CN113900800B - 一种边缘计算系统的分配方法 - Google Patents

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Abstract

本发明的实施例公开了一种边缘计算系统的分配方法，涉及边缘计算技术领域。所述方法，包括：获得边缘计算系统中每个边缘计算应用在单位时间内收集到的数据；根据所述收集到的数据，计算每个边缘计算应用在单位时间内的数据变化总量；根据所述每个边缘计算应用在单位时间内的数据变化总量，计算每个边缘计算应用在单位时间内的实际处理数据量与其在单位时间内的最大数据处理量的比值；将计算出的比值未达标的边缘计算应用当前处理的数据分配给剩余边缘计算应用处理。本发明能够有效地提高边缘计算系统效率。

Description

一种边缘计算系统的分配方法
技术领域
本发明属于边缘计算技术领域，尤其涉及一种边缘计算系统的分配方法。
背景技术
随着计算机及互联网的快速发展，现有的云计算相关技术已难以高效处理网络边缘设备所产生的海量数据。为了向用户提供更好的服务，边缘计算应运而生，即在网络边缘设备上增加应用程序，将原有云计算模型的部分或全部计算任务迁移到网络边缘设备上，从而降低云计算的计算负载，减缓网络带宽压力，提高了数据的处理效率。在边缘计算环境中，往往需要处理每个边缘计算应用优化分配和合理调度问题，即在满足各个边缘计算应用资源负载约束条件下，让系统效率最大化。
目前边缘计算系统的分配方法，主要通过人工定期花费大量时间和精力的分析各个边缘计算应用的访问情况或者数据处理量后，来进行边缘计算分配，但是边缘计算应用的访问和处理数据量是在实时变化的，预先设置的固定分配策略在实际运行的过程中，往往存在严重的滞后性问题，导致系统效率不高。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供一种边缘计算系统的分配方法，用于解决目前边缘计算系统的分配方法，不能够实现动态分配，系统效率不高问题。本发明能够智能化的获取每个边缘计算应用的使用率，然后再将使用率较低的边缘计算应用当前处理的数据分配给剩余边缘计算应用处理，从而自动化的完成了边缘计算应用处理数据的动态调度，提高了边缘计算的系统效率。
第一方面，本发明实施例提供一种边缘计算系统的分配方法，包括以下步骤：
获得边缘计算系统中每个边缘计算应用在单位时间内收集到的数据；
根据所述收集到的数据，计算每个边缘计算应用在单位时间内的数据变化总量；
根据所述每个边缘计算应用在单位时间内的数据变化总量，计算每个边缘计算应用在单位时间内的实际处理数据量与其在单位时间内的最大数据处理量的比值；
将计算出的比值未达标的边缘计算应用当前处理的数据分配给剩余边缘计算应用处理。
在一可选实施例中，根据以下第一公式计算每个边缘计算应用在单位时间内的数据变化总量：
Figure BDA0003268738440000021
在第一公式中，ΔSi表示第i个边缘计算应用在单位时间内的数据变化总量，i＝1,2,…,n；n为所述边缘计算系统中边缘计算应用的总数；{[Si(k)]2}a表示第i个边缘计算应用在单位时间内采集的第k个数据的二进制形式中的第a个二进制数；{[Si(k+1)]2}a表示第i个边缘计算应用在单位时间内采集的第k+1个数据的二进制形式中的第a个二进制数；Ai,k表示第i个边缘计算应用在单位时间内采集的第k个数据的二进制形式中二进制数的总个数；Ai,k+1表示第i个边缘计算应用在单位时间内采集的第k+1个数据二进制形式中二进制数的总个数；⊙表示同或符号；k＝1,2,…,K-1；K表示第i个边缘计算应用在单位时间内收集到的数据总个数；min()表示求括号内的最小值函数，||为求绝对值符号。
在一可选实施例中，根据以下第二公式计算每个边缘计算应用在单位时间内的实际处理数据量与其在单位时间内的最大处理数据量的比值：
Figure BDA0003268738440000022
在第二公式中，λi表示第i个边缘计算应用在单位时间内的实际处理数据量与其在单位时间内的最大处理数据量的比值；Si,max(T)表示预定的第i个边缘计算应用在单位时间T内的最大处理数据量。
在一可选实施例中，所述将计算出的比值未达标的边缘计算应用当前处理的数据分配给剩余边缘计算应用处理，包括：
将每个边缘计算应用在单位时间内的实际处理数据量与其在单位时间内的最大处理数据量的比值由小到大进行排列，形成排序集合；
根据所述排序集合，计算每个边缘计算应用的达标判定值；
将达标判定值小于或等于预设达标判定值的边缘计算应用确定为未达标的边缘计算应用；
将所述未达标的边缘计算应用当前处理的数据分配给剩余边缘计算应用处理。
在一可选实施例中，所述根据所述排序集合，计算每个边缘计算应用的达标判定值，包括：
根据以下第三公式计算每个边缘计算应用的达标判定值：
Figure BDA0003268738440000031
在第三公式中，D(m)为所述排序集合中第m个元素的达标判定值，λe(i)为所述排序集合中第i个元素值，m＝1,2,3,…,n。
在一可选实施例中，所述预设达标判定值为0。
在一可选实施例中，所述将计算出的比值未达标的边缘计算应用当前处理的数据分配给剩余边缘计算应用处理，还包括：
将计算出的比值未达标的边缘计算应用进行卸载。
本发明提供了一种新的边缘计算系统的分配方案，首先根据每个边缘计算应用在单位时间内收集到的数据，计算其数据变化总量，然后根据此数据变化总量，计算每个边缘计算应用在单位时间内的实际处理数据量与其在单位时间内的最大数据处理量的比值，最后将计算出的比值未达标的边缘计算应用当前处理的数据分配给剩余边缘计算应用处理，从而自动完成了边缘计算应用处理数据的合理调度和资源动态分配，提高了边缘计算的系统效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明实施例提供的一种边缘计算系统的分配方法流程图；
图2为步骤S104的一种实施例流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。
应当明确，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。
图1为本发明实施例提供的一种边缘计算系统的分配方法流程图。参见图1，该方法包括如下步骤：
S101：获得边缘计算系统中每个边缘计算应用在单位时间内收集到的数据。
本实施例中，每个边缘计算应用在单位时间内收集到的数据，可以客观的反映边缘计算应用在单位时间内需要处理数据的数量。
S102：根据所述收集到的数据，计算每个边缘计算应用在单位时间内的数据变化总量。
优选地，根据如下第一公式计算每个边缘计算应用在单位时间内的数据变化总量：
Figure BDA0003268738440000041
在第一公式中，ΔSi表示第i个边缘计算应用在单位时间内的数据变化总量，单位为bit，i＝1,2,…,n；n为所述边缘计算系统中边缘计算应用的总数；{[Si(k)]2}a表示第i个边缘计算应用在单位时间内采集的第k个数据的二进制形式中的第a个二进制数；{[Si(k+1)]2}a表示第i个边缘计算应用在单位时间内采集的第k+1个数据的二进制形式中的第a个二进制数；Ai,k表示第i个边缘计算应用在单位时间内采集的第k个数据的二进制形式中二进制数的总个数；Ai,k+1表示第i个边缘计算应用在单位时间内采集的第k+1个数据二进制形式中二进制数的总个数；⊙表示同或符号；k＝1,2,…,K-1；K表示第i个边缘计算应用在单位时间内收集到的数据总个数；min()表示求括号内的最小值函数，||为求绝对值符号。
本实施例中，根据每个边缘计算应用在单位时间内收集到数据，得到每个边缘计算应用在单位时间内的数据变化总量，进而知晓每个边缘计算应用在单位时间内需要处理的数据量的大小。
S103：根据所述每个边缘计算应用在单位时间内的数据变化总量，计算每个边缘计算应用在单位时间内的实际处理数据量与其在单位时间内的最大数据处理量的比值。
优选地，根据如下第二公式计算每个边缘计算应用在单位时间内的实际处理数据量与其在单位时间内的最大处理数据量的比值：
Figure BDA0003268738440000051
在第二公式中，λi表示第i个边缘计算应用在单位时间内的实际处理数据量与其在单位时间内的最大处理数据量的比值；Si,max(T)表示预定的第i个边缘计算应用在单位时间T内的最大处理数据量，单位为MB。因为ΔSi单位为bit，则可以让
Figure BDA0003268738440000052
则可以将单位为bit转换为单位MB。
本实施例中，根据每个边缘计算应用在单位时间内的数据变化总量得到每个边缘计算应用单位时间内处理的数据与所述边缘计算应用单位时间内可处理的最大处理量的比值，进而准确知晓每个边缘计算应用的使用率情况，方便后续对边缘计算应用进行管理分配以及调度。
S104：将计算出的比值未达标的边缘计算应用当前处理的数据分配给剩余边缘计算应用处理。
作为一可选实施例，如图2所示，本步骤S104，包括：
S201：将每个边缘计算应用在单位时间内的实际处理数据量与其在单位时间内的最大处理数据量的比值由小到大进行排列，形成排序集合。
S202：根据所述排序集合，计算每个边缘计算应用的达标判定值。
优选地，根据如下第三公式计算每个边缘计算应用的达标判定值：
Figure BDA0003268738440000061
在第三公式中，D(m)为所述排序集合中第m个元素的达标判定值，λe(i)为所述排序集合中第i个元素值，m＝1,2,3,…,n。
本实施例中，根据第三公式，假设λe(i)＝{0.1，0.2，1}，则D(1)＝0.1-[(1-0.1)+(1-0.2)+(1-1)]＝-1.6，D(2)＝(0.1+0.2)-[(1-0.2)+(1-1)]＝-0.5，D(3)＝(0.1+0.2+1)-[(1-1)]＝1.3。
S203：将达标判定值小于或等于预设达标判定值的边缘计算应用确定为未达标的边缘计算应用。
本实施例中，所述预设达标判定值为0，每个边缘计算应用达标判定值从客观方面描述了每个边缘计算应用的使用率情况，也体现了每个边缘计算应用的使用率在所有边缘计算应用中层次，根据此值，可以准确判定哪些应用处于低的使用率，应该被停止使用，从而有效地节约资源。例如，D(1)＝-1.6，D(2)＝-0.5，D(3)＝1.3，则D(1)和D(2)未达标，D(3)为达标。
S204：将所述未达标的边缘计算应用当前处理的数据分配给剩余边缘计算应用处理。
作为一可选实施例，所述步骤S104之后，还包括：将计算出的比值未达标的边缘计算应用进行卸载。
本实施例中，将每个边缘计算应用在单位时间内的实际处理数据量与其在单位时间内的最大处理数据量的比值由小到大进行排列，形成排序集合，然后根据此排序集合获得每个边缘计算应用的达标判定值，当此判定值小于或等于0时，可以得出这些达标判定值对应的边缘计算应用使用效率并不高，则可以将这些使用效率不高的边缘计算应用处理的数据分配给使用效率高的边缘计算应用，并进行卸载，从而可以有效地提高系统的效率。
本发明实施例提供的一种边缘计算系统的分配方法，首先根据每个边缘计算应用在单位时间内收集到的数据，计算其数据变化总量，然后根据此数据变化总量，计算每个边缘计算应用在单位时间内的实际处理数据量与其在单位时间内的最大数据处理量的比值，最后将计算出的比值未达标的边缘计算应用当前处理的数据分配给剩余边缘计算应用处理，并进行卸载，不仅有效地的节约边缘计算的资源，同时提高了边缘计算的系统效率。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (6)

1.一种边缘计算系统的分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
获得边缘计算系统中每个边缘计算应用在单位时间内收集到的数据；
根据所述收集到的数据，计算每个边缘计算应用在单位时间内的数据变化总量；
根据所述每个边缘计算应用在单位时间内的数据变化总量，计算每个边缘计算应用在单位时间内的实际处理数据量与其在单位时间内的最大数据处理量的比值；
将计算出的比值未达标的边缘计算应用当前处理的数据分配给剩余边缘计算应用处理；
其中，根据以下第一公式计算每个边缘计算应用在单位时间内的数据变化总量：
Figure FDA0003719328770000011
在第一公式中，ΔSi表示第i个边缘计算应用在单位时间内的数据变化总量，i＝1,2,…,n；n为所述边缘计算系统中边缘计算应用的总数；{[Si(k)]2}a表示第i个边缘计算应用在单位时间内采集的第k个数据的二进制形式中的第a个二进制数；{[Si(k+1)]2}a表示第i个边缘计算应用在单位时间内采集的第k+1个数据的二进制形式中的第a个二进制数；Ai,k表示第i个边缘计算应用在单位时间内采集的第k个数据的二进制形式中二进制数的总个数；Ai,k+1表示第i个边缘计算应用在单位时间内采集的第k+1个数据二进制形式中二进制数的总个数；⊙表示同或符号；k＝1,2,…,K-1；K表示第i个边缘计算应用在单位时间内收集到的数据总个数；min()表示求括号内的最小值函数，||为求绝对值符号。
2.如权利要求1所述的一种边缘计算系统的分配方法，其特征在于，根据以下第二公式计算每个边缘计算应用在单位时间内的实际处理数据量与其在单位时间内的最大处理数据量的比值：
Figure FDA0003719328770000012
在第二公式中，λi表示第i个边缘计算应用在单位时间内的实际处理数据量与其在单位时间内的最大处理数据量的比值；Si,max(T)表示预定的第i个边缘计算应用在单位时间T内的最大处理数据量。
3.如权利要求2所述的一种边缘计算系统的分配方法，其特征在于，所述将计算出的比值未达标的边缘计算应用当前处理的数据分配给剩余边缘计算应用处理，包括：
将每个边缘计算应用在单位时间内的实际处理数据量与其在单位时间内的最大处理数据量的比值由小到大进行排列，形成排序集合；
根据所述排序集合，计算每个边缘计算应用的达标判定值；
将达标判定值小于或等于预设达标判定值的边缘计算应用确定为未达标的边缘计算应用；
将所述未达标的边缘计算应用当前处理的数据分配给剩余边缘计算应用处理。
4.如权利要求3所述的一种边缘计算系统的分配方法，其特征在于，所述根据所述排序集合，计算每个边缘计算应用的达标判定值，包括：
根据以下第三公式计算每个边缘计算应用的达标判定值：
Figure FDA0003719328770000021
在第三公式中，D(m)为所述排序集合中第m个元素的达标判定值，λe(i)为所述排序集合中第i个元素值，m＝1,2,3,…,n。
5.如权利要求3所述的一种边缘计算系统的分配方法，其特征在于，所述预设达标判定值为0。
6.如权利要求1-5任一项所述的一种边缘计算系统的分配方法，其特征在于，所述将计算出的比值未达标的边缘计算应用当前处理的数据分配给剩余边缘计算应用处理，还包括：
将计算出的比值未达标的边缘计算应用进行卸载。
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