CN112653717A - 一种多云协作分布式系统和应用分发的方法 - Google Patents

Abstract

本发明实施例涉及云计算领域，公开了一种多云协作分布式系统和应用分发的方法。本发明中多云协作分布式系统包括：中心云以及由多个边缘云组成的边缘云网络，中心云与边缘云网络通信连接；中心云将存储的应用信息分发至边缘云，应用信息包括应用程序；边缘云用于接收从终端上传的第一数据，并根据从中心云接收到的应用信息对第一数据进行处理，得到第二数据。本实施方式，使得可以快速处理终端上传的数据，提高对数据处理的效率，减少中心云与终端之间带宽的损耗，提高多云协作分布式系统整体的可靠性和可用性。

Description

一种多云协作分布式系统和应用分发的方法

技术领域

本发明实施例涉及云计算领域，特别涉及一种多云协作分布式系统和应用分发的方法。

背景技术

随着科技的不断进步，各种智能终端都与中心云通信连接，利用中心云集中管理各终端，为终端处理复杂的数据计算，简化终端的运算成本。终端可以是智能手机、云端机器人等智能设备或非智能设备。下面以终端为云端机器人为例介绍终端与中心云之间的数据交互。云端智能机器人是指智能机器人的大脑集中部署在云网络的中心云，机器人将自身感知(采集)的部分感知数据上传至云端大脑进行处理，其中，部分感知数据通常为可延时处理的数据，即机器人要求获取该部分感知数据的处理结果时间较长，例如，返回结果的时长大于70毫秒的感知数据。同时，机器人也会将终端运行状态信息，如运行状态(故障状态，正常运行状态)上传至云网络的中心云，中心云对上传的感知数据、终端运行状态信息进行处理，若处理后的数据需要反馈机器人，则中心云将处理后的数据作为控制信息下发至机器人。

发明人发现相关技术中至少存在如下问题：随着终端的类型、种类的不断增加，终端的数量大大提升，终端上传的数据也随之增多，导致网络拥塞，降低了网络性能，增加了网络时延，降低了用户对终端的交互体验。

发明内容

本发明实施方式的目的在于提供一种多云协作分布式系统和应用分发的方法，使得可以快速处理终端上传的数据，提高对数据处理的效率，减少中心云与终端之间带宽的损耗，提高多云协作分布式系统整体的可靠性和可用性。

为解决上述技术问题，本发明的实施方式提供了一种多云协作分布式系统，包括：中心云以及由多个边缘云组成的边缘云网络，中心云与边缘云网络通信连接；中心云用于将存储的应用信息分发至边缘云，应用信息包括应用程序；边缘云用于接收从终端上传的第一数据，并根据从中心云接收到的应用信息对第一数据进行处理，得到第二数据。

本发明的实施方式还提供了一种应用分发的方法，应用于多云协作分布式系统中的中心云，中心云与由多个边缘云组成的边缘云网络通信连接，包括：将存储的应用信息分发至边缘云，由边缘云接收从终端上传的第一数据，并根据从中心云接收到的应用信息对第一数据进行处理以得到第二数据，其中，应用信息包括应用程序。

本发明实施方式相对于现有技术而言，中心云将应用信息下发至边缘云，由边缘云根据应用信息对终端上传的第一数据进行处理，得到第二数据，终端上传的第一数据无需上传中心云进行处理，使得即使随着终端的增多，也不会增加终端与中心云之间的带宽消耗，减小了终端与中心云之间网络带宽的消耗，降低了终端与中心云之间的带宽成本，且由不同边缘云处理第一数据，也提高了对终端上传的第一数据的处理响应速度；另外，通过中心云下发应用信息，可以灵活构建边缘云，使得边缘云可以通过应用信息处理第一数据，灵活增加对第一数据处理的功能，提高边缘云处理第一数据的灵活性，提高部署该多云协作分布式系统的灵活性。

另外，中心云包括：存储模块和应用分发模块；存储模块用于存储多个应用信息以及多个应用分发策略；应用分发模块具体用于，检测系统是否满足任一应用分发触发条件，若是，则确定与满足的应用分发触发条件对应的应用分发策略；从存储模块中读取应用分发策略中的指定应用信息以及读取与指定应用信息对应的指定边缘云信息；根据指定边缘云信息，将指定应用信息分发至指定边缘云。通过应用分发模块在检测到系统满足任一应用触发条件后，获取对应的应用分发策略，按照获取的应用分发策略将指定应用信息分发至指定边缘云，由于中心云具有多个应用分发策略，每个应用分发策略对应的应用触发条件不同，使得中心云可以灵活根据系统的运行状态分发应用程序，提高了该多云协作分布式系统的灵活性。

另外，应用分发触发条件包括：中心云与终端之间的骨干网的带宽承载连续n天超过预设阈值，n为大于0的整数；和/或，边缘云网络完成构建。中心云与边缘云网络之间的骨干网的带宽承载连续n天超过预设阈值，表明当前中心云与终端之间的网络带宽消耗过大，影响了对终端上传的第一数据的处理速度，通过检测是否触发应用分发触发条件可以灵活的控制中心云对应用信息的分发，而在边缘云网络完成构建后，触发中心云分发应用信息，为静态分发应用的方式，该分发应用的方式使得终端无需向中心云上传第一数据。

另外，存储模块还用于：存储每个应用信息被分发的边缘云的边缘云信息；应用信息还包括：与应用程序对应的配置数据，以及应用程序的历史数据。存储模块通过存储被分发的边缘云的边缘云信息，使得中心云可以获知每个应用信息被分发的边缘云，进而可以防止向同一边缘云下发相同的应用信息，节省中心云的传输资源，另外，应用信息包括与应用程序对应的配置数据和应用程序的历史数据，使得下发的应用程序可以快速进入对第一数据的处理状态，提高对第一数据的处理速度和准确度。

另外，边缘云包括：本地数据库和策略控制模块；本地数据库用于存储终端上传的第一数据、第二数据以及数据处理策略，其中，数据处理策略用于指示应用信息对第一数据进行处理；策略控制模块用于，检测边缘云是否满足任一数据处理触发条件，若是，确定数据处理触发条件对应的数据处理策略，由确定的数据处理策略中指示的应用信息对存储在本地数据库中的第一数据进行处理，并将第二数据进行以下任一种处理：下发至终端、存储在本地数据库或者上传至中心云；若否，则将终端上传的第一数据存储在本地数据库中。边缘云通过策略控制模块确定应用信息，从而可以选择合适应用信息对第一数据进行处理，另外，第二数据可以上传中心云，也可以存储在本地数据库还可以下发终端，使得得到的第二数据的处理灵活。

另外，多云协作分布式系统还包括：第一数据指引模块；第一数据指引模块分别与边缘网络、中心云以及终端通信连接，用于根据终端的请求数据确定终端上传的第一数据的流向。通过第一数据指引模块智能确定第一数据的流向，提高了第一数据流向的灵活性。

另外，第一数据指引模块位于多云协作分布式系统的接入网和/或骨干网络。第一数据指引模块位于接入网，使得可以方便确定第一数据的流向。

另外，请求数据包括：请求的起始位置、请求内容以及网络状态中的一种或多种；第一数据指引模块具体用于：根据请求数据，判断第一数据是否流向边缘云网络中的边缘云，若是，则确定第一数据流向指定边缘云。由于请求数据包括请求的起始位置、请求内容和网络状态的一种或多种，使得第一数据指引模块可以根据请求数据包括的数据，精准确定出符合第一数据流向的目的位置，使得可以有效对第一数据进行处理。

另外，多云协作分布式系统还包括：云联合控制模块，云联合控制模块用于管理边缘云网络和中心云。

另外，中心云还包括：终端管理模块，用于处理终端上传的终端运行状态信息。中心云处理终端上传的终端运行状态信息，使得中心云可以统一实现对各终端运行状态的管理。

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是根据本发明第一实施方式中提供的一种现有云端机器人的网络系统示意图；

图2是根据本发明第一实施方式中提供的一种多云协作分布式系统的具体结构示意图；

图3是根据本发明第一实施方式中提供的一种中心云的具体结构示意图；

图4是根据本发明第一实施方式中提供的一种边缘云的具体结构示意图；

图5是根据本发明第一实施方式中提供的另一种中心云的具体结构示意图；

图6是根据本发明第一实施方式中提供的另一种多云协作分布式系统的具体结构示意图；

图7是根据本发明第二实施方式中提供的一种现多云协作分布式系统的具体结构示意图；

图8是根据本发明第三实施方式中提供的一种应用分发的方法的具体实现示意图。

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。

发明人发现目前云端智能机器人的云端大脑部署在中心上，该云网络系统的具体结构如图1所示，通常包括：终端和中心云，终端包括机器人，移动设备，物联网(Internetof Things，简称“IoT”)设备等各种智能或非智能电子设备。终端和中心云之间通过接入网和骨干网进行数据传输。从图1可知，终端将部分感知数据和终端运行状态信息组成的管理流上传中心云，由中心云对上传的感知数据以及终端运行状态信息进行处理，处理后的数据可以形成控制流下发终端，也可以存储在该中心云内。

为了提升机器人智能，机器人的感知能力不断得到提升，例如，感应器数量、高清晰度的摄像头等得到提升；每个机器人上传至中心云的数据量大大增加，上传感知数据的带宽增加，导致上传速度慢，也导致中心云处理数据的速度变慢，增大了网络时延。目前的解决方案是增大机器人与中心云之间的数据传输的带宽，但是这大大增加了运营成本。

本发明的第一实施方式涉及一种多云协作分布式系统。该多云协作分布式系统的具体结构如图2所示，包括：中心云10以及由多个边缘云201组成的边缘云网络20，中心云10与边缘云网络20通信连接。该多云协作分布式系统中的中心云可以为1个，也可以设置多个；其中，多个边缘云可以形成层级结构的边缘云网络。

该多云协作分布式系统可以执行智能应用的功能，还可以根据终端上传的数据或用户的需求数据对终端进行管理，例如，控制云端机器人运动、报警等。可以处理终端上传的各种数据，存储各种数据等。

本实施方式中多云协作分布式系统还具有应用分发功能，一个具体的实现中，该中心云10用于将存储的应用信息分发至边缘云201，应用信息包括应用程序。中心云10的具体结构如图3所示，包括：存储模块101和应用分发模块102；存储模块101用于存储多个应用信息以及多个应用分发策略；应用分发模块102具体用于，检测多云协作分布式系统是否满足任一应用分发触发条件，若是，则确定与满足的应用分发触发条件对应的应用分发策略；从存储模块102中读取应用分发策略中的指定应用信息以及读取与该指定应用信息对应的指定边缘云信息；根据指定边缘云信息，将指定应用信息分发至指定边缘云。

具体的说，存储模块101存储多个应用信息和多个应用分发策略，应用信息可以包括用于处理第一数据的应用程序，应用程序可以为可执行代码。为了便于灵活进行应用信息的分发，可以存储多个应用分发策略，每个应用分发策略各自对应一个应用分发触发条件或者对应多个应用分发触发条件，例如，应用分发触发条件可以包括：中心云与终端之间的骨干网的带宽承载连续n天超过预设阈值，n为大于0的整数；或者，边缘云网络完成构建。

另一个具体的实现中，存储模块101还用于：存储每个应用信息被分发的边缘云的边缘云信息；应用信息还包括：与应用程序对应的配置数据，以及应用程序的历史数据。

具体的说，中心云10将应用信息下发边缘云后，存储该应用信息被分发的边缘云的边缘云信息，即每分发一个边缘云，即记录该边缘云的边缘云信息。由于存储模块101存储了该每个应用信息被分发的边缘云的边缘云信息，从而可以便于中心云统计每个应用信息的被分发的边缘云数量，边缘云的位置等信息，也中心云获知每个边缘云中应用信息的类型；也便于中心云统一管理全局应用信息(即中心云存储的应用信息和边缘云网路中的应用信息)和其他数据，如终端运行数据等。

另外，该应用信息可以为与应用程序对应的配置数据，以及应用程序的历史数据，如即时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping，简称“SLAM”)数据，由于将应用程序的历史数据和配置数据与应用程序一同下发，使得边缘云的应用程序无需重新生成相关历史数据，从而可以提高边缘云利用该应用程序处理第一数据的速度，可以理解的是，若无配置数据和历史数据，则不下发配置数据和历史数据。

边缘云201用于接收从终端上传的第一数据，并根据从中心云10接收到的应用信息对第一数据进行处理，得到第二数据。

一个具体的实现中，边缘云201的具体结构如图4所示，包括：本地数据库2011和策略控制模块2012；本地数据库2011用于存储终端30上传的第一数据、第二数据以及数据处理策略，其中，数据处理策略用于指示应用信息对第一数据进行处理；策略控制模块2012用于，检测边缘云是否满足任一数据处理触发条件，若是，确定数据处理触发条件对应的数据处理策略，由确定的数据处理策略中指示的应用信息对存储在本地数据库2011中的第一数据进行处理，并将第二数据进行以下任一种处理：下发至终端30、存储在本地数据库2011或者上传至中心云10；若否，则将终端30上传的第一数据存储在本地数据库2011中。由于第二数据是基于对第一数据处理后得到，使得该第二数据具有更丰富的语义意义，中心云对第二数据进行处理，可以提高中心云处理数据的可靠性。

具体的说，终端30上传至边缘云201的第一数据，第一数据可以感知数据、理解的数据、推理数据等。第一数据可以先存储在本地数据库2011中，本地数据库2011中还存储有多个数据处理策略，该数据处理策略用于指示应用信息对第一数据进行处理，每个数据处理策略都有各自对应的数据处理触发条件，例如，数据处理策略A为应用信息中的应用程序1处理每天20点前获取的第一数据，该数据处理策略A对应的数据处理触发条件为检测到时间为当日的20点，即当检测到当日时间为20点时，则获取该数据处理触发条件对应的数据处理策略A，并获取该数据处理策略A中指示的应用程序对当日20点前获取的第一数据进行处理，得到第二数据。

值得一提的是，边缘云201可以是网络运营商设置，也可以是机器人运营商设置，一般边缘云设置在靠近终端的位置，边缘云除了提供网络连接功能外，还提供服务器及相关机房配套设施，为在边缘云部署应用提供必要的物理硬件设备，例如，根据云端机器人业务发展的需要，云端机器人运营商可以决定把哪些边缘云加到该多云协作分布式系统中，并在这些边缘云中部署智能分发网络边缘云基础设施/平台服务，使得边缘云更加完善。

若检测到的第二数据为终端所需的数据，则可以直接作为控制流下发终端30，若检测到该第二数据还需要由中心云10进行下一步的处理，则可以作为运行数据上传至中心云10，若检测该第二数据无需上传中心云，也不是终端30所需数据，则可以存储在该本地数据库中。例如，云端机器人在扫描当前环境，以构建当前环境的地图，该机器人上传的图片数据为第一数据，在传统处理方式中，该机器人将图片数据直接上传中心云，由中心云对图片数据进行特征提取，根据提取的特征进行地图的构建，并将构建的地图下发给机器人；而采用本实施方式中的多云协作分布式系统，机器人则将大量的图片数据上传至边缘云网络，可以选取离机器人距离近的边缘云对图片数据进行特征提取，将提取后的特征数据作为第二数据，检测到该第二数据不是地图数据，则将该第二数据上传至中心云，由中心云进行下一步的处理，得到地图后，由该中心云将地图数据下发机器人。

可以理解的是，该多云协作分布式系统还可以包括终端30，终端30分别与边缘云网络20和中心云10通信连接；终端30向边缘云网络20或中心云10上传第一数据，由边缘云网络20或中心云10处理得到第二数据。

值得一提的时，该中心云10还包括：终端管理模块103，该中心云10的结构如图5所示，该终端管理模块103用于处理终端30上传的终端运行状态信息以得到第三数据。终端运行状态信息包括终端的故障信息，中心云10的终端管理模块将第三数据，如生成的报表信息下发至终端，终端根据第三数据运行。

该多云协作分布式系统还包括：云联合控制模块50，云联合控制模块50用于统一管理边缘云网络20与中心云10。该云联合控制模块50可以为软件代码，用于控制边缘云网络20和中心云10的运行，例如，可以控制中心云10和边缘云网络20的故障报送。

为了便于理解，下面结合图6说明该多云协作分布式系统中应用信息分发的工作原理。

例如，终端为机器人，首先构建边缘云网络和中心云，该边缘云网络包括多个边缘云，图6中仅画出了一个边缘云作为例子，该中心云10与边缘云网络之间通过云联合控制模块50统一管理中心云和边缘云。若中心云10检测到边缘云构建完成，可以获取对应的应用分发策略A，按照该应用分发策略A将应用信息1、应用信息2均发送至边缘云a(如图6中细的实线箭头所示)；终端上传第一数据，第一数据可以上传至中心云，也可以上传至边缘云网络，在中心云检测到终端与中心云10之间的网络承载超过预设的70％，中心云获取该对应的应用分发策略B，按照该应用分发策略B将应用信息3分发至边缘云b。在边缘云处理了第一数据后，可以将第二数据上传中心云(如图6中的标注)，由中心云进行下一步的处理，还可以下发终端30，如图6中的无点的虚线所示。

本发明实施方式相对于现有技术而言，中心云将应用信息下发至边缘云，由边缘云根据应用信息对终端上传的第一数据进行处理，得到第二数据，终端上传的第一数据无需上传中心云进行处理，使得即使随着终端的增多，也不会增加终端与中心云之间的带宽消耗，减小了终端与中心云之间网络带宽的消耗，降低了终端与中心云之间的带宽成本，且由不同边缘云处理第一数据，也提高了对终端上传的第一数据的处理响应速度；另外，通过中心云下发应用信息，可以灵活构建边缘云，使得边缘云可以通过应用信息处理第一数据，灵活增加对第一数据处理的功能，提高边缘云处理第一数据的灵活性，提高部署该多云协作分布式系统的灵活性。

本发明的第二实施方式涉及一种多云协作分布式系统。第二实施方式是对第一实施方式的进一步改进，主要改进之处在于：在本发明第二实施方式中，该多云协作分布式系统中还包括第一数据指引模块60，第一数据指引模块60分别与边缘云网络20、中心云10以及终端30通信连接，用于根据终端的请求数据确定终端上传的第一数据的流向。

一个具体实现中，该第一数据指引模块60位于多云协作分布式系统的接入网；还可以位于多云协作分布式系统中的骨干网，也可以同时位于接入网和骨干网，该接入网可以采用5G网，5G网络的带宽宽，传输数据快。

该第一数据指引模块60根据请求数据可以包括：请求的起始位置、请求内容以及网络状态中的一种或多种，第一数据指引模块60根据该请求数据，判断第一数据是否流向边缘云网络20中的边缘云201，若是，则确定该第一数据流向指定边缘云201；若否，则确定该第一数据流向中心云10。

具体的说，接入网接收终端发起请求数据，该请求数据中可以包括请求起始位置、请求内容和网络状态中的一种或多种，可以理解的是，该请求数据还可以包括其它条件，并不限于本实施方式中列举的条件。例如，该请求数据为统一资源定位符(Uniform ResourceLocator，简称“URL”)请求，由于URL是基于超文本传输协议(Hyper Text TransferProtocol，简称“HttP协议”)的请求，使得该第一数据指引模块60可以通用于各大通用网络，提高该应用分发网络的适用性；获取URL中的起始位置，根据请求内容，确定请求数据对应的第一数据的服务类型，进而确定是否上传至边缘云网络，根据该起始位置，可以选取离终端距离近的边缘云作为该请求数据对应的第一数据的流向位置。

本实施方式提供的多云协作分布式系统，第一数据指引模块位于接入网，使得可以方便确定第一数据的流向，通过请求数据中的起始位置和/或请求内容，从而可以精准确定出符合第一数据流向的目的位置，使得可以有效对第一数据进行处理。

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。

本发明第三实施方式涉及一种应用分发的方法，该应用分发的方法应用于多云协作分布式系统中的中心云，该中心云与由多个边缘云组成的边缘云网络通信连接，该应用分发的方法具体包括：将存储的应用信息分发至边缘云，由边缘云接收从终端上传的第一数据，并根据从中心云接收到的应用信息对第一数据进行处理以得到第二数据，其中，应用信息包括应用程序。该应用分发的方法的一个具体实现的示意图如图8所示。

步骤301：检测多云协作分布式系统是否满足任一应用分发触发条件，若是，则执行步骤302，否则，结束流程。

具体的说，在多云协作分布式系统包括中心云、由多个边缘云组成的边缘云网络，该多云协作分布式系统还可以包括终端，该应用分发的方法应用于该多云协作分布式系统中的中心云，该中心云存储有多个应用信息和多个应用分发策略，每个应用分发策略有各自对应的应用分发触发条件。例如，应用分发触发条件可以为中心云与终端之间的骨干网的带宽承载连续n天超过预设阈值，n为大于0的整数；还可以为边缘云网络完成构建，即中心云可以检测中心云与终端之间骨干网的带宽承载，还可以检测边缘云网络是否完成构建。

步骤302：确定与满足的应用分发触发条件对应的应用分发策略。

具体的说，每个应用分发策略可以有一个对应的应用分发触发条件，每个应用分发策略还可以有多个对应的应用分发触发条件，因而根据应用分发触发条件可以确定出与满足的应用分发触发条件对应的应用分发策略。

步骤303：从存储模块中读取应用分发策略中的指定应用信息以及读取与指定应用信息对应的指定边缘云信息。

具体的说，根据确定的应用分发策略，从存储模块中读取该应用分发策略中的指定应用程序以及读取该指定应用信息对应的指定边缘云信息，该指定边缘云信息可以为该边缘云的边缘云信息，或者该边缘云的地址信息等。

步骤304：根据指定边缘云信息，将指定应用信息分发至指定边缘云。

不难发现，本实施方式为与第一实施方式相对应的方法施例，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。

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。

本发明第四实施方式涉及一种服务器，该服务器包括至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行第三实施方式中的应用下发的方法。

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。

本发明第五实施方式涉及一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其中，计算机程序被处理器执行时实现应用下发的方法。

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 (12)

1.一种多云协作分布式系统，其特征在于，包括：中心云以及由多个边缘云组成的边缘云网络，所述中心云与所述边缘云网络通信连接；

所述中心云用于将存储的应用信息分发至所述边缘云，所述应用信息包括应用程序；

所述边缘云用于接收从终端上传的第一数据，并根据从所述中心云接收到的所述应用信息对所述第一数据进行处理，得到第二数据。

2.根据权利要求1所述的多云协作分布式系统，其特征在于，所述中心云包括：存储模块和应用分发模块；

所述存储模块用于存储多个应用信息以及多个应用分发策略；

所述应用分发模块具体用于，检测所述多云协作分布式系统是否满足任一应用分发触发条件，若是，则确定与满足的所述应用分发触发条件对应的应用分发策略；从所述存储模块中读取所述应用分发策略中的指定应用信息以及读取与所述指定应用信息对应的指定边缘云信息；根据所述指定边缘云信息，将所述指定应用程分发至指定边缘云。

3.根据权利要求2所述的多云协作分布式系统，其特征在于，所述应用分发触发条件包括：所述中心云与所述终端之间的骨干网的带宽承载连续n天超过预设阈值，n为大于0的整数；

和/或，所述边缘云网络完成构建。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的多云协作分布式系统，其特征在于，所述存储模块还用于：存储每个所述应用信息被分发的边缘云的边缘云信息；

所述应用信息还包括：与所述应用程序对应的配置数据，以及所述应用程序的历史数据。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的多云协作分布式系统，其特征在于，所述边缘云包括：本地数据库和策略控制模块；

所述本地数据库用于存储终端上传的所述第一数据、所述第二数据以及数据处理策略，其中，所述数据处理策略用于指示所述应用信息对所述第一数据进行处理；

所述策略控制模块用于，检测所述边缘云是否满足任一数据处理触发条件，若是，确定所述数据处理触发条件对应的所述数据处理策略，由确定的数据处理策略中指示的应用信息对存储在所述本地数据库中的所述第一数据进行处理，并将所述第二数据进行以下任一种处理：下发至所述终端、存储在所述本地数据库或者上传至所述中心云；

若否，则将终端上传的所述第一数据存储在所述本地数据库中。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的多云协作分布式系统，其特征在于，所述多云协作分布式系统还包括：第一数据指引模块；

所述第一数据指引模块分别与所述边缘云网络、所述中心云以及所述终端通信连接，用于根据所述终端的请求数据确定所述终端上传的所述第一数据的流向。

7.根据权利要求6所述的多云协作分布式系统，其特征在于，所述第一数据指引模块位于所述多云协作分布式系统的接入网和/或骨干网。

8.根据权利要求6所述的多云协作分布式系统，其特征在于，所述请求数据包括：请求的起始位置、请求内容以及网络状态中的一种或多种；

所述第一数据指引模块具体用于：

根据所述请求数据，判断所述第一数据是否流向所述边缘云网络中的边缘云，若是，则确定所述第一数据流向指定边缘云。

9.根据权利要求1至8中任一项所述的多云协作分布式系统，其特征在于，多云协作分布式系统还包括：云联合控制模块，所述云联合控制模块用于管理所述边缘云网络和所述中心云。

10.根据权利要求1至9中任一项所述的多云协作分布式系统，其特征在于，所述中心云还包括：终端管理模块，用于处理所述终端上传的终端运行状态信息得到第三数据。

11.根据权利要求1至10中任一项所述的多云协作分布式系统，其特征在于，还包括终端，所述终端分别与所述边缘云网络和所述中心云通信连接；

所述终端向所述边缘云网络或所述中心云上传第一数据，由所述边缘云网络或中心云处理得到第二数据。

12.一种应用分发的方法，其特征在于，应用于多云协作分布式系统中的中心云，所述中心云与由多个边缘云组成的边缘云网络通信连接，包括：

将存储的应用信息分发至边缘云，由所述边缘云接收从终端上传的第一数据，并根据从所述中心云接收到的所述应用信息对所述第一数据进行处理以得到第二数据，其中，所述应用信息包括应用程序。

Images