CN114666226B - 一种大规模边缘集群管理方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种大规模边缘集群管理方法和系统，属于电数字数据处理技术领域，所述管理方法包括消息消费的方法：将边缘节点映射到第一传输流上，所述边缘节点通过第一传输流的第一主管道消费第一消息；将所述边缘节点映射到第二传输流上；所述边缘节点的第二消息传递到第二传输流的第二副管道；若第一传输流中的第一消息消费完，将第二消息移到第二传输流的第二主管道进行消费。通过主管道对消息进行消费，通过副管道对消息进行缓存，第一传输流上的第一消息消费完后，再将第二副管道的第二消息移到第二主管道进行消费，使所述边缘节点发出的消息具有时序性，确保传输流的平滑扩缩容。
Description
技术领域
本发明涉及电数字数据处理技术领域，具体涉及一种大规模边缘集群管理方法和系统。
背景技术
边缘集群对边缘计算场景推出的管理方案，支持在边缘计算场景下进行统一的资源调度，以及应用的生命周期管理。边缘集群包括云端和边缘端。边缘端通常部署在各地，分布在不同城市，边缘端将采集到的数据或消息发送给云端，云端对数据或消息进行集中管理和消费。
边缘集群通常会采用扩缩容的方案，在闲时缩容以节约资源；忙时扩容以提高消息的吞吐量；而大规模边缘集群扩缩容的频次更高。但是在扩缩容时，难以保证消息处理的时序性，导致无法扩缩容后，无法平滑消费消息，甚至导致数据的错乱。
发明内容
针对现有技术中存在的上述技术问题，本发明提供一种大规模边缘集群管理方法和系统，在扩缩容时，通过传输流的主管道进行消息的消费，副管道对消息进行缓存，实现消息消费的时序性，达到平滑扩缩容。
本发明公开了一种大规模边缘集群的管理方法，所述管理方法包括消息消费的方法：将边缘节点映射到第一传输流上，所述边缘节点通过第一传输流的第一主管道消费第一消息；将所述边缘节点映射到第二传输流上；所述边缘节点的第二消息传递到第二传输流的第二副管道；若第一传输流中的第一消息消费完，将第二消息移到第二传输流的第二主管道进行消费。
优选的，传输流扩容的方法包括：
将所述边缘节点映射到传输流扩容获得的第二传输流上；
将所述边缘节点的第二消息传递到第二传输流的第二副管道；
判断第一传输流中的第一消息是否消费完；
若是，将第二消息移到第二传输流的第二主管道进行消费。
优选的，传输流缩容的方法包括：
若第一传输流需要释放，将所述边缘节点映射到第二传输流上；
所述边缘节点的第二消息传递到第二传输流的第二副管道；
判断第一传输流中的第一消息是否消费完；
若消费完，将第二消息移到第二传输流的第二主管道进行消费；
判断所述第一传输流的消息是否全部消费完；
若全部消费完，释放所述第一传输流。
优选的，通过灰白名单进行消息消费的方法包括：
将边缘节点映射到第一传输流上，并将边缘节点移入到第一白名单中；
根据第一白名单，将边缘节点的第一消息移入到第一主管道；
将所述边缘节点映射到第二传输流上，同时将边缘节点移入到第二传输流的第二灰名单中，将边缘节点从第一白名单中移除；
所述第二传输流根据第二灰名单，将接收到的第二消息移入第二副管道；
第一传输流将边缘节点的第一消息消费完后，向第二传输流发出将边缘节点移入第二白名单的信息；
第二传输流根据第二白名单，将第二消息移入第二主管道进行消费。
优选的，基于网络带宽的数据发送方法：
获取当前节点的网络状态数据；
根据所述网络状态数据，预测下一时刻可用带宽的下降是否超出阈值；
若是，将待发送的数据进行本地缓存，同时限制数据上传速率；
预测下一时刻的可用带宽是否回升；
若回升，发送本地缓存的待发送数据。
优选的，所述网络状态数据包括以下任一参数或它们的组合：
当前节点的Cell ID、传输速率、参考信号接收功率、接收信号强度指示、信噪比、时延和误差；
发送本地缓存的待发送数据时，优先发送实时消息及具有时序关系的数据。
优选的，所述边缘集群的云端部署有多个云节点；
为所述云节点设置虚拟IP地址，并基于请求URI的负载均衡算法，对来自虚拟IP地址的数据进行负载均衡；
将同一边缘节点的状态流量固定发送到同一个云节点中。
优选的，云端部署有第一分布式存储单元和第二分布式存储单元，
第一分布式存储单元用于存储业务资源信息；
第二分布式存储单元用于存储状态信息。
本发明还提供一种用于实现上述管理方法的系统，包括消息处理模块、消息传输模块和传输流维护模块，
消息传输模块用于建立第一传输流和第二传输流；
所述消息处理模块用于将边缘节点映射到第一传输流上，所述边缘节点通过第一传输流的第一主管道消费第一消息；
所述消息处理模块还用于将所述边缘节点映射到第二传输流上，并将所述边缘节点的第二消息传递到第二传输流的第二副管道；
传输流维护模块用于判断第一传输流中的第一消息是否消费完；若是，将第二消息移到第二传输流的第一主管道进行消费。
优选的，边缘集群包括云端和边缘端，消息处理模块、消息传输模块和传输流维护模块部署在云端；
边缘端部署有网络监控模块和边缘缓存模块，
所述网络监控模块用于获取当前节点的网络数据，并预测下一时刻的可用带宽；
所述边缘缓存模块用于：若可用带宽的下降超出阈值，将待发送的数据进行本地缓存，并限制数据上传速率；若可用带宽回升，发送本地缓存的待发送数据；
所述云端部署有第一分布式存储单元和第二分布式存储单元，第一分布式存储单元用于存储业务资源信息，第二分布式存储单元用于存储状态信息。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：通过主管道对消息进行消费，通过副管道对消息进行缓存，第一传输流上的第一消息消费完后，再将第二副管道的第二消息移到第二主管道进行消费，使所述边缘节点发出的消息具有时序性，确保传输流的平滑扩缩容。
附图说明
图1是本发明的大规模集群管理方法的流程图；
图2是基于通过灰白名单的方式进行消息消费的方法流程图；
图3是基于网络带宽的数据发送方法流程图；
图4是本发明的系统逻辑框图；
图5是传输流的逻辑框图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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的一部分实施例，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做出创造性劳动的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。
下面结合附图对本发明做进一步的详细描述：
一种大规模边缘集群的管理方法，如图1和图5所示，所述管理方法包括消息消费的方法：
步骤101：将边缘节点映射到第一传输流上，通过第一传输流的第一主管道消费所述边缘节点的第一消息。
其中，传输流（Stream）可以通过建立gRPC（a modern open source highperformance Remote Procedure Call framework）连接获得。传输流消费端维护两个管道（Channel）：主管道和副管道，主管道用于消息的消费，副管道用于消息的缓存。例如，第一传输流具有第一主管道和第一副管道，第二传输流具第二主管道和第二副管道。
步骤102：将所述边缘节点映射到第二传输流上，解除该边缘节点在第一传输流的映射。
其中，可以以边缘节点名字或ID为关键词进行哈希运算后，映射至特定传输流号上，实现边缘节点与传输流的映射。
步骤103：将所述边缘节点的第二消息传递到第二传输流的第二副管道。
步骤104：判断第一传输流中的第一消息是否消费完。
若是，执行步骤105：将第二消息移到第二传输流的第二主管道进行消费。其中，第二消息在时序上晚于第一消息。
若否，等待第一消息消费完。
通过主管道对消息进行消费，通过副管道对消息进行缓存，第一传输流上的第一消息消费完后，再将第二副管道的第二消息移到第二主管道进行消费，扩缩容的传输流迁移过程中，使所述边缘节点发出的消息具有时序性，确保传输流的平滑扩缩容。
例如，在流量上升时，进行扩容，新建第二传输流，则将第一传输流的处理量转移到第二传输流进行消费，提高消息处理的吞吐量；流量下降时，进行缩容，将第一传输流的处理量转移到第二传输流后，释放第一传输流，而节约计算机资源；再如，将与负荷量较大的第一传输流的部分边缘节点，转移到第二传输流，实现传输流的负载均衡，同时保留了该边缘节点消息处理的时序性。
具体的，传输流扩容的方法包括：
步骤111：将所述边缘节点映射到传输流扩容获得的第二传输流上。
步骤112：所述边缘节点的第二消息传递到第二传输流的第二副管道。
步骤113：判断第一传输流中的第一消息是否消费完。
若是，执行步骤114：将第二消息移到第二传输流的第二主管道进行消费。
若否，等待第一消息消费完。
传输流缩容的方法包括：
步骤121：若第一传输流需要释放，将所述边缘节点映射到第二传输流上。
步骤122：所述边缘节点的第二消息传递到第二传输流的第二副管道。
步骤123：判断第一传输流中的第一消息是否消费完；
若消费完，执行步骤124：将第二消息移到第二传输流的第二主管道进行消费；
步骤125：判断所述第一传输流的消息是否全部消费完；
若全部消费完，执行步骤126：释放所述第一传输流。
在一个具体实施例中，如图2所示，通过灰白名单的方式进行消息消费：
步骤131：将边缘节点映射到第一传输流上，并将边缘节点移入到第一白名单中。
步骤132：根据第一白名单，将边缘节点的第一消息移入到第一主管道。
步骤133：扩缩容时，将所述边缘节点映射到第二传输流上，同时将边缘节点移入到第二传输流的第二灰名单中，将边缘节点从第一白名单中移除。
步骤134：所述第二传输流根据第二灰名单，将接收到的所述边缘节点的第二消息移入第二副管道。
步骤135：第一传输流将边缘节点的第一消息消费完后，向第二传输流发出将边缘节点移入第二白名单的信息。
步骤136：第二传输流根据第二白名单，将第二消息移入第二主管道进行消费。
其中，白名单用于标记正常映射的边缘节点，灰名单用于标记缓存的边缘节点，通过将边缘节点移入到白名单，进行消息的正常消费。
通过哈希映射和灰白名单管理机制可提升系统云边消息的吞吐量，保证平滑扩缩容时的消息顺序性。
边缘端在消息或数据上传时，如图3所示，可以采用基于网络带宽的发送方法：
步骤201：获取当前节点的网络状态数据。可以通过网络监测的方式，获取网络状态数据。所述网络状态数据包括以下任一参数或它们的组合：当前节点的Cell ID（反映边缘节点的位置信息）、传输速率、参考信号接收功率（RSRP，Reference Signal ReceivedPower）、接收信号强度指示（RSRQ，Reference Signal Receiving Quality）、信噪比（SINR，Signal to Interference&Noise Ratio）、时延和误差。所述节点可以是边缘节点也可以是云节点。
步骤202：根据所述网络状态数据，预测下一时刻可用带宽的下降是否超出阈值。
若是，说明网络状态不佳，则执行步骤203：将待发送的数据进行本地缓存，同时限制数据上传速率，执行步骤204。
若否，持续监测下一时刻的可用带宽。
步骤204：预测下一时刻的可用带宽是否回升。
若回升，说明网络状态恢复，则执行步骤205：发送本地缓存的待发送数据。发送本地缓存的待发送数据时，优先发送实时消息及具有时序关系的数据。
若没有回升，持续监测下一时刻的可用带宽。
基于预测数据进行网络传输策略的平台式调整，执行网络状态波动时候的数据缓发/补发策略，以此提高系统的网络稳定性。
如图4所示，所述边缘集群的云端部署有多个云节点；通过虚拟地址工具为所述云节点设置虚拟IP地址，并基于请求URI（Uniform Resource Identifier，统一资源标识符）的负载均衡算法，对来自虚拟IP地址的数据进行负载均衡，可以通过负载均衡代理工具进行负载均衡。降低高并发情况下节点流量对单个云节点的访问压力，避免了模块拒绝服务或宕机的情况，提高了模块可用性。
优选的，将同一边缘节点的状态流量固定发送到同一个云节点中，以此减少每一个云节点中负载的节点状态流量和资源缓存，减少云节点的访问压力，提升云端消息处理的性能。
云端还部署有第一分布式存储单元和第二分布式存储单元，第一分布式存储单元用于存储业务资源信息；第二分布式存储单元用于存储状态信息。分布式数据库对海量资源元数据进行存储，借助分布式数据库自身的一致性算法，维护各个存储单元之间的数据一致性。通过对业务资源信息和状态信息存储在独立的分布式存储单元，相应的访问行为则转发至该特定的存储单元，达到异类元数据存储分离的目的，以此降低数据库在海量元数据存储时遇到的读写延迟问题。
本发明还提供一种用于实现上述大规模边缘集群管理方法的系统，如图4所示，包括消息处理模块11、消息传输模块12和传输流维护模块13，
消息传输模块12用于建立第一传输流和第二传输流；
消息处理模块11用于将边缘节点21映射到第一传输流上，所述边缘节点通过第一传输流的第一主管道消费第一消息；
所述消息处理模块11还用于将所述边缘节点映射到第二传输流上，同时取消所述边缘节点在第一传输流的映射，并将所述边缘节点的第二消息传递到第二传输流的第二副管道；
传输流维护模块13用于判断第一传输流中的第一消息是否消费完；若是，将第二消息移到第二传输流的第一主管道进行消费。
具体的，边缘集群包括云端1和边缘端2，消息处理模块11、消息传输模块12和传输流维护模块13部署在云端1；
边缘端2的边缘节点21部署有网络监控模块22和边缘缓存模块23，
网络监控模块22用于获取当前节点的网络数据，并预测下一时刻的可用带宽；
边缘缓存模块23用于：若可用带宽的下降超出阈值，将待发送的数据进行本地缓存，并限制数据上传速率；若可用带宽回升，发送本地缓存的待发送数据；
云端1部署有第一分布式存储单元15和第二分布式存储单元16，第一分布式存储单元15用于存储业务资源信息，第二分布式存储单元16用于存储状态信息。
部署在云端的消息维护模块用于传输流的扩容、缩容或负载均衡。
实施例
步骤301：云节点启动时，会拉起一定数量的消息处理模块11，消息处理模块11主动向消息传输模块12进行注册，注册信息包括自身消息处理模块11的端口号。
步骤302：消息传输模块12接收到注册请求之后，会依据端口号主动建立gRPC连接，并将连接放入连接池维护，每条连接都包含特定数量的传输流（Stream），每条传输流的消费端维护两个管道：主管道和副管道；维护一份灰白名单。该白名单表示由当前管道负责处理的节点列表，所属节点的消息会被直接推入主管道，灰名单表示由等待加入白名单的节点列表，所属节点的消息会被推入副管道等待消费。
步骤303：消息处理模块11从消息传输模块12接收边缘端2上报的消息，按哈希发送方式发布到gRPC连接的特定传输流上，例如建立边缘节点Node1与第一传输流Stream X的映射，将第一消息A发送给Stream X进行消费。同节点的消息发布至同一个传输流上，传输流上消息的顺序性由传输流号自身保证。
步骤304：当流量监控单元检测到上游流量增大的时候，触发消息处理单元的扩展响应（扩容），新建第二传输流Stream Y。其中，Stream Y和Stream X可以来自不同的消息处理模块。
步骤305：消息传输模块12给Stream X发送一条将边缘节点Node1移出白名单的信号信息，建立边缘节点Node1与Stream Y的映射，将边缘节点放入灰名单，同时向Stream Y发送具体的第二消息B。
步骤305：Stream Y将灰名单的边缘节点的第二消息B移入副管道，等待消费。
步骤306：Stream X将边缘节点Node1的第一消息A消费完后，向Stream Y发送将边缘节点Node1加入白名单的信号消息。
步骤307：Stream Y接收到该信号消息后，将Node1移入白名单，同时将第二消息B移入主管道，进行正常消费。
整个扩容过程没有暂停消息处理业务，借助于灰白名单管理和主副管道结合方式进行管理，实现了保证了消息顺序或时序的消息处理性能的平滑扩容。同理也可以实现平滑缩容，本申请不再赘述。
本发明中，第一传输流的第一主管道用于对消息本体进行相应处理；并根据消息处理模块发出的白名单移出说不过去请求信号消息，将边缘节点移出当前传输流的白名单；用于向第二传输流发送白名单加入请求的信号信息（第一消息消费完后）。
副管道用于：存储消息本体；将节点加入灰名单（用于统计节点情况），直到所有处于副管道的边缘节点被加入第二传输流的白名单之后，将副管道的消息移动到主管道进行消费；处理白名单加入请求，将边缘节点从灰名单加入白名单，当收到所有更改传输流的边缘节点的白名单加入请求之后，将第二传输流的副管道的消息移入主管道进行消费。
以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种大规模边缘集群的管理方法，其特征在于，所述管理方法包括消息消费的方法：
将边缘节点映射到第一传输流上，通过第一传输流的第一主管道消费所述边缘节点的第一消息；
将所述边缘节点映射到第二传输流上；
将所述边缘节点的第二消息传递到第二传输流的第二副管道；
若第一传输流中的第一消息消费完，将第二消息移到第二传输流的第二主管道进行消费。
2.根据权利要求1所述的管理方法，其特征在于，传输流扩容的方法包括：
将所述边缘节点映射到传输流扩容获得的第二传输流上；
将所述边缘节点的第二消息传递到第二传输流的第二副管道；
判断第一传输流中的第一消息是否消费完；
若是，将第二消息移到第二传输流的第二主管道进行消费。
3.根据权利要求1所述的管理方法，其特征在于，传输流缩容的方法包括：
若第一传输流需要释放，将所述边缘节点映射到第二传输流上；
所述边缘节点的第二消息传递到第二传输流的第二副管道；
判断第一传输流中的第一消息是否消费完；
若消费完，将第二消息移到第二传输流的第二主管道进行消费；
判断所述第一传输流的消息是否全部消费完；
若全部消费完，释放所述第一传输流。
4.根据权利要求1所述的管理方法，其特征在于，通过灰白名单进行消息消费的方法包括：
将边缘节点映射到第一传输流上，并将边缘节点移入到第一白名单中；
根据第一白名单，将边缘节点的第一消息移入到第一主管道；
扩缩容时，将所述边缘节点映射到第二传输流上，同时将边缘节点移入到第二传输流的第二灰名单中，将边缘节点从第一白名单中移除；
所述第二传输流根据第二灰名单，将接收到的第二消息移入第二副管道；
第一传输流将边缘节点的第一消息消费完后，向第二传输流发出将边缘节点移入第二白名单的信息；
第二传输流根据第二白名单，将第二消息移入第二主管道进行消费。
5.根据权利要求1所述的大规模边缘集群的管理方法，其特征在于，还包括基于网络带宽的数据发送方法：
获取当前节点的网络状态数据；
根据所述网络状态数据，预测下一时刻可用带宽的下降是否超出阈值；
若是，将待发送的数据进行本地缓存，同时限制数据上传速率；
预测下一时刻的可用带宽是否回升；
若回升，发送本地缓存的待发送数据。
6.根据权利要求5所述的大规模边缘集群的管理方法，其特征在于，所述网络状态数据包括以下任一参数或它们的组合：
当前节点的Cell ID、传输速率、参考信号接收功率、接收信号强度指示、信噪比、时延和误差；
发送本地缓存的待发送数据时，优先发送实时消息及具有时序关系的数据。
7.根据权利要求1所述的大规模边缘集群的管理方法，其特征在于，所述边缘集群的云端部署有多个云节点；
为所述云节点设置虚拟IP地址，并基于请求URI的负载均衡算法，对来自虚拟IP地址的数据进行负载均衡；
将同一边缘节点的状态流量固定发送到同一个云节点中。
8.根据权利要求1所述的大规模边缘集群的管理方法，其特征在于，云端部署有第一分布式存储单元和第二分布式存储单元，
第一分布式存储单元用于存储业务资源信息；
第二分布式存储单元用于存储状态信息。
9.一种用于实现如权利要求1-8任一项所述管理方法的系统，其特征在于，包括消息处理模块、消息传输模块和传输流维护模块，
消息传输模块用于建立第一传输流和第二传输流；
所述消息处理模块用于将边缘节点映射到第一传输流上，所述边缘节点通过第一传输流的第一主管道消费第一消息；
所述消息处理模块还用于将所述边缘节点映射到第二传输流上，并将所述边缘节点的第二消息传递到第二传输流，所述第二传输流将第二消息移入第二副管道；
传输流维护模块用于判断第一传输流中的第一消息是否消费完；若是，将第二消息移到第二传输流的第二主管道进行消费。
10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，边缘集群包括云端和边缘端，消息维护模块、消息处理模块、消息传输模块和传输流维护模块部署在云端；
边缘端部署有网络监控模块和边缘缓存模块，
所述网络监控模块用于获取当前节点的网络数据，并预测下一时刻的可用带宽；
所述边缘缓存模块用于：若可用带宽的下降超出阈值，将待发送的数据进行本地缓存，并限制数据上传速率；若可用带宽回升，发送本地缓存的待发送数据；
所述云端部署有第一分布式存储单元和第二分布式存储单元，第一分布式存储单元用于存储业务资源信息，第二分布式存储单元用于存储状态信息；
消息维护模块用于传输流的扩容、缩容和负载均衡。
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2022
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Patent Citations (6)
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