CN112114947B - 一种基于边缘计算网关的系统资源调度方法 - Google Patents

一种基于边缘计算网关的系统资源调度方法 Download PDF

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Abstract

一种基于边缘计算网关的系统资源调度方法，涉及计算机系统资源管理调度领域，应用于电力物联网。首先根据网关连接的设备和高级应用建立模型参数，根据加载的系统模型参数，创建、初始化系统资源，启动各个模型进程，并依据数据共享交互API接口和及时事件通讯API接口，实现各进程间系统资源共享。本发明在网关内存中设置共享系统资源，各进程通过数据共享交互API访问共享系统资源，通过及时事件通讯API进行通信和调度。所有进程之间采用统一的交互机制，进程与进程间交互不需单独建立传输通道，减少了系统资源的消耗，降低各功能模块进程间的耦合度，同时降低了数据传输错误的概率。

Description

一种基于边缘计算网关的系统资源调度方法
技术领域
本发明涉及计算机系统资源管理调度领域，特别是涉及一种基于边缘计算网关的多进程系统资源调度方法。
背景技术
近年来随着电力物联网的发展，越来越多的电力末端设备通过边缘计算网关联接起来，使末端设备间自由交互，实现灵活管理和集中维护。不断增加的电力末端设备接入网关，设备需要集中维护，且业务需求产生的海量数据需要集中处理。
模块化多进程的设计方式可为不同类别的末端设备提供独立运维服务，为不同高级应用提供独立运算机制。传统的方式，是不同功能模块之间的数据交互采用多进程交互机制，进程与进程间交互需单独建立传输通道。该方式耦合性强、系统资源耗费量大，增加处理器运行压力，不便于集中管理，同时给边缘计算网关带来系统资源和运算能力方面的压力。边缘计算网关一般采用嵌入式系统，运算能力和资源受限。且大量私有交互协议可能会引起数据传输错误，影响边缘计算结果。
另外，传统多进程方式无法动态调节系统内存占用比例、处理器运行负荷等运行指标。
发明内容
提出本发明的目的，是解决基于边缘计算网关的多进程数据交互以及不同类别边缘计算数据整合造成模块耦合性强、系统资源耗费量大、处理器运行压力大、不便于集中管理的问题。
为实现上述发明目的，本发明的技术方案是：一种基于边缘计算网关的系统资源调度方法，所述方法包括以下步骤：
S1、根据网关连接的设备和高级应用建立模型参数；
S2、创建并加载模型参数，根据加载的系统模型参数，创建、初始化系统资源；
S3、启动各个模型进程，并映射各个模型对应的系统资源，即将各类模型进程下接的所有设备的数据指针分别指向共享内存数据区中该设备所对应的地址空间，依据数据共享交互API接口和及时事件通讯API接口，实现各进程间系统资源共享。
网关连接电力末端设备，如智能电表、智能断路器等，网关内部运行线损分析、物联云平台等高级应用。高级应用处理电力末端设备产生的数据。
根据实际应用建立模型参数，定义各末端设备和高级应用的运行参数；网关中的管理中心程序根据模型参数在内存中建立共享系统资源，包括共享内存变量及参数区、共享内存数据区、共享内存消息队列区、共享内存互斥信号量区、共享内存数据索引关系区；启动各模型进程后，末端设备产生的数据，通过数据共享交互API写入共享系统资源，高级应用通过数据共享交互API读写共享系统资源，进程间通过及时事件通讯API接口进行通信。
有益效果：本发明在网关内存中设置共享系统资源，各进程通过数据共享交互API访问共享系统资源，根据断互斥信号量信号类型判断系统资源状态进行读写；各进程通过及时事件通讯API进行通信和调度。所有进程之间采用统一的交互机制，进程与进程间交互不需单独建立传输通道，减少了系统资源的消耗，降低各功能模块进程间的耦合度，同时降低了数据传输错误的概率。
附图说明
图1为本发明的系统构架示意图，
图2为本发明的流程图，
图3为调节任务执行密度的对比图。
具体实施方式
基于边缘计算网关的系统资源调度方法，根据模型参数设置共享内存模块数据区，用于存放实例化的设备模型交互数据，以便其他应用类进程通过管理中心及时访问该模型数据。
设置共享内存消息队列区，用于设备模型产生事件及时通知应用类进程，保证及时高效通讯且灵活解耦。
设置共享内存互斥信号量区，用于设备模型写入数据和多个高级应用类进程访问模型数据时避免同时操作相同地址数据区，造成访问数据异常。
设置共享内存数据关系索引区，由管理中心通过解析高级应用进程数据配置表反向获取的模型数据索引关系，通过数据关系索引使事件消息靶向通知到索引该事件的应用进程，避免循环查表延时亦可较少程序运行节点，重复浪费系统资源。
各个数据模型将采集到的数据通过调用数据存储API接口，使数据高效稳定共享给其他高级应用类进程调取。
数据存储API接口通过数据关系索引区中数据索引关系定位共享内存中数据位置，判断互斥信号量信号状态为可写时写入共享内存中数据。
数据采集类进程判断重要事件产生时，通过调用事件通讯API接口，实现事件及时通讯。事件通讯API接口通过数据关系索引区中事件索引关系定位需要通知的各个高级边缘计算应用进程，依次通过消息队列发送到高级边缘计算应用进程消息id。
启动各个高级边缘计算应用进程，通过数据查询API接口查询边缘计算所需数据。数据查询API接口函数中通过数据关系索引区中数据索引关系定位共享内存中数据位置，判断互斥信号量信号状态为可读时读取共享内存中数据。
本实施例通过边缘网关上的管理中心进程完成调度，参看图1。
S1、首先根据网关连接的设备和高级应用，在边缘网关上建立模型参数
S2、边缘计算网关系统启动后，首先运行管理中心进程。
管理中心进程启动后首先创建并加载系统模型参数，参数区的参数包括管理中心参数、设备模型运行参数、设备模型数据参数、高级应用运行参数、高级应用数据参数。高级应用处理运算设备模型产生的数据。
S21、解析系统模型参数，并根据解析结果创建共享内存变量及参数区。
共享内存变量是各进程访问共享内存参数、数据或调用数据处理回调函数API接口访问共享内存数据时的共享内存入口点。
具体实现时，T_SysMem为整体模型架构结构体， T_SysMem sysMem定义共享内存变量，*Data为T_SysMem中共享数据区首地址指针变量，Data指向共享内存数据区，共享内存数据区通过sysMem->Data访问。
共享内存参数区用于存储整个系统及各模块运行的基本参数。
管理中心进程创建各共享区首地址指针变量，包括通过共享内存首地址索引到的挂载链接共享内存数据区、共享内存消息队列区、共享内存互斥信号量区、共享内存数据关系索引区。
S22、根据参数区参数创建共享内存模块数据区，用于存放实例化的设备模型交互数据，共享内存变量中数据区成员指针指向共享内存数据区首地址，以便其他应用类进程通过管理中心及时访问该模型数据。
S23、根据参数区参数创建共享内存消息队列区，用于设备模型产生事件及时通知应用类进程，共享内存变量中消息队列区成员指针指向共享内存消息队列区首地址，保证及时高效通讯且灵活解耦。
消息队列ID为每个消息队列的标记值，通过标记值找到该消息队列，包括突发遥信、突发事件、广播校时等消息。
S24、根据参数区参数创建共享内存互斥信号量区，用于设备模型写入数据和多个高级应用类进程访问模型数据时避免同时操作相同地址数据区，造成访问数据异常。共享内存变量中互斥信号量区成员指针指向共享内存互斥信号量区首地址。
互斥信号ID为每个信号量的标记值，通过标记值找到该互斥信号量，每个组合数据块占用1个互斥信号量。
S25、根据参数区参数创建共享内存数据关系索引区，由管理中心通过解析高级应用进程数据配置表反向获取的模型数据索引关系，共享内存变量中数据索引关系区成员指针指向共享内存数据索引关系区首地址。
通过数据关系索引使事件消息靶向通知到索引该事件的高级应用进程，避免循环查表延时亦可减少程序运行节点，重复浪费系统资源。
高级应用类进程数据配置表：Yj= F(Xi)
模型数据索引关系： Xi= F´(Yj)
其中，X为某个设备实例，Xi为某个设备实例的某个（第i个）测量点数据，Y为某个高级应用，Yj为某个高级应用的某个（第j个）应用数据，F()为高级应用配置表关系，F´()为模型数据索引关系。
S3、启动各个数据模型采集类进程，将采集到的数据通过调用数据存储API接口，使数据数据高效稳定共享给其他高级应用类进程调取。数据存储API接口通过数据关系索引区中数据索引关系定位共享内存中数据位置，判断互斥信号量信号状态为可写时写入共享内存中数据。
参看图2，数据模型采集类进程判断重要事件产生时通过调用事件通讯API接口，实现事件及时通讯的调度方法。事件通讯API接口通过数据关系索引区中事件索引关系定位需要通知的各个高级边缘计算应用进程，依次通过消息队列发送到高级边缘计算应用进程消息id。
启动各个高级边缘计算应用进程，通过数据查询API接口查询边缘计算所需数据。数据查询API接口函数中通过数据关系索引区中数据索引关系定位共享内存中数据位置，判断互斥信号量信号状态为可读时读取共享内存中数据。
参看图3，管理中心根据系统内存占用比例、处理器运行负荷等运行监控指标动态调整各进程任务执行密度。
进程Y的cpu占用率Ly超过最大cpu占用率预警阈值Lmax时，计算调节后任务执行密度Daft:
Daft =(Lmax/Ly)*Dbef–Dk
其中，Dbef为调节前任务执行密度，Dk为滞回预留经验密度，
任务执行密度为单位时间内程序运行占用cpu百分比，
S42、将Daft下发给进程Y，进程Y降低执行密度。
实施例一，如图1所示。
网关连接的设备实例为m个智能电表设备、n个智能断路器设备。
系统模型参数为台区边缘计算网关接入的m个智能电表设备参数、n个智能断路器设备参数、线损分析高级应用配置参数、物联云平台高级应用参数。
启动管理中心，管理中心创建并加载系统模型参数。根据系统模型参数创建、初始化共享内存变量及参数区并创建各共享区首地址指针变量。
共享内存参数区大小M p 为：
+/>
Mi为设备模型运行参数内存，M a 其他高级应用运行内存。
本实施例中，智能电表设备参数包含且不限于如下内容：
配置序号 1
基本信息 10
通信地址 33333333333
波特率 3
规约类型 2
端口 F2090201
通信密码 0
费率个数 4
用户类型 1
接线方式 3
额定电压 220.0
额定电流 5.0
扩展信息 4
采集器地址 1
资产号 1
PT 1
CT 1
附属信息数量 0
本实施例中，智能断路器设备参数包含且不限于如下内容：
配置序号 1
通信地址 1
波特率 2400
规约类型 645-07
管理中心根据参数区参数创建实例化模型数据区并将共享内存变量中数据区成员指针指向共享内存数据区首地址。共享内存数据区大小M d 为：
+/>
M j 为设备模型运行数据内存,M b 高级应用运行数据内存。智能电表设备数据包含且不限于如下内容：
名称 单位
当前正向有功电能 kWh
当前正向无功电能 Kvarh
当前反向有功电能 kWh
当前反向无功电能 Kvarh
15分钟冻结正向有功电能 kWh
15分钟冻结正向无功电能 Kvarh
15分钟冻结反向有功电能 kWh
15分钟冻结反向无功电能 Kvarh
日总有功电量 kWh
日总无功电量 Kvarh
日尖段有功电量 kWh
日尖段无功电量 Kvarh
日峰段有功电量 kWh
日峰段无功电量 Kvarh
日平段有功电量 kWh
日平段无功电量 Kvarh
日谷段有功电量 kWh
日谷段无功电量 Kvarh
智能断路器设备数据包含且不限于如下内容：
名称 单位
电压Ua V
电压Ub V
电压Uc V
出线电流Ia A
出线电流Ib A
出线电流Ic A
当前剩余电流幅值 mA
当前剩余电流最大相别 1=A相，2=B相，4=C相
管理中心根据参数区智能电表进程、智能断路器进程、线损分析进程、物联云平台进程创建及时通讯共享内存消息队列区，并将共享内存变量中消息队列区成员指针指向共享内存消息队列区首地址。共享内存消息队列区大小M m 为：
M k 为智能电表进程、智能断路器进程、线损分析进程、物联云平台进程消息队列ID。
管理中心根据参数区参数创建共享内存数据读写互斥信号量，并将共享内存变量中互斥信号量区成员指针指向共享内存互斥信号量区首地址。共享内存互斥信号量区大小M s 为：
M l 为智能电表、智能断路器等设备模型数据读写互斥信号量。
管理中心根据参数区参数创建共享内存数据索引关系区，并将共享内存变量中数据索引关系区成员指针指向共享内存数据索引关系区首地址。共享内存数据索引关系区大小M r 为：
M o 为智能电表、智能断路器等设备模型数据与线损分析应用数据、物联云平台数据索引关系。
启动各个模型进程，智能电表、智能断路器、线损分析应用、物联云平台分别映射共享内存各区资源列表。
智能电表进程根据管理平台下发的自动采集任务采集下行电表设备，将采集到的电压、电流、电量等数据依据数据存储API接口将数据写入共享数据库。数据写入时管理中心根据数据读写权限判断数据是否可写入数据库。智能断路器进程根据管理平台下发的自动采集任务采集下行断路器设备，将采集到的电压、电流、开关状态等数据依据数据存储API接口将数据写入共享数据库，数据写入时管理中心根据数据读写权限判断数据是否可写入数据库。
管理中心判断断路器设备X开关状态为分闸异常事件时，调用事件通讯API接口将事件分发到物联平台对应开关柜Y闸位状态监测点。物联平台应用进程监测点配置表：Yj=F(Xi)
使事件及时响应并得到处理。
线损分析应用通过数据查询API接口获取智能电表数据，计算台区实时线损、日线损等数据，数据查询时管理中心根据数据读写权限判断数据是否可读。
实施例二，台区边缘计算网关接入下行分支终端设备、下行电容器设备、下行变压器油温油位设备、上行物联云平台应用、台区拓扑识别高级应用。
在网关中，一个进程与连接网关的所有同类型的终端设备进行通信。如分支终端进程与所有分支终端进行通信。
下行变压器油温油位进程和上行物联云平台进程任务优先级高，优先保证任务稳定运行，上述进程在边缘网关的cpu占用率设置为不可调。
假定分支终端进程任务cpu占用率最大设定为20%，电容器进程任务cpu占用率最大设定为15%，台区拓扑识别进程任务cpu占用率最大设定为10%。
当某一时刻分支终端任务cpu占用率过高时，如分支终端进程任务cpu占用率超过预先设定值为40%，管理中心启动进程任务执行密度调节。
如图3所示：分支终端进程cpu占用率Ly超过最大预警阈值Lmax，调节前任务执行密度Dbef为0.5，滞回预留经验密度Dk为0.1，计算调节密度Daft：
Daft =(Lmax/Ly)*Dbef–Dk=(20%/40%)*0.5-0.1=0.15
调节后分支终端进程任务执行密度为0.15。
管理中心调用事件通讯API接口将任务密度Daft配置下发到下行分支终端任务进程，使任务事件及时响应并得到处理。
分支终端进程根据执行密度降低任务执行频率，从而降低cpu占用率。
假设分支终端进程调节任务执行密度后cpu占用率仍超过预警阈值Lmax持续发生时间Ho时长时，二次调节直接暂停分支终端进程执行，保证系统cpu占用率维持正常状态。待系统稳定运行时间Hr时长时，恢复运行分支终端进程，检查是否需要补采重要数据项，既实现系统稳定运行，又能保证关键数据及时抄读，从而实现有序调整系统运行资源。
持续发生时间Ho 为调节前单次任务执行周期和进程cpu占用率查询周期(10秒钟)两者的最大值的整数倍，默认倍数为3，可配置；稳定运行时间Hr 为调节后单次任务执行周期和进程cpu占用率查询周期(10秒钟)两者的最大值的整数倍，默认倍数为3，可配置。
实施例三，某台区高级应用物联管理平台进程的遥信Y1为开关柜门开关状态值，X2为状态监控进程设备2第3路遥信输入点，接开关柜门开关传感器。
物联管理平台查询开关柜门开关状态时，物联管理平台进程通过调用回调函数GetApplyStatus(1) ，函数内部查询数据索引关系F’( 1)，得到设备及数据点号（2，3），从而获取当前数据状态。
开关柜门开关状态发生变化时，通过调用PutDevStatus(2, 3), 函数内部查询数据配置表F( 2，3)，得到高级应用序号（1），从而将状态快速通知到物联管理平台。

Claims (2)

1.一种基于边缘计算网关的系统资源调度方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S1、根据网关连接的设备和高级应用建立模型参数；
S2、创建并加载模型参数，根据加载的系统模型参数，创建、初始化系统资源；
S3、启动各个模型进程，并映射各个模型对应的系统资源，依据数据共享交互API接口和及时事件通讯API接口，实现各进程间系统资源共享；
S4、根据系统内存占用比例、处理器运行负荷运行监控指标，动态调整各进程任务执行密度，调整系统运行资源；
步骤S2包括：
S21、根据模型参数建立并初始化共享内存变量及参数区，用于存储整个系统及各模块运行的基本参数，并创建各共享区首地址指针变量；
S22、根据参数区参数创建共享内存数据区，用于存放实例化的设备模型交互数据，共享内存变量中数据区成员指针指向共享内存数据区首地址；
S23、根据参数区参数创建共享内存消息队列区，用于设备模型产生事件及时通知应用类进程，共享内存变量中消息队列区成员指针指向共享内存消息队列区首地址；
S24、根据参数区参数创建共享内存互斥信号量区，用于设备模型写入数据和高级应用访问数据时避免同时操作相同地址数据区，共享内存变量中互斥信号量区成员指针指向共享内存互斥信号量区首地址；
S25、根据参数区参数创建共享内存数据关系索引区，由管理中心通过解析高级应用进程数据配置表反向获取的模型数据索引关系，共享内存变量中数据索引关系区成员指针指向共享内存数据索引关系区首地址；
高级应用类进程数据配置表：Yj= F(Xi)
模型数据索引关系： Xi = F´(Yj)
其中，X为某个设备实例，Xi 为某个设备实例的某个（第i个）测量点数据，Y为某个高级应用，Yj 为某个高级应用的某个（第j个）应用数据，F()为高级应用配置表关系，F´()为模型数据索引关系；
步骤S4包括：
S41、进程Y的cpu占用率Ly超过最大cpu占用率预警阈值Lmax时，计算调节后任务执行密度Daft:
Daft=(Lmax/Ly)*Dbef– Dk
其中，Dbef为调节前任务执行密度，Dk为滞回预留经验密度，
任务执行密度为单位时间内程序运行占用cpu百分比，
S42、将Daft下发给进程Y，进程Y降低任务执行密度。
2.根据权利要求1所述的系统资源调度方法，其特征在于：
每个进程的最大cpu占用率预警阈值Lmax根据该进程的优先级进行设定。
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