CN110012044B - 动态工作移转方法及服务器 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种动态工作移转方法及服务器。此方法包括以下步骤：定时搜集并记录网络中多个节点的网络资源，所述节点包括云端节点及多个边缘节点；于第一时间点接收第一工作的请求，而依据各节点于第一时间点的网络资源计算将第一工作配置到各节点的成本，以配置第一工作于第一目标节点；于第二时间点接收第二工作的请求，而依据各节点于第一时间点的网络资源计算将第二工作配置到各节点的成本，决定适于配置第二工作的第二目标节点并判断是否需转移第一工作；以及根据判断结果配置第二工作并维持或移转第一工作。

Description

动态工作移转方法及服务器
技术领域
本发明涉及一种工作转移方法及装置，且特别是涉及一种动态工作转移方法及服务器。
背景技术
过去十年，由于网络技术的发展以及云端服务产业的兴起，提供了大量多元的信息应用服务。然而，随着物联网(Internet of Things，IoT)技术的兴起，联网设备愈来愈多，当大量物联网装置同时联网时，将可能造成网络资源(如频宽、储存空间、CPU运算能力)大量消耗，使得云端运算(Cloud Computing)面临挑战。
边缘运算(Edge Computing)被提出来以减轻云端运算的负担。详细来说，边缘运算是一种就近运算的概念，将运算能更靠近资料源所在的本地区网内运算，尽可能的不用将资料回传至云端中，以减少资料往返云端的等待时间与降低网络频宽成本。除此之外，适当地布局多个边缘节点也可以增加扩展性(Scalability)与可靠度(Reliability)。
当然，并不是全部的资料都能放在本地端来进行运算。举例来说，有些资料需要更进一步的进行分析与判断，并且需要传至云端中加以进行处理，或是作为长期存取的使用。因此，有必要因应当前的工作(Job)需求，适当配置网络节点以处理所有工作。
发明内容
本发明提供一种动态工作移转方法及服务器，依据网络中所有工作的特性、需求与网络资源，重新配置处理各工作的网络节点，可提升整体运算及网络传输效能。
本发明的动态工作移转方法，适用于云与边缘运算架构下的云端节点，此方法包括以下步骤：定时搜集并记录网络中多个节点的网络资源，多个节点包括云端节点及多个边缘节点；于第一时间点接收第一工作的请求，而依据各节点于第一时间点的网络资源计算将第一工作配置到各节点的成本，以配置第一工作于节点中的第一目标节点；于第二时间点接收第二工作的请求，而依据各节点于第一时间点的网络资源计算将第二工作配置到各节点的成本，决定适于配置第二工作的第二目标节点并判断是否需转移第一工作，其中第二时间点在第一时间点之后；根据判断结果配置第二工作并维持或移转第一工作。
本发明服务器适于作为云与边缘运算架构下的云端节点。此服务器包括通信装置、储存装置以及处理器。其中，通信装置连接网络，并与网络中的多个边缘节点进行通信。处理器连接至通信装置与储存装置，执行储存装置中记录的程序以：利用通信装置定时搜集网络中多个节点的网络资源并记录于储存装置中，多个节点包括云端节点及多个边缘节点；利用通信装置于第一时间点接收第一工作的请求，而依据各节点于第一时间点的网络资源计算将第一工作配置到各节点的成本，以配置第一工作于节点中的第一目标节点；利用通信装置于第二时间点接收第二工作的请求，而依据各节点于第一时间点的网络资源计算将第二工作配置到各节点的成本，决定适于配置第二工作的第二目标节点并判断是否需转移第一工作，其中第二时间点在第一时间点之后；根据判断结果配置第二工作并维持或移转第一工作。
基于上述，本发明的动态工作移转方法及服务器主要是通过定时搜集网络中多个节点的网络信息，以在接收到第一工作的请求时，依据当下各节点的网络资源，配置此第一工作。而当接收到第二工作的请求时，依据配置第一工作前各节点的网络资源，重新计算出将此第二工作配置到各节点所需要的成本，借以决定此第二工作所适合配置的节点，并判断是否需将第一工作转移至其它的节点中。通过上述的方法，本发明的服务器可在接收到新的工作请求时，依据网络上所有工作的特性、需求及网络资源，重新配置用以处理各个工作的节点，由此达到提升整体运算及网络传输效能的目的。
为让本发明的上述特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，并配合所附图式作详细说明如下。
附图说明
图1是本发明一实施例的服务器的方块图。
图2是本发明一实施例的网络架构的示意图。
图3是本发明一实施例的动态工作移转方法流程图。
图4是本发明一实施例的多个节点相互交换网路资源的网络架构的示意图。
图5是本发明一实施例的计算配置工作到网络架构中各节点的成本的示意图。
图6是本发明一实施例的判断是否需转移工作的方法流程图。
图7是本发明一实施例的判断是否需转移工作的网络架构的示意图。
其中，附图标记为：
100：服务器 110：通信装置
120：储存装置 130：处理器
200、400、500、700：网络架构 210、410、510、710：云端节点
220～240、420～440、520～540、720～740：边缘节点
U1～U8、J1、J2：用户装置
Jt：第一工作 Jt+1：第二工作
t：第一时间点 t+1：第二时间点
S310～S340：动态工作移转方法的步骤
S610～S650：判断是否需转移工作的方法的步骤
具体实施方式
在服务器通过网络来进行传输的过程中，当通信装置检测到新的工作请求需要被执行时，本发明提出了一种动态工作移转的方法，使得服务器可以利用处理器来依据网络中所有工作的特性、需求及网络资源，来重新配置处理特定限制的工作的网络节点，达到动态资源使用最佳化的目的，以提升网络整体运算及传输效能。
图1是本发明一实施例的服务器100的方块图。在本实施例中，服务器100适用于作为云与边缘运算架构下的云端节点，并且包括通信装置110、储存装置120以及处理器130。其中，通信装置110可以连接至网络，借以通过与网络连线的方式，来与网络中的多个边缘节点进行通信。处理器130分别连接至通信装置110与储存装置120，并且用以执行储存装置120中所记录的程序。
在本实施例中，通信装置110例如是支援以太网络(Ethernet)等有线网络连结的网络卡或是支援电机和电子工程师协会(Institute of Electrical and ElectronicsEngineers，IEEE)802.11n/b/g等无线通信标准的无线网络卡，其可通过有线或无线方式连接网络并与网络上的装置交换资料。储存装置120可以例如是任何型态的固定式或可移动式随机存取存储器(random access memory，RAM)、只读存储器(read-only memory，ROM)、快闪存储器(flash memory)、可变电阻式存储器(Resistive Random-Access Memory，RRAM)、铁电随机存取存储器(Ferroelectric RAM，FeRAM)、磁阻随机存取存储器(MagnetoresistiveRAM，MRAM)、相变式随机存取存储器(Phase changeRAM，PRAM)、导通微通道存储器(Conductive bridge RAM，CBRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory，DRAM)，但不限于此。处理器130可以例如是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，或是其他可程序化之一般用途或特殊用途的微处理器(Microprocessor)、数位信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、可程序化控制器、特殊应用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)或其他类似元件或上述元件的组合，但不限于此。
图2是本发明一实施例的网络架构200的示意图。在图2中，网络架构200包括云端节点210、多个边缘节点220～240以及多个用户装置U1～U8，其中云端节点210例如以图1中的服务器100实施。以下请同时参照图1以及图2，在本实施例中，云端节点210会定时搜集网络上边缘节点220～240及其本身的网络资源，并记录所搜集的网络资源(例如记录于储存装置120)。边缘节点220～240分别是邻近用户装置U1～U8的节点，其可就近处理用户装置U1～U8所提出的工作。详言之，云端节点210可经由网络接收用户装置U1～U8所发出的工作请求，借以根据先前搜集的网络资源，对各个节点(包括云端节点210及边缘节点220～240)中的网络资源与资料特性进行计算与评估，进而将这些工作配置到最适合的节点来进行处理。
图3是本发明一实施例的动态工作移转方法的流程图。以下请同时参照图1以及图3，本实施例的方法适用于图1的服务器100，以下即搭配服务器100中的各项元件说明本发明的动态工作移转方法的详细步骤。
在步骤S310中，处理器130可以利用通信装置110来定时搜集并记录网络中多个节点的网络资源，其中，这些网络资源可以是网络上的云端节点与多个边缘节点。针对上述步骤S310的实施方式，请同时参照图4，图4是本发明一实施例的多个节点相互交换网路资源的网络架构400的示意图。在本实施例中，网络架构400包括云端节点410、多个边缘节点420～440以及第一、第二用户装置J1、J2。
详细来说，上述的网络资源可以由各个边缘节点420～440分别通过定时广播活动讯号(Heartbeat)来与其它节点进行信息交换，以取得与其它节点之间的传输延迟(Latency)。各个边缘节点420～440在取得传输延迟的信息之后，还会将本身的网络资源回报至云端节点410中，使云端节点410可以针对各个边缘节点420～440的网络资源与资料特性进行计算与评估。除此之外，云端节点410由第一、第二用户装置J1、J2接收的第一工作Jt以及第二工作Jt+1中，分别具有设定档(Profile)，此设定档记录着第一工作Jt或第二工作Jt+1的延迟时间、频宽、功率以及储存空间。其中，设定档中的数字(1、3)分别表示各条件(延迟时间、频宽、功率或储存空间)的重要性或权重。通过这个设定档，可以使处理器130获得这些工作所需要的工作条件。
同样请参照图1以及图3，在步骤S320中，处理器130可以利用通信装置110于第一时间点接收第一工作的请求，而依据各节点于第一时间点的网络资源来计算出将第一工作配置到各节点的成本，以将第一工作配置于这些节点中的第一目标节点。
详细来说，图5是本发明一实施例的计算配置工作到网络架构500中各节点的成本的示意图。在本实施例中，网络架构500包括云端节点510、多个边缘节点520～540以及第一、第二用户装置J1、J2。在图5中，处理器130可以依据各节点(边缘节点520～540以及云端节点510)于第一时间点(t)的网络资源，分别计算出将第一工作Jt配置到这些节点所需的传输成本、计算成本及储存成本。处理器130可进一步计算出这些传输成本、计算成本及储存成本加权后的总和，以作为将第一工作Jt配置到这些节点的成本。举例来说，对于某一节点，可通过将第一工作Jt配置到此节点所需的传输成本CT、计算成本CC及储存成本CS分别乘上权重w1、w2、w3，而获得将第一工作Jt配置到此节点的总成本Csum，其公式如下：
Csum＝w1×CT+w2×CC+w3×CS。
其中，为了避免单一节点的网络资源数值过高(例如云端节点的储存空间远高于边缘节点)以致影响成本的平衡计算，处理器130例如是通过正规化各节点的网络资源，以转换为传输成本CT、计算成本CC及储存成本CS。
举例来说，储存成本与各节点的储存空间成反比，即储存空间愈大，储存成本愈低。假设各边缘节点520～540以及云端节点510的储存空间的比例为3：3：5：10，则其对应的储存成本的比例为正规化后的1/3：1/3：1/5：1/10，即10：10：6：3。另一方面，传输成本与传输的延迟时间为正比的关系，而与传输频宽则为反比的关系，即延迟时间愈久，传输成本愈高；传输频宽愈大，传输成本愈低。因此，综合考量上述延迟时间、传输频宽与传输成本的关系，可计算出各边缘节点520～540以及云端节点510的传输成本的比例为2：3：7：10。此外，计算成本与各节点的计算能力成反比，即计算能力愈好，计算成本愈低，据此可计算出各边缘节点520～540以及云端节点510的传输成本的比例为5：4：5：4。
请再次参照图3，在步骤S330中，处理器130可以利用通信装置110于第二时间点接收第二工作的请求，而依据各节点于第一时间点的网络资源，来计算出将此第二工作配置到各节点的成本，以决定适于配置此第二工作的第二目标节点，并且判断是否需转移上述的第一工作，从而在步骤S340中，根据判断结果来配置第二工作并维持或移转第一工作。其中，上述的第二时间点是在第一时间点之后。
详细来说，在接收到第二工作的请求时，网络中适于处理第二工作的最佳节点可能是尚未被配置工作的节点，但也可能是已被配置用来处理第一工作的节点。为了避免因为最佳节点被第一工作占用，以致第二工作被迫分配到次佳节点，而不能达到资源分配最佳化，在本实施例中，当处理器130利用通信装置110于第二时间点接收到来自用户装置所发出的新的第二工作的请求时，处理器130会追溯回(接收到第一工作时的)第一时间点，而根据第一时间点的网络资源，重新计算出将此第二工作配置到各个节点的成本，据以将第二工作配置到最为适合的节点。同时，处理器130也依据此计算结果来判断是否需要转移先前的第一工作。即，若适于处理第二工作的最佳节点为先前被配置用以处理第一工作的节点，则可进一步考量将第一工作转移到其他节点的成本，来决定是否需要转移第一工作。
详细来说，图6是本发明一实施例的判断是否需转移工作的方法流程图。以下请同时参照图1以及图6。在步骤S610中，处理器130会判断决定适于配置第二工作的第二目标节点是否与先前被配置用以处理第一工作的第一目标节点相同。
若第二目标节点与第一目标节点不同，在步骤S620中，则处理器130无需移转第一工作，因此将第二工作配置到第二目标节点，而不移转第一工作。反之，若第二目标节点与第一目标节点相同，在步骤S630中，处理器130会进一步判断于第一时间点时，将第二工作配置到第一目标节点的成本是否大于将第一工作配置到第一目标节点的成本。执行步骤S640，反之，则执行步骤S650。
若上述步骤S630的判断结果为是，则处理器130执行步骤S640，依据各节点于第二时间点的网络资源重新计算将第二工作配置到各节点的成本，以配置第二工作于第三目标节点，并且不移转第一工作。详细来说，处理器130依据第二时间点所计算出第二工作配置到各节点的成本，以使处理器130可以将此第二工作配置到所需成本最小的节点。
若上述步骤S630的判断结果为否，则处理器130执行步骤S650，依据于第一时间点将第一工作配置到第一目标节点的邻近节点的成本以及于第二时间点将第一工作维持在第一目标节点的成本，来将第一工作移转至邻近节点中的第四目标节点或不移转第一工作。
举例来说，图7是依照本发明一实施例所绘示之判断是否需转移工作的网络架构700的示意图。在本实施例中，网络架构700包括云端节点710、多个边缘节点720～740以及第一、第二用户装置J1、J2。假设云端节点710于第一时间点t将第一用户装置J1的第一工作Jt配置到边缘节点730。而当云端节点710于第二时间点t+1接收到第二用户装置J2的第二工作Jt+1的请求时，由于处理器130判断第二工作Jt+1配置于边缘节点730的成本小于第一工作Jt配置于边缘节点730所需要的成本，因此，于第二时间点t+1时，处理器130会将第二工作Jt+1配置到边缘节点730中。在此情况下，处理器130将会判断第一工作Jt配置到其他节点(云端节点710或边缘节点720～740)所需要的成本，以将第一工作Jt配置到所需成本最小的节点。
换言之，此时云端节点710会进一步计算出，于第一时间点将第一工作Jt配置于(边缘节点730相邻的)云端节点710或边缘节点720、740所需的成本，同时也计算出于第二时间点将第一工作Jt配置于边缘节点730所需的成本。若处理器130依据这些计算结果中判断将第一工作Jt配置于边缘节点730的相邻节点的成本较低，则处理器130会将第一工作Jt移转至其它的节点中(如，云端节点710以及边缘节点720、740中的其中之一)。反之，若处理器130判断将第一工作Jt维持于边缘节点730的成本较低，则处理器130会将第一工作Jt维持由边缘节点730处理。
需说明的是，在一实施例中，处理器130在因应第二工作Jt+1的请求而移转工作时，例如仅会移转距离第二工作Jt+1为k个节点个数(hop)内的工作，即处理器130仅移转所配置节点至第二工作Jt+1的发送端之间经过的节点个数在k之内的工作，其中k为正整数。
此外，在上述实施例中，第一工作是指第二工作的前一个工作。而在另一实施例中，第一工作也可以是第二工作之前第n个工作，其中n为正整数。也就是说，当处理器130接收到新的工作时，例如会回溯到先前第n个工作配置前的时间点，而以当时的网络资源重新评估适于处理此第n个工作到目前接收到的新工作之间多个工作的节点，并重新配置用以处理这些工作的节点，由此可进一步提升整体运算及网络传输效能。
综上所述，本发明的动态工作移转方法及服务器除了利用成本函数提供负载平衡的机制外，还在接收到新工作时，回溯到先前配置其他工作时的网络资源，而重新统筹配置处理这些工作的节点。且有鉴于重新配置所有工作所涉及的复杂度较高，本发明例如针对重新配置的工作的空间(即距离新工作的发送端的节点个数)以及时间(即回溯及重新配置的工作数目)做限制，来达到动态资源使用最佳化的目的。
虽然本发明已以实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明，任何熟悉本领域的技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作各种相应的改变和变形，故本发明的保护范围本发明所附的权利要求的保护范围所界定者为准。

Claims (14)

1.一种动态工作移转方法，适用于云与边缘运算架构下的云端节点，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
定时搜集并记录网络中多个节点的网络资源，所述多个节点包括所述云端节点及多个边缘节点；
于第一时间点接收第一工作的请求，而依据各所述节点于所述第一时间点的网络资源计算将所述第一工作配置到各所述节点的成本，以配置所述第一工作于所述节点中的第一目标节点；
于第二时间点接收第二工作的请求，而依据各所述节点于所述第一时间点的网络资源计算将所述第二工作配置到各所述节点的成本，决定适于配置所述第二工作的第二目标节点并判断是否需转移所述第一工作，其中所述第二时间点在所述第一时间点之后；以及
根据判断结果配置所述第二工作并维持或移转所述第一工作。
2.如权利要求1所述的动态工作移转方法，其特征在于，判断是否需转移所述第一工作的步骤包括：
判断所决定适于配置所述第二工作的第二目标节点是否与所述第一目标节点相同；
若不同，配置所述第二工作于所述第二目标节点，并不移转所述第一工作；
若相同，判断于所述第一时间点将所述第二工作配置到所述第一目标节点的成本是否大于将所述第一工作配置到所述第一目标节点的成本；
若是，依据各所述节点于所述第二时间点的网络资源重新计算将所述第二工作配置到各所述节点的成本，以配置所述第二工作于第三目标节点，并不移转所述第一工作；以及
若否，依据于所述第一时间点将所述第一工作配置到所述第一目标节点的邻近节点的成本以及于第二时间点将所述第一工作维持在所述第一目标节点的成本，移转所述第一工作至所述邻近节点中的第四目标节点或不移转所述第一工作。
3.如权利要求1所述的动态工作移转方法，其特征在于，所述网络资源包括由各所述边缘节点通过定时与其他节点交换讯息而取得的与各所述其他节点间的传输延迟。
4.如权利要求1所述的动态工作移转方法，其特征在于，依据各所述节点于所述第一时间点的网络资源计算将所述第一工作配置到各所述节点的成本的步骤包括：
依据各所述节点于所述第一时间点的网络资源，分别计算将第一工作配置到所述节点所需的传输成本、计算成本及储存成本，并计算所述传输成本、所述计算成本及所述储存成本加权后的总和，作为将所述第一工作配置到所述节点的成本。
5.如权利要求4所述的动态工作移转方法，其特征在于，依据各所述节点于所述第一时间点的网络资源，分别计算将第一工作配置到所述节点所需的传输成本、计算成本及储存成本的步骤包括：
正规化各所述节点的所述网络资源，以转换为所述传输成本、所述计算成本及所述储存成本。
6.如权利要求1所述的动态工作移转方法，其特征在于，所述第一工作为所述第二工作之前第n个工作，其中n为正整数。
7.如权利要求1所述的动态工作移转方法，其特征在于，根据判断结果配置所述第二工作并维持或移转所述第一工作的步骤包括：
仅移转所配置节点至所述第二工作的发送端之间经过的节点个数在k之内的工作，其中k为正整数。
8.一种服务器，适于作为云与边缘运算架构下的云端节点，其特征在于，包括：
通信装置，连接网络，并与所述网络中的多个边缘节点进行通信；
储存装置；以及
处理器，连接至所述通信装置与所述储存装置，执行所述储存装置中记录的程序以：
利用所述通信装置定时搜集所述网络中多个节点的网络资源并记录于所述储存装置中，所述多个节点包括所述云端节点及所述多个边缘节点；
利用所述通信装置于第一时间点接收第一工作的请求，而依据各所述节点于所述第一时间点的网络资源计算将所述第一工作配置到各所述节点的成本，以配置所述第一工作于所述节点中的第一目标节点；
利用所述通信装置于第二时间点接收第二工作的请求，而依据各所述节点于所述第一时间点的网络资源计算将所述第二工作配置到各所述节点的成本，决定适于配置所述第二工作的第二目标节点并判断是否需转移所述第一工作，其中所述第二时间点在所述第一时间点之后；以及
根据判断结果配置所述第二工作并维持或移转所述第一工作。
9.如权利要求8所述的服务器，其特征在于，所述处理器包括：
判断所决定适于配置所述第二工作的第二目标节点是否与所述第一目标节点相同；
若不同，所述处理器配置所述第二工作于所述第二目标节点，并不移转所述第一工作；
若相同，所述处理器判断于所述第一时间点将所述第二工作配置到所述第一目标节点的成本是否大于将所述第一工作配置到所述第一目标节点的成本；
若是，则所述处理器依据各所述节点于所述第二时间点的网络资源重新计算将所述第二工作配置到各所述节点的成本，以配置所述第二工作于第三目标节点，并不移转所述第一工作；以及
若否，则所述处理器依据于所述第一时间点将所述第一工作配置到所述第一目标节点的邻近节点的成本以及于第二时间点将所述第一工作维持在所述第一目标节点的成本，移转所述第一工作至所述邻近节点中的第四目标节点或不移转所述第一工作。
10.如权利要求8所述的服务器，其特征在于，所述网络资源包括由各所述边缘节点通过定时与其他节点交换讯息而取得的与各所述其他节点间的传输延迟。
11.如权利要求8所述的服务器，其特征在于，所述处理器包括依据各所述节点于所述第一时间点的网络资源，分别计算将第一工作配置到所述节点所需的传输成本、计算成本及储存成本，并计算所述传输成本、所述计算成本及所述储存成本加权后的总和，作为将所述第一工作配置到所述节点的成本。
12.如权利要求11所述的服务器，其特征在于，所述处理器包括正规化各所述节点的所述网络资源，以转换为所述传输成本、所述计算成本及所述储存成本。
13.如权利要求8所述的服务器，其特征在于，所述第一工作为所述第二工作之前第n个工作，其中n为正整数。
14.如权利要求8所述的服务器，其特征在于，所述处理器仅移转所配置节点至所述第二工作的发送端之间经过的节点个数在k之内的工作，其中k为正整数。
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