CN113079218A - 一种面向服务的算力网络系统、工作方法及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种面向服务的算力网络系统、工作方法及存储介质,所述算力网络系统包括算力服务感知模块、网络服务感知模块、服务查询处理器、策略及选择决策器、算力服务调度器、网络转发控制模块和网络路由转发设备；所述工作方法包括以下步骤：S1：算力服务信息感知机制；S2：网络服务信息感知机制、S3：算力服务分发调度。本发明算力网络系统将分散的边缘计算节点连接成网，可以充分利用分布式边缘节点的计算资源，提升边缘计算节点的计算资源利用率；通过对网络状态和边缘计算节点算力的感知，可以将计算任务通过最优的网络路径分发至最优的边缘计算节点，从而实现边缘计算网络的性能最优化，提升了计算任务的分发效率。

Description

一种面向服务的算力网络系统、工作方法及存储介质
技术领域
本发明涉及一种算力网络系统，具体是一种面向服务的算力网络系统、工作方法及存储介质。
背景技术
随着5G和移动互联网技术的不断发展，AR/VR、车联网、超高清视频等新业务新应用不断出现，这些新业务新应用不仅需要更多的网络带宽资源，还需要更多计算资源来保证新业务新应用的正常运行以及用户体验。这些新挑战驱动了边缘计算的发展，边缘计算是一种在网络边缘部署计算和存储资源，就近为用户提供云计算服务环境和能力的新型网络范式，可以极大地降低用户接入网络内容和计算服务的时延，对提升网络性能、改善用户体验具有重要意义。
节点之间缺乏协同，计算资源利用率低。一方面，单一的边缘计算节点资源受限，难以有效快速处理计算任务，特别是对于一些计算密集型的任务，可能导致边缘计算节点负载重、计算任务处理时间长的问题；另一方面，虽然计算资源呈现出泛在部署的趋势，但是边缘计算节点之间，以及边缘计算节点与云计算节点之间缺乏有效协同机制，计算任务的分配与调度机制尚不完善，造成计算资源利用率低。
然而，边缘计算节点部署的计算资源通常是有限的，对于大量的计算密集型任务通常难以应对；而将计算任务迁移至云计算节点，则又会导致时延过大的问题。另一方面，边缘计算节点的计算资源也没有得到高效的利用，例如有的边缘计算节点的计算负载很重，有的却很空闲。针对单一边缘计算节点资源有限，以及边缘计算节点之间缺乏感知协作导致计算资源利用率低的问题，现有技术提出了将散布在网络边缘的计算节点连通起来，形成一张计算资源协作共享的网络，以提高边缘计算节点的计算资源利用率。
计算优先网络(Compute First Networking，简称CFN)，通过将计算资源状况和网络状况作为路由信息发布到网络，并基于虚拟的服务ID将计算任务报文路由到最合适的计算节点，可以达到计算资源利用率最优的目的。其中，CFN是通过扩展BGP、IGP路径属性实现对算力服务状态信息的扩散的，是一种Underlay的网络方式。
CFN协议继承了传统标签转发协议的设计思路，承载在IP网络之上，在相邻的支持CFN协议的路由器之间建立会话，并借助路由协议将获取的计算资源信息发布给相邻的CFN路由器，实现计算资源信息的全网扩散。同时，CFN路由器根据不同的服务构建服务路由信息表，引导业务报文以服务ID为目的地址进行转发，从而以服务的方式实现分散计算资源的利用；算力状态信息在网络层协议中扩展实现，扩展路由协议集成算力信息后，过于臃肿，控制平面的信息同步频繁，路由收敛慢；同时，由于是Underlay的网络方式，CFN协议关于汇聚、IGP与BGP之间的交互以及AS之间的交互机制还不成熟。
考虑到当前算力网络的架构体系还不完善，计算与网络缺乏协同，进而导致算力的分发调度性能存在较大瓶颈，本发明设计了一种面向服务的算力网络系统以及核心模块装置，以提升算力网络的调度分发能力。
发明内容
本发明的目的在于提供一种面向服务的算力网络系统、工作方法及存储介质,将分散的边缘计算节点连接成网，可以充分利用分布式边缘节点的计算资源，提升边缘计算节点的计算资源利用率；通过对网络状态和边缘计算节点算力的感知，可以将计算任务通过最优的网络路径分发至最优的边缘计算节点，从而实现边缘计算网络的性能最优化，提升了计算任务的分发效率；计算任务实现确定性分发，边缘计算节点之间的网络采用DetNet技术和SR技术，实现计算任务低时延的分发和路径确定性分发，保障计算任务的时延要求。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种面向服务的算力网络系统,所述算力网络系统包括算力服务感知模块、网络服务感知模块、服务查询处理器、策略及选择决策器、算力服务调度器、网络转发控制模块和网络路由转发设备；
所述算力服务调度器通过策略及选择决策器对感知的网络信息和算力信息的分析、处理和最优决策，进行基于最优边缘计算节点和转发路径的算力网络服务分发调度。
进一步的，所述算力服务感知模块与边缘计算节点定期交互，获取边缘计算节点的计算资源状态和计算服务实例信息，进而构建算力服务状态数据库。
进一步的，所述网络服务感知模块通过对网络设备的监测与交互，获取网络链路的带宽资源利用情况，进而构建网络服务状态数据库。
进一步的，所述服务查询处理器用于查询网络服务感知模块和算力服务感知模块收集的状态信息，构建算力和网络状态数据库，并进行评估、排序和选择处理。
进一步的，所述策略及选择决策器用于部署算力和网络相关的策略算法，并基于感知的网络、算力状态信息进行边缘计算节点的选择和计算任务转发路径的选择。
进一步的，所述网络转发控制模块：基于SDN技术实现对网络数据的转发控制,基于确定的边缘计算节点，构建从用户到边缘计算节点间最高效的路径。
一种面向服务的算力网络系统的工作方法,所述工作方法包括以下步骤：
S1：算力服务信息感知机制
算力服务提供者将算力信息向算力服务感知模块定期通告，即向算力服务感知模块注册登记并定期更新，进而构建实时算力服务状态数据库；计算资源状态定期向服务感知平面同步或资源变动超过阈值触发同步；算力信息包括计算载体信息和计算资源状态信息；
S2：网络服务信息感知机制：网络路由转发设备定期向网络服务感知模块同步网络状态信息，包括带宽利用率和链路时延网络信息；网络服务感知模块将采集的网络状态信息处理分析后，构建实时网络服务状态数据库；
S3：算力服务分发调度。
进一步的，所述算力服务分发调度具体包括：
S31：算力服务消费者向算力服务调度器发起计算任务请求；
S32：算力服务调度器向策略及选择决策器发起查询请求，即查询最优的边缘计算节点和到达该边缘计算节点的最优网络路径，考虑算力服务状态信息和网络服务状态信息，通过加权排序策略机制，选择出最优的边缘计算节点和网络转发路径；
S33：策略及选择决策器向服务查询处理器发起请求，查询最新的算力和网络资源状态信息；
S34：服务查询处理器调用算力服务感知模块的算力状态信息，包括计算载体信息和计算资源状态信息；
S35：算力服务感知模块返回最新的算力服务状态信息，同时服务查询处理器将这些算力状态信息按照性能优劣进行评估和排序；
S36：服务查询处理器调用网络服务感知模块的信息；
S37：网络服务感知模块返回最新的网络服务状态信息，其中服务查询处理器将这些网络状态信息按照性能优劣进行评估和排序；
S38：服务查询处理器将网络、算力状态信息返回给策略及选择决策器；
S39：策略及选择决策器基于内置的策略机制，选择最优的边缘计算节点和最优的网络传输路径，并返回给算力服务调度器；
S310：算力服务调度器向网络转发控制模块下发网络转发信息，包括服务消费者的算力请求信息、目标边缘计算节点信息和转发路径信息；
S311：网络转发控制模块基于Segment Routing技术和DetNet技术，建立端到端的路由转发机制，构建算力服务消费者与算力服务提供者之间路径确定性和时延确定性的分发路径，建立端到端的转发路径；
S312：算力服务调度器向用户返回最优的边缘计算节点信息；
S313：算力服务消费者向边缘计算节点发起算力服务请求；
S314：网络设备基于网络转发控制模块下发的指令信息，将算力服务请求按照最优的网络路径转发至边缘计算节点；
S315：将计算的结果返回给算力服务消费者。
进一步的，所述S313中算力服务消费者通过向算力服务调度器发起计算任务请求，实现计算任务的分派；同时基于感知的网络状态信息和算力状态信息，实现计算任务的最优调度。
一种计算机可读的存储介质，存储介质存储有指令，所述指令被执行时实现如上所述的工作方法。
本发明的有益效果：
1、本发明算力网络系统将分散的边缘计算节点连接成网，可以充分利用分布式边缘节点的计算资源，提升边缘计算节点的计算资源利用率；
2、本发明算力网络系统通过对网络状态和边缘计算节点算力的感知，可以将计算任务通过最优的网络路径分发至最优的边缘计算节点，从而实现边缘计算网络的性能最优化，提升了计算任务的分发效率；
3、本发明算力网络系统的工作方法中计算任务实现确定性分发，边缘计算节点之间的网络采用DetNet技术和SR技术，实现计算任务低时延的分发和路径确定性分发，保障计算任务的时延要求。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明算力网络系统工作方法流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
一种面向服务的算力网络系统,算力网络系统包括:
算力服务感知模块：算力服务感知模块与边缘计算节点定期交互，获取边缘计算节点的计算资源状态和计算服务实例信息，进而构建算力服务状态数据库；
计算资源状态主要包括CPU信息、GPU信息、内存信息等,计算服务实例信息主要是部署在虚拟机、容器或Unikernel等计算载体中的服务信息，例如机器学习训练、视频目标检测、工业智能控制等服务；
网络服务感知模块：网络服务感知模块通过对网络设备(接入网关、交换机、路由器等)的监测与交互，获取网络资源及服务的状态信息(包括网络拓扑、网络流量大小、链路带宽资源利用率和链路时延等)，进而构建网络服务状态数据库；特别地，网络感知模块可以集成在SDN控制器中，服务查询处理器通过与SDN控制器的交互实现网络状态信息的感知。
服务查询处理器：服务查询处理器用于查询网络服务感知模块和算力服务感知模块收集的状态信息，并按照资源性能的优劣进行排序,构建算力和网络状态数据库；
策略及选择决策器:策略及选择决策器用于部署算力和网络相关的策略算法，并通过服务查询处理器中的网络和计算资源状态信息，选择最优的边缘计算节点和网络传输路径，并将选择的最优结果返回算力服务调度器；
算力服务调度器:算力服务调度器通过策略及选择决策器对感知的网络信息和算力信息的分析、处理和最优决策，进行基于最优边缘计算节点和转发路径的算力网络服务分发；
网络转发控制模块：基于SDN(Software-Defined Networking，软件定义网络)技术实现对网络数据的转发控制,基于确定的边缘计算节点，构建从用户到边缘计算节点间最高效的路径；
一种面向服务的算力网络系统的工作方法，工作方法包括以下步骤：
S1：算力服务信息感知机制
算力服务提供者将算力信息向算力服务感知模块定期通告，即向算力服务感知模块注册登记并定期更新，进而构建实时算力服务状态数据库；计算资源状态定期向算力服务感知模块同步或资源变动超过阈值触发同步；算力信息包括计算载体信息和计算资源状态信息，其中计算载体信息包括虚拟机、容器以及unikernal等，计算资源包括CPU、GPU、Memory等；
S2：网络服务信息感知机制：
网络路由转发设备定期向网络服务感知模块同步网络状态信息，包括网络拓扑、带宽利用率、链路时延等网络信息；网络服务感知模块将采集的网络状态信息处理分析后，构建实时网络服务状态数据库；特别地，网络感知模块可以集成在SDN控制器中，服务查询处理器通过与SDN控制器的交互实现网络状态信息的感知；
S3：算力服务分发调度,包括以下步骤：
S31：算力服务消费者向算力服务调度器发起计算任务请求，其中计算任务请求中携带处理计算任务的相关参数(包括处理时延要求、传输时延要求、算力要求等)；
S32：算力服务调度器向策略及选择决策器发起查询请求，即查询最优的边缘计算节点和到达该边缘计算节点的最优网络路径，通过联合考虑算力服务状态信息和网络服务状态信息，并通过加权排序、负载均衡等策略机制，选择出最优的边缘计算节点和网络转发路径；
S33：策略及选择决策器向服务查询处理器发起请求，查询最新的算力和网络资源状态信息；
S34：服务查询处理器调用算力服务感知模块的算力状态信息，包括计算载体信息和计算资源状态信息；
S35：算力服务感知模块返回最新的算力服务状态信息，同时服务查询处理器将这些算力状态信息按照性能优劣进行评估，并排序；
S36：服务查询处理器调用网络服务感知模块的信息；
S37：网络服务感知模块返回最新的网络服务状态信息，其中服务查询处理器将这些网络状态信息按照性能优劣进行评估，并排序；
S38：服务查询处理器将网络、算力状态信息返回给策略及选择决策器；
S39：策略及选择决策器基于内置的策略机制，选择最优的边缘计算节点和最优的网络传输路径，并返回给算力服务调度器；其中，本发明提出了基于加权排名的节点和链路选择决策策略，并作为系统内置策略，即R＝αN+βL，其中，R表示加权得分值，N表示边缘计算节点计算性能的评估得分值，L表示到达边缘计算节点的网络链路资源性能的评估得分值；α和β为加权参数，并且α+β＝1，α越大表示边缘计算计算性能的权重越大，更加侧重计算处理能力；β越大表示网络链路资源的权重越大，更加侧重网络传输能力，特别是低时延传输能力；通过对边缘计算节点的计算性能和到达该节点的网络链路性能的加权，计算加权得分值R，并根据加权得分排序，进而选择最符合业务需要的计算节点和网络传输链路。
S310：算力服务调度器向网络转发控制模块下发网络转发信息指令，包括服务消费者的算力请求信息、目标边缘计算节点信息、转发路径信息等；
S311：网络转发控制模块基于Segment Routing(简称SR,一种源路由机制，用于优化IP，MPLS的网络能力)技术和DetNet(确定性网络)技术，建立端到端的路由转发机制，构建算力服务消费者与算力服务提供者之间路径确定性和时延确定性的分发路径，建立端到端的转发路径；在本发明中，网络转发控制模块基于SDN控制器构建，通过OpenFlow等南向接口协议，将路由转发指令下发给网络路由转发设备。
S312：算力服务调度器向用户返回最优的边缘计算节点信息；
S313：算力服务消费者向边缘计算节点发起算力服务请求；
S314：网络设备基于网络转发控制模块下发的指令信息，将算力服务请求按照最优的网络路径转发至边缘计算节点；
S315：在边缘计算节点计算处理之后，将计算结果返回给算力服务消费者。
将分散的边缘计算节点连接成网，可以充分利用分布式边缘节点的计算资源，提升边缘计算节点的计算资源利用率；通过对网络状态和边缘计算节点算力的感知，可以将计算任务通过最优的网络路径分发至最优的边缘计算节点，从而实现边缘计算网络的性能最优化，提升了计算任务的分发效率；计算任务实现确定性分发，边缘计算节点之间的网络采用DetNet技术和SR技术，实现计算任务低时延的分发和路径确定性分发，保障计算任务的时延要求。
一种计算机可读的存储介质，存储介质存储有指令，所述指令被执行时实现如上所述的工作方法。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。

Claims (10)

1.一种面向服务的算力网络系统,其特征在于，所述算力网络系统包括算力服务感知模块、网络服务感知模块、服务查询处理器、策略及选择决策器、算力服务调度器、网络转发控制模块和网络路由转发设备；
所述算力服务调度器通过策略及选择决策器对感知的网络信息和算力信息的分析、处理和最优决策，进行基于最优边缘计算节点和转发路径的算力网络服务分发调度。
2.根据权利要求1所述的一种面向服务的算力网络系统,其特征在于，所述算力服务感知模块与边缘计算节点定期交互，获取边缘计算节点的计算资源状态和计算服务实例信息，进而构建算力服务状态数据库。
3.根据权利要求1所述的一种面向服务的算力网络系统,其特征在于，所述网络服务感知模块通过对网络设备的监测与交互，获取网络链路的带宽资源利用情况，进而构建网络服务状态数据库。
4.根据权利要求1所述的一种面向服务的算力网络系统,其特征在于，所述服务查询处理器用于查询网络服务感知模块和算力服务感知模块收集的状态信息，构建算力和网络状态数据库，并进行评估、排序和选择处理。
5.根据权利要求1所述的一种面向服务的算力网络系统,其特征在于，所述策略及选择决策器用于部署算力和网络相关的策略算法，并基于感知的网络、算力状态信息进行边缘计算节点的选择和计算任务转发路径的选择。
6.根据权利要求1所述的一种面向服务的算力网络系统,其特征在于，所述网络转发控制模块：基于SDN技术实现对网络数据的转发控制,基于确定的边缘计算节点，构建从用户到边缘计算节点间最高效的路径。
7.根据权利要求1-6任意一项所述的一种面向服务的算力网络系统的工作方法,其特征在于，所述工作方法包括以下步骤：
S1：算力服务信息感知机制
算力服务提供者将算力信息向算力服务感知模块定期通告，即向算力服务感知模块注册登记并定期更新，进而构建实时算力服务状态数据库；计算资源状态定期向服务感知平面同步或资源变动超过阈值触发同步；算力信息包括计算载体信息和计算资源状态信息；
S2：网络服务信息感知机制：网络路由转发设备定期向网络服务感知模块同步网络状态信息，包括带宽利用率和链路时延网络信息；网络服务感知模块将采集的网络状态信息处理分析后，构建实时网络服务状态数据库；
S3：算力服务分发调度。
8.根据权利要求7所述的工作方法,其特征在于，所述算力服务分发调度具体包括：
S31：算力服务消费者向算力服务调度器发起计算任务请求；
S32：算力服务调度器向策略及选择决策器发起查询请求，即查询最优的边缘计算节点和到达该边缘计算节点的最优网络路径，考虑算力服务状态信息和网络服务状态信息，通过加权排序策略机制，选择出最优的边缘计算节点和网络转发路径；
S33：策略及选择决策器向服务查询处理器发起请求，查询最新的算力和网络资源状态信息；
S34：服务查询处理器调用算力服务感知模块的算力状态信息，包括计算载体信息和计算资源状态信息；
S35：算力服务感知模块返回最新的算力服务状态信息，同时服务查询处理器将这些算力状态信息按照性能优劣进行评估和排序；
S36：服务查询处理器调用网络服务感知模块的信息；
S37：网络服务感知模块返回最新的网络服务状态信息，其中服务查询处理器将这些网络状态信息按照性能优劣进行评估和排序；
S38：服务查询处理器将网络、算力状态信息返回给策略及选择决策器；
S39：策略及选择决策器基于内置的策略机制，选择最优的边缘计算节点和最优的网络传输路径，并返回给算力服务调度器；
S310：算力服务调度器向网络转发控制模块下发网络转发信息，包括服务消费者的算力请求信息、目标边缘计算节点信息和转发路径信息；
S311：网络转发控制模块基于Segment Routing技术和DetNet技术，建立端到端的路由转发机制，构建算力服务消费者与算力服务提供者之间路径确定性和时延确定性的分发路径，建立端到端的转发路径；
S312：算力服务调度器向用户返回最优的边缘计算节点信息；
S313：算力服务消费者向边缘计算节点发起算力服务请求；
S314：网络设备基于网络转发控制模块下发的指令信息，将算力服务请求按照最优的网络路径转发至边缘计算节点；
S315：将计算的结果返回给算力服务消费者。
9.根据权利要求8所述的工作方法,其特征在于，所述S313中算力服务消费者通过向算力服务调度器发起计算任务请求，实现计算任务的分派；同时基于感知的网络状态信息和算力状态信息，实现计算任务的最优调度。
10.一种计算机可读的存储介质，存储介质存储有指令，其特征在于，所述指令被执行时实现所述权利要求7-9所述的工作方法。
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