CN110249606A - 智能事件流 - Google Patents

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CN110249606A
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Abstract

各种实施例包括经结构化处理以用于提供智能事件处理卸载的设备和方法，能够通过嵌入式适配器互连促进高效、地理分布式分层可扩展事件流和处理互连。从一个或多个网络在数据处理程序中接收的事件流可以分离为分区。所述事件流到所述分区的加载可以通过控制所使用的分区的数目来跟踪，以均衡所述加载。每个分区的数据包可以发送到驻留在控制应用中的相应反应式路由器，以进行进一步处理。附加设备、系统和方法可以在各种应用中实现。

Description

智能事件流
相关申请案
本发明要求2017年3月7日递交的发明名称为“智能事件流”的第15/452,257号美国非临时申请案的在先申请优先权，其又要求2017年1月25日递交的发明名称为“智能事件流”的第62/450,561号美国临时申请案的在先申请优先权，这两份专利申请案的全部内容以引入的方式并入本文中。
技术领域
本发明涉及数据通信，具体地，涉及事件流。
背景技术
软件定义网络(software defined network，简称SDN)和物联网(Intemet ofThings，简称IoT)网络在规模和地理分布(geo-distribution)方面日臻成熟，不断转换。实际部署应包括与现有网络和原有网络的集成，需要伴随此类转换。SDN和IoT网络是集中式网络，使用一对一客户端-服务器连接进行通信。因此，对于这些集中式控制应用而言，跨数据面、控制面和管理的流数据的事件流和智能处理是非常繁琐的。事件是由系统硬件或软件识别的可识别事件。事件可以表示消息、令牌、计数、模式或可在诸如网络流量或其它输入的持续监测输入流中检测到的值。此外，使用领导选择专用连接和事件流数据同步在地理分布部署方面会引起一致性和同步问题。
当前方案，例如开放网络操作系统(open network operating system，简称ONOS)/OpenDaylight(ODL)，效率低下，因为它们在事件处理方面浪费计算/基础设施处理资源。随后，SDN和IoT应用在跨控制、数据、操作和管理的事件流处理中面临地理分布、扩展和效率方面的挑战。
发明内容
负载均衡器接受传入的离散源事件流，通过基于流主题和(可选地)其它因素将流划分成不同的所谓的分区来将它们分离为所述流。分区可以通过例如先进先出队列来实现，使得当接收到用于分区的每个数据包时，将其插入该分区队列的尾部。一般而言，流主题是流的标签或标识符。在一些实施例中，流主题包括在所述流数据包的所述有效载荷中所携带信息的协议(例如，简单网络管理协议、OpenFlow协议等)的标识符和所述流中数据包的所述源网络地址。例如，即使SNMP数据包的单个有效负载可能不同，但是源自所述相同源网络的所述SNMP数据包的流将是出于分区目的所述相同主题。在一些实现方式中，若一个分区变得不可用，则可以出于容错目的将特定主题复制到多个分区。
每个分区的数据包发送到驻留在控制应用中的相应“反应式”路由器，以进行进一步处理。给定控制应用中的所述反应式路由器在每个数据包的有效载荷(例如，所述SNMP有效载荷)内进行查找，以确定所述控制应用的模块，继而处理所述数据包。所述模块实现知道如何处理特定类型数据包的例程或过程。每个模块都具有输入队列。一旦所述反应式路由器检查给定数据包的有效负载，所述路由器将知道要将所述数据包插入哪个模块的输入队列。如果所述队列失衡，则所述路由器可以创建附加队列以及适用于所述队列的附加模块，使得任何一个处理程序都不会出现过度积压现象。在一些实现方式中，处理程序将数据包路由到又一控制应用的反应式路由器。
根据本发明的一个方面，提供了一种可用于处理事件流以进行处理的设备，包括：内存存储器，包括指令；一个或多个处理器，与所述内存存储器通信，其中所述一个或多个处理器执行所述指令以执行操作，包括：在数据处理程序中接收事件流，每个事件流源自相应源网络；基于所述流的主题将所述事件流从所述数据处理程序分离成分区；通过控制所使用的分区的数目来跟踪所述事件流到所述分区的加载，以均衡所述加载；向驻留在控制应用中的相应的反应式路由器发送与所述事件流相关联的每个分区的数据包。
可选地，根据任一前述方面，在所述方面的另一实现方式中，所述设备包括所述跟踪，其中所述跟踪包括：跟踪所述分区的输入吞吐量峰值和输出吞吐量峰值，基于所捕获的峰值和相对于使用启发式方法和闭环控制的最大吞吐量的差异来调整分区计数的大小。
可选地，根据任一前述方面，在所述方面的另一实现方式中，所述设备包括：相对于最大吞吐量的所述差异是最大上限吞吐量与测量的输入吞吐量之间的差异。
可选地，根据任一前述方面，在所述方面的另一实现方式中，所述设备包括所述操作，包括：采用所述相应反应式路由器检查每个数据包的有效载荷，基于所述检查确定所述控制应用的模块，以处理所述数据包；采用所述反应式路由器将每个数据包插入所确定模块的输入队列。
可选地，根据任一前述方面，在所述方面的另一实现方式中，所述设备包括所述操作，包括：当所述控制应用的模块的一个或多个输入队列失衡时，采用所述相应反应式路由器创建一个或多个附加队列。
可选地，根据任一前述方面，在所述方面的另一实现方式中，所述设备包括所述操作，包括：使用包括服务质量参数和对等体信息的有效载荷过滤策略，采用所述相应反应式路由器重新定向数据包。
可选地，根据任一前述方面，在所述方面的另一实现方式中，所述设备包括所述操作，包括：所述相应反应式路由器使用缓存选择性地将单个数据包分配到软件定义网络(software defined network，简称SDN)和/或物联网(Internet of Things，简称IoT)网络节点，所述缓存基于域保持所述SDN和/或IoT网络节点的注册。
根据本发明的一个方面，提供了一种计算机实现方法，包括：接收事件流，每个事件流源自相应源网络；基于所述流的主题将所述事件流分离成分区；通过控制所使用的分区的数目来跟踪所述事件流到所述分区的加载，以均衡所述加载；向驻留在控制应用中的相应的反应式路由器发送与所述事件流相关联的每个分区的数据包。
可选地，根据任一前述方面，在所述方面的另一实现方式中，所述计算机实现方法包括所述跟踪，其中所述跟踪包括：跟踪所述分区的输入吞吐量峰值和输出吞吐量峰值，基于所捕获的峰值和相对于使用启发式方法和闭环控制的最大吞吐量的差异来调整分区计数的大小。
可选地，根据任一前述方面，在所述方面的另一实现方式中，所述计算机实现方法包括：相对于最大吞吐量的所述差异是最大上限吞吐量与测量的输入吞吐量之间的差异。
可选地，根据任一前述方面，在所述方面的另一实现方式中，所述计算机实现方法包括：采用所述相应反应式路由器检查每个数据包的有效载荷，基于所述检查确定所述控制应用的模块，以处理所述数据包；采用所述反应式路由器将每个数据包插入所确定模块的输入队列。
可选地，根据任一前述方面，在所述方面的另一实现方式中，所述计算机实现方法包括：当所述控制应用的模块的一个或多个输入队列失衡时，采用所述相应反应式路由器创建一个或多个附加队列。
可选地，根据任一前述方面，在所述方面的另一实现方式中，所述计算机实现方法包括：使用包括服务质量参数和对等体信息的有效载荷过滤策略，采用所述相应反应式路由器重新定向数据包。
可选地，根据任一前述方面，在所述方面的另一实现方式中，所述计算机实现方法包括：所述相应反应式路由器使用缓存选择性地将单个数据包分配到软件定义网络(software defined network，简称SDN)和/或物联网(Internet of Things，简称IoT)网络节点，所述缓存基于域保持所述SDN和/或IoT网络节点的注册。
根据本发明的一个方面，提供了一种存储计算机指令的非瞬时性计算机可读介质，其中所述计算机指令在由一个或多个处理器执行时使所述一个或多个处理器执行以下操作：接收事件流，每个事件流源自相应源网络；基于所述流的主题将所述事件流分离成分区；通过控制所使用的分区的数目来跟踪所述事件流到所述分区的加载，以均衡所述加载；向驻留在控制应用中的相应的反应式路由器发送与所述事件流相关联的每个分区的数据包。
可选地，根据任一前述方面，在所述方面的另一实现方式中，所述非瞬时性计算机可读介质包括所述跟踪，其中所述跟踪包括：跟踪所述分区的输入吞吐量峰值和输出吞吐量峰值，基于所捕获的峰值和相对于使用启发式方法和闭环控制的最大吞吐量的差异来调整分区计数的大小。
可选地，根据任一前述方面，在所述方面的另一实现方式中，所述非瞬时性计算机可读介质包括操作，包括：采用所述相应反应式路由器检查每个数据包的有效载荷，基于所述检查确定所述控制应用的模块，以处理所述数据包；采用所述反应式路由器将每个数据包插入所确定模块的输入队列。
可选地，根据任一前述方面，在所述方面的另一实现方式中，所述非瞬时性计算机可读介质包括操作，包括：当所述控制应用的模块的一个或多个输入队列失衡时，采用所述相应反应式路由器创建一个或多个附加队列。
可选地，根据任一前述方面，在所述方面的另一实现方式中，所述非瞬时性计算机可读介质包括操作，包括：使用包括服务质量参数和对等体信息的有效载荷过滤策略，采用所述相应反应式路由器重新定向数据包。
可选地，根据任一前述方面，在所述方面的另一实现方式中，所述非瞬时性计算机可读介质包括操作，包括：所述相应反应式路由器使用缓存选择性地将单个数据包分配到软件定义网络(software defined network，简称SDN)和/或物联网(Internet of Things，简称IoT)网络节点，所述缓存基于域保持所述SDN和/或IoT网络节点的注册。
根据本发明的一个方面，提供了一种设备，包括：第一缓存，用于存储来自发端应用的主题的注册，注册应用集以接收所述主题的数据；第二缓存，用于存储来自所述发端应用的所述主题的数据；反应式路由器，与所述发端应用相关联，用于将来自所述发端应用的所述数据可操作地推送到所述第二数据缓存，所述数据从所述第二数据缓存流式传输到注册用于接收所述主题的数据的所述集合的应用；一个或多个处理器，用于执行所述第一缓存、所述第二缓存以及所述反应式路由器的功能。
可选地，根据任一前述方面，在所述方面的另一实现方式中，所述设备包括持久数据缓存，用于存储有关从所述发端应用推送的所述数据的历史跟踪数据。
可选地，根据任一前述方面，在所述方面的另一实现方式中，所述设备包括所述反应式路由器，可用于重新定义所述数据的有效载荷结构。
可选地，根据任一前述方面，在所述方面的另一实现方式中，所述设备包括元数据存储库，用于维护有效载荷过滤策略以重新定义所述有效载荷结构。
可选地，根据任一前述方面，在所述方面的另一实现方式中，所述设备包括所述有效载荷过滤策略，包括服务质量参数和对等体信息。
可选地，根据任一前述方面，在所述方面的另一实现方式中，所述设备包括所述反应式路由器，可用于动态调整包含大量事件的队列的大小，其中所述事件的每个传入流相对于每个队列中的可调阈值上限进行处理，所述阈值上限基于启发式方法数据和闭环控制反馈来针对多个并发流动态更新。
根据本发明的一个方面，提供了一种计算机实现方法，包括：在第一缓存中存储来自发端应用的主题的注册，在所述第一缓存中注册应用集以接收所述主题的数据；使用与所述发端应用相关联的反应式路由器，将来自所述发端应用的所述数据推送到第二数据缓存，所述数据从所述第二数据缓存流式传输到注册用于接收所述主题的数据的所述集合的应用。
可选地，根据任一前述方面，在所述方面的另一实现方式中，所述计算机实现方法包括：存储有关从所述发端应用推送的所述数据的历史跟踪数据。
可选地，根据任一前述方面，在所述方面的另一实现方式中，所述计算机实现方法包括：使用所述反应式路由器重新定义所述数据的有效载荷结构。
可选地，根据任一前述方面，在所述方面的另一实现方式中，所述计算机实现方法包括：在元数据存储库中，维护有效载荷过滤策略以重新定义所述有效载荷结构。
可选地，根据任一前述方面，在所述方面的另一实现方式中，所述计算机实现方法包括所述有效载荷过滤策略，包括服务质量参数和对等体信息。
可选地，根据任一前述方面，在所述方面的另一实现方式中，所述计算机实现方法包括：使用所述反应式路由器动态调整包含大量事件的队列的大小，其中所述事件的每个传入流相对于每个队列中的可调阈值上限进行处理，所述阈值上限基于启发式方法数据和闭环控制反馈来针对多个并发流动态更新。
根据本发明的一个方面，提供了一种设备，包括：节点控制器，可用作基于RAFT的控制器；处理程序，嵌入所述节点控制器；缓存，可操作地耦合到所述处理程序，以参与选定的多播到已注册的对等体，每个注册的对等体均具有基于RAFT的控制器；一个或多个处理器，用于执行所述节点控制器、所述处理程序和所述缓存的功能。
可选地，根据任一前述方面，在所述方面的另一实现方式中，所述设备包括所述缓存，包括流主题元数据和所述注册的对等体的注册的存储库。
可选地，根据任一前述方面，在所述方面的另一实现方式中，所述设备包括所述基于RAFT的控制器，基于组的RAFT对等节点的映射、主题、服务质量参数以及所述缓存中保持的对等体信息，所述基于RAFT的控制器作为所述注册的对等体的选定领导者，其中所述组包括所述控制器和所述注册的对等体。
根据本发明的一个方面，提供了一种计算机实现方法，包括：使用嵌入节点控制器的处理程序来操作所述节点控制器作为基于RAFT的控制器；使用与缓存耦合的所述处理程序，参与选定组播至注册的对等体，其中每个注册的对等体均具有基于RAFT的控制器。
可选地，根据任一前述方面，在所述方面的另一实现方式中，所述计算机实现方法包括所述缓存，包括流主题元数据和所述注册的对等体的注册的存储库。
可选地，根据任一前述方面，在所述方面的另一实现方式中，所述计算机实现方法包括：基于组的RAFT对等节点的映射、主题、服务质量参数以及所述缓存中保持的对等体信息，将所述节点控制器实现为所述注册的对等体的选定领导者，其中所述组包括所述控制器和所述注册的对等体。
附图说明
图1是一示例性实施例提供的卸载引擎的图示，所述卸载引擎用于与SDN/IoT控制器/应用一起操作；
图2是一示例性实施例提供的示例性事件流卸载引擎的示例性操作的特征的流程图；
图3是一示例性实施例提供的示例性智能事件卸载引擎的图示，其中，所述智能事件卸载引擎所述与多个控制器/应用互连；
图4示出了一示例性实施例提供的具有嵌入式适配器的网元，所述嵌入式适配器经结构化处理，以就流事件与事件卸载引擎通信；
图5示出了一示例性实施例提供的具有嵌入式适配器和提供与不同通信方向的实体的通信的控制器/应用；
图6示出了一示例性实施例提供的嵌入式协议作为嵌入式适配器中的有效载荷加主题，可通过与事件卸载引擎的连接来传输；
图7是一示例性实施例提供的关于对等设备的本地和中央元数据存储库的图示；
图8是一示例性实施例提供的提供分层多对多流互连的分层、地理分布式轻型控制器网络的图示；
图9示出了一示例性实施例提供的来自元数据的有效载荷过滤策略的应用；
图10示出了一示例性实施例提供的示例性端到端授权主题数据流互连；
图11是一示例性实施例提供的用于分区重新平衡的示例性逻辑的流程图；
图12是一示例性实施例提供的在流均衡跟踪方面的示例性分区的示意图；
图13是一示例性实施例提供的吞吐量与时间的示例图，可用于提供分区均衡的跟踪和启发式确定；
图14是一示例性实施例提供的具有缓存和扇出的示例性反应式流路由的特征的流程图；
图15示出了一示例性实施例提供的一次复制缓存和用于推送点对点发布/订阅流的进程；
图16示出了一示例性实施例提供的反应式路由器队列的动态调整大小的示例；
图17是一示例性实施例提供的SDN/IOT应用的反应式路由器中的流队列示例的示意图；
图18是一示例性实施例提供的消息计数与时间的示例图，可用于提供动态队列调整大小启发式方法；
图19是一示例性实施例提供的SDN控制器领导者选择和数据通信示例的特征的流程图；
图20示出了一示例性实施例提供的示例性SDN控制器领导者对等一次复制缓存并推送P2P发布/订阅流互连的图；
图21是一示例性实施例提供的一种用于处置端到端流的示例性方法的特征的流程图；
图22是一示例性实施例提供的一种用于处置端到端流的示例性方法的特征的流程图；
图23是一示例性实施例提供的一种用于选择性组播至一组注册的对等体的示例性方法的特征的流程图；
图24是一示例性实施例提供的用于实现算法和执行方法的资源的电路的框图。
具体实施方式
以下结合附图进行详细描述，所述附图是描述的一部分，并通过图解说明的方式示出可以实施本发明的具体实施例。这些实施例将充分详细描述使本领域技术人员能够实施所述实施例，应该明白的是可以使用其它实施例并且可以做出结构上、逻辑上、电学上的改变。因此以下示例性实施例的描述并不当作限定。
本文所描述的功能或算法可以在一实施例中的软件中实现。所述软件可包含计算机可执行指令，这些计算机可执行指令存储在计算机可读介质上或者计算机可读存储设备上，如一个或多个非瞬时性存储器或其它类型的本地或联网的硬件存储设备。此外，此类功能对应模块，所述模块可以是软件、硬件、固件或其任意组合。多个功能可根据需要在一个或多个模块中执行，所描述的实施例仅为示例。所述软件可在数字信号处理器、ASIC、微处理器上执行或者在个人计算机、服务器、或其它计算机系统等其它类型的计算机系统上运行的处理器上执行，从而将这些计算机系统转换成一个专门编程的机器。
所述非瞬时性计算机可读介质包括所有类型的计算机可读介质，包括磁存储介质、光存储介质和固态存储介质，具体不包括信号。应当理解的是，所述软件可以安装在处理事件流的设备上并可以随所述设备一同出售，如本文中所述。或者，可以获取所述软件并加载到此类设备中，包括通过光盘介质或以网络或分发系统的任何方式获取软件，例如，包括从软件开发者所有的服务器或从非软件开发者所有但为其所用的服务器获取所述软件。例如，所述软件可以存储在服务器上以便通过因特网分发。
在各种实施例中，流事件处理卸载引擎可以将输入事件划分为将由一个或多个应用处理的单个流，从而减少所述应用的处理负载。例如，在一个应用的不同功能模块要处理多个不同输入的情况下，所述卸载引擎可以将所述输入分离成分区，然后可以从所述分区将所述输入定向到所述适当的应用模块。该负载均衡分区为控制器提供了一种方法，以促进跨分层和地理分布式网络的智能、可靠流处理。此类流事件处理卸载引擎可以实现为单个流处理卸载设备，可以提供端到端、地理分布式端到端(peer-to-peer，简称P2P)发布、订阅和负载均衡。所述卸载引擎可以提供用于流数据传输和处理的高度可用互连。本文公开了用于将流事件处理定向到单个智能卸载引擎以支持SDN控制器和所述SDN和/或IoT(SDN/IoT)网络中的其它应用的方法和设备。该方法可以为多对多SDN/IoT控制器/应用提供高效互连。
图1是卸载引擎102的图示。所述卸载引擎102用于与SDN/IoT控制器/应用120一起操作，以从SDN/IoT控制器/应用120的处理中卸载大量流事件的批量处理。卸载引擎102可以包括数据处理程序105、负载均衡器110和反应式路由器115。数据处理程序105提供一种用于接收事件流并基于所述流的主题将所述事件流提供给分区的装置。所述事件流可以是端到端事件流。流是具有相关联时间戳的连续事件集。一个示例是一组具有来自网络中探测器的相关联时间的温度读数。另一示例是提供向上或向下状态事件通知的端口接口。流的另一示例包括发布-订阅(“PubSub”)网络中一个或多个信道的消息。数据处理程序105可以包括用于接收事件流的数据总线。
负载均衡器110提供一种用于均衡所述事件流在一组分区中分布的装置，可以包括但不限于基于所述事件流的主题来均衡所述分布。所述均衡可以基于接收的流的量来执行。负载均衡器110可以接受传入的离散源事件流，通过基于流主题和(可选地)其它因素将所述事件流划分成不同的分区来分离它们。分区可以通过例如先进先出队列来实现，使得当接收到用于分区的每个数据包时，将其插入该分区队列的尾部。一般而言，流主题是流的标签或标识符。在一些实施例中，流主题包括在所述流数据包的所述有效载荷中所携带信息的协议(例如，简单网络管理协议、OpenFlow协议等)的标识符和所述流中数据包的所述源网络地址。例如，即使SNMP数据包的单个有效负载可能不同，但是源自所述相同源网络的所述SNMP数据包的流将是出于分区目的所述相同主题。在一些实现方式中，若一个分区变得不可用，则可以出于容错目的将特定主题复制到多个分区。
反应式路由器115可以驻留在控制应用中，以进一步处理发送到反应式路由器115的每个分区的数据包。给定控制应用中的反应式路由器115可以在每个数据包的有效载荷(例如，所述SNMP有效载荷)内进行查找，以确定所述控制应用的模块，继而处理所述数据包。所述模块实现知道如何处理特定类型数据包的例程或过程。每个模块都具有输入队列。一旦所述反应式路由器115检查给定数据包的有效负载，反应式路由器115将知道要将所述数据包插入哪个模块的输入队列。如果所述队列失衡，则反应式路由器115可以创建附加队列以及适用于所述队列的附加模块，使得任何一个处理程序都不会出现过度积压现象。在一些实现方式中，反应式路由器115的处理程序将数据包路由到又一控制应用的反应式路由器。
反应式路由器115可操作地耦合到负载均衡器110。数据处理程序105、负载均衡器110和反应式路由器115可以实现为软件，部署为提供指令的物理实体集，在执行所述指令时致使执行数据处理程序105、负载均衡器110和反应式路由器115的所述功能。数据处理程序105、负载均衡器110和反应式路由器115可以实现为软件和硬件，用于存储所述指令以及执行数据处理程序105、负载均衡器110和反应式路由器115的所述功能。所述卸载引擎102可以与适配器耦合，所述适配器是耦合不能直接连接的不同实体的设备。所述适配器可以结合或作为软件来实现，所述软件可以从不同协议栈(例如，SNMP、TCP/IP等)读取数据包。所述适配器可以是嵌入式适配器。嵌入式适配器提供适配器功能，但实现为用于网元或应用的较大输入/输出流量处理程序内的模块。嵌入式适配器能够嵌入到网络设备、网络控制器和其它相关设备中。卸载引擎102的部分可以与其相应的嵌入式适配器集成。
可以实现一个或多个设备来执行卸载引擎102的一个或多个功能。例如，可用于处理事件流以仅处理的设备可以包括：内存存储器，包括指令；一个或多个处理，与所述内存存储器通信，其中所述一个或多个处理器执行所述指令，以执行与卸载引擎102的所述功能相关的操作。所述操作可以包括：在数据处理程序中接收事件流，每个事件流源自相应源网络；基于所述流的主题将所述事件流从所述数据处理程序分离成分区。所述事件流可以是端到端事件流。此类操作可以是数据处理程序105和/或负载均衡器110的功能的一部分。所述事件流到所述分区的加载可以通过控制所使用的分区的数目来跟踪，以均衡所述加载，其中这些功能可以作为负载均衡器110的一部分来执行。与所述事件流相关联的每个分区的数据包可以发送驻留在控制应用中的相应反应式路由器，例如反应式路由器115。
对应于负载均衡器110的操作可以包括：跟踪所述分区的输入吞吐量峰值和输出吞吐量峰值，基于所捕获的峰值和相对于使用启发式方法和闭环控制的最大吞吐量的差异来调整分区计数的大小。相对于最大吞吐量的所述差异可以是最大上限吞吐量与测量的输入吞吐量之间的差异。
由处理器执行的操作可以包括：采用所述相应反应式路由器(例如，反应式路由器115)检查每个数据包的有效载荷，基于所述检查确定所述控制应用的模块，以处理所述数据包。操作还可以包括采用所述相应反应式路由器(例如，反应式路由器115)将每个数据包插入所确定模块的输入队列。所述操作可以包括：当所述控制应用的模块的一个或多个输入队列失衡时，采用所述相应反应式路由器(例如，反应式路由器115)创建一个或多个附加队列。
处理器执行的所述操作包括：使用包括服务质量参数和对等体信息的有效载荷过滤策略，采用所述相应反应式路由器(例如，反应式路由器115)重新定向数据包。处理器执行的所述操作包括：所述相应反应式路由器(例如，反应式路由器115)使用缓存选择性地将单个数据包分配到软件定义网络(software defined network，简称SDN)和/或物联网(Internet of Things，简称IoT)网络节点，所述缓存基于域保持所述SDN和/或IoT网络节点的注册。缓存是存储数据的硬件和/或软件，使得可以相对快速地完成对所述数据请求的响应。在一些实例中，缓存可以用于以依赖于所述应用的临时方式存储数据形式。计算环境中的数据可以缓存，以缩短对所述数据的访问时间，减少延迟，增强与所述数据相关联的输入/输出。
可以采用卸载引擎102来处理大量主题流。在该示例中，主题流108-1、108-2和108-3被示出输入到卸载引擎102，如指向数据处理程序105的箭头所指示。主题流108-1、108-2和108-3可以从网络基础设施101输入到卸载引擎102，其中所示的进出网络基础设施101的箭头指示双向流，其中所述流经由数据处理程序105输入到卸载引擎102。嵌入式适配器可用于促进经由数据处理程序105的传输。网络基础设施101可以包括数据总线和数据模型等。同时，还可以从虚拟机(virtual machine，简称VM)和/或虚拟网络功能(virtualnetwork function，简称VNF)经由数据处理程序105输入到卸载引擎102。
在该示例中，卸载引擎102与网络基础设施101之间的互连是卸载引擎102与南向域之间的互连。卸载引擎102可以具有与北向域的互连。域是指通过网络资源共享不同类型的数据的一组用户、工作站、设备、打印机、计算机和数据库服务器。南向(southbound，简称SB)互连(或接口)使得能够与网络节点(物理和虚拟交换机和路由器)通信，从而使得所述路由器能够发现网络拓扑，定义网络流，实现经由北向应用程序接口(applicationprogram interface，简称API)向其转发的请求。北向(northbound，简称NB)互连(接口)使得能够与应用或更高层控制程序通信。例如，卸载引擎102可以与北向域中的操作、管理和维护(operation administration and maintenance，简称OA&M)132、运营支撑系统/客户体验管理(operations support system/customer experience management，简称OSS/CEM)134和其它136个类似实体交互。元数据、策略和模板133可以在卸载引擎102与OA&M132之间传输。
数据处理程序105基于所述流的主题将主题流108-1、108-2和108-3定向到负载均衡器110。输入到卸载引擎102的选定流可以采用卸载引擎102经由反应式路由器115路由到SDN/IoT控制器/应用120。到SDN/IoT控制器/应用120的所述路由可以在通过隧道传输的有效载荷流118中。SDN/IoT控制器/应用120可以包括实时机器语言(machine language，简称ML)126和批处理ML 127。SDN/IoT控制器/应用120可结合永久数据库123和分析集群124来操作。SDN/IoT控制器/应用120可以与各种软件开发工具包(software development kit，简称SDK)和API相关联。随着所述卸载引擎102减少SDN/IoT控制器/应用120的负载，SDN/IoT控制器/应用120可以将其资源集中在其主要应用功能上。SDN/IoT控制器/应用120可以包括数据总线129，以输出执行其功能的结果。
图2是示例性事件流卸载引擎的示例性操作的实施例的特征的流程图。在210处，配置系统参数并确定缺省值。所述配置可以包括用于元数据存储库、服务质量(quality ofservice，简称QoS)参数、流主题和域的配置。服务质量涉及网络连接的一个或多个方面，例如容量、网络覆盖范围、保证的最大阻塞概率、中断概率、服务响应时间、损失、信噪比、串音、回音、中断、频率响应、响度水平等。
在220处，可以创建事件流主题并且可以进行P2P注册。进行主题QoS映射，其中主题QoS映射是指将服务质量关联到主题。可以根据P2P主题实现将服务质量关联到主题。例如，当未满足给定主题的QoS时，QoS可以通过所述对等体之间的重传机制来提供要实现的可靠性。所述主题、QoS与主题的关联(映射)以及P2P主题注册可以存储在所述元数据存储库中。在230处，创建要流式传输到将由负载均衡器处理的主题的P2P主题的关联，可以创建分区。可以基于流的所述主题生成分区。接收到的流可以根据所存储的P2P主题的关联(映射)分离成分区，所述P2P主题的关联(映射)将流式传输到将由所述负载均衡器处理的主题。在240处，关联控制器/应用与主题并提供订阅的主题。订阅可以包括指定流的消费者订阅。这些关联也可以存储在所述元数据存储库中。在250处，关联反应式并发路由与控制器/应用中的主题并根据所述主题配置所述反应式并发路由。在260处，确定所述应用是否关闭。如果未关闭，则可以在所述程序中从220继续创建事件流主题。当在所述网络中创建新主题时，可以增加并存储所述关联和配置。在270处，可以实现逻辑，以动态执行分区重新平衡。在280处，结束所述事件流，这可以在所述应用停止时结束。
事件流卸载引擎的这种操作通过嵌入式适配器互连促进了高效、地理分布式分层可扩展事件流和处理互连。这种操作可以包括卸载事件处理引入应用的操作，将P2P事件流互连到负载均衡流处置应用。此类卸载引擎可以根据事件流负载提供动态扩展和负载均衡调整大小。它还可以提供一种机制来根据每个事件流主题和有效载荷互连对等体，可以根据QoS策略促进跨地理分布式网络的可靠流流量。
图3是智能事件卸载引擎的实施例的示例的图示，其中所述智能事件卸载引擎与多个控制器/应用互连。事件卸载引擎302可以结构化处理成与图1的卸载引擎102类似或相同的卸载引擎。尽管事件卸载引擎302可用于与两个以上控制器/应用一起操作，但该示例中仅示出两个控制器/应用320-1和320-2。可以从NB叠加网络和SB底层网络向事件卸载引擎302提供P2P流。SB流发布或订阅(Pub/Sub)实体307-1和307-2以及NB Pub/Sub实体307-3和307-4向事件卸载引擎302的嵌入式适配器330-0提供P2P流。通过嵌入式适配器330-0向事件的动态负载平衡接收器312-1和312-2提供域306-1的主题A-C、域306-2的主题D-G、域306-3的主题H-Z以及域306-4的主题H-Z。动态负载均衡接收器312-1和312-2为事件卸载引擎302的负载均衡器提供多组分区。所述分区可以实现为队列。在动态负载均衡接收器312-1和312-2中，可以对所述主题进行分区，使得所述主题可以由消费者有效地分成主题A-C308-1、主题D-G 308-2和主题H-Z 308-3。为了使用事件卸载引擎302的反应式路由器功能，主题A-C 308-1和主题D-G 308-2可以作为选择性流订阅路由到控制器/应用320-1的接收器316-1，为控制器/应用320-1中的反应式路由器提供队列。主题A-C 308-1、主题D-G308-2和主题H-Z 308-3可以作为选择性流订阅路由到控制器/应用320-2的接收器316-2，为控制器/应用320-2中的反应式路由器提供队列。
主题A-C 308-1和主题D-G 308-2可以通过数据流/存储路径319-1传输到控制器/应用320-1的数据存储360-1。数据存储360-1可以包括配置参数362-1和工作参数363-1。路由可以结合路由请求317-1-1、317-1-2和317-1-3来执行，作为事件卸载引擎302的反应式路由器的一部分。控制器/应用320-1可以包括统一建模语言/交互式数据语言(unifiedmodeling language/interactive data language，简称UML/IDL)数据存储读/写(read/write，简称R/W)访问缓存365-1。
主题A-C 308-1、主题D-G 308-2和主题H-Z 308-3可以通过数据流/存储路径319-2传输到控制器/应用320-2的数据存储360-2。数据存储360-2可以包括配置参数362-2和工作参数363-2。路由可以结合路由请求317-2-1、317-2-2和317-2-3来执行，作为事件卸载引擎302的反应式路由器的一部分。控制器/应用320-2可以包括统一建模语言/交互式数据语言(unified modeling language/interactive data language，简称UML/IDL)数据存储读/写(read/write，简称R/W)访问缓存365-2。
在各种实施例中，反应式P2P互连318-1可以经由嵌入式适配器330-1和330-3在控制器/应用320-1与控制器/应用320-2之间实现。反应式P2P互连318-2可以经由嵌入式适配器330-2和330-4在控制器/应用320-1与控制器/应用320-2之间实现。在另一实施例中，控制器/应用320-1可以包括模仿性RAFT控制器390-1，控制器/应用320-2可以包括模仿性RAFT控制器390-2。通过模仿，这意味着控制器390-1和390-2包括RAFT控制器的功能，但不一定以与传统RAFT控制器相同的限制来实现。
事件卸载引擎302可以提供关键能力，在某些传统网络中，这些是不足之处。例如，事件卸载引擎302和类似设备提供了一种用于在当前和下一代网络设备中嵌入流处理程序的机制，如图4至图6所示，具有用于互连的嵌入式适配器。
图4示出了具有嵌入式适配器430的网元(network element，简称NE)440，所述嵌入式适配器430经结构化处理，以就流事件与事件卸载引擎通信。嵌入式适配器也可以称为嵌入式处理程序。嵌入式适配器430可以包括逻辑主题变化对象。NE 440可以设置在多层网络中，以通过每个层中的域提供端到端发布/订阅。
图5示出了具有嵌入式适配器530-1和530-2的控制器/应用550，提供与不同通信方向的实体的通信。控制器/应用550还可以连接用于流式传输端到端发布/订阅以及连接到卸载引擎。嵌入式适配器530-1和530-2允许互连，使得能够有效地叠加和支撑控制器/应用550。嵌入式适配器530-1和530-2可以处理多个不同的流事件。在该示例中，当嵌入式适配器530-1处理一个流主题时，嵌入式适配器530-2处理三个不同的流主题。
如本文所述，事件卸载引擎提供了一种在事件流中嵌入不同有效载荷的机制，提供所述有效载荷的多对多、多对一、一对一的唯一端到端通信。这将有效地提供所述有效载荷的隧道传输，以适应异构SDN/IoT控制器/应用。所述有效载荷可以对应于诸如简单网络管理协议(simple network management protocol，简称SNMP)、可扩展标记语言(eXtensible markup language，简称XML)、视频等的不同协议，作为不同主题的示例。该机制支持基于唯一主题的端到端通信，允许通过适配器访问有效载荷。
图6示出了嵌入式协议作为嵌入式适配器630中的有效载荷加主题，可通过与事件卸载引擎的连接来传输。在该示例中，嵌入式适配器630具有作为有效载荷嵌入的传统和/或新兴协议SNMP、命令行视图(command-line interface，简称CLI)、OpenFlow(OF)、消息队列遥测传输(message queuing telemetry transport，简称MQTT)和其它协议。嵌入式适配器630可以在通过隧道传输的有效载荷流618中提供这些协议的集合。
如本文所述，事件卸载引擎通过促进对传输的事件流数据的报头和有效载荷的不透明控制来促进在现有网络和新兴网络中容纳异构SDN/IoT控制器/应用。此外，事件卸载引擎便于跨控制、管理和应用域处置SDN/IoT功能。
图7是关于对等设备的本地和中央元数据存储库的图示。这些存储库可以包括确保可靠性的服务质量(quality of service，简称QoS)机制。例如，图7示出了控制/应用设备750-1和控制/应用设备750-2，它们是相对于叠加局域网(local area network，简称LAN)780布置的对等体。控制/应用设备750-1可以包括可查询数据缓存760-1、嵌入式适配器730-1、主题708-1-a和708-1-b以及本地元数据存储库765-1。控制/应用设备750-2可以包括可查询数据缓存760-2、嵌入式适配器730-2、主题708-2-a和708-1-b以及本地元数据存储库765-2。如图所示，不同的设备可以包括相同的主题，例如控制/应用设备750-1和750-2中的主题708-1-b。本地元数据存储库765-1和765-2中的每一个可以包括用于元数据的注册存储，可以包括对等体的注册以及关于对等体的发现机制。嵌入式适配器730-2和730-1提供与卸载引擎相关联的中央元数据存储库770的通信。
中央元数据存储库770可以包括关于主题、域、QoS和对等体信息的对等体元数据。关于主题、域、QoS和对等体信息的所述数据可以按分层布置进行结构化处理。例如，可以根据域、域内主题和每个主题的QoS策略来布置数据。可以实现其它分层布置。每个对等体的参数可以包括传输优先级、最后期限、延迟预算、耐久性、可靠性和寿命。中央元数据存储库770提供了一种机制，用于通过QoS配置跨地理分布式和延迟、抖动挑战网络边界，通过节点发现和可用性跟踪来可靠且动态地处理多对多流。
如本文所述，智能事件卸载和互连提供了一种机制，用于通过时序流数据缓存、处理和基于域的节点注册来处理SDN/IoT网络节点/实体的跨时间(时间)和空间(位置)的事件流数据，如图8所示。如图2所示，事件流卸载引擎的操作可以包括具有域到主题到相关联QoS策略的端到端注册表。所述卸载引擎的所述数据处理程序可以包括所述域的知识表作为唯一标识(unique identification，简称ID)，可以按关系建立所有相关对等体的知识。示例性关系可以包括：首先，每个对等体成为域的一部分，因为它在所述域中进行注册。所述域具有每个对等节点的唯一ID、主题和QoS关联(映射)信息。第二，所述对等体不需要知道流的位置(空间)，所述对等体具有关于所述流主题的信息，它们基于此进行发布或者订阅。第三，所述机制在以下情况下实现，即每个对等体创建域到主题到QoS的元数据数据库，其中所述相应对等体与之相关或作为其所有者，所述相应对等体发布或监听流。每个对等体基本上执行组播或广播，具体取决于对等体上的配置。每个对等体在另一个对等体注册到所述域时存储另一对等体的IP通信相关信息，其中该信息被所述对等体显式地用于发布/订阅。
图8是提供分层多对多流互连的分层、地理分布式轻型控制器网络的图示。在该示例中，卸载引擎802-1、802-2、802-3、802-4、802-5和802-6分别配备相关的嵌入式适配器830-1、830-2、830-3、830-4、830-5和830-6，为SB域806-1与NB域806-2之间的多对多流互连提供如本文所述的卸载功能。卸载引擎802-1、802-2、802-3、802-4、802-5和802-6可以进行结构化处理，以确保与图中的卸载引擎102类似。卸载引擎802-1、802-2、802-3、802-4、802-5和802-6中的每一个针对SB域的数据存储库870操作。数据存储库870包括对等体元数据、对等体发现、对等体注册、主题和其它参数。卸载引擎可以放置在每个聚合控制/应用附近。由虚线定义的层或级是东西(east-west，简称E-W)向，其中E-W用于机器间流量。
在所述NB域中，所述层或级是：监控/编排/管理824-1，具有包含主题/协议808-1和808-2的嵌入式适配器831-1；应用824-2，具有包含主题/协议808-3的嵌入式适配器831-2；应用824-3，具有包含主题/协议808-4的嵌入式适配器831-3。在SB域中，所述层或级是SDN/IOT网络820-2，具有NE 840-1和设备842。
在与SB域相关联的第一层中，卸载引擎802-3和802-4分别针对控制/应用821-8和821-7进行操作。控制/应用821-8包括嵌入式适配器831-14和主题/协议808-21。控制/应用821-7包括嵌入式适配器831-13和主题/协议808-20。控制/应用821-8和821-7也针对数据存储库870进行操作。
在来自SB方向的NB域的第一层中，卸载引擎802-1和802-6分别针对控制/应用821-2和821-1进行操作。控制/应用821-2包括相对于NB域806-2布置的嵌入式适配器831-6和主题/协议808-9。控制/应用821-2还包括嵌入式适配器831-17和主题/协议808-10、808-11和808-12，针对数据存储库870进行操作。控制/应用821-1包括相对于NB域806-2布置的嵌入式适配器831-4和主题/协议808-5。控制/应用821-1还包括嵌入式适配器831-5和主题/协议808-6、808-7和808-8，针对数据存储库870进行操作。
在中间层中，具有NE/设备843的IOT网络820-1和具有NE 840-2的SDN网络820-3针对数据存储库870进行操作。在该层中，包括分片区域804-1和804-2。在分片区域804-1中，卸载引擎802-2针对控制/应用821-3进行操作。控制/应用821-3包括嵌入式适配器831-8和主题/协议808-13和808-14，其布置确保针对数据存储库870进行操作。分片区域804-1还包括控制/应用821-4，针对数据存储库870进行操作。控制/应用821-4包括嵌入式适配器831-9和主题/协议808-15和808-16。在分片区域804-2中，卸载引擎802-5针对控制/应用821-6进行操作。控制/应用821-6包括嵌入式适配器831-11和主题/协议808-18，针对NB域806-2进行布置。控制/应用821-6还包括嵌入式适配器831-12和主题/协议808-19，针对数据存储库870进行布置。分片区域804-2还包括控制/应用821-5，针对数据存储库870进行操作。控制/应用82l-5包括嵌入式适配器831-10和主题/协议808-17。
图8中示出的各种元件之间的流量和互连使用各种有向虚线示出。所述卸载引擎802-1、802-2、802-3、802-4、802-5和802-6以及数据存储库870可以与如本文所述的其它元件一起操作。
从图8可以看出，提供了一种机制，用于对接收对等应用的事件流进行层级分层和分区，以最佳地处置北/南和东/西对等和扩展。这可以通过图1中卸载引擎102的负载均衡器110或类似的负载均衡器来实现。可以促进在跨控制、管理和应用域用于所述SDN/IoT功能的有目的的轻型控制器分片/分区。
图9示出了来自元数据的有效载荷过滤策略的应用。过滤器913可由卸载引擎902使用。过滤器913可布置成在每个定义的有效载荷数据的每个流的基础上进行操作。过滤器913可操作以基于有效载荷的元数据进行过滤。在该示例中，在数据流有效载荷检查中，主题A的有效载荷1-3被滤除，主题B的有效载荷1-3成为所接受的有效载荷的一部分。通过基于主题的报头和有效载荷以及基于策略的过滤元数据，卸载引擎902可以通过对流数据进行不透明处理，来提供处理和重定向每个定义的有效载荷数据的每个流的流的能力。
图10示出了端到端授权主题数据流互连的实施例的示例。元数据存储库1070包括流主题注册和授权信息。元数据存储库1070可以进行布置，以确保与图7的中央元数据存储库770类似。所述授权信息可以包括可用于过滤有权参与特定主题流式传输的对等体的数据。在该示例中，对等体1、2、3、4、5至n中的每一个都具有相应的数据库1060-1、1060-2、1060-3、1060-4、1060-4至1060-n，针对主题A和主题B使用元数据存储库1070进行交互。对等体1订阅并接收从对等体5发布的主题A，订阅并接收从对等体n发布的主题B。对等体2还订阅并接收从对等体5发布的主题A。对等体3发布主题A。对等体4订阅并接收从对等体n发布的主题A。对等体5发布对等体1和2订阅和接收的主题A。对等体n发布对等体4订阅和接收的主题A，发布对等体1订阅和接收的主题B。与图1中反应式路由器类似或相同的组件可以与元数据存储库1070一起使用，以执行端到端授权主题数据流互连。此类布置可以提供一种机制来管理流发布者和侦听器，用于授权的选择性端到端流式传输。
如本文所述，卸载引擎可以提供一种机制，以通过大量离散源事件流的应用(例如，SDN/IoT应用)来卸载批量处理，从而允许分离成聚焦流处理作为对此类应用的输入。此类卸载引擎可以通过具有三个主要组件的实现方式来实现。第一组件可以进行结构化处理，以接收和处理用于P2P发布和/或订阅的传入流。所述第一组件布置为数据处理程序，可以与嵌入式适配器耦合，其中所述嵌入式适配器可提供到数据总线的连接。所述卸载引擎的所述数据处理程序可以与所述嵌入式适配器集成。第二组件可以进行结构化处理，以采用高可用性(high availability，简称HA)和持久性参数来一致地动态和/或手动负载均衡流。第三组件可以进行结构化处理，以跨控制器应用并发串行地消耗负载均衡流。第三组件可以通过基于所述负载均衡流的有效载荷中的报头来分配这些负载均衡流，从而跨控制器应用以反应性方式路由所述负载均衡流。此外，如本文所述，卸载引擎能够实现定义有效载荷结构的灵活性，从而最小化跨异构原有网络和新兴网络的下游或上游转换处理。
如本文所述，卸载引擎通过按分区负载均衡传入流并采用所述流的主题的唯一标签来提供SDN应用的无缝东西向扩展的能力。默认分区号可以是一个，可以手动增加或自动响应跟踪所述流相对于分区的吞吐量。可以有效地使用物理和虚拟基础设施。此类效率可以通过基于传入事件流负载(吞吐量)的分区的动态延迟增加来实现。延迟增加是一种方法，通过这种方法延迟创建整个新分区，直到输入足够的流元素，至少达到某些选定的容量和/或吞吐量标准。卸载引擎或耦合工具可以提供逻辑，用于跟踪输入吞吐量和输出吞吐量峰值，基于捕获的峰值和设置的最大吞吐量与跟踪的移动吞吐量之间的差异来调整分区计数的大小。跟踪和调整大小可以使用启发式方法和闭环控制来执行。
图11是用于分区重新平衡的逻辑实施例的示例的流程图。在1110处，根据设置的缺省值配置系统参数。所述系统参数可以包括相关联CPU、内存和/或网络输入/输出(input/output，简称I/O)的计算的工作负载权重(Infraweight)、输出的峰值吞吐量(TpeakO)、输入的峰值吞吐量(TpeakI)、输出吞吐量平均值(Tavg)和等于期望的最大吞吐量的吞吐量上限(tMax)。在1120处，跟踪和收集系统参数。这些系统参数可以作为元组提供，例如(TpeakO，TpeakI，Tavg)。在1130处，确定TpeakI+Δ是否大于或等于tMax，其中Δ是tMax与测量的输入吞吐量之间的临界差量。如果TpeakI+Δ小于tMax，则逻辑流程返回到1120以跟踪和收集系统参数。在1140处，如果TpeakI+Δ大于或等于tMax，则检查相对于Infraweight和分区计数大小的可部署性。在1150处，确定所述分区是否可部署。在1160处，如果关于可部署性的确定是否定的，则生成错误消息。所述错误消息可以证明为“工作负载大小和分区计数不匹配”。在1170处，如果关于可部署性的确定是肯定的，则部署或删除分区。除了正在部署或删除的所述分区之外，还使用相应的主题和系统参数来部署或删除所述分区。
图12是在流均衡跟踪方面的分区实施例的示例的示意图。在该示例中，输入订阅者主题流定向到分区1274-1、1274-2和1274-3。分区1274-1具有n个分配的流；分区1274-2具有p个分配的流；分区1274-3具有q个流。可以通过轮询调度路由或等重路由来均衡主题到分区布局。在所述分区之外的峰值吞吐量可以跟踪并用于动态地重新平衡所述分区。图11中所述逻辑的元件可以用于重新平衡所述分区。发布者主题流可以以选择性方式输出。主题流的集合1276-1包括从分区1274-1发布的3个流。主题流的集合1276-2包括从分区1274-2发布的4个流。主题流的集合1276-3包括从分区1274-3发布的5个流。
图13是吞吐量与时间的示例图，可用于提供分区均衡的跟踪和启发式确定。可以在可配置时间间隔内进行采样，其中峰值收集可能捕获微突发流。可以设置默认采样间隔。例如，可以将所述默认采样间隔设置为但不限于5秒间隔。图13示出了移动峰值吞吐量(TpeakO，TpeakI)的跟踪和Tavg的分配以及相对于tMax的Δ的确定。
传统控制器架构具有用于事件流处理和所有其它SDN功能的简单的单组件方法。这种传统方法是用于事件处理的CPU、网络和I/O的基础设施资源的浪费，因为事件处置和处理可能消耗所有所述资源。这些事件流无法实时分析，这是事件流有效载荷处理能力的一大缺陷。此外，传统控制器架构遵循集中式客户端服务器模型。各种传统方法均不具有用于跨地理分布式系统处置可靠性和流处理的机制和/或具有无事件处理卸载支持的集中式通信模式。各种传统方法不提供对统一事件流通信的支持，而是创建了多个特定适配器，在整个SDN和IoT上不存在具有有效载荷检查和强类型检验支持的所述事件流的智能处理。传统控制器/应用组件使用适用于所有数据流推送的专用连接。传统IoT方法不提供有效载荷的端到端架构和智能处理能力。诸如视频之类的应用目前具有单独的通信协议。
如本文所述，架构、设备和进程可以提供一种用于跟踪特定指标的机制。根据此类指标，可以执行基于启发式方法的算法分析。可以提供连续闭环控制调整大小反馈。具有嵌入式有效载荷机制的架构、设备和进程允许传输和智能处理所有协议流(包括视频流)。可提供用于智能卸载、专用事件流处置和处理引擎的架构、设备和进程，以使用端到端发布-订阅方法。这可以实现光控制应用，所述光控制应用能够在其特定分片影响域中可靠地扩展，甚至超出范围。如本文所述，通过卸载引擎的事件流智能处理可以提供扩展和获得的HA参数。与某些传统事件流方法不同，如本文所述，方法能够变得精细，使得处理可以基于启发式方法进行拆分或解耦，以提供细粒度负载均衡扩展。此类启发式方法可以促进动态事件流处理程序调整大小，以确保效率和基础设施利用率。
图14是具有缓存和扇出的反应式流路由实施例的示例的特征的流程图。在1410处，配置系统参数并确定缺省值。所述配置可以包括用于元数据存储库、QoS参数、流主题和域的配置。在1420处，可以创建事件流主题并且可以进行P2P注册。主题QoS映射和配置可以根据P2P主题来实现，其中主题QoS映射是指将服务质量关联到主题。QoS与主题的所述关联可以提供确保所述主题的可靠性的基础。所述事件流主题、QoS与主题的所述关联、P2P主题注册以及其它参数可以存储在所述元数据存储库中。
在1430处，可以创建和配置消费者反应式并发路由与控制器/应用中P2P主题的关联(映射)。在1440处，缓存P2P主题并创建扇出映射，其中所述扇出映射是主题与其相应目的地的关联。在1450处，确定所述应用是否关闭。如果未关闭，则可以在所述程序中从1420继续创建事件流主题。在1460处，可以实现逻辑来执行包含大量事件流的反应式路由器队列的动态调整大小。所述队列可以被视为保持事件流的桶或容器。在1470处，结束所述事件流，这可以在所述应用停止时结束。
这种具有缓存和扇出的反应式流路由提供了一种高效的反应式事件路由机制。它促进了高效、地理分布式分层可扩展事件流和处理互连。运行以缓存和扇出的反应式路由器可以提供事件流的并发、高可用路由。所述反应式路由器可以进行结构化处理，以基于启发式方法和控制环路反馈来提供所述反应式路由器的事件队列的动态调整大小。事件队列可以布置为事件的存储桶。所述反应式路由器可以进行结构化处理，以提供一种装置来根据每个事件流主题和有效载荷互连对等体，还用于根据QoS策略促进跨地理分布式网络的可靠流流量。
在图3的多对多互连中，可以实现反应式路由器，以实现以下互连：经由嵌入式适配器330-1和330-3在控制器/应用320-1与控制器/应用320-2之间的反应式P2P互连318-1，经由嵌入式适配器330-2和330-4在控制器/应用320-1与控制器/应用320-2之间的反应式P2P互连318-2。所述反应式路由器可以与数据存储库一起操作，以影响所述端到端活动。
端到端互连可以在层级和分层系统中实现，在期望的位置(边缘或核心)提供有目的的处理。如图8所示，所述反应式路由器可以将允许使用数据存储库对数据流进行选择性注册。
反应式路由器可以提供接收的数据事件流的反应式并发处置。所接收的事件流可以由一个或多个反应式流处理器处理，将并发处置所述事件，从而减少下游/上游事件流数据处理。该反应式引擎可以与其它对等应用互连以实现并发反应式处理，继而提供端到端授权主题数据流互连。与图10类似，每个对等体可以向元数据存储库注册，例如元数据存储库1070，用于例如结合图10所论述的内容选择性地订阅和发布。
图15示出了一次复制缓存和推送P2P发布/订阅流进程。所述推送是选择性扇出。该进程可以根据授权发布者和侦听器推送到任何地方作为组播。图15示出了一种用于控制器/应用1520的装置，用于推送有关由对等应用1521-1和1521-2订阅的流的主题数据，其中在写入缓存时，这些对等应用从所述相同缓存同时获得通知。控制器/应用1520使用嵌入式适配器1530与域1506通信，包括提供P2P发布/订阅元数据存储库的缓存1570。读取器控制器/应用1521-1和1521-2使用嵌入式适配器1531-1和1531-2与域1506通信。
首先，写入器控制器/应用1520注册与写入器控制器/应用1520的注册标识相关联的主题A。第二，读取器控制器/应用1521-1和1521-2向域1506注册以获取主题A，与读取器控制器/应用1521-1和1521-2的注册标识相关联。域1506包括一种用于等待或循环诸如主题A之类的主题数据的装置1544，耦合到一种用于通知诸如主题A之类的主题数据的装置1546。装置1544和1546可以由指令和可以包括一个或多个处理器的逻辑电路实现，以监测所述主题数据的状态。第三，写入器控制器/应用1520推送数据，以将主题A流式传输至缓存1570。第四，对注册的读取器控制器/应用1521-1和1521-2执行主题A的选定组播。
使用一次缓存和推送技术选择性地发布和订阅的进程可以通过确保实现定义有效载荷结构的灵活性来改进。此类灵活性可以最小化跨异构原有网络和新兴网络的下游或上游转换处理。如图9所示并结合图9的论述，可以使用过滤器913。
可以对所述反应式路由器进行动态控制，以确保负载均匀分布并提供基础设施资源的最佳利用。可以实现一种用于反应式队列的动态调整大小的装置，以使得在基于队列的容器(Fifo)中进行串行、反应式事件流处理。所述队列可以具有事件数量上限，可以包括消息。每个传入流(事件)可以根据队列中的可调整阈值上限跨分布式应用集群进行处理。默认情况下，可以手动配置最大上限并基于启发式方法数据和闭环控制反馈针对并发流(事件)数量进行动态更新。缺省值可以设置为tMax个事件，可以基于其与移动输入峰值消息计数TIpeak之间的差值进行动态调整。
图16示出了包含大量事件流的反应式路由器队列的动态调整大小的实施例的示例。在1610处，根据设置的缺省值配置系统参数。所述系统参数可以包括相关联CPU、内存和/或网络I/O的计算的工作负载权重(Infraweight)、输出的输入峰值消息计数吞吐量(TIpeak)、基线的平均消息计数(Tavg)和最大队列消息大小(tMax)。在1620处，跟踪和收集所述系统参数。这些系统参数可以作为元组提供，例如(TIpeak，Tavg)。在1630处，确定TIpeak+Δ是否大于或等于tMax，其中Δ是tMax与测量的队列输入峰值计数之间的临界差量。如果TIpeak+Δ小于tMax，则逻辑流程返回到1620以跟踪和收集系统参数。在1640处，如果TIpeak+Δ大于或等于tMax，则检查相对于Infraweight和队列计数大小的可部署性。在1650处，确定队列是否可部署。在1660处，如果关于可部署性的确定是否定的，则生成错误消息。所述错误消息可以证明为“基础设施工作负载大小和队列最大消息计数不匹配”。在1670处，如果关于可部署性的确定是肯定的，则调整反应式路由器中tMax队列消息计数大小，同时控制环路将所述进程发送到1620以跟踪和收集系统参数。
图17是SDN/IOT应用1720的反应式路由器中的流队列实施例的示例的示意图。输入流1708进入将由反应式流路由器1715-1引导的队列1784-1。反应式流路由器1715-1将所述输入流1708引向队列1784-2、1784-3和1784-4。队列1784-2、1784-3和1784-4中的流分别由反应式流路由器1715-2、1715-3和1715-4从SDN/IoT应用1720分配。对于队列1784-4，示出了用于TIpeak的参数tMax和Δ。可以通过轮询调度路由或等重路由来均衡流布局。
图18是消息计数与时间的示例图，可用于提供动态队列调整大小启发式方法。可以在可配置时间间隔内进行采样，其中峰值收集可能捕获微突发流。可以设置默认采样间隔。例如，可以将所述默认采样间隔设置为但不限于5秒间隔。图18示出了移动峰值吞吐量(TIpeak)的跟踪和Tavg的分配以及相对于tMax的Δ的确定。
与传统方法不同，通过使用如本文所述技术，可以处理事件但不是由中央处理实体整体处理，这些技术具备跨层和层级边界提供细粒度切片的自然能力。此外，此类技术可以对事件流进行透明和反应式处理。
如本文所述，技术提供一种机制，用于跟踪特定指标、执行基于启发式方法的独特算法分析以及提供连续闭环控制调整大小反馈。此外，与传统方法不同，如本文所述，技术提供端到端和方案，所述方案提供所述有效载荷的智能处理能力。此外，各种实施例的所述嵌入式有效载荷机制允许所有协议流，包括要传输、智能路由和处理的视频流。与每次采用具有冗余复制功能的客户端-服务器的推送机制不同。如本文所述技术允许复制/缓存并且组播机制更高效。
与传统技术相反，如本文所述，所述反应式方法提供基于智能主题的细粒度事件流卸载，允许下游SDN/IoT应用执行其纯功能。这些反应式方法允许分层和分割/分片SDN/IoT网络，从而允许用于功能分布的光控制应用。网络可以划分，这可以实现本地化错误处理和功能归属。这些反应式方法可以允许通过嵌入式有效载荷支持通过公共事件流机制对当前和传统通信/协议进行同化。这些反应式方法允许事件流处理效率将允许对SDN和IoT流量进行细粒度处理，从而减少抖动和重复，继而实现可预测网络。
在各种实施例中，P2P通信用于促进松散耦合、可靠、异构和高效的多对多地理分布式通信，用于控制器/应用、SDN间基于RAFT的控制器/应用、网元以及SDN控制器领导者选择和数据通信。增强基于RAFT的SDN控制器以使用P2P通信允许丰富事件处理地理分布式分层可扩展事件流和互连。RAFT控制器是实现RAFT的控制器，RAFT是一种一致性算法，设计用于分配计算模型以在一组计算和联网系统之间进行交互，确保所述组中的每个节点同意相同系列的状态转换。使用选定领导者取得一致性。例如，RAFT组中的服务器是领导者、候选者或追随者。所述领导者负责将日志复制到所述追随者。
图19是SDN控制器领导者选择和数据通信实施例的示例的特征的流程图。在1910处，配置系统参数并确定缺省值。所述配置可以包括用于元数据存储库、QoS参数、流主题和域的配置。在1920处，可以创建事件流主题并且可以进行P2P注册。QoS到主题映射和配置可以为确保可靠性实现并根据P2P主题来实现，其中QoS到主题映射是指将服务质量关联到主题。针对主题使用QoS参数的操作为实现所述主题的可靠性提供了基础。事件流主题、QoS到主题映射以及P2P主题注册可以存储在所述元数据存储库中。在1930处，创建RAFT对等节点并创建RAFT P2P节点的主题、域和QoS可靠性的关联(映射)。RAFT对等节点创建包括作为RAFT对等节点的节点的标识。在1640处，创建RAFT P2P主题缓存并创建扇出映射，以实现可靠的RAFT领导者和对等体通信。在1650处，创建RAFT P2P主题持久性缓存/存储，以实现历史记录跟踪。在1660处，确定所述应用是否关闭。如果未关闭，则可以在所述程序中从1620继续创建事件流主题。在1670处，结束所述事件流，这可以在所述控制器停止时结束。
提供此类修改允许基于RAFT的SDN控制器通过微调配置变得高效和可靠以实现对等节点通信，从而确保SDN网络扩展的灵活性。图3示出了该修改在控制器/应用320-1中作为模仿性RAFT控制器390-1的应用以及在控制器/应用320-2中作为模仿性RAFT控制器390-2的应用，其中这些RAFT控制器可以执行复制缓存和扇出操作。这种方法允许有选择地分片SDN网络并同时合并异构对等体。该方法还允许基于RAFT的SDN控制器进行组播，而不是浪费每个对等节点连接的专用通信流上的资源。此外，该方法允许可靠的P2P发布/订阅最优缓存一次和推送机制，用于SDN/IoT控制器/应用框架而不是领导选择的基于客户端服务器的事件通信。
图20示出了SDN控制器RAFT领导者对等一次复制缓存并推送P2P发布/订阅流互连的实施例的示例。所述推送是对选定对等节点的数据的选择性扇出。图20示出了节点1处写入/读取(write/read，简称w/r)流数据的RAFT控制器2020。RAFT控制器2020包括映射的存储2065，包括但不限于RAFT对等主题、QoS和持久性参数之间的关联。RAFT控制器2020还包括嵌入式适配器2030，所述嵌入式适配器2030与持久性主题历史记录存储2060耦合。从嵌入式适配器2030，RAFT控制器2020可以将主题A的数据推送到域2006。域2006包括可以缓存数据流和P2P发布/订阅元数据的数据存储库2070。与节点1相关联的是用于读取和写入(read and write，简称r/w)的对等节点2和用于r/w的对等节点3。节点2和3包括嵌入式适配器3031-1和3031-2以与域2006通信。
第一，RAFT控制器2020向域2006注册与RAFT控制器2020的注册标识相关联的主题A。第二，读取器节点2和3向域2006注册以获取主题A，与节点2和3的注册标识相关联。域2006包括一种用于等待或循环诸如主题A之类的主题数据的装置2044，耦合到一种用于通知诸如主题A之类的主题数据的装置2046。装置2044和2046可以由指令和可以包括一个或多个处理器的逻辑电路实现，以监测所述主题数据的状态。第三，RAFT控制器2020推送数据，以将主题A流式传输至域2006。第四，对注册的节点2和3执行主题A的选定组播。
缓存一次并从对等SDN控制器节点发布者推送到授权的对等控制器节点侦听器，反之亦然，如图20所示，可以利用跨域的注册的主题/标签来跨N-S和E-W层将事件数据推送到分片SDN网络中的对等体，如图8所示。图20的结构还可以使得通过如图7所示的持久数据缓存，可靠地实现对推送数据的历史跟踪。图20所示的实现方式可以使得通过如图10所示的端到端侦听器/发布者节点注册方案，按功能和位置有选择性地对传统的基于SDN控制器的网络进行对等处理。
通过如图7所示的过滤策略，实现与图19-20相关联的特征的架构可以促进将“一致数据”事件流路由到具有QoS可靠性和细粒度控制的集群对等控制器应用。此外，此类架构可以通过促进对如图9所示的传输的事件流数据的报头和有效载荷的不透明处置来促进容纳异构SDN控制器/应用。此外，此类架构能够实现定义有效载荷结构的灵活性，从而最小化跨异构SDN控制器和新兴网络的下游或上游转换处理。
图21是处置事件流的示例性计算机实现方法2100的实施例的特征的流程图。在2110处，在数据处理程序中接收事件流，每个事件流源自相应源网络。所述事件流可以是端到端事件流。在2120处，基于所述流的主题，使用处理器将所述事件流从所述数据处理程序分离成分区。在2130处，所述事件流到所述分区的加载通过控制所使用的分区的数目来跟踪，以均衡所述加载。在2140处，向驻留在控制应用中的相应的反应式路由器发送与所述事件流相关联的每个分区的数据包。
方法2100或与方法2100类似或相同的方法可以包括：通过跟踪所述分区的输入吞吐量峰值和输出吞吐量峰值来跟踪所述事件流的加载，基于所捕获的峰值和相对于使用启发式方法和闭环控制的最大吞吐量的差异来调整分区计数的大小。相对于最大吞吐量的所述差异可以是最大上限吞吐量与测量的输入吞吐量之间的差异。
方法2100或与方法2100类似或相同的方法的变形可以包括多个不同的实施例，其可以根据此类方法的应用和/或实现此类方法的系统的架构而组合或不组合。此类方法可以包括：采用所述相应反应式路由器检查每个数据包的有效载荷，基于所述检查确定所述控制应用的模块，以处理所述数据包；采用所述反应式路由器将每个数据包插入所确定模块的输入队列。此类方法可以包括：当所述控制应用的模块的一个或多个输入队列失衡时，采用所述相应反应式路由器创建一个或多个附加队列。变形可以包括：使用包括服务质量参数和对等体信息的有效载荷过滤策略，采用所述相应反应式路由器重新定向数据包。方法2100或与方法2100类似或相同的方法的变形包括：所述相应反应式路由器使用缓存选择性地将单个数据包分配到软件定义网络(software defined network，简称SDN)和/或物联网(Internet of Things，简称IoT)网络节点，所述缓存基于域保持所述SDN和/或IoT网络节点的注册。
设备可以进行布置以执行方法2100或与方法2100类似或相同的方法以及其它功能。设备可以包括：内存存储器，包括指令；一个或多个处理器，与所述内存存储器通信，其中所述一个或多个处理器执行所述指令以执行与事件流处置功能相关的操作。所述操作可以包括：在数据处理程序中接收事件流，每个事件流源自相应源网络；基于所述流的主题将所述事件流从所述数据处理程序分离成分区。所述事件流可以是端到端事件流。所述操作可以包括：通过控制所使用的分区的数目来跟踪事件流到所述分区的加载，以均衡所述加载。可以向驻留在控制应用中的相应的反应式路由器发送与所述事件流相关联的每个分区的数据包。
由所述设备的一个或多个处理器执行的操作可以包括：跟踪所述分区的输入吞吐量峰值和输出吞吐量峰值，基于所捕获的峰值和相对于使用启发式方法和闭环控制的最大吞吐量的差异来调整分区计数的大小。相对于最大吞吐量的所述差异可以是最大上限吞吐量与测量的输入吞吐量之间的差异。
由所述一个或多个处理器执行的操作可以包括：采用所述相应反应式路由器检查每个数据包的有效载荷，基于所述检查确定所述控制应用的模块，以处理所述数据包。操作还可以包括：采用所述相应反应式路由器将每个数据包插入所确定模块的输入队列。所述操作可以包括：当所述控制应用的模块的一个或多个输入队列失衡时，采用所述相应反应式路由器创建一个或多个附加队列。
由所述一个或多个处理器执行的所述操作包括：使用包括服务质量参数和对等体信息的有效载荷过滤策略，采用所述相应反应式路由器重新定向数据包。由所述一个或多个处理器执行的所述操作包括：所述相应反应式路由器使用缓存选择性地将单个数据包分配到软件定义网络(software defined network，简称SDN)和/或物联网(Internet ofThings，简称IoT)网络节点，所述缓存基于域保持所述SDN和/或IoT网络节点的注册。
在各种实施例中，非瞬时性机器可读存储设备，例如非瞬时性计算机可读介质，可以包括存储在其上的指令，当所述指令被机器执行时，所述指令使所述机器执行操作，其中所述操作包括与结合方法2100描述的方法和技术的特征、其变形和/或与本文所述(例如与图1-24相关联)的其它方法的特征类似或相同的一个或多个特征。此类指令的物理结构可以由一个或多个处理器操作。例如，执行这些物理结构可以使所述机器执行以下操作：在数据处理程序中接收事件流，每个事件流源自相应源网络；基于所述流的主题将所述事件流从所述数据处理程序分离成分区；通过控制所使用的分区的数目来跟踪所述事件流到所述分区的加载，以均衡所述加载；向驻留在控制应用中的相应的反应式路由器发送与所述事件流相关联的每个分区的数据包。所述事件流可以是端到端事件流。
所述指令可以包括大量操作。所述操作可以包括所述事件流加载的所述跟踪，以包括：跟踪所述分区的输入吞吐量峰值和输出吞吐量峰值，基于所捕获的峰值和相对于使用启发式方法和闭环控制的最大吞吐量的差异来调整分区计数的大小。所述操作可以包括：采用所述相应反应式路由器检查每个数据包的有效载荷，基于所述检查确定所述控制应用的模块，以处理所述数据包；采用所述反应式路由器将每个数据包插入所确定模块的输入队列。所述操作可以包括：当所述控制应用的模块的一个或多个输入队列失衡时，采用所述相应反应式路由器创建一个或多个附加队列。所述操作可以包括：使用包括服务质量参数和对等体信息的有效载荷过滤策略，采用所述相应反应式路由器重新定向数据包。所述操作可以包括：所述相应反应式路由器使用缓存选择性地将单个数据包分配到软件定义网络(software defined network，简称SDN)和/或物联网(Internet of Things，简称IoT)网络节点，所述缓存基于域保持所述SDN和/或IoT网络节点的注册。
此外，机器可读存储设备，例如非瞬时性计算机可读介质，在此是物理设备，用于存储由所述相应设备内物理结构表示的数据。此类物理设备是非瞬时性设备。机器可读存储设备的示例可以包括但不限于只读存储器(read-only memory，简称ROM)、随机存取存储器(random access memory，简称RAM)、磁盘存储设备、光存储设备、闪存以及其它电子、磁性和/或光学存储设备。所述机器可读设备可以是机器可读介质，例如图24的内存存储器2403。尽管内存存储器2403被示出为多组件单元，但是诸如“内存”、“内存模块”、“机器可读介质”、“机器可读设备”之类的术语和类似术语的所有形式应当被认为包括所有形式的存储介质，无论是单介质(或设备)形式还是多介质(或设备)。例如，此类结构可以实现为一个或多个集中式数据库、一个或多个分布式数据库、相关联缓存和服务器；一个或多个存储设备，诸如存储驱动器(包括但不限于电子驱动器、磁力驱动器和光驱动器和存储机制)、存储设备或模块的一个或多个实例(无论是主存器；处理器内部或外部的缓存存储器；或缓冲区)。诸如“内存”、“内存模块”、“机器可读介质”、“机器可读设备”之类的术语应被视为包括任何有形的非瞬时性介质，能够存储或编码用于由所述机器执行的指令序列并且使所述机器执行本文所述方法中的任一种。参照“机器可读设备”、“介质”、“存储介质”、“设备”或“存储设备”所使用的术语“非瞬时性”明确包括所有形式的存储驱动器(光驱、磁力驱动器、电气驱动器等)和所有形式的内存设备(例如，DRAM、(所有存储设计的)闪存、SRAM、MRAM、相变等以及设计用于存储任何类型数据以供以后检索的数据的所有其它结构)。
图22是处置事件流的示例性方法2200的实施例的特征的流程图。在2210处，在第一缓存中存储来自发端应用的主题的注册，在所述第一缓存中注册应用集以接收所述主题的数据。在2220处，使用与所述发端应用相关联的反应式路由器，将来自所述发端应用的所述数据推送到第二数据缓存，所述数据从所述第二数据缓存流式传输到注册用于接收所述主题的数据的所述集合的应用。所述第一缓存和所述第二缓存可以实现为常用缓存。
方法2200或与方法2200类似或相同的方法可以包括：存储有关从所述发端应用推送的所述数据的历史跟踪数据。此类方法可以包括：使用所述反应式路由器重新定义所述数据的有效载荷结构。此类方法可以包括：在元数据存储库中，维护有效载荷过滤策略以重新定义所述有效载荷结构。所述有效载荷过滤策略可以包括服务质量参数和对等体信息。
方法2200或与方法2200类似或相同的方法可以包括：使用所述反应式路由器动态调整包含大量事件的队列的大小，其中所述事件的每个传入流相对于每个队列中的可调阈值上限进行处理，所述阈值上限基于启发式方法数据和闭环控制反馈来针对多个并发流事件动态更新。
设备可以进行布置以执行方法2200或与方法2200类似或相同的方法，同时还可以进行布置以执行其它功能，例如但不限于与方法2100和2300相关联的功能。设备可以包括：内存存储器，包括指令；一个或多个处理器，与所述内存存储器通信，其中所述一个或多个处理器执行所述指令以执行与方法2200或其变形相关的操作。设备可以包括：第一缓存，用于存储来自发端应用的主题的注册，注册应用集以接收所述主题的数据；第二缓存，用于存储来自所述发端应用的所述主题的数据；反应式路由器，与所述发端应用相关联，用于将来自所述发端应用的所述数据可操作地推送到所述第二数据缓存，所述数据从所述第二数据缓存流式传输到注册用于接收所述主题的数据的所述集合的应用；一个或多个处理器，用于执行所述第一缓存、所述第二缓存以及所述反应式路由器的功能。
所述设备可以包括持久数据缓存，用于存储有关从所述发端应用推送的所述数据的历史跟踪数据。所述设备可以包括元数据存储库访问权限，所述元数据存储库用于维护有效载荷过滤策略以重新定义所述有效载荷结构。所述有效载荷过滤策略包括服务质量参数和对等体信息。
所述反应式路由器可以进行结构化处理以进行操作，以重新定义所述数据的有效载荷结构。所述反应式路由器可以进行结构化处理以进行操作，以动态调整包含大量事件的队列的大小，其中事件的每个传入流相对于每个队列中的可调阈值上限进行处理，所述阈值上限基于启发式方法数据和闭环控制反馈来针对多个并发流动态更新。
在各种实施例中，非瞬时性机器可读存储设备可以包括存储在其上的指令，当所述指令被机器执行时，所述指令使所述机器执行操作，其中所述操作包括与结合方法2200描述的方法和技术的特征、其变形和/或与本文所述(例如与图1-24相关联)的其它方法的特征类似或相同的一个或多个特征。此类指令的物理结构可以由一个或多个处理器操作。例如，执行这些物理结构可以使所述机器执行以下操作：在第一缓存中存储来自发端应用的主题的注册，在所述第一缓存中注册应用集以接收所述主题的数据；使用与所述发端应用相关联的反应式路由器，将来自所述发端应用的所述数据推送到第二数据缓存，所述数据从所述第二数据缓存流式传输到注册用于接收所述主题的数据的所述集合的应用。
所述指令可以包括大量操作。所述指令可以包括：存储有关从所述发端应用推送的所述数据的历史跟踪数据。所述指令可以包括：使用所述反应式路由器重新定义所述数据的有效载荷结构。所述指令可以包括：在元数据存储库中，维护有效载荷过滤策略以重新定义所述有效载荷结构。所述有效载荷过滤策略可以包括服务质量参数和对等体信息。所述指令可包括：使用所述反应式路由器动态调整包含大量事件的队列的大小，其中事件的每个传入流相对于每个队列中的可调阈值上限进行处理，所述阈值上限基于启发式方法数据和闭环控制反馈来针对多个并发流动态更新。
图23是一种用于选择性组播至一组注册的对等体的示例性方法2300的实施例的特征的流程图。在2310处，使用嵌入节点控制器的处理程序来操作所述节点控制器作为基于RAFT的控制器。在2320处，使用与缓存耦合的所述处理程序，参与选定组播至注册的对等体，其中每个注册的对等体均具有基于RAFT的控制器。所述缓存可以包括流主题元数据和所述注册的对等体的注册的存储库。方法2300或与方法2300类似或相同的方法可以包括：基于组的RAFT端到端节点的映射、主题、服务质量参数以及所述缓存中保持的对等体信息，将所述节点控制器实现为所述注册的对等体的选定领导者，其中所述组包括所述控制器和所述注册的对等体。
设备可以进行布置以执行方法2300或与方法2300类似或相同的方法，同时还可以进行布置以执行其它功能，例如但不限于与方法2100和2200相关联的功能。设备可以包括：内存存储器，包括指令；一个或多个处理器，与所述内存存储器通信，其中所述一个或多个处理器执行所述指令以执行与方法2300或其变形相关的操作。设备可以包括：节点控制器，可用作基于RAFT的控制器；处理程序，嵌入所述节点控制器；缓存，可操作地耦合到所述处理程序，以参与选定的多播到已注册的对等体，每个注册的对等体均具有基于RAFT的控制器；一个或多个处理器，用于执行所述节点控制器、所述处理程序和所述缓存的功能。所述缓存可以包括流主题元数据和所述注册的对等体的注册的存储库。基于组的RAFT端到端节点的映射、主题、服务质量参数以及所述缓存中保持的对等体信息，所述基于RAFT的控制器可以作为所述注册的对等体的选定领导者，其中所述组包括所述控制器和所述注册的对等体。
在各种实施例中，非瞬时性机器可读存储设备可以包括存储在其上的指令，当所述指令被机器执行时，所述指令使所述机器执行操作，其中所述操作包括与结合方法2300描述的方法和技术的特征、其变形和/或与本文所述(例如与图1-24相关联)的其它方法的特征类似或相同的一个或多个特征。此类指令的物理结构可以由一个或多个处理器操作。例如，执行这些物理结构可以使所述机器执行以下操作：使用嵌入节点控制器的处理程序来操作所述节点控制器作为基于RAFT的控制器；使用与缓存耦合的所述处理程序，参与选定组播至注册的对等体，其中每个注册的对等体均具有基于RAFT的控制器。
所述指令可以包括大量操作。所述指令可以包括使用与所述缓存耦合的所述处理程序以包括所述缓存，包括流主题元数据和所述注册的对等体的注册的存储库。所述指令可以包括：基于组的RAFT端到端节点的映射、主题、服务质量参数以及所述缓存中保持的对等体信息，将所述节点控制器实现为所述注册的对等体的选定领导者，其中所述组包括所述控制器和所述注册的对等体。
图24是用于实现算法和执行事件处理卸载执行方法的设备的电路的框图，其中根据本文中所述理念，所述事件处理卸载促进高效、地理分布式分层可扩展事件流。图24描述了具有用于存储指令的非瞬时性内存存储器2403、缓存2407和处理单元2402的设备2400。处理单元2402可以包括一个或多个处理器，其可操作地与非瞬时性内存存储器2403和缓存2407通信。所述一个或多个处理器可以进行结构化处理，以执行所述执行，继而根据本文所述方法中的任一种来操作设备2400。所述一个或多个处理器可以进行结构化处理，以执行所述指令，继而在分层SDN/IoT网络内操作设备2400。所述一个或多个处理器可以进行结构化处理，以执行所述指令，以便：接收事件流，每个事件流源自相应源网络；基于所述流的主题将所述事件流分离成分区；通过控制所使用的分区的数目来跟踪所述事件流到所述分区的加载，以均衡所述加载；向驻留在控制应用中的相应的反应式路由器发送与所述事件流相关联的每个分区的数据包。所述事件流可以是端到端事件流。
设备2400可以包括通信接口2416，可用于在SDN/IoT网络的各种类型节点之间进行通信。所述通信接口2416可以是用于多个网络设备和如本文所论述其它设备的嵌入式适配器的一部分。所述通信接口2416可以是数据总线的一部分，所述数据总线可用于接收用于由事件卸载引擎处理的所述事件流。
非瞬时性内存存储器2403可以实现为机器可读介质，例如计算机可读介质，可以包括易失性存储器2414和非易失性存储器2408。设备2400可以包括或有权访问包括诸如易失性存储器2414、非易失性存储器2408、可移动存储器2411和不可移动存储器2412之类的计算机可读介质的各种机器可读介质的计算环境。此类机器可读介质可以结合由设备2400执行的一个或多个程序2418中的指令一起使用。缓存2407可以实现为单独的内存组件或易失性存储器2414、非易失性存储器2408、可移动存储器2411或不可移动存储器2412中的一个或多个的一部分。内存存储器可以包括随机存取存储器(random access memory，简称RAM)、只读存储器(read only memory，简称ROM)、可擦除可编程只读存储器(erasableprogrammable read-only memory，简称EPROM)和电可擦除可编程只读存储器(electrically erasable programmable read-only memory，简称EEPROM)、闪存或其它存储器技术、只读光盘(compact disc read-only memory，简称CD-ROM)、数字多功能盘(digital versatile disk，简称DVD)或其它光盘存储器、磁带盒、磁带、磁盘存储器或其它磁存储设备或能够存储计算机可读指令的任何其它介质。
设备2400可以包括或访问计算环境。所述计算环境包括输入2406和输出2404。输出2404可以包括也可以用作输入设备的显示设备，例如触摸屏。输入2406可以包括一个或多个触摸屏、触摸板、鼠标、键盘、摄像头、一个或多个设备专用按钮、一个或多个集成在设备2400内或通过有线或无线数据连接耦合到设备2400的传感器，以及其它输入设备。设备2400可以使用通信连接在联网环境中工作，以连接到一个或多个其它远程设备。此类远程设备可以类似于设备2400，或者可以是具有与设备2400的特征或如本文所述特征类似或相同的特征的不同类型的设备，用于卸载事件流的处理，以分离与SDN/IoT应用的主要功能分开的处置流处理。所述远程设备可以包括计算机，例如数据库服务器。此类远程计算机可以包括个人计算机(personal computer，简称PC)、服务器、路由器、网络PC、对等设备或其它公共网络节点等。所述通信连接可以包括局域网(local area network，简称LAN)、广域网(wide area network，简称WAN)、蜂窝、WiFi、蓝牙或其它网络。
机器可读指令，例如存储在计算机可读介质上的计算机可读指令，可由所述设备2400中的所述处理单元2402执行。硬盘驱动器、CD-ROM和RAM是产品的一些示例，所述产品包括非瞬时性计算机可读介质，如存储设备。若认为载波较为短暂，则术语“机器可读介质”、“计算机可读介质”和“存储设备”不包括所述载波。存储器也可包括联网存储器，例如存储区域网络(storage area network，简称SAN)。
在各种实施例中，非瞬时性机器可读存储设备可以包括存储在其上的指令，当所述指令被机器执行时，所述指令使所述机器执行操作以提供一种用于操作有关P2P流的事件卸载引擎的装置，当所述装置由所述机器的一个或多个处理器执行时，所述装置使所述一个或多个处理器执行操作，其中所述操作包括与本文所述方法和技术的特征、其变形和/或与图1-24相关联的其它P2P处理的特征类似或相同的一个或多个特征。此类指令的物理结构可以由诸如所述处理单元2403的一个或多个处理器的一个或多个处理器操作。
在不同的实施例中，设备2400可以实现为不同的形式的计算设备，作为诸如SDN/IoT网络之类的网络的一部分。例如，设备2400可以是智能手机、平板电脑、智能手表、其它计算设备或具有无线通信能力的其它类型的设备，其中此类设备包括参与内容项的分配和存储的组件，如本文所述。诸如智能手机、平板电脑、智能手表和具有无线通信能力的其它类型的设备之类的设备通常统称为移动设备或用户设备。此外，这些设备中的某些设备可以被认为是用于实现它们的功能和/或应用的系统。此外，虽然各种数据存储元件被图示为所述设备2400的一部分，但是所述存储器还可以或者可选地包括通过网络例如互联网可访问的基于云的存储器，或者基于服务器的存储器。
在一示例性实施例中，所述设备2400包括：接收模块，用于在数据处理程序中接收事件流，每个事件流源自相应源网络；分离模块，用于使用处理器基于所述流的主题将所述事件流从所述数据处理程序分离成分区；跟踪模块，用于通过控制所使用的分区的数目来跟踪所述事件流到所述分区的加载，以均衡所述加载；发送模块，用于向驻留在控制应用中的相应的反应式路由器发送与所述事件流相关联的每个分区的数据包。在一些实施例中，所述设备2400可以包括其它或附加模块，用于执行所述实施例中描述的步骤的任一或组合的步骤。此外，如任一附图中所示或在任一项权利要求中所描述的方法的任何附加或可替代实施例或方面预期也包括类似模块。
尽管已经参考本发明的特定特征和实施例描述了本发明，但是明显在不脱离本发明的情况下可以制定本发明的各种修改和组合。说明书和附图仅被视为所附权利要求书所定义的本发明的说明并且考虑落于本发明的范围内的任何和所有修改、变体、组合或均等物。

Claims (20)

1.一种可用于处理事件流以进行处理的设备，其特征在于，包括：
内存存储器，包括指令；
一个或多个处理器，与所述内存存储器通信，其中所述一个或多个处理器执行所述指令以执行操作，包括：
在数据处理程序中接收多个事件流，每个事件流源自一个相应的源网络；
基于所述多个事件流的主题将所述多个事件流从所述数据处理程序中分离进多个分区；
通过控制所使用的分区的数目来跟踪所述多个事件流到所述多个分区的加载，以均衡所述加载；
向驻留在控制应用中的相应的反应式路由器发送与所述事件流相关联的每个分区的数据包。
2.根据权利要求1所述的设备，其特征在于，所述跟踪包括：跟踪所述分区的输入吞吐量峰值和输出吞吐量峰值，基于所捕获的峰值和相对于使用启发式方法和闭环控制的最大吞吐量的差异来调整分区计数的大小。
3.根据权利要求2所述的设备，其特征在于，相对于最大吞吐量的所述差异是最大上限吞吐量与测量的输入吞吐量之间的差异。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的设备，其特征在于，所述操作包括
采用所述相应反应式路由器检查每个数据包的有效载荷，基于所述检查确定所述控制应用的模块，以处理所述数据包；
采用所述反应式路由器将每个数据包插入所确定模块的输入队列。
5.根据权利要求4所述的设备，其特征在于，所述操作包括：当所述控制应用的模块的一个或多个输入队列失衡时，采用所述相应反应式路由器创建一个或多个附加队列。
6.根据权利要求4所述的设备，其特征在于，所述操作包括：使用包括服务质量参数和对等体信息的有效载荷过滤策略，采用所述相应反应式路由器重新定向数据包。
7.根据权利要求4所述的设备，其特征在于，所述操作包括：所述相应反应式路由器使用缓存选择性地将单个数据包分配到软件定义网络(software defined network，简称SDN)和/或物联网(Internet of Things，简称IoT)网络节点，所述缓存基于域保持所述SDN和/或IoT网络节点的注册。
8.一种计算机实现方法，其特征在于，包括：
在数据处理程序中接收多个事件流，每个事件流源自一个相应的源网络；
基于所述多个事件流的主题将所述多个事件流从所述数据处理程序中分离进多个分区；
通过控制所使用的分区的数目来跟踪所述多个事件流到所述多个分区的加载，以均衡所述加载；
向驻留在控制应用中的相应的反应式路由器发送与所述事件流相关联的每个分区的数据包。
9.根据权利要求8所述的计算机实现方法，其特征在于，所述跟踪包括：跟踪所述分区的输入吞吐量峰值和输出吞吐量峰值，基于所捕获的峰值和相对于使用启发式方法和闭环控制的最大吞吐量的差异来调整分区计数的大小。
10.根据权利要求9所述的计算机实现方法，其特征在于，相对于最大吞吐量的所述差异是最大上限吞吐量与测量的输入吞吐量之间的差异。
11.根据权利要求8至10任一项所述的计算机实现方法，其特征在于，所述方法包括
采用所述相应反应式路由器检查每个数据包的有效载荷，基于所述检查确定所述控制应用的模块，以处理所述数据包；
采用所述反应式路由器将每个数据包插入所确定模块的输入队列。
12.根据权利要求11所述的计算机实现方法，其特征在于，所述方法包括：当所述控制应用的模块的一个或多个输入队列失衡时，采用所述相应反应式路由器创建一个或多个附加队列。
13.根据权利要求11所述的计算机实现方法，其特征在于，所述方法包括：使用包括服务质量参数和对等体信息的有效载荷过滤策略，采用所述相应反应式路由器重新定向数据包。
14.根据权利要求11所述的计算机实现方法，其特征在于，所述方法包括：所述相应反应式路由器使用缓存选择性地将单个数据包分配到软件定义网络(software definednetwork，简称SDN)和/或物联网(Internet of Things，简称IoT)网络节点，所述缓存基于域保持所述SDN和/或IoT网络节点的注册。
15.一种存储计算机指令的非瞬时性计算机可读介质，其特征在于，所述计算机指令在由一个或多个处理器执行时使所述一个或多个处理器执行以下操作：
在数据处理程序中接收多个事件流，每个事件流源自一个相应的源网络；
基于所述多个事件流的主题将所述多个事件流从所述数据处理程序中分离进多个分区；
通过控制所使用的分区的数目来跟踪所述多个事件流到所述多个分区的加载，以均衡所述加载；
向驻留在控制应用中的相应的反应式路由器发送与所述事件流相关联的每个分区的数据包。
16.根据权利要求15所述的非瞬时性计算机可读介质，其特征在于，所述跟踪包括：跟踪所述分区的输入吞吐量峰值和输出吞吐量峰值，基于所捕获的峰值和相对于使用启发式方法和闭环控制的最大吞吐量的差异来调整分区计数的大小。
17.根据权利要求15至16任一项所述的非瞬时性计算机可读介质，其特征在于，所述操作包括
采用所述相应反应式路由器检查每个数据包的有效载荷，基于所述检查确定所述控制应用的模块，以处理所述数据包；
采用所述反应式路由器将每个数据包插入所确定模块的输入队列。
18.根据权利要求17所述的非瞬时性计算机可读介质，其特征在于，所述操作包括：当所述控制应用的模块的一个或多个输入队列失衡时，采用所述相应反应式路由器创建一个或多个附加队列。
19.根据权利要求17所述的非瞬时性计算机可读介质，其特征在于，所述操作包括：使用包括服务质量参数和对等体信息的有效载荷过滤策略，采用所述相应反应式路由器重新定向数据包。
20.根据权利要求17所述的非瞬时性计算机可读介质，其特征在于，所述操作包括：所述相应反应式路由器使用缓存选择性地将单个数据包分配到软件定义网络(softwaredefined network，简称SDN)和/或物联网(Internet of Things，简称IoT)网络节点，所述缓存基于域保持所述SDN和/或IoT网络节点的注册。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111669427A (zh) * 2020-04-20 2020-09-15 北京邮电大学 一种软件定义网络发布订阅系统和方法

Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20190363940A1 (en) * 2018-05-23 2019-11-28 Nokia Solutions And Networks Oy Methods, apparatuses and computer-readable mediums for group-based scalable network resource controller clusters
US10684801B1 (en) * 2018-06-26 2020-06-16 Amazon Technologies, Inc. Data storage system with separate interfaces for bulk data ingestion and data access
US11398983B2 (en) * 2018-11-04 2022-07-26 Cisco Technology, Inc. Processing packets by an offload platform adjunct to a packet switching device
US11579940B2 (en) * 2019-04-11 2023-02-14 Salesforce.Com, Inc. Techniques and architectures for managing global installations and configurations
KR102654689B1 (ko) * 2019-05-24 2024-04-03 삼성에스디에스 주식회사 트랜잭션 실패 확률을 고려한 트랜잭션 가속 처리 장치 및 그 방법
US11508375B2 (en) 2019-07-03 2022-11-22 Samsung Electronics Co., Ltd. Electronic apparatus including control command identification tool generated by using a control command identified by voice recognition identifying a control command corresponding to a user voice and control method thereof
CN110248340A (zh) * 2019-07-03 2019-09-17 辽宁科技大学 一种包含物联网装置的移动嵌入式系统及其控制方法
US11503098B2 (en) * 2019-12-26 2022-11-15 Akamai Technologies, Inc. Embedding MQTT messages in media streams
US11283744B2 (en) 2020-08-14 2022-03-22 Cisco Technology, Inc. Reactive backpressure for east-west messaging in an embedded control cluster
US11245608B1 (en) * 2020-09-11 2022-02-08 Juniper Networks, Inc. Tunnel processing distribution based on traffic type and learned traffic processing metrics
US11936710B1 (en) * 2022-08-30 2024-03-19 Rovi Guides, Inc. Systems and methods for media delivery in cooperative device-to-device communications
US11936711B1 (en) * 2022-08-30 2024-03-19 Rovi Guides, Inc. Systems and methods for media delivery in cooperative device-to-device communications

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6822960B1 (en) * 1999-12-01 2004-11-23 Cisco Technology, Inc. Asynchronous transfer mode (ATM) switch and method
CN102316022A (zh) * 2011-07-05 2012-01-11 杭州华三通信技术有限公司 一种协议报文转发方法和通信设备
CN104283643A (zh) * 2014-10-24 2015-01-14 杭州华三通信技术有限公司 报文限速方法和装置
CN105765575A (zh) * 2013-11-11 2016-07-13 亚马逊科技公司 数据流摄取和持久性技术

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9723089B2 (en) * 2009-04-14 2017-08-01 Excalibur Ip, Llc Constructing a data pipeline having scalability and low latency
US20120191628A1 (en) * 2011-01-24 2012-07-26 Embarq Holdings Company, Llc Ip service peering mechanisms
CN104429093B (zh) * 2012-07-09 2018-01-05 华为技术有限公司 超文本传输协议动态自适应流媒体客户端及其会话管理实施方法
US9858322B2 (en) * 2013-11-11 2018-01-02 Amazon Technologies, Inc. Data stream ingestion and persistence techniques
US10540119B2 (en) * 2016-08-26 2020-01-21 Vmware, Inc. Distributed shared log storage system having an adapter for heterogenous big data workloads
US10231253B2 (en) * 2016-11-02 2019-03-12 Cisco Technology, Inc. Per-packet, time slotted channel hopping (TSCH), meta-timeslot
US10082978B2 (en) * 2016-12-19 2018-09-25 Vmware, Inc. Distributed shared log storage system having an adapter for heterogenous big data workloads
US10826984B2 (en) * 2018-04-24 2020-11-03 Futurewei Technologies, Inc. Event stream processing

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6822960B1 (en) * 1999-12-01 2004-11-23 Cisco Technology, Inc. Asynchronous transfer mode (ATM) switch and method
CN102316022A (zh) * 2011-07-05 2012-01-11 杭州华三通信技术有限公司 一种协议报文转发方法和通信设备
CN105765575A (zh) * 2013-11-11 2016-07-13 亚马逊科技公司 数据流摄取和持久性技术
CN104283643A (zh) * 2014-10-24 2015-01-14 杭州华三通信技术有限公司 报文限速方法和装置

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111669427A (zh) * 2020-04-20 2020-09-15 北京邮电大学 一种软件定义网络发布订阅系统和方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN110249606B (zh) 2021-04-09
US10594760B2 (en) 2020-03-17
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