于新增的第k个任务，则新增计算能力需求为Rk，计算T＝Rk/RT，其中RT为边缘计算节点的当前可用计算能力，即单位时间内能够完成的计算需求，所得时间T就是完成新增加的计算任务的时间延迟。

如图3，所述云计算中心包括：数据类型和计算类型获取模块101，用于获取边缘计算节点的源数据类型和计算类型；存储模块102，用于存储边缘计算节点的源数据类型和计算类型；调度请求接收模块103，用于接收第一边缘计算节点发送的调度请求，所述调度请求用于向所述云计算中心请求计算资源；调度请求应答模块104，用于向所述第一边缘计算节点和第二边缘节点发送协调指令，指示所述第一边缘计算节点将自身的部分计算任务和计算所需的源数据通过所述点对点网络通道5发送至与所述第一边缘计算节点位于同一通信区域内的第二边缘计算节点；协调模块105，用于基于边缘计算节点之间的业务相关性以及边缘计算节点的计算负荷，协调源数据和计算类型相同或者相关的边缘节点建立点对点网络通道。

具体来说，所述云计算中心的协调模块105基于边缘计算节点之间的业务相关性，协调哪些边缘计算节点2之间建立所述P2P连接：边缘计算节点2向云计算中心1备案自身的源数据和计算类型，云计算中心的协调模块105优先将源数据和计算类型相同或者相关的边缘计算节点2建立P2P通道，这样有利于节点之间数据和计算结果的共享，避免重复计算。例如，如果所述第一边缘计算节点和第二边缘计算节点本身就具有相同的源数据，就可以不必相互传输源数据。又例如，如果第一边缘计算节点和第二边缘计算节点的计算任务本身就需要相互提供一定的计算结果，从而建立P2P通道后二者就可以直接进行计算结果的交换。协调模块105优先将源数据和计算类型相同或者相关的边缘计算节点之间建立P2P通道，也可以保持P2P连接的稳定性，不至于因为某个边缘计算节点所需要源数据或者是计算能力在其当前连接的其他节点也不存在而必须要频繁重建P2P。

此外，所述云计算中心1还包括：计算负荷查询模块106，用于定期向边缘计算节点发送查询信息，以查询边缘计算节点的计算负荷以及边缘计算节点之间的通信数据状况。

对于由若干个边缘计算节点彼此P2P连接形成的一个节点网络，云计算中心定期向各个边缘计算节点问询其计算负荷情况，以及其与其它节点的通信数据状况等，从整体上监测该网络的计算负荷，当系统没有优化时，计算负荷查询模块106通知所述协调模块105实现重组织P2P节点网络。例如，如果计算负荷查询模块106确定某个P2P通道5连接的两个边缘计算节点在过去一个监控周期内通信数据量低于通信量阈值，则可通知所述协调模块105协调这两个边缘计算节点中断该P2P通道连接，从而释放P2P通道占用的通信资源。又例如，如果计算负荷查询模块106确定某个P2P通道5连接的两个边缘计算节点在过去一个监控周期内计算负荷的差值绝对值大于负荷不均衡阈值，则通知所述协调模块105协调这两个边缘计算节点中断该P2P通道连接，从而释放P2P通道占用的通信资源。以上两种情况说明P2P通道没有发挥应有的数据共享与计算任务均衡的作用，例如第二边缘计算节点由于源数据或者计算能力的不匹配无法为第一边缘计算节点分担其计算负荷，故而可以中断该P2P通道。

本申请实施例的边缘节点优化计算的物联网系统，有利于数据共享且计算效率高，边缘计算节点负载均衡，同时可以保持边缘计算节点P2P通道的稳定性及整体效率。

如图5所示，是本申请实施例三的边缘节点优化计算的物联网方法的流程图。本实施例的边缘节点优化计算的物联网方法，可以包括以下步骤：

S401：当第一边缘计算节点的计算负荷超过预设阈值时，向所述云计算中心发送调度请求。

第一边缘计算节点连接的源数据节点可以提供源数据由该边缘计算节点实施计算，从而向用户节点提供计算结果。用户节点也可以向边缘计算节点上传计算需求，由边缘计算节点响应该需求而主动向数据源节点调取源数据，进行计算并给用户节点反馈。当边缘计算节点无法完成所需要的计算(例如软硬件计算能力无法达到或者已经满负荷、缺乏计算所必须的数据等)时，向所述云计算中心发送调度请求。

S402：云计算中心根据所述调度请求向位于同一通信区域内的所述第一边缘计算节点和第二边缘计算节点发送协调指令，使所述第一边缘计算节点将自身的部分计算任务和计算所需的源数据通过点对点网络通道发送至所述第二边缘计算节点。

S403：所述第二边缘计算节点完成对所述部分计算任务和计算所需的源数据的处理后，通过所述点对点网络通道将生成的结果数据返回至所述第一边缘计算节点。

此外，云计算中心还可以根据所述第一边缘计算节点的源数据类型和计算类型确定与所述第一边缘计算节点的源数据类型和计算类型相同的目标边缘计算节点，并查询所述第一边缘计算节点和所述目标边缘计算节点之间是否存在有点对点网络通道。若存在点对点网络通道，则通过该点对点网络通道将所述第一边缘计算节点的部分计算任务和计算所需的源数据通过该点对点网络通道发送至所述目标边缘计算节点；若不存在点对点网络通道，则协调所述第一边缘计算节点和所述目标边缘计算节点建立点对点网络通道，通过新建的点对点网络通道将所述第一边缘计算节点的部分计算任务和计算所需的源数据发送至所述目标边缘计算节点；所述目标边缘计算节点完成对所述部分计算任务和计算所需的源数据的处理后，通过新建的点对点网络通道将生成的结果数据返回至所述第一边缘计算节点。

本申请实施例的边缘节点优化计算的物联网方法，能够取得与上述系统实施例相类似的技术效果，这里不再赘述。

以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (6)

1.一种边缘节点优化计算的物联网系统，其特征在于，包括：

核心网络和边缘网络；

所述核心网络包括云计算中心，所述边缘网络包括多个边缘子网络，每个所述的边缘子网络包括边缘计算节点、数据源节点和用户节点；

所述边缘计算节点与所述云计算中心通信连接，用于交互传输数据，同一边缘子网络中的数据源节点和用户节点与所述边缘计算节点通信连接，用于交互传输数据，位于同一通信区域内的不同边缘子网络中的边缘计算节点之间根据所述云计算中心的协调建立点对点网络通道，通过所述点对点网络通道可以实现边缘计算节点之间的计算资源的分配和源数据的调度；

所述云计算中心还包括：

调度请求接收模块，用于接收第一边缘计算节点发送的调度请求，所述调度请求用于向所述云计算中心请求计算资源；

所述云计算中心还包括：

调度请求应答模块，用于向所述第一边缘计算节点和第二边缘节点发送协调指令，指示所述第一边缘计算节点将自身的部分计算任务和计算所需的源数据通过所述点对点网络通道发送至与所述第一边缘计算节点位于同一通信区域内的第二边缘计算节点；

所述云计算中心还包括：

协调模块，用于基于边缘计算节点之间的业务相关性，协调源数据和计算类型相同或者相关的边缘节点建立点对点网络通道。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述云计算中心包括：

数据类型和计算类型获取模块，用于获取边缘计算节点的源数据类型和计算类型。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述云计算中心还包括：

存储模块，用于存储边缘计算节点的源数据类型和计算类型。

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述云计算中心还包括：

计算负荷查询模块，用于定期向边缘计算节点发送查询信息，以查询边缘计算节点的计算负荷以及边缘计算节点之间的通信数据状况。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述边缘计算节点包括：

调度请求发送模块，用于当边缘计算节点的计算负荷超过预设阈值时，向所述云计算中心发送调度请求；

计算负荷评估模块，用于评估边缘计算节点的计算负荷，判断是否超过预设阈值；

P2P连接管理模块，用于根据所述云计算中心的协调指令，与其他边缘计算节点建立、保持或者断开所述点对点网络通道。

6.一种边缘节点优化计算的物联网方法，其特征在于，包括：

当第一边缘计算节点的计算负荷超过预设阈值时，向云计算中心发送调度请求；

云计算中心根据所述调度请求向位于同一通信区域内的所述第一边缘计算节点和第二边缘计算节点发送协调指令，将所述第一边缘计算节点的部分计算任务和计算所需的源数据通过点对点网络通道发送至所述第二边缘计算节点；

所述第二边缘计算节点完成对所述部分计算任务和计算所需的源数据的处理后，通过所述点对点网络通道将生成的结果数据返回至所述第一边缘计算节点；

还包括：

云计算中心根据所述第一边缘计算节点的源数据类型和计算类型确定与所述第一边缘计算节点的源数据类型和计算类型相同的目标边缘计算节点作为所述第二边缘计算节点；

查询所述第一边缘计算节点和所述目标边缘计算节点之间是否存在有点对点网络通道；

若存在点对点网络通道，则通过该点对点网络通道将所述第一边缘计算节点的部分计算任务和计算所需的源数据通过该点对点网络通道发送至所述目标边缘计算节点；

若不存在点对点网络通道，则协调所述第一边缘计算节点和所述目标边缘计算节点建立点对点网络通道，通过新建的点对点网络通道将所述第一边缘计算节点的部分计算任务和计算所需的源数据发送至所述目标边缘计算节点；

所述目标边缘计算节点完成对所述部分计算任务和计算所需的源数据的处理后，通过新建的点对点网络通道将生成的结果数据返回至所述第一边缘计算节点。

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