CN114697197A - 边缘计算设备和方法 - Google Patents

Abstract

本公开披露了一种边缘计算的设备和方法，所述边缘计算设备包括多个边缘计算硬件节点；分布式资源调度系统，用于为所述多个边缘计算硬件节点分配边缘计算任务。

Description

边缘计算设备和方法

技术领域

本公开涉及边缘计算领域，具体涉及一种边缘计算的设备和方法。

背景技术

随着物联网的迅速发展，大量物联网产生的数据正在呈指数级增长，如果将如此大量的数据和设备访问流量直接发送到云计算中心进行处理，会给云计算中心的带宽、延时等带来很大的挑战。面对海量的数据处理分析的带宽和实时性的需求，出现了边缘计算。边缘计算通过将计算和存储配置在物联网的边缘，以处理物联网终端所产生的海量数据，从而减轻了云计算中心的带宽负担，并满足实时性的需求。

但是，传统的边缘计算场景下，设备的异构性、地理位置的分散等增大了资源分配和调度的难度，如何将边缘计算节点的算力、存储等资源扩展和合理分配成为边缘计算中一个亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本公开提供了一种边缘计算的设备和方法，通过在边缘计算设备上设置多个边缘计算硬件节点，并结合分布式资源调度系统将边缘计算任务合理的分配到这多个边缘计算硬件节点上，实现了边缘计算节点的算力、存储等资源的按需扩展和合理分配。

第一方面，提供一种边缘计算设备，所述设备包括：多个边缘计算硬件节点；分布式资源调度系统，用于为所述多个边缘计算硬件节点分配边缘计算任务。

可选地，所述多个边缘计算硬件节点包括备用节点，所述边缘计算设备还包括：管控系统，用于当所述多个边缘计算硬件节点中的除所述备用节点之外的其他节点发生故障时，控制所述备用节点替换发生故障的节点。

可选地，所述多个边缘计算硬件节点包括主节点和从节点，所述主节点与所述从节点通过心跳线相连，以接收所述多个从节点的心跳信号，所述主节点被配置为根据所述多个从节点的心跳信号判断所述多个从节点中是否出现故障节点，当出现所述故障节点时，与所述管控系统进行通信，以利用所述备用节点替换所述故障节点。

可选地，所述分布式资源调度系统运行在所述主节点上，所述主节点还用于根据所述多个从节点的资源和网络路径，为所述多个从节点分配边缘计算任务。

可选地，所述管控系统还用于接收扩展的边缘计算硬件节点的注册请求，为所述扩展的边缘计算硬件节点分配网络地址。

可选地，所述多个边缘计算硬件节点形成局域网，所述边缘计算设备还包括：局域网网络交换部件，与所述多个边缘计算硬件节点相连，用于对所述多个边缘计算硬件节点的对外系统接口进行汇聚和分配。

第二方面，提供一种边缘计算方法，所述方法应用于边缘计算设备，所述边缘计算设备包括多个边缘计算硬件节点，所述方法包括：从端部设备接收边缘计算任务；在所述多个边缘计算硬件节点之间分配所述边缘计算任务。

可选地，所述多个边缘计算硬件节点包括备用节点，所述边缘计算设备还包括：管控系统，用于当所述多个边缘计算硬件节点中的除所述备用节点之外的其他节点发生故障时，控制所述备用节点替换发生故障的节点。

可选地，所述多个边缘计算硬件节点包括主节点和从节点，所述主节点与所述从节点通过心跳线相连，以接收所述多个从节点的心跳信号，所述主节点被配置为根据所述多个从节点的心跳信号判断所述多个从节点中是否出现故障节点，当出现所述故障节点时，与所述管控系统进行通信，以利用所述备用节点替换所述故障节点。

可选地，所述分布式资源调度系统运行在所述主节点上，所述主节点还用于根据所述多个从节点的资源和网络路径，为所述多个从节点分配边缘计算任务。

可选地，所述管控系统还用于接收扩展的边缘计算硬件节点的注册请求，为所述扩展的边缘计算硬件节点分配网络地址。

可选地，所述多个边缘计算硬件节点形成局域网，所述边缘计算设备还包括：局域网网络交换部件，与所述多个边缘计算硬件节点相连，用于对所述多个边缘计算硬件节点的对外系统接口进行汇聚和分配。

第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行代码，当所述可执行代码被执行时，能够实现如第二方面所述的方法。

第四方面，提供一种计算机程序产品，包括可执行代码，当所述可执行代码被执行时，能够实现如第二方面所述的方法。

本公开实施例提供的技术方案，通过在边缘计算设备上设置多个边缘计算硬件节点，该硬件节点可按需进行扩展，并形成边缘计算硬件节点集群。通过分布式资源管理系统，将边缘计算任务分配给集群中的各个硬件节点，从而实现了边缘计算节点的算力、存储等资源的扩展和分配。同时，通过采用备用节点机制，保证了业务的连续性。

附图说明

图1为本公开实施例提供的一计算平台的结构示例图。

图2为本公开实施例提供的一边缘计算的应用场景的示例图。

图3为本公开实施例提供的一边缘计算设备的结构示意图。

图4为本公开实施例提供的一边缘计算方法的流程示意图。

具体实施方式

下面对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。

随着移动设备的更新换代，在地理上分散分布的物联网终端设备向计算平台提出了低延时、高带宽、安全隐私等需求。传统的数据存储和处理依赖于云计算平台。云计算具有资源集中，计算能力强、存储资源大等优势。

图1为本公开实施例提供的关于一计算平台的架构示例图。如图1所示，右侧为传统的云计算架构110，云计算架构110包括端部设备111和云计算中心112。

端部设备111例如可以是物联网终端设备，是数据的源头，如可以是手机、传感器、摄像头、智能家电等。端部设备111将数据发送给计算平台进行处理分析，例如发送到云计算中心112进行处理。

云计算中心112负责对端部设备111发送的数据进行处理分析。云计算中心112采用集中式数据处理的方法，所有数据例如可以通过网络传输到云计算中心112。

参照图1，端部设备111要将数据发送给云计算中心112进行处理，这个过程是需要经过层层网络的转发。例如，智能手机发出上网请求后，首先发射的电磁信号会被基站天线接收，然后在基站内被转换成数字信号。再顺着各级电信设备一级一级地上溯到核心网，到达核心网后，再经过重重路由，将请求转发到云计算中心112中相应的应用服务器中进行处理。处理完成后，云计算中心112再将结果返回给端部设备111。

因此，对于云计算架构来说，一方面，面对海量数据的传输需要很大的带宽，以目前现网的能力进行处理和传输极易造成拥塞；另一方面，数据的传输经过层层网络转发会带来非常大的延时，对于一些对实时性要求较高的场景来说，云计算架构是不太适合的。

另外，云计算中心的资源集中意味着端部设备111与云计算中心112之间的距离较大，从而也会增加网络延迟。也就是对于云计算的数据处理方式来说，存在长周期性和非实时性的弊端。现阶段，随着人工智能和物联网的发展，出现了很多对实时性要求很高的场景，例如无人驾驶、虚拟现实/增强现实(virtual reality，VR/augmented reality，AR)、智慧交通等，显然，传统的云计算架构是无法满足这类低延迟、环境感知和移动性支持等应用场景的需求。

边缘计算(edge computing，EC)的出现解决了海量数据处理带来的带宽问题以及对实时性要求高的应用场景的需求。边缘计算是在靠近数据源头的一侧，如物联网终端设备的网络边缘，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端的服务，来满足实时业务、快速响应等方面的需求。作为一个示例，在移动通信系统的基站附近部署一台相应的应用服务器来处理智能手机的上网请求，这样数据不需要经过层层的转发和处理，而能够做出快速、实时的响应。

参照图1，左侧为边缘计算架构120，边缘计算架构120是一个“云-边-端”的架构模型，包括端部设备111，边缘计算节点121以及云计算中心112。

端部设备111将数据信息发送到边缘计算节点121进行处理。边缘计算节点121，将处理后的结果发送至云计算中心112进行存储。同时，边缘计算节点121还可以将云计算中心112下发任务和/或指令等信息转发给端部设备111。

边缘计算架构120中的边缘计算节点121可以是从端部设备111到云计算中心112的路径之间的任意计算、存储和网络资源。作为一个示例，在无人驾驶的场景下，汽车上的摄像头拍摄路面状况的视频，如果将视频发送到云计算中心对应的服务器进行处理，分析路面情况并将结果指令回传到车上，由于网络延时，可能当指令回传到方向盘的时候，可能已经发生了碰撞。而在边缘计算模式下，汽车可以将摄像头拍摄到的视频画面发送到车上部署的中央处理单元进行实时处理，从而能够指导汽车实时做出相应的操作。那么，汽车上所部署的中央处理单元就是一个边缘计算节点。

图2为本申请实施例提供的一边缘计算的应用场景。如图2所示，边缘计算包括端部设备111，边缘计算节点121，云计算中心112。下面结合图2对边缘计算的应用场景进行相关介绍。

端部设备111，例如可以是各种传感器、摄像头、手机等物联网终端设备。端部设备111将数据发送至边缘计算节点121或云计算中心112。边缘计算节点121对收集到的数据进行实时分析、处理和决策，然后将少量的数据，如计算结果等重要信息上传至云计算中心112。边缘计算节点121例如可以包括边缘计算设备。云计算中心112例如可以对来自边缘计算节点121的数据进行集成，进一步实施大规模的整体性数据分析。

作为一个示例，当端部设备111为一座建筑中的近百台高清摄像头，而每个摄像头提供24小时不间断的监控录像，并需要将监控录像实时传输给边缘计算节点121。边缘计算节点121需要处理来自所有摄像头的图像信息，而边缘计算节点不具备云计算中心那样强大的计算和存储能力，因此，这对于边缘计算的计算能力和存储能力等都带来了一定的挑战。

随着物联网的发展，边缘计算节点上接收的边缘计算任务越来越多，对边缘计算节点的算力、存储等资源提出了更高的要求，同时也对业务连续性提出了更高要求。

传统的边缘计算设备一般都采用单个边缘计算硬件节点的配置，也就是一台边缘计算设备中配置一个边缘计算硬件节点，边缘计算硬件节点决定了该边缘计算设备的计算、存储等能力。也就是说，在边缘计算设备确定后，其算力、存储等资源是已经确定的。那么，在端部设备111所采集的数据量不断增加的情况下，就需要通过增加边缘计算设备来进行算力、存储等资源的扩展。而由于边缘计算设备的异构性、地理位置部署等问题，会对边缘计算任务的分配、调度带来难度。同时，随着边缘计算设备越来越多，也会带来布线困难、空间占用大等问题。

另外，传统的边缘计算节点一般采用的是单点模式，一旦某个边缘计算节点发生故障，其上承载的业务就会发生中断，影响计算任务的执行和业务的连续性。

为了解决上述问题，本公开实施例提供了一套完整的分布式软硬件系统扩展和资源调度的方案，满足不断增长的业务需求。具体地，本公开实施例提供了一种边缘计算设备，该边缘计算设备上集成了多个边缘计算硬件节点，满足算力、存储等资源的按需扩展；同时，通过部署分布式资源调度系统，将端部设备发送的计算任务按照一定原则合理地分配到这多个边缘计算硬件节点上进行处理。此外，该边缘计算设备还配置了备用节点(即备用硬件节点)，在其他硬件节点发生故障时，能够通过切换到备用节点，来保证业务的连续性。

图3是本公开实施例提供的一边缘计算设备的架构示意图。下面参照图3，对边缘计算设备300的结构进行举例说明。

如图3所示，边缘计算设备300包括多个边缘计算硬件节点310和分布式资源调度系统320。其中，分布式资源调度系统320用于为这多个边缘计算硬件节点分配边缘计算任务。

边缘计算设备300例如可以是边缘计算盒子、边缘计算一体机等设备。边缘计算硬件节点，以下简称为硬件节点，例如可以是硬件主板等。

如前面所述，传统的边缘计算设备通常采用单个硬件节点的设置，而单个硬件节点的计算能力和存储能力等是固定的。随着端部设备对计算能力以及存储能力等的要求越来越高时，就需要通过配置多台边缘计算设备来解决。这样，除了造成空间占用大、布线困难等问题，最重要的带来了如何将计算任务合理分配到多台边缘计算设备上的问题。

本公开所提供的边缘计算设备300通过配置多个硬件计算节点，来实现边缘计算设备300的算力、存储等资源的按需扩展，满足了不断增长的业务需求。同时，将多个硬件节点集成在一台边缘计算设备上，也节省了成本，减小了空间占用，缓解了设备布线复杂的问题。

可选地，硬件节点310的数量受边缘计算设备300的前面板接口数量的结构限制。例如，边缘计算设备300的前面板上接口数量为N(N为大于等于1的整数)个，如N＝4，则边缘计算设备300上的所能配置的硬件节点的数量最多为4个。硬件节点310可以在边缘计算设备300使用之前完成所有数量的配置，也可以只配置一部分数量的硬件节点，随着业务流量的增加，再进行相应的扩展。

具体地，边缘计算设备300的硬件节点310的数量按照可以按需进行配置和扩展。例如根据应用场景的业务流量和/或对计算、存储资源的要求进行配置和扩展。作为一个示例，如果根据业务场景确定出硬件节点的个数为4个，则需要保证该应用场景下的业务流量在这4个硬件节点上长时间的水位保持在70％左右，并且能够在其中3个硬件节点上短时间内达到90％的承载能力。这样，当其中一个硬件节点出现故障的时候，其他硬件节点也具有承载当前节点的计算任务的能力，从而使得计算任务不会中断，保证了业务的连续性。

作为一个实施例，在多个硬件节点310中还包括备用节点。备用节点的数量也可以按需进行配置，例如，可以配置1个备用节点。备用节点和其他硬件节点形成高可用性集群(highly available，HA)的主备倒换机制，来进一步保证业务的连续性。可选地，备用节点可以分为热备和冷备两种模式。在热备模式下，备用节点同其他硬件节点的状态是保持一致的，都是处于正常启动的状态，但其平时不承担相关计算任务，在其他硬件节点出现故障时会立即完成切换，将计算任务迁移到备用节点上。冷备模式，是在其他硬件节点发生故障时，才会进行启动、注册、激活等操作，将备用节点加入到边缘计算硬件节点的分布式集群中，然后完成计算任务的迁移。

作为一个实施例，边缘计算设备300还包括管控系统330，管控系统330用于硬件节点310中的除备用节点之外的其他节点发生故障时，控制备用节点替换发生故障的节点。换句话说，当图3中的硬件节点1到节点N中某一个或某几个节点发生故障时，管控系统330会将故障的硬件节点上的业务转移到备用节点上来保证业务的连续性。同时，管控系统还负责完成上述提及的备用节点的注册、激活等操作。

可选地，管控系统330可以包括硬件的管控部件和软件的边缘管控平台。管控部件例如可以是图3中示出的嵌入式管控板331。嵌入式管控板331完成硬件节点310的本地的运维管控、带外管理和备用节点的倒换管理，实现对多个硬件节点310的运行维护管理。边缘管控平台332负责设备的接入、管理和应用，同时还包括模型的管控和下发，以及对边缘计算硬件节点310的资源监控和生命周期的维护。模型的管控和下发，例如可以是将云计算中心的模型，如安全模型、AI模型等下发到硬件节点310中运行。

作为一个实施例，管控系统330还用于接收扩展的边缘计算硬件节点的注册请求，为所述扩展的边缘计算硬件节点分配网络地址。当边缘计算设备300中的硬件节点的算力、存储等资源不足以处理当前的计算任务时，可以对边缘计算设备300的硬件节点进行扩展。具体地，扩展的硬件节点启动后，会向管控系统330发送申请注册的请求，管控系统330在接收到注册请求后，会为该扩展的硬件节点分配相应的IP地址，并对该扩展的硬件节点进行激活，将该扩展的硬件节点加入到边缘计算设备300的硬件节点的分布式集群中，从而可以参与计算任务的处理，实现边缘计算设备300的算力、存储等资源的扩展。

作为一个示例，边缘计算设备300的硬件节点310可以采用抽拉式结构设置，例如采用抽拉式铰链设计。这样，边缘计算设备300在需要进行硬件节点的扩展、更换和维修的操作时，只需要直接抽拉出相应的硬件节点，不会影响边缘计算设备300中其他硬件节点的正常运行，便于对相应的硬件节点进行本地维护。

作为一个实施例，边缘计算设备300的硬件节点310还可以包括主节点(即主硬件节点)和从节点(即从硬件节点)，主节点与从节点通过心跳线相连，以接收从节点的心跳信号，主节点被配置为根据所述多个从节点的心跳信号判断多个从节点中是否出现故障节点，当出现故障节点时，与管控系统进行通信，以利用备用节点替换所述故障节点。

具体地，在边缘计算设备300正常启动后，除了备用节点外，其他硬件节点是完全平等的进行启动。可选地，硬件节点310在局域网内进行分布式协商抢主，即抢占成为主节点。作为一个示例，硬件节点310可以采用启动优先原则抢占主节点，也就是哪个硬件节点优先启动，则哪个硬件节点就作为主节点，其他硬件节点作为从节点。

可选地，硬件节点310之间可以通过背板350实现心跳线的连线，心跳线用于检测主节点和从节点之间业务通信是否正常，一旦检测不到某个节点的心跳信号，则说明业务通信发生中断。作为一个示例，主节点可以接收到来自从节点的心跳信号，当某个从节点失去心跳信号后，主节点会结合管控系统330来判断故障节点的情况，若该硬件节点确实发生故障，则可以通过备用节点的倒线，将该故障节点的计算任务迁移到备用节点上。而当所有的从节点都与主节点失去心跳信号时，则说明主节点发生故障，管控系统330会重新选择某个从节点作为新的主节点，并将故障主节点的计算任务迁移到备用节点上，从而保证业务的连续性。

作为一个实施例，分布式资源调度系统320运行在主节点上，主节点还可以用于根据多个从节点的资源和网络路径，为多个从节点分配边缘计算任务。

如前面所述，在硬件节点310完成协商抢主后，即在主节点确定后，主节点上会运行分布式资源调度系统320。随后，各个从节点需要向主节点汇报自身相关信息，例如健康和资源情况，如存储空间、业务流量等，以此作为主节点分配计算任务的基础。主节点在收集到各个从节点汇报的相关信息后，开始为各个从节点分配相应的计算任务，从而可以避免某些节点计算任务大，某些节点计算任务少等资源分配不均衡的情况。作为一个示例，主节点可以根据按照资源空闲原则和/或最优路径来为各硬件节点分配计算任务，从而保证算力、存储等资源的合理分配。

可选地，每个硬件节点310上还可以部署一个实时操作系统，例如可以是coreservice，用于完成该硬件节点内部的相关运维工作，包括应用和流量的启动、监控，保证业务的正常运行以及日志收集等操作。

作为一个实施例，多个边缘计算硬件节点310形成局域网，边缘计算设备300还包括局域网网络交换部件，如图3中示出的局域网网络交换板340，局域网网络交换板340与硬件节点310相连，用于实现对硬件节点的对外系统接口进行汇聚和分配。具体地，对外系统，例如可以是端部设备，如摄像头、传感器等。局域网网络交换板340实现端部设备与硬件节点之间的连通。

本公开实施例还对所提供的边缘计算设备300进行了整体的规划，保证边缘计算设备300除了满足计算任务合理分配以及业务连续性的需求外，还包括如空间占用小、布线方便等优点。

作为一个示例，边缘计算设备300的整机大小设置为19英寸，大约为2.5U，其尺寸符合传统边缘设备的尺寸，不会因为增加了多个硬件节点而造成体积过大，占用空间过大的问题。也就是说，边缘计算设备300实现了传统的多台边缘计算设备的功能，从而节省了成本，减小了空间占用，方便了布线实施。

可选地，边缘计算设备300中的硬件节点310可以采用前面板出线的方式，进一步满足便于布线的需求。

可选地，边缘计算设备300中的硬件节点310通过金手指与背板进行电源和信号的交互。

可选地，边缘计算设备300中的硬件节点310中间采用主动式风扇散热设计，以此来满足各个硬件节点的散热要求。

综上所述，相比于传统的边缘计算设备，本公开实施例提供的多节点的边缘计算设备300，实现了边缘计算中算力、存储等资源的按需扩展，并且通过分布式资源调度系统将计算任务合理的分配到各个边缘计算硬件节点上，避免了计算任务分配不均衡的问题。同时，边缘计算设备300通过采用心跳机制和备用节点机制，实现了故障节点的切换，保证了业务的连续性。另外，本公开实施例提供的边缘计算设备300还具有节约成本、减小空间占用、方便布线等特点。

上文结合图1至图3详细描述了本公开提供的边缘计算设备的装置实施例，下面结合图4，详细描述本公开提供的方法实施例。应理解，方法实施例的描述与装置实施例的描述相互对应，因此，未详细描述的部分可以参考前面装置实施例。

图4是本公开实施例提供的一边缘计算方法的示意性流程图。图4的方法可以应用于边缘计算设备，该边缘计算设备例如可以是前文提及的边缘计算设备400。所述边缘计算设备包括多个边缘计算硬件节点，图4的方法包括步骤S410～S420。

步骤S410，从端部设备接收边缘计算任务。

具体地，计算任务例如可以是对数据的分析处理请求，端部设备将原始数据发送给边缘计算设备进行分析处理。

步骤S420，在多个边缘计算硬件节点之间分配所述边缘计算任务。

边缘计算设备在接收到端部设备发送的计算任务后，按照一定的分配原则，通过分布式资源调度系统将计算任务分配给各个硬件节点，并保证每个硬件节点上所分配的计算任务保持均衡。

可选地，多个边缘计算硬件节点包括备用节点，边缘计算设备还包括：管控系统，用于当所述多个边缘计算硬件节点中的除所述备用节点之外的其他节点发生故障时，控制所述备用节点替换发生故障的节点。

可选地，多个边缘计算硬件节点包括主节点和从节点，主节点与所述从节点通过心跳线相连，以接收多个从节点的心跳信号，主节点被配置为根据多个从节点的心跳信号判断多个从节点中是否出现故障节点，当出现故障节点时，与管控系统进行通信，以利用备用节点替换故障节点。

可选地，分布式资源调度系统运行在主节点上，主节点还用于根据多个从节点的资源和网络路径，为多个从节点分配边缘计算任务。

可选地，管控系统还用于接收扩展的边缘计算硬件节点的注册请求，为扩展的边缘计算硬件节点分配网络地址。

可选地，多个边缘计算硬件节点形成局域网，边缘计算设备还包括：局域网网络交换部件，与多个边缘计算硬件节点相连，用于对多个边缘计算硬件节点的对外系统接口进行汇聚和分配。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其他任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本公开实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(Digital Subscriber Line，DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如数字视频光盘(Digital Video Disc，DVD))、或者半导体介质(例如固态硬盘(Solid State Disk，SSD))等。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本公开实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本公开的范围。

在本公开所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本公开各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

以上所述，仅为本公开的具体实施方式，但本公开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公开揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本公开的保护范围之内。因此，本公开的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (12)

1.一种边缘计算设备，所述设备包括：

多个边缘计算硬件节点；

分布式资源调度系统，用于为所述多个边缘计算硬件节点分配边缘计算任务。

2.根据权利要求1所述的边缘计算设备，所述多个边缘计算硬件节点包括备用节点，

所述边缘计算设备还包括：

管控系统，用于当所述多个边缘计算硬件节点中的除所述备用节点之外的其他节点发生故障时，控制所述备用节点替换发生故障的节点。

3.根据权利要求2所述的边缘计算设备，所述多个边缘计算硬件节点包括主节点和从节点，所述主节点与所述从节点通过心跳线相连，以接收所述多个从节点的心跳信号，所述主节点被配置为根据所述多个从节点的心跳信号判断所述多个从节点中是否出现故障节点，当出现所述故障节点时，与所述管控系统进行通信，以利用所述备用节点替换所述故障节点。

4.根据权利要求3所述的边缘计算设备，所述分布式资源调度系统运行在所述主节点上，所述主节点还用于根据所述多个从节点的资源和网络路径，为所述多个从节点分配边缘计算任务。

5.根据权利要求2所述的边缘计算设备，所述管控系统还用于接收扩展的边缘计算硬件节点的注册请求，为所述扩展的边缘计算硬件节点分配网络地址。

6.根据权利要求1所述的边缘计算设备，所述多个边缘计算硬件节点形成局域网，所述边缘计算设备还包括：

局域网网络交换部件，与所述多个边缘计算硬件节点相连，用于对所述多个边缘计算硬件节点的对外系统接口进行汇聚和分配。

7.一种边缘计算方法，所述方法应用于边缘计算设备，所述边缘计算设备包括多个边缘计算硬件节点，

所述方法包括：

从端部设备接收边缘计算任务；

在所述多个边缘计算硬件节点之间分配所述边缘计算任务。

8.根据权利要求7所述的边缘计算方法，所述多个边缘计算硬件节点包括备用节点，

所述边缘计算设备还包括：

管控系统，用于当所述多个边缘计算硬件节点中的除所述备用节点之外的其他节点发生故障时，控制所述备用节点替换发生故障的节点。

9.根据权利要求8所述的边缘计算方法，所述多个边缘计算硬件节点包括主节点和从节点，所述主节点与所述从节点通过心跳线相连，以接收所述多个从节点的心跳信号，所述主节点被配置为根据所述多个从节点的心跳信号判断所述多个从节点中是否出现故障节点，当出现所述故障节点时，与所述管控系统进行通信，以利用所述备用节点替换所述故障节点。

10.根据权利要求9所述的边缘计算方法，所述分布式资源调度系统运行在所述主节点上，所述主节点还用于根据所述多个从节点的资源和网络路径，为所述多个从节点分配边缘计算任务。

11.根据权利要求8所述的边缘计算方法，所述管控系统还用于接收扩展的边缘计算硬件节点的注册请求，为所述扩展的边缘计算硬件节点分配网络地址。

12.根据权利要求7所述的边缘计算方法，所述多个边缘计算硬件节点形成局域网，所述边缘计算设备还包括：

局域网网络交换部件，与所述多个边缘计算硬件节点相连，用于对所述多个边缘计算硬件节点的对外系统接口进行汇聚和分配。

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