CN114448838B - 系统可靠度评估方法 - Google Patents

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Abstract

公开一种系统可靠度评估方法。网络系统包含物联网装置、边缘服务器、云端服务器、传输节点及传输弧的网络拓扑模型，且传输弧的容量可视为随机多状态。物联网装置产生的数据将传输到边缘服务器，经过边缘服务器的处理及压缩之后，传输到云端服务器进行计算。系统可靠度定义为特定数据量能成功从物联网装置传输至云端服务器的可能性。利用演算法计算各物联网装置、边缘服务器、云端服务器之间的传输机制，评估多阶分布式网络系统的品质及可靠程度，进一步作为系统管理的一项指标，后续也可以利用灵敏度分析来改善品质。

Description

系统可靠度评估方法
技术领域
本发明涉及一种可靠度评估方法，特别是涉及一种多阶分布式网络系统的可靠度评估方法。
背景技术
随着云端计算网络(cloud computing network,CCN)于信息、通讯领域的发展与应用渐趋成熟，用于评估其效能以确保能维持好的服务品质(quality of service，QOS)的方法更有其必要性。为了确保其服务品质，云端计算网络必须提供足够的负载容量(capacity)，以满足客户端对数据传输的需求量(demand)，并且当数据通过云端计算网络而进行传输时，最好可以选择传输时间或延迟时间最短的路径，以减少整个云端计算网络的传输时间。此外，云端计算网络可能会因传输线的失效、部分失效、维护保养等因素而造成异常状态(failed state)。因此，在估计云端计算网络的效能时，传输路径的选择、负载容量、传输时间、数据传输所需的费用及其维护成本等皆是需考量的要素。
然而，于先前技术中较少提供如何评估云端计算网络的效能的具体方法，先前技术着重于云端运算以及边缘运算如何进行数据的传输进行探讨，并无针对系统元件失效下云端与边缘运算网络的系统可靠度进行评估，此为现有技术的缺失。因此，考量云端计算网络在多条传输路径传送状况下，如何评估云端计算网络以得到系统可靠度的精确值，是本技术领域亟欲解决的问题。
发明内容
本发明的各种实施方式是针对系统中的元件会有失效的背景下，计算整个云端计算网络可以正常运作的几率，此即为“系统可靠度”，以作为其分析管理依据。
基于上述目的，本发明的实施例提供一种系统可靠度评估方法，其适用于云端计算网络系统的数据传输。云端计算网络系统包含物联网装置、边缘服务器、云端服务器及传输弧。云端计算网络系统的可靠度评估方法包含下列步骤：
定义云端计算网络系统的网络拓扑结构，网络拓扑结构包含定义各物联网装置及各边缘服务器之间的传输弧配置，以及定义各边缘服务器及各云端服务器之间的各传输弧配置。
将各物联网装置传递的流量形成的传输总需求量分配至各边缘服务器。
根据传输分配流量，计算各物联网装置及各边缘服务器之间的第一传输路径各传输弧配置。
对各边缘服务器设定数据传递系数，数据传递系数代表当各边缘服务器对各物联网装置传递的数据执行数据压缩。
根据数据传递系数及各边缘服务器的传输总需求量，以流量形式分配至各边缘服务器及各云端服务器之间的第二传输路径
根据传输分配流量，计算各边缘服务器及各云端服务器之间的第二传输路径各传输弧配置，其中第一传输路径及第二传输路径之中包含传输节点(node)。
根据满足各该传输分配流量的各该第一传输路径，且满足各该传输分配流量的各该第二传输路径的各传输弧配置，计算云端计算网络系统的系统可靠度，系统可靠度代表传输总需求量传递至云端服务器的几率值。
根据本发明的一个实施例，定义各传输弧配置包含定义各传输弧的流量状态，且各传输弧的流量状态具有最大流量值。
根据本发明的一个实施例，定义各传输弧的各流量状态包含定义对应的流量几率值。
根据本发明的一个实施例，各第一传输路径根据各传输弧的各流量几率值，以及各物联网装置分配的需求流量分布计算出第一传输几率值，且各第二传输路径根据各传输弧的各流量几率值、数据传递系数，以及各边缘服务器接收的中继流量计算出第二传输几率值。
根据本发明的一个实施例，各传输节点之间进一步包含传输弧。
根据本发明的一个实施例，相同的各第一传输路径，以及相同的各第二传输路径之中，相同的传输弧为单向传输。
根据本发明的一个实施例，数据传递系数介于0至1之间。
根据本发明的一个实施例，其中对于各第一传输几率值等于0的各第一传输路径，停止执行后续的系统可靠度评估方法。
根据本发明的一个实施例，对应传输总需求量的系统可靠度为对应路径最短的各第一传输路径，以及最短的各第二传输路径的各传输弧配置的联集。
根据本发明的一个实施例，进一步包含对应相同传输总需求量，重复执行系统可靠度评估方法，且各物联网装置的配置不相同，以产生各物联网装置的灵敏度。
本发明的实施例也提供一种电脑程序产品，当电脑载入电脑程序产品后，用于执行以上的系统可靠度评估方法。
根据上述，本发明的实施例因此可达成以下功效：
(1)本发明的实施例定义系统中的传输总需求量、云端计算网络系统中各装置的拓扑结构，以及各传输弧的流量限制与对应的流量状态几率，计算出云端计算网络系统的可靠度对应的几率值，可以提供管理者可目视化的管理系统依据，达成动态检测系统的品质以及可靠程度的效果。
(2)本发明的实施例提供的灵敏度分析，可以评估系统中的各个装置对数据传输的变化的影响程度，借此进行品质的改善，使得整个系统可以满足企业以及顾客的信息处理需求。
附图说明
为让本发明的上述及其他的实施方式、特征、优点以及实施例能够更明显易懂，所附附图的说明如下：
图1所绘为根据本发明的实施例的云端计算网络系统的各装置的拓扑结构示意图；
图2所绘为根据本发明的实施例的云端计算网络系统的可靠度评估方法流程图；
图3所绘为根据本发明的实施例的云端计算网络系统的传输弧的定义流程图。
其中，附图标记说明如下：
10：云端计算网络系统
100、I1、I2、I3：物联网装置
200、E1、E2：边缘服务器
300、C1、C2：云端服务器
400、A1～A16：传输弧
500、H1、H2、H3、H4：传输节点
S1、S2、S3、S4、S5、S6、S1_1、S1_2：步骤
具体实施方式
有鉴于上述待克服的技术问题，本发明发展出一种系统可靠度评估方法，以计算出在给定网络拓扑结构的云端计算网络系统10的可靠度。
为更清楚说明本发明的实施方式，请参阅图1及图2，其中图1所绘为根据本发明的实施例的云端计算网络系统10的各装置的拓扑结构示意图，图2所绘为根据本发明的实施例的云端计算网络系统的可靠度评估方法流程图。如图2所示，本发明提供一种系统可靠度评估方法，其适用于云端计算网络系统10的数据传输。云端计算网络系统10包含物联网装置100(Internet of Things,IoT)、边缘服务器200(Edge Server)、云端服务器300(CloudServer)及多个传输弧400(Transmission Arc)。云端计算网络系统10的可靠度评估方法包含下列步骤(S1至S1)：
步骤S1：定义云端计算网络系统10的网络拓扑结构，网络拓扑结构包含定义各物联网装置100及各边缘服务器200之间的各传输弧400配置，以及各边缘服务器200及各云端服务器300之间的各传输弧400配置，其中所有传输弧400配置将数据传输由物联网装置100通过各边缘服务器200传输到云端服务器300的所有可能路径涵盖。
由图1可以理解，定义云端计算网络系统10的数据传递路径是从物联网装置100开始，经过边缘服务器200再传递到云端服务器300。由于考量系统整体的传输负荷、运算负荷及传输速度等等，物联网装置100会先经由边缘服务器200进行数据处理或数据压缩，以降低后端的云端服务器300的负担。
因此，在计算云端计算网络系统10的系统可靠度时，需要先定义好计算云端计算网络系统10中，各物联网装置100与各边缘服务器200之间的各传输弧400的配置，以及各边缘服务器200及各云端服务器300之间的各传输弧400的配置，例如其连接关系。
上述提及的物联网装置100，举例来说，可以是使用者的终端装置，例如手机、平板电脑、感测器及笔记本电脑等等。传输弧400可以是计算云端计算网络系统10中连接各装置的传输网络线，例如光纤网络线或无线网络等等。
步骤S2：将各物联网装置100传递的流量形成的传输总需求量分配至各边缘服务器200。
上述的分配步骤，可以用图1的各物联网装置100说明，例如将每秒7Gb/s的总需求量以(2Gb/s,2Gb/s,3Gb/s)的方式，分配到物联网装置100上(例如图1的I1,I2,I3)，各物联网装置100将分配到的流量经由传输弧400(例如图1的A1,A2,A3至A8)，传递到各边缘服务器200上(例如图1的E1及E2)，所以各边缘服务器200接收到的数据量总和也等于每秒7Gb/s。
步骤S3：根据传输总需求量及各传输弧400配置，计算各物联网装置100及各边缘服务器200之间的第一传输路径，以及计算对应第一传输路径的第一传输几率值。
以下详细描述第一传输路径：
上述的第一传输路径，可以用图1的各传输弧400说明，例如物联网装置100中的I1，可以经由传输弧400中的{A1,A6}将数据传递到边缘服务器200中的E1，也可以经由传输弧400中的{A1,A7}将数据传递到边缘服务器200中的E2，只要这两种路径所传输的数据量，等于物联网装置100中的I1所分配的数据量，即代表物联网装置100中的I1达成将数据传递到边缘服务器200的动作。
同理，物联网装置100中的I2及I3，也可以找出对应的传输路径，如表1：
表1
其中B代表第i个物联网装置将数据传递至第e个边缘服务器构成的组合，Ii代表物联网装置中的第i个，Ee代表边缘服务器中的第e个，Pj代表第i个物联网装置，经由第j个路径，将数据传递到第e个边缘服务器。
综合以上的描述，搭配上述的总需求量分配(2Gb/s,2Gb/s,3Gb/s)，需要满足以下方程式：
方程式(1)
方程式(2)
方程式(3)
其中方程式(1)至(3)即代表各物联网装置100(即I1,I2,I3)将被分配到的需求流量经由各传输弧400传递到各边缘服务器200(即E1及E2)，且各个物联网装置100可以将被分配到的需求流量传递给不只一个边缘服务器200，满足这个条件的路径即代表第一传输路径(f1,f2,f3至f9)。
上述的第一传输几率值，指的是根据各第一传输路径中的各个传输弧400可以提供的流量负载，与所需传递的流量大小，算出各传输弧400传递到各边缘服务器200的各传输弧配置。
步骤S4：对各边缘服务器200设定数据传递系数，数据传递系数代表当各边缘服务器200对各物联网装置100传递的数据执行数据压缩。
上述提及的数据传递系数，即是各边缘服务器200在接收到由各物联网装置100传递的数据后，为了减少系统整体的传输负荷、运算负荷及传输速度等等，各边缘服务器200先进行数据处理或数据压缩，以降低后端的云端服务器300的负担。
步骤S5：根据数据传递系数及各边缘服务器200的传输总需求量，计算各边缘服务器200及各云端服务器300之间的第二传输路径各传输弧配置，第一传输路径及第二传输路径之中包含传输节点500。
以下详细描述第二传输路径：
与第一传输路径类似，第二传输路径可以用图1的各传输弧400说明，例如边缘服务器200中的E1，可以经由传输弧400中的{A9,A13}将数据传递到云端服务器300中的C1，也可以经由传输弧400中的{A9,A14}将数据传递到云端服务器300中的C2，只要这两种路径所传输的数据量，等于边缘服务器200中的E1所接收到的数据量，即代表边缘服务器200中的E1达成将数据传递到云端服务器300的动作。
同理，边缘服务器200中的E2，也可以找出对应的传输路径，如表2：
表2
其中B代表第e个边缘服务器将数据传递至第c个云端服务器构成的组合，Ee代表边缘服务器200中的第e个，Cc代表云端服务器中的第c个，Pj代表第E个边缘服务器，经由第j个路径，将数据传递到第c个云端服务器。
综合以上的描述，假设边缘服务器200的(E1,E2)接收到的流量分配为(4Gb/s,3Gb/s)，且假设数据传递系数(p＝0.6)，则需要满足以下方程式：
方程式(4)
其中d′1＝(f1+f3+f5+f6)×0.6＝2.4
方程式(5)
其中d′2＝(f2+f4+f7+f8+f9)×0.6＝1.8
方程式(4)至(5)即代表各边缘服务器200(即E1及E2)将接收到的流量经由各传输弧400传递到各云端服务器300(即C1及C2)，且各个边缘服务器200可以将被分配到的需求流量传递给不只一个云端服务器300，满足这个条件的路径即代表第二传输路径(f10,f11,f12至f19)。
上述的传输节点500，举例来说可以是路由器，可对应图1中的H1、H2、H3及H4，在整个数据传递过程中可以作为数据中继点。
步骤S6：根据各满足各传输分配流量的各第一传输路径，且满足各传输分配流量的各第二传输路径的各传输弧配置，计算该云端计算网络系统的该系统可靠度，该系统可靠度代表该传输总需求量传递至该云端服务器300的几率值。
综合以上描述，可以将第一传输路径及第二传输路径定义成更大的组合，定义成F＝(f1,f2,f3…,f19)，代表各个物联网装置100分配的传输总需求量，可以经由组合F中f1至f9(对应第一传输路径)的某几个传递到边缘服务器200，各边缘服务器200再根据接收到的流量，经由组合F中f10至f19(对应第二传输路径)的某几个传递到云端服务器300。
请参阅图3，图3所绘为根据本发明的实施例的云端计算网络系统的传输弧的定义流程图。
根据本发明的一个实施例，定义各传输弧400配置包含步骤S1_1：定义各传输弧的流量状态，各传输弧的流量状态具有最大流量值。
根据本发明的一个实施例，定义各传输弧400配置包含步骤S1_2：定义各传输弧400的各流量状态对应的流量几率值。
以下详细描述传输弧400：
上述关于传输弧400的配置，例如流量状态及对应的流量几率值，可以参考表3：
表3
表3中的Aa，可以对应到图1中的A1至A16，即代表各传输弧400，而各传输弧400对应的Pr(Xa＝0,1,2,3,4,5)，即代表各传输弧400有不同的流量状态及对应的流量几率值。举例来说，A2在4Gb/s的几率的为0.88，且4Gb/s为A2的最大流量值，因此A2在5Gb/s的几率的为0。以上各传输弧400在不同流量状态对应的几率值，可以由各传输弧400的历史数据作统计之后得出。
根据表1决定了第一传输路径之后，即可得知各传输弧400需要传输多少流量。举例来说，F＝(2,0,2,0,0,0,3,0,0,2.4,0,0,0,1.8,0,0,0,0,0)，代表物联网装置I1经由传输弧A1及A6传递2Gb/s的数据至边缘服务器E1，且物联网装置I2经由传输弧A2及A6传递2Gb/s的数据至边缘服务器E1，且物联网装置I3经由传输弧A3及A7传递3Gb/s的数据至边缘服务器E2。
同理，根据表2决定了第二传输路径之后，即可得知各传输弧400需要传输多少流量。举例来说，上述F＝(2,0,2,0,0,0,3,0,0,2.4,0,0,0,1.8,0,0,0,0,0)，代表边缘服务器E1经由传输弧A9及A13传递2.4Gb/s的数据至云端服务器C1，且边缘服务器E2经由传输弧A10及A13传递1.8Gb/s的数据至云端服务器C1。
以总需求流量分配(2Gb/s,2Gb/s,3Gb/s)为例，且考虑各传输弧400的最大流量限制及数据传递系数p＝0.6，(f1,f2,f3至f9)的配置方式可以有315个，(f10,f11,f12至f19)的配置方式可以有60个，且F＝(f1,f2,f3…,f19)的配置方式可以有29154个。
根据本发明的一个实施例，各第一传输几率值根据各传输弧的各流量几率值，以及各物联网装置100分配的需求流量分布计算，且各第二传输几率值根据各传输弧的各流量几率值、数据传递系数，以及各边缘服务器200接收的中继流量计算。
以下详细描述第一传输几率值及第二传输几率值的计算：
在决定了第一传输路径及第二传输路径，即决定F之后，可以根据F的组合计算出各传输弧400成功传输对应的数据量的几率为何。
以上述的F＝(2,0,2,0,0,0,3,0,0,2.4,0,0,0,1.8,0,0,0,0,0)为例子，可以计算各传输弧400所需负担的流量大小，形成对应的组合X＝(x1,x2,x3…,x16)，如表4：
表4
其中Xa代表第a个传输弧负担的流量，m1代表第一传输路径的可能数量，m2代表第二传输路径的可能数量，由于同一个传输弧400可能在不同的物联网装置100或边缘服务器200传输数据时都使用到，因此由以上表4列出各传输弧400与第一传输路径及第二传输路径的关联性。
综合以上描述，上述的F＝(2,0,2,0,0,0,3,0,0,2.4,0,0,0,1.8,0,0,0,0,0)，可以转换成X＝(2,2,3,0,0,4,3,0,3,2,0,0,5,0,0,0)，代表传输总需求量7Gb/s以(2Gb/s,2Gb/s,3Gb/s)的方式分配给物联网装置(I1,I2,I3)，再分别经由传输弧(A1,A2,A3,A6,A7)传递(2Gb/s,2Gb/s,3Gb/s,4Gb/s,3Gb/s)的流量到边缘服务器，接着再由传输弧(A9,A10,A13)传递(3Gb/s,2Gb/s,5Gb/s)的负荷量到云端服务器。
因此，搭配各传输弧的流量状态及对应的流量几率值，即可精确算出各第一传输几率及各第二传输几率。举例来说，A1必须传递2Gb/s的数据流量，根据表3，可以计算出A1成功传递数据的几率即为0.03+0.05+0.02+0.88＝0.98。同理，传输弧A13需要传递4.2Gb/s的数据流量，因此传输弧A13只有在流量状态为5Gb/s时可以成功传输，几率为0.88。
根据本发明的一个实施例，各传输节点500之间进一步包含传输弧400。举例来说，图1的传输节点H1及H2之间包含传输弧A5，传输节点H3及H4之间包含传输弧A12，作为云端计算网络系统10中，某个中继的传输节点进一步的数据转传。
根据本发明的一个实施例，相同的各第一传输路径，以及相同的各第二传输路径之中，相同的传输弧400为单向传输，代表在整个数据传递过程中，数据不会在同一个传输弧400中往返传递，避免无效的数据传输。
根据本发明的一个实施例，数据传递系数介于0至1之间，代表边缘服务器200对接收到的数据进行处理或压缩，以减轻云端计算网络系统10整体的传输负担。
根据本发明的一个实施例，其中对于各第一传输几率值等于0的各第一传输路径，停止执行后续的系统可靠度评估方法，代表当数据从物联网装置100无法顺利传递至边缘服务器200时，即停止后续的系统可靠度的计算，降低不必要的运算负担。
根据本发明的一个实施例，对应传输总需求量的系统可靠度对应路径最短的各第一传输路径，以及最短的各第二传输路径的各传输弧配置的联集。
上述系统可靠度的计算，即是对于传输总需求量，例如7Gb/s，以(2Gb/s,2Gb/s,3Gb/s)分配至各物联网装置100(即I1,I2,I3)为例，找出对应的组合F＝(f1,f2,f3…,f19)，即代表找出各第一传输路径及各第二传输路径，再将F转变成对应各传输弧400必须负担的数据流量组合X＝(x1,x2,x3…,x16)，最后找出所有最小传输弧配置联集计算几率。
以总需求量7Gb/s，用(2Gb/s,2Gb/s,3Gb/s)分配至各物联网装置100为例子，满足总需求量的组合F有29154种方式，且能够达成最小传输弧配置条件的组合X有2675种。因此，将各个X作联集，则是对应系统可靠度的几率值，如以下方程式：
假设其中两最小传输弧配置分别为X＝(2,2,3,0,0,4,3,0,3,2,0,0,5,0,0,0)以及X＝(2,2,3,0,0,4,3,0,3,2,0,1,4,0,1,0)，两者均是可以成功传递的配置。由此可以理解，直接计算满足总需求量的组合F，与计算其对应最小传输弧配置的组合X，会得到整体的系统可靠度。
根据本发明的一个实施例，进一步包含对应相同的传输总需求量，重复执行系统可靠度评估方法，各物联网装置100的配置不相同，产生各物联网装置100的灵敏度。
上述提及的灵敏度，可以代表对相同的传输总需求量，以不同的方式分配给各物联网装置100，举例来说，将传输总需求量7Gb/s，且数据传递系数p＝0.6，用(I1,I2,I3)＝(3,2,2)、(2,3,2)及(2,2,3)分别计算出对应系统可靠度的几率值0.877606、0.857671及0.913758。借由此种方式，与某个计算过的系统可靠度的几率值作比较，例如与传输总需求量7Gb/s，且数据传递系数p＝0.6，且(I1,I2,I3)＝(2,2,2)作比较，可以找出云端计算网络系统10中，对于数据流量传递的变化影响较大的物联网装置100。
据此，根据本发明所述的方法及装置可以模拟现有网络传输的各传输路径的传输成功率及找出网络传输的瓶颈，借以有效优化传输架构。本发明在本文中仅以优选实施例公开，然任何熟习本技术领域者应能理解的是，上述实施例仅用于描述本发明，并非用以限定本发明所主张的专利权利范围。举凡与上述实施例均等或等效的变化或置换，皆应解读为涵盖于本发明的精神或范畴内。因此，本发明的保护范围应以下述的权利要求所界定者为基准。

Claims (8)

1.一种系统可靠度评估方法，适用于一云端计算网络系统的数据传输，该云端计算网络系统包含一物联网装置、一边缘服务器及一云端服务器及一传输弧，该系统可靠度评估方法包含：
定义该云端计算网络系统的一网络拓扑结构，该网络拓扑结构包含定义各该物联网装置及各该边缘服务器之间的一传输弧配置，以及定义各该边缘服务器及各该云端服务器之间的各该传输弧配置；
将各该物联网装置传递的流量形成的一传输总需求量分配至各该边缘服务器；
根据各该边缘服务器的一传输分配流量，计算各该物联网装置及各该边缘服务器之间的一第一传输路径的各该传输弧配置，其中各该传输分配流量的总和为该传输总需求量；
对各该边缘服务器设定一数据传递系数，该数据传递系数代表当各该边缘服务器对各该物联网装置传递的数据执行数据压缩；
根据该数据传递系数及各该传输分配流量，以流量形式分配至各该边缘服务器及各该云端服务器之间的一第二传输路径，且计算该第二传输路径的各该传输弧配置，其中该第一传输路径及该第二传输路径之中包含一传输节点；以及
根据满足各该传输分配流量的各该第一传输路径，且满足各该传输分配流量的各该第二传输路径的各该传输弧配置，计算该云端计算网络系统的该系统可靠度，其中该系统可靠度代表该传输总需求量传递至该云端服务器的几率值；
其中，定义各该传输弧配置包含定义各该传输弧的一流量状态，其中各该传输弧的该流量状态具有一最大流量值；
其中，定义各该传输弧的各该流量状态包含定义对应的一流量几率值；
其中，各该第一传输路径根据各该传输弧的各该流量几率值，以及各该物联网装置分配的需求流量分布计算出一第一传输几率值，且各该第二传输路径根据各该传输弧的各该流量几率值、该数据传递系数，以及各该边缘服务器接收中继流量计算出一第二传输几率值。
2.如权利要求1所述的系统可靠度评估方法，其中，各该传输节点之间进一步包含该传输弧。
3.如权利要求1所述的系统可靠度评估方法，其中，相同的各该第一传输路径，以及相同的各该第二传输路径之中，相同的该传输弧为单向传输。
4.如权利要求1所述的系统可靠度评估方法，其中，该数据传递系数介于0至1之间。
5.如权利要求1所述的系统可靠度评估方法，其中，对于各该第一传输几率值等于0的各该第一传输路径，停止执行后续的该系统可靠度评估方法。
6.如权利要求1所述的系统可靠度评估方法，其中，对应该传输总需求量的该系统可靠度为：
对应路径最短的各该第一传输路径，以及最短的各该第二传输路径的各该传输弧配置的联集。
7.如权利要求1所述的系统可靠度评估方法，进一步包含：
对应相同的该传输总需求量，重复执行该系统可靠度评估方法，其中各该物联网装置的配置不相同，产生各该物联网装置的一灵敏度。
8.一种电脑程序产品，当电脑载入该电脑程序产品后，用于执行如权利要求1至权利要求7之中任一项所述的系统可靠度评估方法。
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