CN113742048A - 一种酒店云服务系统及其服务方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了一种酒店云服务系统及其服务方法，多个边缘服务器构成了分布式边缘服务网络，每套终端设备输入的待处理的数据构成了数据队列；分布式边缘服务网络的计算能力达到极限处理能力的80%时，通过云接入网络请求云处理网络进行协同处理；分布式边缘服务网络采用面向差异化数据的综合优先级优先调度方法，在边缘服务器中对终端设备输入的数据进行数据标识，通过标识对数据优先级进行绑定，实现数据优先级的分配；根据数据优先级和响应比取权值计算综合优先级，将综合优先级为低的数据队列被分配到本地数据队列；将综合优先级为中的数据队列被分配到混合数据队列；将综合优先级为高的数据队列被分配到远程数据队列。

Description

一种酒店云服务系统及其服务方法
技术领域
本发明属于智能酒店管理应用技术领域，特别涉及一种酒店云服务系统及其服务方法。
背景技术
云计算的进步极大地促进了物联网技术的发展。应用在智慧酒店环境中的传感器与智能设备互联形成网络，并产生大量上传数据，现有智慧酒店部署的传统云计算模型面临着问题，主要是任务实时性不高；另一方面，在智慧酒店内接入的设备量与数据量迅速的增长，任务的应用场景将变得更加复杂，用户对设备响应的实时性要求越来越高，会有视频会议、人脸识别等对实时性有要求的任务加入到系统中。在这种情况下，传统云计算结构下设备需要将数据上传至云端计算，在数据量较大的情况下需要考虑数据的传输时延与排队时延，无法满足任务的实时性；特别是在网络状况较差的情况下，任务运行会出现卡顿或处理失败的情况，导致总处理延时较高的问题。
例如现有技术中，专利文献CN107133736A，公开了一种智慧型酒店系统及调度方法，包括设置于酒店客房内的物联网智能控制系统、设置于酒店内部的综合运营管理系统以及设置于云端的酒店业务平台，综合运营管理系统分别与物联网智能控制系统和酒店业务平台连接。物联网智能控制系统包括设置于每个酒店客房内的物联网智能网关和智能终端控制模块，每个酒店客房内的智能终端控制模块和该客房内的物联网智能网关连接。但是该本发明提供的技术方案仍旧存在当数据量较大或网络较差时，数据或任务的处理不能够得到快速的响应的情况，顾客的用户体验较差。
再例如现有技术中，专利文献CN111311442A，公开了一种基于智能移动终端的智慧酒店业务系统，包括酒店数据库管理系统、智能移动终端和酒店智能设备，酒店数据库管理系统包括安防系统、后台数据库、业务处理系统和状态综合识别与管理系统，业务处理系统包括登录注册单元、选房单元、房间控制单元、续订与退房和呼叫服务单元，业务处理系统数据与后台数据库互联，且宾客通过客户智能移动终端登录业务处理系统。但是本发明的智慧酒店业务系统通过设置多个综合决策单元，分别应对客户呼叫服务、酒店安防和状态综合识别三个部分，会造成酒店管理人力资源成本高以及数据传输拥堵的技术问题。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提出了一种酒店云服务系统，包括：底层设备网络、分布式边缘服务网络、云处理网络和云接入网络；
多个边缘服务器构成了分布式边缘服务网络，多个边缘服务器部署在酒店云服务系统的各套终端设备；
分布式边缘服务网络和云处理网络构成网络拓扑结构，每套终端设备输入的待处理的数据构成了数据队列，输入到所述网络拓扑结构中；
所述边缘服务网络的计算能力达到极限处理能力的80%时，通过云接入网络请求云处理网络进行协同处理；
所述边缘服务器中对终端设备输入的数据进行数据标识，通过标识对数据优先级进行绑定，实现数据优先级的分配；根据数据优先级和响应比取权值计算综合优先级，将综合优先级为低的数据队列分配到本地数据队列，将综合优先级为中的数据队列分配到混合数据队列；将综合优先级为高的数据队列分配到远程数据队列。
进一步地，所述综合优先级的计算方式如下：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE002
；
其中ResponseRatio 表示数据处理的响应比，
ResponseRatio=（TimeEdge+Queuewait）/CPUedge；
其中TimeEdge表示数据在边缘服务器进行处理需要的等待时间， CPUedge表示数据在边缘服务器的处理时间，Queuewait表示数据调度被执行的等待时间，| Priority |表示数据优先级的模长。
进一步地，所述分布式边缘服务网络设置有任务分配模块、缓存模块和处理模块，所述任务分配模块根据当前分布式边缘服务网络的状态和数据队列的请求量将待处理的数据划分到所述缓存模块不同的队列中，其中所述本地数据队列中的数据由处理模块中的边缘服务器进行单独的数据处理任务，所述混合数据队列中的数据中的部分数据由边缘服务器进行数据处理，其余部分数据由处理模块中的发送单元发送到云处理网络协助处理，所述远程数据队列中的数据由发送单元发送到云处理网络进行协助数据处理。
进一步地，所述缓存模块还具有数据清除功能：当使用者需要撤销请求的数据时，缓存模块首先检索相关信息确认所述需要撤销请求的数据对应的数据队列，然后找到并访问此需要撤销请求的数据对应的数据队列，依次删除所有需要撤销请求的数据，然后更新各个数据队列。
进一步地，所述处理模块获取发送至边缘服务器中综合优先级数值最大的数据进行处理，并将处理完的数据从边缘服务器前等待的数据队列中删除。
进一步地，对缓冲模块中的各个数据队列进行定时更新，以保持队列中数据的综合优先级的正确性。
进一步地，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE004
取值范围为[0,1]，代表响应比和服务优先级的权重关系，当
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE006
时综合优先级等同于其响应比；当
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE008
时综合优先级等同于数据优先级。
进一步地，多个边缘服务器部署在酒店云服务系统的各套终端设备，每套终端设备包括视频终端、传感器终端、通信终端。
本发明还提出了一种根据酒店云服务系统实现的服务方法，包括如下步骤：
步骤1，分布式边缘服务网络和云处理网络构成网络拓扑结构，
步骤2，每套终端设备输入待处理数据构成数据队列；
步骤3，所述分布式边缘服务网络采用面向差异化数据的综合优先级优先调度方法；
步骤3.1，在边缘服务器中对终端设备输入的数据进行数据标识，通过标识对数据优先级进行绑定，实现数据优先级的分配；
步骤3.2，根据数据优先级和响应比取权值计算综合优先级；
步骤3.3，将综合优先级为低的数据队列被分配到本地数据队列，并支持动态扩容；将综合优先级为中的数据队列被分配到混合数据队列；将综合优先级为高的数据队列被分配到远程数据队列。
进一步地，所述分布式边缘服务网络的计算能力达到极限处理能力的80%时，通过云接入网络请求云处理网络进行协同处理。
本发明的酒店云服务系统适合在智慧酒店系统中部署，适用于拥有大量用户以及酒店房间的连锁酒店。该云服务系统将传统云计算与边缘计算系统的优势结合起来，降低了任务的传输时间，使得任务可以被快速响应，使智慧酒店系统功能更加完善。
附图说明
附图1为本发明的酒店云服务系统的结构示意图；
附图2为本发明的终端节点层中数据标识示意图；
附图3为本发明边缘分布层数据队列分配示意图；
附图4为本发明根据酒店云服务系统实现的服务方法的流程图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
在本发明的具体实施例附图中，为了更好、更清楚的描述酒店云服务系统中的各元件的工作原理，表现所述装置中各部分的连接关系，只是明显区分了各元件之间的相对位置关系，并不能构成对元件或结构内的信号传输方向、连接顺序及各部分结构大小、尺寸、形状的限定。
如图1所示，为本发明的酒店云服务系统的结构示意图。该云服务系统分为：底层设备网络、分布式边缘服务网络、云处理网络和云接入网络，通过在酒店云服务系统部署分布式边缘服务网络，以达到减轻云处理网络处理数据压力的目的。当分布式边缘服务网络在计算能力不足时，通过云接入网络请求云处理网络进行协同处理，以提高云服务系统的数据处理效率。例如当分布式边缘服务网络的计算能力达到极限处理能力的80%时，即可通过云接入网络请求云处理网络进行协同处理。
具体地，多个边缘服务器构成了分布式边缘服务网络，多个边缘服务器部署在酒店云服务系统的各套终端设备，每套终端设备包括例如视频终端、传感器终端、通信终端等等；边缘服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群。
在优选实施例中，为了服务的标准化，酒店内的每一个房间内都会部署一套相同的终端设备。例如有开关控制面板以及检测环境所需的不同传感器等，再例如智能门锁，灯具、以及通信设备；对每一个房间而言，每一套终端设备都可以组成一个独立的物联网网络，而且不同终端设备之间尽管协议不同，连接方式不同，但都可以汇聚到同一个房间内的智慧网关下。同时房间与房间之间的各套终端设备相互独立，不会互相影响。
故在优选实施例中，本云服务系统在一个房间内部署一个边缘服务器，负责连接房间内部所有的终端设备，包括酒店提供的物联网以及该房间顾客的手机、平板电脑等设备，最终构成本地局域网。
具体地，在一个优选实施例中，假设分布式边缘服务网络设置有N-1个边缘服务器，则由N-1个边缘服务器加上一个云处理网络构成网络拓扑结构，每套终端设备输入的待处理的数据构成了数据队列，输入到所述网络拓扑结构中，本实施例中采用如下数据排队模型作为后面数据处理和调度基础。
网络拓扑结构的主要功能是为了满足终端用户不同类型的服务需求，通过链接底层设备网络加强对多个终端设备采集的信息的掌握，将物理网络与虚拟的网络拓扑结构结合，允许酒店管理者对所需的资源进行配置、管理等具体调配，因此用户可以通过底层设备网络来使用终端设备资源，酒店管理者根据具体的需求对资源进行调度。
在大规模的网络拓扑结构场景下，每套终端设备输入的数据存在差异性，若采用对数据无差别的处理容易导致重要性高的数据得不到及时处理。因此，在优选实施例中，通过对数据队列进行优先级划分,给重要程度高的数据配置高优先级，可以有效区分数据的重要性。在调度数据时，对高优先级数优先调度处理，从而保障重要性高的数据的及时处理。
如图2所示，在边缘服务器中，通过对终端设备输入的数据进行标识，包括应用数据、存储数据、计算数据等等，通过标识对数据优先级进行绑定，实现优先级的分配。
具体地，在优选实施例中，边缘服务器可开发应用平台，应用平台用于将分配标识号和应用密钥等信息，开发者可以对应用平台进行设置，如访问权限设置、上线时间等，同时可以设置该应用发起的数据优先级。通过应用平台发起的数据优先级作为数据队列优先级划分的依据。
因此，优先级的划分实现了对差异化数据的不同处理，且解决了当高数据优先级的数据处理耗费了云服务系统大量资源时，低数据优先级任务将无法得到服务资源，导致大量低数据优先级数据的请求失败的问题。
在优选实施例中，分布式边缘服务网络采用面向差异化数据的综合优先级优先调度方法，即综合考虑数据优先级和处理响应比，根据数据优先级和响应比取权值计算综合优先级，实现云服务系统的高效调度，提高了用户体验。
综合优先级的计算方式如下：
Figure 131079DEST_PATH_IMAGE002
；
其中ResponseRatio 表示数据处理的响应比，计算方式如下：
ResponseRatio=（TimeEdge+Queuewait）/CPUedge
其中TimeEdge表示数据在边缘服务器进行处理需要的等待时间， CPUedge表示数据在边缘服务器 N 的处理时间， Queuewait表示数据调度被执行的等待时间，| Priority|表示数据优先级的模长，可由应用平台设置，通过数据格式中的标识号进行关联。
Figure DEST_PATH_IMAGE010
取值范围为[0,1]，代表响应比和服务优先级的权重关系，具体地，当
Figure 194850DEST_PATH_IMAGE006
时综合优先级等同于其响应比；当
Figure 724576DEST_PATH_IMAGE008
时综合优先级等同于数据优先级。
当待处理的数据队列的请求量过大时，导致边缘服务器对数据不能及时处理的情况时，边缘服务器不会立即对其进行处理，而是将其保存至不同的数据队列中，如图 4所示。
在优选实施例中，如图3所示，分布式边缘服务网络中进一步设置有任务分配模块、缓存模块和处理模块，任务分配模块根据当前分布式边缘服务网络的状态和数据队列的请求量将待处理的数据划分到缓存模块不同的队列中，其中本地数据队列中的数据由处理模块中的边缘服务器进行单独的数据处理任务，混合数据队列中的数据中的部分数据由边缘服务器进行数据处理，其余部分数据由处理模块中的发送单元发送到云处理网络协助处理，远程数据队列中的数据由发送单元发送到云处理网络进行协助数据处理。
为了实现对数据的高效存取，首先，根据综合优先级计算公式计算出待处理的数据的综合优先级，将综合优先级划分为高中低三级，
综合优先级为低的数据队列被分配到本地数据队列，并支持动态扩容；综合优先级为中的数据队列被分配到混合数据队列；综合优先级为高的数据队列被分配到远程数据队列。
处理模块获取发送至边缘服务器中综合优先级数值最大的数据进行处理，处理完毕后将该数据从边缘节点前等待的数据队列中删除。
由于等待时间的变化，各个队列中的各数据响应比会发生改变，因此需要对各个数据队列进行定时更新，以保持队列中数据的综合优先级的正确性，从而提高任务处理性能。
缓存模块还具有数据清除功能：当所有者因为某种原因需要撤销请求的数据时，缓存模块需要彻底删除该数据，首先缓存模块需要检索相关信息确定需要撤销请求的数据对应的数据队列，然后找到此需要撤销请求的数据对应的数据队列的所在的数据队列，访问该数据队列，依次删除需要撤销请求的所有数据，然后更新各个数据队列。
如图4所示，为本发明根据前述的酒店云服务系统实现的服务方法的流程图，包括如下步骤：
步骤1，分布式边缘服务网络和云处理网络构成网络拓扑结构；
步骤2，每套终端设备输入待处理数据构成数据队列；
步骤3，所述分布式边缘服务网络采用面向差异化数据的综合优先级优先调度方法；
步骤3.1，在边缘服务器中对终端设备输入的数据进行数据标识，通过标识对数据优先级进行绑定，实现数据优先级的分配；
步骤3.2，根据数据优先级和响应比取权值计算综合优先级；
步骤3.3，将综合优先级为低的数据队列被分配到本地数据队列，并支持动态扩容；将综合优先级为中的数据队列被分配到混合数据队列；将综合优先级为高的数据队列被分配到远程数据队列。
所述分布式边缘服务网络的计算能力达到极限处理能力的80%时，通过云接入网络请求云处理网络进行协同处理。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种酒店云服务系统，其特征在于，包括：底层设备网络、分布式边缘服务网络、云处理网络和云接入网络；
多个边缘服务器构成了分布式边缘服务网络，多个边缘服务器部署在酒店云服务系统的各套终端设备；
分布式边缘服务网络和云处理网络构成网络拓扑结构，每套终端设备输入的待处理的数据构成了数据队列，输入到所述网络拓扑结构中；
所述边缘服务网络的计算能力达到极限处理能力的80%时，通过云接入网络请求云处理网络进行协同处理；
所述边缘服务器中对终端设备输入的数据进行数据标识，通过标识对数据优先级进行绑定，实现数据优先级的分配；根据数据优先级和响应比取权值计算综合优先级，将综合优先级为低的数据队列分配到本地数据队列，将综合优先级为中的数据队列分配到混合数据队列；将综合优先级为高的数据队列分配到远程数据队列。
2.根据权利要求1所述的酒店云服务系统，其特征在于，
所述综合优先级的计算方式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE002
；
其中ResponseRatio 表示数据处理的响应比，
ResponseRatio=（TimeEdge+Queuewait）/CPUedge；
其中TimeEdge表示数据在边缘服务器进行处理需要的等待时间， CPUedge表示数据在边缘服务器的处理时间，Queuewait表示数据调度被执行的等待时间，| Priority |表示数据优先级的模长。
3.根据权利要求2所述的酒店云服务系统，其特征在于，所述分布式边缘服务网络设置有任务分配模块、缓存模块和处理模块，所述任务分配模块根据当前分布式边缘服务网络的状态和数据队列的请求量将待处理的数据划分到所述缓存模块不同的队列中，其中所述本地数据队列中的数据由处理模块中的边缘服务器进行单独的数据处理任务，所述混合数据队列中的数据中的部分数据由边缘服务器进行数据处理，其余部分数据由处理模块中的发送单元发送到云处理网络协助处理，所述远程数据队列中的数据由发送单元发送到云处理网络进行协助数据处理。
4.根据权利要求3所述的酒店云服务系统，其特征在于，所述缓存模块还具有数据清除功能：当使用者需要撤销请求的数据时，缓存模块首先检索相关信息确认所述需要撤销请求的数据对应的数据队列，然后找到并访问此需要撤销请求的数据对应的数据队列，依次删除所有需要撤销请求的数据，然后更新各个数据队列。
5.根据权利要求3所述的酒店云服务系统，其特征在于，所述处理模块获取发送至边缘服务器中综合优先级数值最大的数据进行处理，并将处理完的数据从边缘服务器前等待的数据队列中删除。
6.根据权利要求3所述的酒店云服务系统，其特征在于，对缓冲模块中的各个数据队列进行定时更新，以保持队列中数据的综合优先级的正确性。
7.根据权利要求2所述的酒店云服务系统，其特征在于，
Figure DEST_PATH_IMAGE004
取值范围为[0,1]，代表响应比和服务优先级的权重关系，当
Figure DEST_PATH_IMAGE006
时综合优先级等同于其响应比；当
Figure DEST_PATH_IMAGE008
时综合优先级等同于数据优先级。
8.根据权利要求2所述的酒店云服务系统，其特征在于，多个边缘服务器部署在酒店云服务系统的各套终端设备，每套终端设备包括视频终端、传感器终端、通信终端。
9.一种根据权利要求1-8任意一项所述的酒店云服务系统实现的服务方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，分布式边缘服务网络和云处理网络构成网络拓扑结构，
步骤2，每套终端设备输入待处理数据构成数据队列；
步骤3，所述分布式边缘服务网络采用面向差异化数据的综合优先级优先调度方法；
步骤3.1，在边缘服务器中对终端设备输入的数据进行数据标识，通过标识对数据优先级进行绑定，实现数据优先级的分配；
步骤3.2，根据数据优先级和响应比取权值计算综合优先级；
步骤3.3，将综合优先级为低的数据队列被分配到本地数据队列，并支持动态扩容；将综合优先级为中的数据队列被分配到混合数据队列；将综合优先级为高的数据队列被分配到远程数据队列。
10.根据权利要求9所述的服务方法，其特征在于，所述分布式边缘服务网络的计算能力达到极限处理能力的80%时，通过云接入网络请求云处理网络进行协同处理。
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