CN112202896A - 边缘计算方法、框架、终端和存储介质 - Google Patents

边缘计算方法、框架、终端和存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明实施例涉及物联网领域，公开了一种边缘计算方法、框架、终端和存储介质。本发明中，根据第一终端设备的操作系统资源信息确认所述第一终端设备可以作为边缘计算节点，此时所述第一终端设备可以执行终端功能的任务和边缘计算功能的任务；通过所述边缘节点与第二终端设备验证握手协议；验证通过后，接收所述第二终端设备传输的待计算的数据；通过执行策略对接收的所述待计算的数据进行计算处理，其中，所述执行策略为针对不同终端和数据设定的计算算法；将所述计算处理的结果发送至第二终端设备。使得一些物联网设备也能作为边缘计算节点，减少了云端的计算的压力，加快数据处理的速度。

Description

边缘计算方法、框架、终端和存储介质
技术领域
本发明实施例涉及物联网领域，特别涉及边缘计算方法、框架、终端和存储介质。
背景技术
随着5G和物联网的发展，全球联网设备数量将呈现爆发式增长。联网设备的增多，伴随着海量数据的处理，以往以云计算进行数据处理的模式面临挑战，边缘计算应运而生。边缘计算是指利用网络里的边缘节点，对网络终端设备的数据进行处理，具有低延时、高可靠等优点，并能减少云中心的负担。图1显示了常见的边缘计算网络拓扑架构。
然而，传统的边缘计算框架都应用在硬件配置相对丰富的产品上，CPU主频一般都在1Ghz以上，且一般使用通用的操作系统(linux、android等)。物联网设备由于硬件配置较低，CPU(或MCU)主频一般在100Mhz左右，所使用的操作系统都是实时操作系统，考虑的是快速响应，不是以计算吞吐量为主，所以现有的物联网操作系统缺少对边缘计算的支持。
硬件配置受限的物联网设备缺乏边缘计算能力，数据处理需要依赖云计算。随着5G和物联网的发展，全球联网设备数量将呈现爆发式增长，海量数据需要依赖云计算进行处理，造成云服务器负担过重，网络拥堵，数据处理延时。
发明内容
本发明实施方式的目的在于提供一种边缘计算方法、框架、终端和存储介质，使得一些物联网设备也能作为边缘计算节点，减少了云端的计算的压力，加快数据处理的速度。
为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种边缘计算方法，包括以下步骤：
根据第一终端设备的操作系统资源信息确认所述第一终端设备可以作为边缘计算节点，此时所述第一终端设备可以执行终端功能的任务和边缘计算功能的任务；
通过所述边缘节点与第二终端设备验证握手协议；
验证通过后，接收所述第二终端设备传输的待计算的数据；
通过执行策略对接收的所述待计算的数据进行计算处理，其中，所述执行策略为针对不同终端和数据设定的计算算法；
将所述计算处理的结果发送至第二终端设备。
本发明的实施方式还提供了一种边缘计算框架，包括：
计算模块，用于根据第一终端设备的操作系统资源信息确认所述第一终端设备可以作为边缘计算节点，此时所述第一终端设备可以执行终端功能的任务和边缘计算功能的任务；通过执行策略对接收的所述待计算的数据进行计算处理，其中，所述执行策略为针对不同终端和数据设定的计算算法；
网络模块，用于通过所述边缘节点与第二终端设备验证握手协议；验证通过后，接收所述第二终端设备传输的待计算的数据；将所述计算处理的结果发送至第二终端设备；
存储模块，用于将接收的所述待计算的数据保存在所述边缘节点的任务队列中；按照保存到所述任务队列中的顺序进行所述计算处理；
云边协作模块，用于通过云服务器获取所述执行策略。
本发明的实施方式还提供了一种终端，包括：至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行任一所述的边缘计算方法。
本发明的实施方式还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现任一项所述的边缘计算方法。
本发明实施方式相对于现有技术而言，通过验证物联网设备系统的资源信息，将部分物联网设备作为边缘计算节点与其他终端设备通信连接，计算传输的数据，使部分数据无需通过云端服务器进行计算，缓解了云端服务器的计算压力，并且，由于直接在终端之间进行传输和计算，减少了终端设备数据的计算时延，加快了终端设备运行的响应速度，更有利于物联网设备的功能实现。
另外，本发明实施方式提供了一种边缘计算方法，在所述根据第一终端设备的操作系统资源信息确认所述第一终端设备可以作为边缘计算节点，此时所述第一终端设备可以执行终端功能的任务和边缘计算功能的任务中，包括：获取所述操作系统的资源信息数据与预设阈值进行对比；所述资源信息数据小于预设阈值，则可以作为所述边缘计算节点。通过验证操作系统的资源信息数据，确认终端设备是可以作为计算节点进行数据存储和处理的，使数据在终端上便可以进行计算，减少了计算时延。
另外，本发明实施方式提供了一种边缘计算方法，在所述握手阻塞后，包括：所述边缘计算节点通过云服务器获取所述执行策略。握手阻塞说明在边缘计算节点中没有合适的执行策略，因此从云服务器上获取相应的执行策略，使得边缘计算节点可以计算发生握手阻塞的终端设备。
另外，本发明实施方式提供了一种边缘计算方法，在所述所述边缘计算节点通过云服务器获取所述执行策略中，包括：通过所述云服务器确认所述执行策略所需存储空间小于所述操作系统剩余存储空间。确认操作系统中可以接收执行策略，避免因内存不足导致执行策略接收失败，使得边缘计算节点可以正常的接收和处理来自其他终端设备的数据。
另外，本发明实施方式提供了一种边缘计算方法，在所述验证通过后，接收所述第二终端设备传输的待计算的数据后，包括：将接收的所述待计算的数据保存在所述边缘节点的任务队列中；按照保存到所述任务队列中的顺序进行所述计算处理。对先接收的数据进行先处理，保障了数据的处理速度。
附图说明
一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。
图1是本发明的背景技术提供的常见的边缘计算网络拓扑图；
图2是本发明的第一实施方式提供的边缘计算方法的网络拓扑图；
图3是本发明的第一实施方式提供的边缘计算方法的流程图；
图4是本发明的第二实施方式提供的边缘计算方法的过程示意图；
图5是本发明的第三实施方式提供的边缘计算架构的结构示意图；
图6是本发明的第四实施方式提供的终端的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的各实施方式进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本发明各实施方式中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本申请所要求保护的技术方案。
以下各个实施例的划分是为了描述方便，不应对本发明的具体实现方式构成任何限定，各个实施例在不矛盾的前提下可以相互结合相互引用。
本发明的第一实施方式涉及一种边缘计算方法。通过将部分终端设备作为边缘节点的方式，使待处理的数据直接在终端设备之间进行传输，缓解了云端服务器的计算压力，减少了终端设备数据的计算时延，加快了终端设备运行的响应速度，更有利于物联网设备的功能实现。以终端设备作为边缘节点的网络拓扑图如图2所示。
进一步地，本发明提供的边缘计算方法的具体流程如图3所示：
步骤301，根据第一终端设备的操作系统资源信息确认所述第一终端设备可以作为边缘计算节点，此时所述第一终端设备可以执行终端功能的任务和边缘计算功能的任务。
在本实施方式中，通过计算模块的资源收集器子模块，实时收集操作系统中内存使用率、CPU使用率、剩余存储空间大小等系统资源信息，通过公式(1)，将这些资源信息整合成一个数值。
V＝Kcondition×[(1-Pr)×100+(1-Pc)×100+(1-Pd)×100] (1)
其中，V为判定算法结果，Pr为内存使用率，Pc为CPU使用率，Pd为存储空间使用率，Kcondition是计算因子。
将计算获得的数值V与设定的阈值Vmin进行比较：
当V≥Vmin时，触发状态机，将状态机标志位置1，表示该设备可以作为边缘计算节点，设备执行边缘计算的功能和终端设备的功能。
当V<Vmin时，状态机标志位为0，表示不能转化为边缘计算节点，继续作为终端设备，执行终端设备功能。
需要说明的是，操作系统初始化时，状态机标志位默认为0，当V≥Vmin时，标志位变为1。
步骤302，通过所述边缘节点与第二终端设备验证握手协议。
在本实施方式中，终端设备的网络模块具有握手协议，通过握手协议与其他终端设备进行握手。握手协议中至少包括：边缘节点自身剩余存储空间、终端设备计算任务所需存储空间和终端设备所需执行策略等信息。
具体地，握手的结果有：握手成功、握手阻塞和握手失败。
握手成功，即终端设备数据满足边缘节点可支持的数据标准，也就是说，边缘节点有足以接收和处理待计算的数据的存储空间和相应的执行策略。
需要说明的是，不同种类的设备，采集的数据不同，需要处理的策略是不同的。当有足够的存储空间并且边缘节点具有可适用于第二终端设备发送的待计算数据的执行策略，则可以判断为握手成功；当有足够的存储空间，但没有可适用于第二终端设备发送的待计算数据的执行策略时，握手阻塞。
握手阻塞，即边缘节点有足以接收和处理待计算的数据的存储空间，但没有相应的执行策略。
具体地，当发生握手阻塞时，计算模块中实时控制子模块通知云边协助模块向云服务器发送获取执行策略请求，并与云服务器验证握手协议。验证握手协议用于判断边缘计算节点是否具有执行策略所需储存空间。
当云服务器下发的执行策略占用存储空间小于边缘计算节点剩余存储空间，则边缘计算节点与云服务握手成功，边缘计算节点接收执行策略；
当云服务器下发的执行策略占用存储空间大于边缘计算节点剩余存储空间，则边缘计算节点与云服务握手失败，边缘计算节点无法接收执行策略，进而边缘计算节点与第二终端设备握手失败。
握手失败，即边缘计算节点中没有足以接收和处理待计算的数据的存储空间。
步骤303，验证通过后，接收所述第二终端设备传输的待计算的数据。
在本实施方式中，将接收的待计算的数据保存在存储模块的任务队列中，按照保存到任务队列中的顺序执行计算功能。
步骤304，通过执行策略对接收的所述待计算的数据进行计算处理，其中，所述执行策略为针对不同终端和数据设定的计算算法。
在本实施方式中，通过计算模块中的执行策略子模块获取执行策略，执行策略包括边缘计算节点中保存的本地执行策略和从云服务器下载的云执行策略。
通过计算模块中的数据处理子模块对接收的待计算数据进行计算处理。
步骤305，将所述计算处理的结果发送至第二终端设备。
在本实施方式中，在计算处理完成后，将计算处理结果通过网络模块发送至第二终端设备。
上面各种方法的步骤划分，只是为了描述清楚，实现时可以合并为一个步骤或者对某些步骤进行拆分，分解为多个步骤，只要包括相同的逻辑关系，都在本专利的保护范围内；对算法中或者流程中添加无关紧要的修改或者引入无关紧要的设计，但不改变其算法和流程的核心设计都在该专利的保护范围内。
本发明的第二实施方式涉及一种边缘计算方法。第二实施方式与第一实施方式大致相同，主要区别之处在于：在第一实施方式中步骤304的对待计算的数据进行计算处理的过程，边缘计算节点发生了终端功能的任务。本实施方式过程示意如图4所示。
具体地，当发生了终端功能的任务，操作系统的CPU调度算法会进行抢占工作进程，优先执行终端功能任务，并将边缘计算功能的计算资源回收到任务队列中，当终端功能任务执行完毕，任务队列中计算资源恢复执行。
由于第以实施方式与本实施方式大致相同，因此第一实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效，在第一实施方式中所能达到的技术效果在本实施方式中也同样可以实现，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第一实施方式中。
本发明第三实施方式涉及一种边缘计算框架，如图5所示，包括：
计算模块501，用于根据第一终端设备的操作系统资源信息确认所述第一终端设备可以作为边缘计算节点；通过执行策略对接收的所述待计算的数据进行计算处理，其中，所述执行策略为针对不同终端和数据设定的计算算法。
在本实施方式中，计算模块包括数据处理、实时控制、执行策略、资源收集器四个子模块。
具体地，数据处理子模块，负责进行和边缘计算相关的数据处理工作，例如对接收的待计算数据进行计算处理。
实时控制子模块，负责根据系统内收集到的各种参数，对边缘节点本身的模块或终端设备进行控制调整，例如当发生握手阻塞时，通知云边协助模块向云服务器发送获取执行策略请求。
执行策略子模块，负责为边缘计算任务提供所需要的执行策略。
资源收集器子模块，负责实时收集操作系统中内存使用率、CPU使用率、剩余存储空间大小等系统资源信息。
网络模块502，用于通过所述边缘节点与第二终端设备验证握手协议；验证通过后，接收所述第二终端设备传输的待计算的数据；将所述计算处理的结果发送至第二终端设备。
在本实施方式中，网络模块为执行传输功能的模块，包括传输握手协议、待计算的数据和计算结果等。
需要说明的是，网络模块平时处于休眠状态，状态机标志位为1时，网络模块才会在网络区域内进行工作。
存储模块503，用于将接收的所述待计算的数据保存在所述边缘节点的任务队列中；按照保存到所述任务队列中的顺序进行所述计算处理。
在本实施方式中，存储模块包括任务队列和存储管理。
任务队列用于接收边缘计算任务，并根据先到达先服务原则对边缘计算任务进行排队；
存储管理用于对存储空间的维护、监控和存储资源回收等。
云边协作模块504，用于通过云服务器获取所述执行策略。
在本实施方式中，通过云边协作模块与云服务器进行通信连接，将边缘计算节点操作系统的资源信息同步到云服务器中，并获取执行策略。
不难发现，本实施方式为与第一实施方式相对应的系统实施例，本实施方式可与第一实施方式互相配合实施。第一实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第一实施方式中。
值得一提的是，本实施方式中所涉及到的各模块均为逻辑模块，在实际应用中，一个逻辑单元可以是一个物理单元，也可以是一个物理单元的一部分，还可以以多个物理单元的组合实现。此外，为了突出本发明的创新部分，本实施方式中并没有将与解决本发明所提出的技术问题关系不太密切的单元引入，但这并不表明本实施方式中不存在其它的单元。
本发明第四实施方式涉及一种终端，如图6所示，包括：
至少一个处理器601；以及，与所述至少一个处理器601通信连接的存储器602；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行任一所述的边缘计算方法。
其中，存储器和处理器采用总线方式连接，总线可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线将一个或多个处理器和存储器的各种电路链接在一起。总线还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口在总线和收发机之间提供接口。收发机可以是一个元件，也可以是多个元件，比如多个接收器和发送器，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。经处理器处理的数据通过天线在无线介质上进行传输，进一步，天线还接收数据并将数据传送给处理器。
处理器负责管理总线和通常的处理，还可以提供各种功能，包括定时，外围接口，电压调节、电源管理以及其他控制功能。而存储器可以被用于存储处理器在执行操作时所使用的数据。
本领域技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域的普通技术人员可以理解，上述各实施方式是实现本发明的具体实施例，而在实际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本发明的精神和范围。

Claims (10)

1.一种边缘计算方法，其特征在于，包括：
根据第一终端设备的操作系统资源信息确认所述第一终端设备可以作为边缘计算节点，此时所述第一终端设备可以执行终端功能的任务或边缘计算功能的任务；
通过所述边缘节点与第二终端设备验证握手协议；
验证通过后，接收所述第二终端设备传输的待计算的数据；
通过执行策略对接收的所述待计算的数据进行计算处理，其中，所述执行策略为针对不同终端和数据设定的计算算法；
将所述计算处理的结果发送至第二终端设备。
2.根据权利要求1所述的边缘计算方法，其特征在于，在所述根据第一终端设备的操作系统资源信息确认所述第一终端设备可以作为边缘计算节点，此时所述第一终端设备可以执行终端功能的任务或边缘计算功能的任务中，包括：
获取所述操作系统的资源信息数据与预设阈值进行对比，其中，所述资源信息数据至少包括所述操作系统的内存使用率、CPU使用率和剩余存储空间信息；
所述资源信息数据小于所述预设阈值，则可以作为所述边缘计算节点。
3.根据权利要求1所述的边缘计算方法，其特征在于，在通过所述边缘节点与第二终端设备验证握手协议中，所述验证握手协议的结果包括：握手成功、握手阻塞和握手失败。
4.根据权利要求3所述边缘计算方法，其特征在于，在所述握手阻塞后，包括：
所述边缘计算节点通过云服务器获取所述执行策略。
5.根据权利要求4所述边缘计算方法，其特征在于，在所述所述边缘计算节点通过云服务器获取所述执行策略中，包括：
通过所述云服务器确认所述执行策略所需存储空间小于所述操作系统剩余存储空间。
6.根据权利要求1所述的边缘计算方法，其特征在于，在所述验证通过后，接收所述第二终端设备传输的待计算的数据后，包括：
将接收的所述待计算的数据保存在所述边缘节点的任务队列中；
按照保存到所述任务队列中的顺序进行所述计算处理。
7.根据权利要求1所述的边缘计算方法，其特征在于，在所述通过执行策略对接收的所述待计算的数据进行计算处理中，包括：
当第一终端设备有所述终端功能的任务发生，优先执行所述终端功能的任务，所述终端功能的任务执行完毕，继续执行所述边缘计算功能。
8.一种边缘计算框架，其特征在于，包括：
计算模块，用于根据第一终端设备的操作系统资源信息确认所述第一终端设备可以作为边缘计算节点；通过执行策略对接收的待计算的数据进行计算处理，其中，所述执行策略为针对不同终端和数据设定的计算算法；
网络模块，用于通过所述边缘节点与第二终端设备验证握手协议；验证通过后，接收所述第二终端设备传输的所述待计算的数据；将所述计算处理的结果发送至第二终端设备；
存储模块，用于将接收的所述待计算的数据保存在所述边缘节点的任务队列中；按照保存到所述任务队列中的顺序进行所述计算处理；
云边协作模块，用于通过云服务器获取所述执行策略。
9.一种终端，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1-7任一所述的边缘计算方法。
10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的边缘计算方法。
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