CN111562966B - 一种人机物融合云计算平台的资源编排方法 - Google Patents

一种人机物融合云计算平台的资源编排方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出一种人机物融合云计算平台的资源编排方法，具体包括建立混合资源模型和编排方法两部分；其中混合资源模型将人机物应用的混合资源需求统一建模为云端资源模型、网端资源模型以及终端资源模型三大类资源模型，同时编排方法的建立包括配置资源和建立拓扑框架步骤，最终建立起资源编排方法的拓扑架构和运行机制，进而实现人机物应用资源需求和具体实体之间的动态映射，使人机物应用能够适应云网端协同计算的资源动态性、支持泛在异构实体的接入和物理属性的约束。最终提升资源利用率、保障人机物应用的服务质量。

Description

一种人机物融合云计算平台的资源编排方法
技术领域
本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种人机物融合云计算平台的资源编排方法。
背景技术
随着计算机技术的快速发展，特别是云计算、大数据、移动计算、物联网和社会计算等技术的广泛应用，人机物融合的应用形式开始不断出现。与传统应用相比，人机物应用中云网端多方参与协同计算和存储，动态性需求强烈；关联的实体种类更加广泛，多样性突出；物理实体除了受限于计算等属性，还依赖于物理条件。这些使得支撑人机物应用的资源也表现出自适应性、异构性和物理受限的属性(比如，物理时空属性)。
现有技术方案集中在传统云资源或物联网领域具体应用的描述规约上。前者仅局限于对传统的云资源的软件定义，为云资源提供统一的接口，将云应用的拓扑和编排基于模板语言规范化，以便能正确定义云的拓扑应用程序以及其在云系统上的编排。后者仅局限于某一物联网领域的具体应用的描述规约上，软件化定义某一专一领域的物联网应用。
目前研究大都集中在传统云资源或物联网领域具体应用的描述规约上，无法全面描述人机物应用的资源需求模型。特别的，人机物应用的资源需求与具体实体之间没有建立有效的映射，不同层次的实体之间也没有建立有效的关联，难以支撑人机物应用对资源需求的新特性、难以保障应用的服务质量，应用类型也难以拓展。
发明内容
为了克服上述问题，本发明提出一种人机物融合云计算平台的资源编排方法。
本发明提出的一种人机物融合云计算平台的资源编排方法，包括建立混合资源模型和编排方法两部分，通过所述混合资源模型和编排方法，最终输出对资源的软件定义描述文件；
所述混合资源模型将人机物应用的混合资源需求统一建模为云端资源模型、网端资源模型以及终端资源模型三大类资源模型；
其中，所述云端资源模型位于模型的上层，由具有较强计算和存储能力的多节点集群构成，负责处理来自网端或终端的数据聚合、分析等任务并进行全局任务调度和协调，其包括：数据中心、云节点、云端容器；
所述网端资源模型与所述云端资源模型直接相连，包括广域的互联网络和边缘网络，边缘网络上连接的边缘服务器具有一定计算存储能力，可以运行轻量级容器，连接多个终端设备，进行数据收集预处理，流量均衡等，其包括网端节点和边缘服务器；
所述终端资源模型位于人机物应用中的下层，与所述网端资源模型相连，负责采集数据、人机交互或者终端计算等，其包括终端设备；
每个所述混合资源模型还对应着一个人机物应用，用于描述该应用的资源需求；
所述编排方法的建立包括配置资源和建立拓扑框架步骤；
所述配置资源步骤为分别配置所述云端资源模型、所述网端资源模型和所述终端资源模型的资源的过程，所述云端资源模型需要配置数据中心，数据中心内的云节点，以及云节点上的容器资源；所述网端资源模型需要配置网端节点，边缘服务器，以及边缘服务器上的容器资源；所述终端资源模型需要配置终端设备以及人资源；资源配置结束后，将会生成和导出对资源的软件定义描述文件；
所述拓扑框架包括：混合资源编排编辑器前端、混合资源编排编辑器后端、资源监控部署前端、资源监控部署后端。
所述人机物应用的属性字段名称包括：AppID、Name、Description、Type四段，其中AppID用于标识人机物应用，具有唯一性，命名规则包括大小写字母和数字以及下划线组合，并且之间不能包含空格，数字不能放在变量名首位；Name用于标识应用名字，采用string类型；Description用于标识应用相关描述，采用string类型；Type用于描述用户自定义的应用种类。
所述云端资源模型的属性包括：数据中心唯一标识、以坐标形式给定的数据中心位置、云节点总数量、中心总的可用资源、中心预留资源；所述云节点的属性包括：工作节点的唯一标识、用于资源管理系统内部可访问的IP节点host、节点可用状态标记、节点可用资源向量、节点预留资源向量、节点允许可同时运行的容器的数量；所述云端容器的属性包括：一个应用可能有多个的用于标识应用在云端的服务进程的容器ID、隔离进程的容器所需资源向量大小、容器所处状态、用于定位服务进程的节点、用于标识容器所属应用的ID。
所述网端资源模型的属性包括：用于标识网端节点的ID、可连接设备数量、设备位置坐标属性、网络类型、当前所连接终端设备ID列表；所述边缘服务器的属性包括：边缘服务器唯一标识、系统内可识别的IP地址、服务器位置属性、可用资源向量、预留资源向量、允许可同时运行的容器的数量、节点可用状态。
所述终端资源模型的属性包括：终端实体的ID、终端位置坐标属性、应用有效的服务时间、终端设备相关的描述、预留资源向量、设备类型，以数字打头，下划线隔开，首个数字表示基础类型，之后表示该类型下的设备标识符。
所述拓扑框架中的所述混合资源编排编辑器前端、混合资源编排编辑器后端、资源监控部署前端、资源监控部署后端通过控制步骤构成拓扑结构，具体包括：混合资源编排编辑器前端内，用户通过拖拽云网端资源后，对具体资源进行配置，并通过点击导出资源描述按钮，进入混合资源编排编辑器后端的检查资源需求模块，之后将信息输入生成资源描述模块后，再将生成结果输出到所述混合资源编排编辑器前端的获得文件描述模块，之后将文件导入所述资源监控部署前端的导入资源描述文件模块，之后用户点击部署按钮将文件发送至所述资源监控部署后端的接受资源描述文件模块，并将其发送至查询数据库资源模块，进而对资源进行调度分配，最后将用户需求部署在实际设备中。
本发明相对于现有技术的优点在于：
通过构建一个统一的资源需求描述规范，实现人机物应用资源需求和具体实体之间的动态映射，使人机物应用能够适应云网端协同计算的资源动态性、支持泛在异构实体的接入和物理属性的约束。该混合资源模型能为人机物应用和资源的统一描述提供基础支撑，以支持上层的面向人机物应用的资源编排技术，并通过对混合资源状态的在线监控，实现人机物应用逻辑组件的高效部署和运行时调度，从而提升资源利用率、保障人机物应用的服务质量。
附图说明
图1编排方法的模块图；
图2编排方法的流程图；
具体实施方式
根据人机物应用的云网端资源分层的特点，将人机物应用的混合资源需求统一建模为云端资源模型(CloudLayer)，网端资源模型(NetworkLayer)以及终端资源模型(EndLayer)三大类资源模型描述，同时也描述云网端同层实体以及层与层实体之间的依赖关系。其中，云端资源模型描述了云端资源实体，位于人机物应用的上层，云端资源由具有较强计算和存储能力的多节点集群构成，负责处理来自网端或终端的数据聚合、分析等任务并进行全局任务调度和协调；网端资源模型描述了网端资源实体，与云端直接相连，网端资源包括广域的互联网络和边缘网络，边缘网络上连接的边缘服务器具有一定计算存储能力，可以运行轻量级容器，连接多个终端设备，进行数据收集预处理，流量均衡等；终端资源模型描述了终端资源实体，位于人机物应用中的下层，与网端相连，终端资源负责采集数据、人机交互或者终端计算等。基于该混合资源模型，可以建立应用资源需求和具体资源间的映射关系，从而实现人机物应用的资源编排、动态调度和优化。
具体的，每个混合资源模型对应着一个人机物应用，用于描述该应用的资源需求。人机物应用的整体属性如表1所示。
表格1应用(App)属性
Figure GDA0003736403290000041
除了人机物应用的整体属性，下面将分别述云端、网端和终端的资源模型。
云端资源模型
人机物应用的云端层一般包含一个或多个数据中心集群。数据中心作为云计算的集中式集群基础设施，它的大小决定了云计算服务资源分配和业务支撑能力。多个数据中心分布在不同的地理位置，并通过高速网络互联，联合起来为下层提供数据处理和网络服务。每个数据中心的属性如表2所示。
表格2数据中心(Datacenter)属性
Figure GDA0003736403290000042
Figure GDA0003736403290000051
在数据中心内部，云节点是构成数据中心的物理机或者虚拟机节点，容器是运行在云节点中的隔离进程(组)。整体上，多个云节点构成了具有较强计算和存储能力的集群并按需提供服务，根据集群地理位置属性和协同服务能力，一个或多个集群构成了基于云计算的多数据中心。根据人机物应用的部署，位于云端为人机物应用提供服务的实体按功能划分分别以隔离的进程运行在云节点中，运行的载体即为容器。云节点和云端容器包含的属性分别见表3和表4。
表格3云节点(CloudNode)属性
Figure GDA0003736403290000052
表格4云端容器(Container)属性
Figure GDA0003736403290000053
整体上，一个人机物应用的云端层可包含多个数据中心，每个数据中心内部能够部署多个云节点，每个云节点上可运行多个云端容器。
网端资源模型
人机物应用的网端层包含广域的互联网络和边缘网络。本模型主要关注边缘网络。其中，网端节点是边缘网络中用于连接终端和云端的局域网路由器和交换机，或者移动通信网络的基站等，其负责网络连接和数据转发。网端节点属性见表5所示。
表格5网端节点(NetNode)属性
Figure GDA0003736403290000054
Figure GDA0003736403290000061
同时，边缘服务器作为连接在边缘网络中网端节点的服务器，类似于云节点，但更靠近终端，可以更高效地进行数据处理和一些功能服务的运行。部分功能也可以由云节点下放到边缘服务器。边缘服务器的属性如表6所示。
表格6边缘服务器(EdgeServer)属性
Figure GDA0003736403290000062
对于人机物应用来说，终端层连接到边缘网络节点，再通过广域网络连接到云端层的数据中心。终端的请求可以在边缘服务器进行处理，也可以传输到云端进行处理。
终端资源模型
根据不同的人机物应用需求和场景，其终端层可能包含用来进行采集数据、人机交互或者计算的终端设备，如传感器、可穿戴设备、手机等。这些终端设备连接到上层的边缘网络节点上，发送数据和请求、与用户进行交互并展现计算结果。终端设备的属性见表7所示。
表格7终端设备(Device)属性
Figure GDA0003736403290000063
本实专利的有益效果是，基于本本专利定义的混合资源模型，可以实现对人机物应用的资源需求建模。在部署时，对于明确描述的实体属性，需要对实体描述和具体的资源之间进行映射，从而满足实体属性；而对于可缺省未定义的实体属性，可以进行动态选择。在满足人机物应用的资源需求的基础上，在运行期可以根据资源的动态消耗情况、实体间调用和交互情况进行动态的重调度，从而增强应用的自适应能力，优化人机物应用的服务质量。
图1所示为该编排方法的模块图。
在该编排方法下，用户需要分别配置云端、网端和终端的资源。云端需要配置数据中心，数据中心内的云节点，以及云节点上的容器资源；网端需要配置网端节点，边缘服务器，以及边缘服务器上的容器资源；终端需要配置终端设备以及人资源。资源配置结束后，将会生成对资源的软件定义描述，用户可以将该资源描述文件导出。
图2所示该编排方法的流程图。
拓扑框架中的所述混合资源编排编辑器前端、混合资源编排编辑器后端、资源监控部署前端、资源监控部署后端通过控制步骤构成拓扑结构，具体包括：混合资源编排编辑器前端内，用户通过拖拽云网端资源后，对具体资源进行配置，并通过点击导出资源描述按钮，进入混合资源编排编辑器后端的检擦资源需求模块，之后将信息输入生成资源描述模块后，再将生成结果输出到所述混合资源编排编辑器前端的获得文件描述模块，之后将文件导入所述资源监控部署前端的导入资源描述文件模块，之后用户点击部署按钮将文件发送至所述资源监控部署后端的接受资源描述文件模块，并将其发送至查询数据库资源模块，进而对资源进行调度分配，最后将用户需求部署在实际设备中。
用户通过拖拽云网端资源实体到编排栏来描述资源拓扑，通过配置具体资源实体的选项来对资源进行描述。用户在做好资源编排后，可以将编排好的资源描述导出，在导出过程中后端会检查所配置的资源需求是否合理。导出后的资源描述可以作为资源调度所需的输入进行资源调度部署。

Claims (6)

1.一种人机物融合云计算平台的资源编排方法，其特征在于，包括建立混合资源模型和编排方法两部分，通过所述混合资源模型和编排方法，最终输出对资源的软件定义描述文件；
所述混合资源模型将人机物应用的混合资源需求统一建模为云端资源模型、网端资源模型以及终端资源模型三大类资源模型；
其中，所述云端资源模型位于模型的上层，由具有较强计算和存储能力的多节点集群构成，负责处理来自网端或终端的数据聚合、分析任务并进行全局任务调度和协调，其包括：数据中心、云节点、云端容器；
所述网端资源模型与所述云端资源模型直接相连，包括广域的互联网络和边缘网络，边缘网络上连接的边缘服务器具有计算存储能力，可以运行轻量级容器，连接多个终端设备，进行数据收集预处理，流量均衡，其包括网端节点和边缘服务器；
所述终端资源模型位于人机物应用中的下层，与所述网端资源模型相连，负责采集数据、人机交互或者终端计算，其包括终端设备；
每个所述混合资源模型还对应着一个人机物应用，用于描述该应用的资源需求；
所述编排方法的建立包括配置资源和建立拓扑框架步骤；
所述配置资源步骤为分别配置所述云端资源模型、所述网端资源模型和所述终端资源模型的资源的过程，所述云端资源模型需要配置数据中心，数据中心内的云节点，以及云节点上的容器资源；所述网端资源模型需要配置网端节点，边缘服务器，以及边缘服务器上的容器资源；所述终端资源模型需要配置终端设备以及人资源；资源配置结束后，将会生成和导出对资源的软件定义描述文件；
所述拓扑框架包括：混合资源编排编辑器前端、混合资源编排编辑器后端、资源监控部署前端、资源监控部署后端。
2.如权利要求1所述的一种人机物融合云计算平台的资源编排方法，其特征在于，所述人机物应用的属性字段名称包括：AppID、Name、Description、Type四段，其中AppID用于标识人机物应用，具有唯一性，命名规则包括大小写字母和数字以及下划线组合，并且之间不能包含空格，数字不能放在变量名首位；Name用于标识应用名字，采用string类型；Description用于标识应用相关描述，采用string类型；Type用于描述用户自定义的应用种类。
3.如权利要求2所述的一种人机物融合云计算平台的资源编排方法，其特征在于，所述云端资源模型的属性包括：数据中心唯一标识、以坐标形式给定的数据中心位置、云节点总数量、中心总的可用资源、中心预留资源；所述云节点的属性包括：工作节点的唯一标识、用于资源管理系统内部可访问的IP节点host、节点可用状态标记、节点可用资源向量、节点预留资源向量、节点允许可同时运行的容器的数量；所述云端容器的属性包括：一个应用有多个的用于标识应用在云端的服务进程的容器ID、隔离进程的容器所需资源向量大小、容器所处状态、用于定位服务进程的节点、用于标识容器所属应用的ID。
4.如权利要求3所述的一种人机物融合云计算平台的资源编排方法，其特征在于，所述网端资源模型的属性包括：用于标识网端节点的ID、可连接设备数量、设备位置坐标属性、网络类型、当前所连接终端设备ID列表；所述边缘服务器的属性包括：边缘服务器唯一标识、系统内可识别的IP地址、服务器位置属性、可用资源向量、预留资源向量、允许可同时运行的容器的数量、节点可用状态。
5.如权利要求4所述的一种人机物融合云计算平台的资源编排方法，其特征在于，所述终端资源模型的属性包括：终端实体的ID、终端位置坐标属性、应用有效的服务时间、终端设备相关的描述、预留资源向量、设备类型，以数字打头，下划线隔开，首个数字表示基础类型，之后表示该类型下的设备标识符。
6.如权利要求1所述的一种人机物融合云计算平台的资源编排方法，其特征在于，所述拓扑框架中的所述混合资源编排编辑器前端、混合资源编排编辑器后端、资源监控部署前端、资源监控部署后端通过控制步骤构成拓扑结构；
具体的：所述混合资源编排编辑器前端内，用户通过拖拽云网端资源后，对具体资源进行配置，并通过点击导出资源描述按钮，进入混合资源编排编辑器后端的检查资源需求模块，之后将信息输入生成资源描述模块后，再将生成结果输出到所述混合资源编排编辑器前端的获得文件描述模块，之后将文件导入所述资源监控部署前端的导入资源描述文件模块，之后用户点击部署按钮将文件发送至所述资源监控部署后端的接受资源描述文件模块，并将其发送至查询数据库资源模块，进而对资源进行调度分配，最后将用户需求部署在实际设备中。
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Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112087522B (zh) * 2020-09-18 2021-10-22 北京航空航天大学 一种面向工业机器人数据处理的边云协同流程编排系统
CN114844783B (zh) * 2021-01-14 2024-04-19 新智云数据服务有限公司 一种基于云平台计算决策的代理启动部署系统
CN112817571B (zh) * 2021-02-24 2023-06-30 复旦大学 一种基于场景故事板的人机物融合应用建模方法
CN113220283B (zh) * 2021-05-10 2024-05-14 国网陕西省电力公司信息通信公司 一种基于云编排的物联app开发系统
CN113923785A (zh) * 2021-10-20 2022-01-11 中国联合网络通信集团有限公司 基于云网协同的网络管理系统及方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102546735A (zh) * 2011-01-04 2012-07-04 中兴通讯股份有限公司 一种云计算系统、方法及云
CN104052820A (zh) * 2014-06-27 2014-09-17 国家计算机网络与信息安全管理中心 一种分布式云计算平台的动态节能资源调度系统及方法
CN110502349A (zh) * 2018-05-16 2019-11-26 北京理工大学 一种构建云端容器应用的编排方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103430150B (zh) * 2010-11-22 2017-05-17 瑞典爱立信有限公司 在云计算系统中创建资源的技术

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102546735A (zh) * 2011-01-04 2012-07-04 中兴通讯股份有限公司 一种云计算系统、方法及云
CN104052820A (zh) * 2014-06-27 2014-09-17 国家计算机网络与信息安全管理中心 一种分布式云计算平台的动态节能资源调度系统及方法
CN110502349A (zh) * 2018-05-16 2019-11-26 北京理工大学 一种构建云端容器应用的编排方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
人机物互联的智能服务系统架构研究;韩庆绵;《无线电工程》;20171105;第47卷(第11期);全文 *
基于动态用户融合的云计算架构;胡冠男等;《上海大学学报(自然科学版)》;20130228;第19卷(第01期);全文 *

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