CN113676559A - 物联网多设备移动边缘计算的信息处理系统及方法 - Google Patents

物联网多设备移动边缘计算的信息处理系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出了物联网多设备移动边缘计算的信息处理系统及方法，基于云计算中心和多个边缘计算区域中心的系统架构，在软件层面使用网络节点逻辑距离和物理中心距离的算法，基于算法对计算任务进行分配，解决了物联网计算任务请求分配不均衡的技术问题以及采用分布式计算资源处理物联网多设备移动高并发计算的技术问题。本发明可以应用于智慧物流、智慧工厂等领域的任务分配计算。

Description

物联网多设备移动边缘计算的信息处理系统及方法
技术领域
本发明实施例涉及大数据领域，尤其涉及物联网多设备移动边缘计算的信息处理系统及方法。
背景技术
伴随大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的推动，以及智能制造、新零售等新需求的出现，迫切需要智慧物流驱动下的管理与决策促进物流的高质量发展，尤其随着物联网发展，出现了大量移动设备，例如移动智能物流设备，它们相互连接，被广泛应用于智慧物流、智慧工厂等领域。然而，这些物联网设备的处理能力有限，很难满足计算密集型应用的需求。
移动边缘计算的出现有效解决了这一问题。物联网设备可以将计算任务装载卸载到边缘计算区域中心上，通过边缘计算区域中心完成计算任务。这些服务器靠近移动智能设备端，物联网设备可处于边缘计算区域中心覆盖区域中。
在这个复杂环境下，如何将计算任务进行分配，解决物联网系统高并发的计算负载均衡问题，是物联网设备需要面临的难题。
发明内容
本发明实施例提供一种物联网多设备移动边缘计算的信息处理系统、方法及存储介质，以解决移动边缘计算任务分配，物联网系统高并发计算算负载均衡的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提出了一种物联网多设备移动边缘计算的信息处理系统。包括云计算中心、至少一边缘计算区域中心和至少一物联网设备；
所述云计算中心包括第一任务接收单元、任务分配单元；
所述第一任务接收单元用于根据计算任务请求接收至少一物联网设备发送的计算任务，并将该计算任务存储到数据存储中心；
所述任务分配单元，将计算任务发送至边缘计算区域中心；
所述边缘计算区域中心包括第二任务接收单元、优先级计算单元、计算执行单元；
所述第二任务接收单元用于接收云计算中心发送的计算任务和所匹配的移动物联网设备信息；
所述优先级计算单元对于每个现有未分级的计算任务，采用基于网络节点逻辑距离和物理中心距离的平衡算法，计算任务的优先级系数，并根据优先级系数分配计算序号；
所述计算执行单元执行计算任务，根据计算序号依次完成计算任务。
进一步地，所述任务分配单元对接收到的物联网设备计算任务，获取当前移动物联网设备的位置信息，根据所述位置信息选取距离该移动物联网设备距离最近的边缘计算区域中心作为当前移动物联网设备的计算任务执行中心，然后将计算任务发送至边缘计算区域中心。
进一步地，所述基于网络节点逻辑距离和物理中心距离的平衡算法具体为
Figure 440441DEST_PATH_IMAGE001
，
其中，JK表示优先级系数，LK表示发送请求的第K项计算任务所属移动物联网设备距离边缘计算区域中心网络节点距离，WK表示第K项计算任务所属移动物联网设备距离边缘计算区域中心的物理距离偏移量，
Figure 851831DEST_PATH_IMAGE002
为经验值。
进一步地，所述物理距离偏移量的计算方式为，以基准的边缘计算区域中心所在物理位置的物理距离偏移量为0，第i项计算任务对应的移动物联网设备的物理位置距离最远为Ti max，第i项计算任务对应的移动物联网设备物理距离偏移量Wi为1，第K项任务移动物联网设备的物理距离为s，物理距离偏移量
Figure 493028DEST_PATH_IMAGE003
。
进一步地，所述计算执行单元包括至少一计算代理机，所述计算代理机独立执行计算任务，每个计算执行单元根据待执行的计算任务的计算序号装载计算任务，按照计算序号依次装载执行，计算任务代理机完成计算任务后将结果保存到数据库。
另外，本发明还提出了一种物联网多设备移动边缘计算的信息处理方法，其特征在于，包括：包括云计算中心、至少一边缘计算区域中心和至少一物联网设备；
步骤S101，移动物联网设备请求端发送计算任务请求；
步骤S102，云计算中心接收任务请求，根据任务请求并将计算任务分配到边缘计算区域中心；
步骤S103，边缘计算区域中心接收任务；
步骤S104，边缘计算区域中心基于网络节点逻辑距离和物理中心距离的平衡算法，计算任务的优先级系数，按照优先级系数大小分配计算序号；
步骤S105，边缘计算区域中心根据所述计算序号执行计算任务；
步骤S106，边缘计算区域中心反馈结果。
进一步地，所述计算任务分配到边缘计算区域中心具体为，对接收到的物联网设备计算任务，获取当前移动物联网设备的位置信息，根据所述位置信息选取距离该移动物联网设备距离最近的边缘计算区域中心作为当前移动物联网设备的计算任务执行中心，然后将计算任务发送至边缘计算区域中心。
进一步地，所述基于网络节点逻辑距离和物理中心距离的平衡算法具体为
Figure 867639DEST_PATH_IMAGE001
，
其中，JK表示优先级系数，LK表示发送请求的第K项计算任务所属移动物联网设备距离边缘计算区域中心网络节点距离，WK表示第K项计算任务所属移动物联网设备距离边缘计算区域中心的物理距离偏移量，
Figure 543471DEST_PATH_IMAGE002
为经验值。
进一步地，所述物理距离偏移量的计算方式为，以基准的边缘计算区域中心所在物理位置的物理距离偏移量为0，第i项计算任务对应的移动物联网设备的物理位置距离最远为Ti max，第i项计算任务对应的移动物联网设备物理距离偏移量Wi为1，第K项计算任务移动物联网设备的物理距离为s，物理距离偏移量
Figure 594604DEST_PATH_IMAGE003
。
需要明确的是，对于每一个相同的边缘计算区域中心，通常会存在不少于一项计算任务，其中，第i项计算任务通常表示为最远的计算任务，第K项计算任务为当前目标任务。
另外，本发明还提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前所述所述物联网多设备移动边缘计算的信息处理方法的步骤。
本发明提出了一种物联网多设备移动边缘计算的信息处理系统、方法及计算机可读存储介质，基于云计算中心和多个边缘计算区域中心的系统架构，在软件层面使用网络节点逻辑距离和物理中心距离的算法，基于算法对计算任务进行分配，解决了物联网计算任务请求分配不均衡的技术问题以及采用分布式计算资源处理物联网多设备移动高并发计算的技术问题。本发明可以应用于智慧物流、智慧工厂等领域的任务分配计算。
附图说明
图1是物联网多设备移动边缘计算的信息处理系统的示意图；
图2是物联网多设备移动边缘计算的信息处理方法的流程示意图。
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他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的在于提供一种物联网多设备移动边缘计算的信息处理系统、方法和存储介质，设计了基于云计算中心和多个边缘计算区域中心的系统架构，设计了网络节点逻辑距离和物理中心距离的算法，使得物联网计算请求更加均衡，有利于采用分布式计算资源处理物联网多设备移动高并发计算问题，本发明高效地分配计算任务，有效解决了物联网系统高并发的计算负载均衡问题。
本发明主要用于解决物联网系统高并发的计算负载均衡问题，通过设计了网络节点逻辑距离和物理中心距离的算法，对物联网系统中大量的装载与卸载任务请求实施合理分配，更加高效率地完成计算请求任务，从而解决了物联网系统高并发的计算负载均衡问题。
如附图1所示，本发明提供了一种物联网多设备移动边缘计算的信息处理系统，包括云计算中心、至少一边缘计算区域中心和至少一物联网设备。
所述云计算中心括第一任务接收单元、任务分配单元、算法更新单元、数据存储中心，云计算中心用于接收计算请求并且分配计算请求到至少一边缘计算区域中心。
其中，第一任务接收单元用于根据计算任务请求接收至少一移动物联网设备发送的计算任务，并将该计算任务存储到数据存储中心。
其中，任务分配单元，对接收到的移动物联网设备计算任务，获取当前移动物联网设备的位置信息，根据该位置信息选取距离该移动物联网设备距离最近的边缘计算区域中心，作为该移动物联网设备的计算任务执行中心，并将计算任务发送至边缘计算区域中心。
其中，算法更新单元用于向物联网多设备移动边缘计算的信息处理系统的n个边缘计算区域中心更新最新算法。
所述边缘计算区域中心包括第二任务接收单元、算法接收单元、优先级计算单元、计算执行单元、结果反馈单元、数据库。本发明物联网多设备移动边缘计算的信息处理系统中包含1个或多个边缘计算区域中心，这些边缘计算区域中心通过算法计算任务优先级，反馈结果。
其中，第二任务接收单元用于接收云计算中心发送的计算任务和所匹配的移动物联网设备信息。
其中，算法接收单元用于接收云计算中心更新的最新计算方法。
其中，优先级计算单元，用于根据云计算中心发送的计算任务和所匹配的移动物联网设备信息，计算任务的优先级系数，并分配计算序号。
优先级计算单元对于每个现有未分级的计算任务，采用基于网络节点逻辑距离和物理中心距离的平衡算法，计算任务的优先级系数。优先级系数计算方法如下：
Figure 175627DEST_PATH_IMAGE001
其中，J表示优先级系数，L表示移动物联网设备距离该边缘计算区域中心的网络节点距离，LK表示发送请求的第K项计算任务所属移动物联网设备距离边缘计算区域中心的网络节点距离，LK越大说明发送请求的第K项计算任务所属移动物联网设备距离边缘计算区域中心网络节点距离越大。WK表示第K项计算任务所属移动物联网设备距离边缘计算区域中心的物理距离偏移量，定义该边缘计算区域中心所在物理位置的物理距离偏移量为0，如果第i项计算任务对应的移动物联网设备的物理位置距离最远记为Ti max，其物理距离偏移量Wi为1，则第x个任务移动物联网设备的物理距离为s，物理距离偏移量
Figure 868776DEST_PATH_IMAGE004
。WK越大表示第K项计算任务所属移动物联网设备距离边缘计算区域中心的物理距离偏移量越大。
Figure 881338DEST_PATH_IMAGE002
为避免分母为0的经验值，最优值取0.1。
其中，计算执行单元执行计算任务，根据计算序号依次完成计算任务。
计算执行单元由n个可独立执行计算任务的智能计算代理机组成，每个智能计算代理机由GPU、CPU、RAM、硬盘、存储等组成元件构成，可独立执行计算任务。每个计算执行单元根据待执行的计算任务的计算序号装载计算任务，按照计算序号依次装载执行，计算任务代理机完成计算任务后将结果保存到数据库。
其中，结果反馈单元将计算任务结果执行的给移动物联网设备。
其中，数据库保存计算任务结果。
所述物联网设备为移动物联网设备，可发送装载与卸载的任务计算请求，接收任务计算反馈结果。
进一步地，本发明还提出了一种物联网多设备移动边缘计算的信息处理方法，如附图2所示，图2为本发明的物联网多设备移动边缘计算的信息处理方法流程示意图，该方法包括：
步骤S101，物联网设备请求端发送计算任务请求；
其中，物联网设备为移动物联网设备，其接收装载与卸载任务并且发送请求计算装载与卸载任务的优先级，接收任务计算反馈结果。
步骤S102，云计算中心接收任务请求，根据任务请求并将任务分配到边缘计算区域中心；
云计算中心用于接收计算请求并且分配计算请求到至少一边缘计算区域中心。
第一任务接收单元，根据计算任务请求接收移动物联网设备发送的计算任务，并将任务存储到数据存储中心。
任务分配单元，获取当前移动物联网设备的位置信息，根据位置信息选取距离该移动物联网设备距离最近的边缘计算区域中心作为该设备请求的计算任务的计算任务执行中心，并将计算任务发送至边缘计算区域中心。
步骤S103，边缘计算区域中心接收任务；
边缘计算区域中心包括第二任务接收单元、算法接收单元、优先级计算单元、计算执行单元、结果反馈单元、数据库。
第二任务接收单元接收云计算中心发送的计算任务和所匹配的移动物联网设备信息。
算法接收单元接收云计算中心更新的最新计算方法。
步骤S104，边缘计算区域中心基于网络节点逻辑距离和物理中心距离的平衡算法，计算任务的优先级系数，按照优先级系数大小分配计算序号；
优先级计算单元根据云计算中心发送的计算任务和所匹配的移动物联网设备信息，计算任务的优先级系数，并分配计算序号，优先级计算单元对于每个现有未分级的计算任务，采用基于网络节点逻辑距离和物理中心距离的平衡算法，计算任务的优先级系数。
优先级系数计算方法如下：
Figure 634531DEST_PATH_IMAGE005
其中，J表示优先级系数，L表示移动物联网设备距离该边缘计算区域中心的网络节点距离，LK表示发送请求的第K项计算任务所属移动物联网设备距离边缘计算区域中心网络节点距离，LK越大说明发送请求的第K项计算任务所属移动物联网设备距离边缘计算区域中心网络节点距离越大。WK表示第K项计算任务所属移动物联网设备距离边缘计算区域中心的物理距离偏移量，定义该边缘计算区域中心所在物理位置的物理距离偏移量为0，如果第i项计算任务对应的移动物联网设备的物理位置距离最远记为Ti max，其物理距离偏移量Wi为1，则第x个任务移动物联网设备的物理距离为s，物理距离偏移量
Figure 515899DEST_PATH_IMAGE004
。WK越大表示第K项计算任务所属移动物联网设备距离边缘计算区域中心的物理距离偏移量越大。
Figure 262007DEST_PATH_IMAGE002
为避免分母为0的经验值，最优值取0.1。
步骤S105，边缘计算区域中心根据所述计算序号执行计算任务；
计算执行单元由n个可独立执行计算任务的智能计算代理机组成，每个智能计算代理机由GPU、CPU、RAM、硬盘、存储等组成元件构成，可独立执行计算任务。每个计算执行单元根据待执行的计算任务的计算序号装载计算任务，按照计算序号依次装载执行，计算任务代理机完成计算任务后将结果保存到数据库。
步骤S106，边缘计算区域中心反馈结果。
边缘计算区域中心完成计算任务，得到优先级系数，反馈结果给移动物联网设备。
本发明的物联网多设备移动边缘计算的信息处理方法中对于每个现有未分级的计算任务，采用基于网络节点逻辑距离和物理中心距离的平衡算法，计算任务的优先级系数。
本发明实施例中采用双层分配方法，第一层根据物理距离选择最近的区域计算中心，第二层根据算法，计算优先级系数，系统根据优先级系数及对应的物联网设备找到最近的边缘计算区域中心，高效率地完成任务请求，从而解决了物联网系统中高并发的负载均衡问题。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质（如ROM/RAM、磁碟、光盘）中，包括若干指令用以使得一台终端（可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述的方法。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本发明的保护之内。

Claims (10)

1.一种物联网多设备移动边缘计算的信息处理系统，其特征在于，包括云计算中心、至少一边缘计算区域中心和至少一物联网设备；
所述云计算中心包括第一任务接收单元、任务分配单元；
所述第一任务接收单元用于根据计算任务请求接收至少一物联网设备发送的计算任务，并将该计算任务存储到数据存储中心；
所述任务分配单元，将计算任务发送至边缘计算区域中心；
所述边缘计算区域中心包括第二任务接收单元、优先级计算单元、计算执行单元；
所述第二任务接收单元用于接收云计算中心发送的计算任务和所匹配的移动物联网设备信息；
所述优先级计算单元对于每个现有未分级的计算任务，采用基于网络节点逻辑距离和物理中心距离的平衡算法，计算任务的优先级系数，并根据优先级系数分配计算序号；
所述计算执行单元执行计算任务，根据计算序号依次完成计算任务。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述任务分配单元对接收到的物联网设备计算任务，获取当前移动物联网设备的位置信息，根据所述位置信息选取距离该移动物联网设备距离最近的边缘计算区域中心作为当前移动物联网设备的计算任务执行中心，然后将计算任务发送至边缘计算区域中心。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述基于网络节点逻辑距离和物理中心距离的平衡算法具体为
Figure 226193DEST_PATH_IMAGE001
，
其中，JK表示优先级系数，LK表示发送请求的第K项计算任务所属移动物联网设备距离边缘计算区域中心网络节点距离，WK 表示第K项计算任务所属移动物联网设备距离边缘计算区域中心的物理距离偏移量，
Figure 408912DEST_PATH_IMAGE002
为经验值。
4.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述物理距离偏移量的计算方式为，以基准的边缘计算区域中心所在物理位置的物理距离偏移量为0，第i项计算任务对应的移动物联网设备的物理位置距离最远为Ti max，第i项计算任务对应的移动物联网设备物理距离偏移量Wi为1，第K项计算任务移动物联网设备的物理距离为s，物理距离偏移量
Figure 454229DEST_PATH_IMAGE003
。
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述计算执行单元包括至少一计算代理机，所述计算代理机独立执行计算任务，每个计算执行单元根据待执行的计算任务的计算序号装载计算任务，按照计算序号依次装载执行，计算任务代理机完成计算任务后将结果保存到数据库。
6.一种物联网多设备移动边缘计算的信息处理方法，其特征在于，包括：包括云计算中心、至少一边缘计算区域中心和至少一物联网设备；
步骤S101，移动物联网设备请求端发送计算任务请求；
步骤S102，云计算中心接收任务请求，根据任务请求并将计算任务分配到边缘计算区域中心；
步骤S103，边缘计算区域中心接收任务；
步骤S104，边缘计算区域中心基于网络节点逻辑距离和物理中心距离的平衡算法，计算任务的优先级系数，按照优先级系数大小分配计算序号；
步骤S105，边缘计算区域中心根据所述计算序号执行计算任务；
步骤S106，边缘计算区域中心反馈结果。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述计算任务分配到边缘计算区域中心具体为，对接收到的物联网设备计算任务，获取当前移动物联网设备的位置信息，根据所述位置信息选取距离该移动物联网设备距离最近的边缘计算区域中心作为当前移动物联网设备的计算任务执行中心，然后将计算任务发送至边缘计算区域中心。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于网络节点逻辑距离和物理中心距离的平衡算法具体为
Figure 131329DEST_PATH_IMAGE004
，
其中，JK表示优先级系数，LK表示发送请求的第K项计算任务所属移动物联网设备距离边缘计算区域中心网络节点距离，WK表示第K项计算任务所属移动物联网设备距离边缘计算区域中心的物理距离偏移量，
Figure 211280DEST_PATH_IMAGE002
为经验值。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述物理距离偏移量的计算方式为，以基准的边缘计算区域中心所在物理位置的物理距离偏移量为0，第i项计算任务对应的移动物联网设备的物理位置距离最远为Ti max，第i项计算任务对应的移动物联网设备物理距离偏移量Wi为1，第K项计算任务移动物联网设备的物理距离为s，物理距离偏移量
Figure 564901DEST_PATH_IMAGE003
。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求6至9中任一项所述方法的步骤。
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