CN114697337B - 排队方法、调度方法、装置、系统及计算机存储介质 - Google Patents

排队方法、调度方法、装置、系统及计算机存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明实施例提供了一种排队方法、调度方法、装置、系统及计算机存储介质，该方法包括：接收排队终端发送的排队请求，排队请求包括用户请求排队的厅店信息；根据厅店与排队边缘节点的维护关系信息表确定维护用户请求排队的厅店的第二排队边缘节点；当第二排队边缘节点是第一排队边缘节点时，执行排队操作生成第一排队信息；当第二排队边缘节点不是第一排队边缘节点时，执行跨节点操作向第二排队边缘节点发送排队请求，以用于第二排队边缘节点执行排队操作生成第二排队信息；接收第二排队边缘节点发送的第二排队信息；向排队终端发送第一或第二排队信息。根据本发明实施例通过在边端实现排队功能，使得算力下沉，克服了集中化系统对中心端的依赖。

Description

排队方法、调度方法、装置、系统及计算机存储介质
技术领域
本发明属于IT应用技术领域，尤其涉及一种基于边缘计算的排队方法、排队边缘节点的调度方法、排队装置、调度装置、排队系统及计算机存储介质。
背景技术
随着通讯业务的不断发展，人们对通讯业务办理要求越来越高，厅店客流量也呈区间性增长，尤其是节假日或推出重点优惠活时，中心大厅都非常拥挤，客户等待时间长，体验欠佳。
目前常用的排队技术主要包括硬件叫号机和软件排队系统。传统的硬件叫号机大都采用嵌入式工控主机，硬件部件都集中在PCB板上，由取票主机、排队系统软件、呼叫器和LED显示屏组成。软件排队系统弱化了对硬件的依赖，除叫号显示大屏外全部采用软件系统，用访问网页排队系统前端页面的方式来替换硬件操作，通过软件系统实现预约、取号和叫号，通过显示大屏硬件设备实现播报。
然而目前的排队技术普遍存在如下问题：(1)客户、营业员、厅店使用的终端服务全部都需要与中心端交互，对中心端造成并发压力，对网络性能要求较高，尤其是当高峰时间段，影响用户体验。(2)排队服务的可用性强依赖于中心端的高可靠性，当中心系统故障时，所有功能不可用，影响全网排队服务。
发明内容
本发明实施例提供一种基于边缘计算的排队方法、排队边缘节点的调度方法、排队装置、调度装置、排队系统及计算机存储介质，能够通过边缘计算在边端实现排队功能，使得算力下沉，克服了集中化系统对中心端的依赖。
第一方面，本发明实施例提供一种基于边缘计算的排队方法，应用于第一排队边缘节点，第一排队边缘节点为多个排队边缘节点中与排队终端就近的排队边缘节点，该排队方法包括：
接收排队终端发送的排队请求，排队请求包括用户请求排队的厅店信息；
根据厅店与排队边缘节点的维护关系信息表确定维护用户请求排队的厅店的第二排队边缘节点；
当第二排队边缘节点是第一排队边缘节点时，执行排队操作生成第一排队信息；
当第二排队边缘节点不是第一排队边缘节点时，执行跨节点操作向第二排队边缘节点发送排队请求，以用于第二排队边缘节点执行排队操作生成第二排队信息；
接收第二排队边缘节点发送的第二排队信息；
向排队终端发送第一排队信息或第二排队信息。
第二方面，本发明实施例提供了一种排队边缘节点的调度方法，应用于排队云端中心服务器，该调度方法包括：
获取未分配厅店的位置信息和各排队边缘节点的数据信息；
根据未分配厅店的位置信息和各排队边缘节点的数据信息，确定多个排队边缘节点中与未分配厅店的就近的已运行的第一排队边缘节点和未运行的第二排队边缘节点；
获取第一排队边缘节点的性能指标，并将性能指标与第一设定阈值进行比较；
当第一排队边缘节点的性能指标小于第一设定阈值时，将未分配厅店分配至第一排队边缘节点进行维护；
当第一排队边缘节点的性能指标大于等于第一设定阈值时，将未分配厅店分配至第二排队边缘节点进行维护。
第三方面，本发明实施例提供了一种基于边缘计算的排队装置，该排队装置包括：
排队模块，用于接收用端户发送的排队请求，所述排队请求包括用户请求排队的厅店信息；
厅点管理模块，用于根据厅店与排队边缘节点的维护关系表确定维护用户请求排队的厅店的第二排队边缘节点；
所述排队模块还用于在所述第二排队边缘节点是所述第一排队边缘节点时，执行排队操作生成第一排队信息；
跨节点处理模块，用于在所述第二排队边缘节点不是所述第一排队边缘节点时，执行跨节点操作向所述第二排队边缘节点发送所述排队请求，用于所述第二排队边缘节点执行排队操作生成第二排队信息；
所述排队模块还用于接收所述第二排队信息，以及向排队终端发送所述第一排队信息或所述第二排队信息。
第四方面，本发明实施例提供了一种排队边缘节点的调度装置，该调度装置包括：
第一节点信息获取模块，用于获取未分配厅店的位置信息，并根据未分配厅店的位置信息，确定多个排队边缘节点中与未分配厅店的就近的已运行的第一排队边缘节点和未运行的第二排队边缘节点；
第二节点信息获取模块，用于获取第一排队边缘节点的性能指标，并将性能指标与设定阈值进行比较，
节点调度模块，用于在第一排队边缘节点的性能指标小于设定阈值时，将未分配厅店分配至第一排队边缘节点进行维护；以及在第一排队边缘节点的性能指标大于设定阈值时，将未分配厅店分配至第二排队边缘节点进行维护，
信息同步模块，用于接收未分配厅店被分配至的排队边端节发送的节点信息，以对排队云端中心服务器的节点信息进行更新，并将更新后的节点信息同步至其他已运行的排队边缘节点。
第五方面，本发明实施例提供了一种基于边缘计算的排队系统，该排队系统包括：
排队边缘节点服务器，用于接收排队终端发送的排队请求，并根据排队请求执行排队操作并返回排队信息；
排队云端中心服务器，用于根据未分配厅店的位置信息，将未分配厅店分配至排队边缘节点服务器，并判断各排队边缘节点服务器的性能指标是否超过设定阈值或出现宕机，在排队边缘节点服务器的性能指标超过设定阈值或出现宕机时，将排队边缘节点服务器维护的厅店迁移至另一排队边缘节点服务器，以及判断厅店通过其中一个排队边缘节点服务器的跨节点请求的数量是否大于通过其中另一个排队边缘节点服务器的直接请求的数量，在厅店通过其中一个排队边缘节点服务器的跨节点请求的数量大于通过其中另一个排队边缘节点服务器的直接请求的数量时，将厅店迁移在其中一个排队边缘节点服务器。
第六方面，本发明实施例提供了一种计算设备，该设备包括：处理器，以及存储有计算机程序指令的存储器；所述处理器读取并执行所述计算机程序指令，以实现根据本发明实施例的第一方面的排队方法或第二方面的调度方法。
第七方面，本发明实施例提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现根据本发明实施例的第一方面的排队方法或第二方面的调度方法。
本发明实施例的基于边缘计算的排队方法、排队边缘节点的调度方法、排队装置、调度装置、排队系统及计算机存储介质，一方面通过引入边缘计算，在排队边缘节点实现排队功能，使得算力下沉，克服了集中化系统对中心端(云端)的强依赖；另一方面，通过边缘节点资源调度算法，实现各个边缘节点资源的管理和均衡调度，解决边缘节点资源利用率不均衡的问题；并且还通过排队调度算法，实现边缘节点故障、转发其他节点处理，保证了服务的高可靠性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，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他的附图。
图1是本发明实施例提供的基于边缘计算的排队系统的示意性结构框图；
图2是图1所示基于边缘计算的排队系统的边缘节点调度示意图；
图3是本发明实施例提供的基于边缘计算的排队方法的流程示意图；
图4是图3所示排队方法的一示例性详细流程示意图；
图5是本发明实施例提供的排队边缘节点的调度方法的流程示意图；
图6是本发明实施例提供的排队边缘节点的调度方法的流程示意图；
图7是本发明实施例提供的排队边缘节点的调度方法的流程示意图；
图8是本发明实施例提供的基于边缘计算的排队装置的示意性结构框图；
图9是本发明实施例提供的排队边缘节点的调度装置的示意性结构框图；以及
图10是本发明实施例提供的一种计算设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将详细描述本发明的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本发明进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅意在解释本发明，而不是限定本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本发明的示例来提供对本发明更好的理解。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
如前所述，目前的排队技术普遍存在以下问题：客户、营业员、厅店使用的终端服务全部都需要与中心端交互，对中心端造成并发压力，对网络性能要求较高，尤其是当高峰时间段，影响用户体验的问题；排队服务的可用性强依赖于中心端的高可靠性，当中心系统故障时，所有功能不可用，影响全网排队服务。
为克服上述问题，本发明实施例引入基于云边端的核心架构、边缘节点资源调度算法和基于该架构的排队调度算法，从而通过基于边缘计算在边端进行排队，降低中心云端压力，降低网络性能要求，提高可靠性。并且通过边缘节点资源调度算法，实现各个边缘节点资源的管理和均衡调度，解决边缘节点资源利用率不均衡的问题；并且还通过排队调度算法，实现边缘节点故障、转发其他节点处理，保证了服务的高可靠性。
本发明实施例基于以上思想，提供了一种基于边缘计算的排队方法、排队边缘节点的调度方法、排队装置、调度装置、排队系统及计算机存储介质，下面结合附图进行详细描述。
下面首先对本发明实施例所提供的基于边缘计算的排队系统进行介绍。
图1是本发明实施例提供的一种基于边缘计算的排队系统的示意性结构框图。
请参考图1，本实施例提供的一种基于边缘计算的排队系统100包括排队云端中心服务器110和排队边缘节点服务器120。排队系统100用于完成排队终端140的排队请求，该排队请求可以为取号请求，也可以为叫号请求。其中。排队边缘节点服务器120用于接收排队终端140发送的排队请求，并根据排队请求执行排队操作并返回排队信息。排队云端中心服务器110用于根据未分配厅店的位置信息，将未分配厅店分配至排队边缘节点服务器120，并判断各排队边缘节点服务器120的性能指标是否超过设定阈值或出现宕机，在排队边缘节点服务器120的性能指标超过设定阈值或出现宕机时，将排队边缘节点服务器120维护的厅店迁移至另一排队边缘节点服务器120，以及判断厅店通过其中一个排队边缘节点服务器120的跨节点请求的数量是否大于通过其中另一个排队边缘节点服务器120的直接请求的数量，在厅店通过其中一个排队边缘节点服务器120的跨节点请求的数量大于通过其中另一个排队边缘节点服务器120的直接请求的数量时，将厅店迁移在其中一个排队边缘节点服务器120。
示例性地，排队终端140可以为用户预约取号的客户端，例如用户手机或平板等电子设备上提供预约取号功能的客户端。排队终端140还可以为叫号客户端，例如各种厅店(例如移动营业厅)中供营业员叫号使用的客户端。排队终端140还可以为播报客户端，例如各种厅店(例如移动营业厅)中供厅店播报叫号信息使用的客户端，其可以为语音播放端和/或显示播放端。
如图1所示，排队云端中心服务器110包括持久化存储器112、节点数据存储器114和节点调度器116。持久化存储器112可以用于存储节点数据，包括节点CPU、内存、IO等性能情况，厅店信息，配置信息，排队数据等各个排队边缘节点服务器120的信息以及各个厅店的信息。节点数据存储器114用于与各个排队边缘节点服务器120实现边端数据同步更新，接收排队边缘节点服务器120汇报的数据，并将最新的数据信息同步至各个排队边缘节点服务器120。节点调度器116用于根据各排队边缘节点服务器120的性能资源情况进行边缘节点的自动扩容、缩容，即调度各个排队边缘节点服务器120，使排队边缘节点服务器120进入运行状态或转为未运行状态。
如图1所示，排队边缘节点服务器120包括边缘节点信息管理器122、厅店管理器124、排队调度器126、叫号管理器128、跨节点处理器130、和播报管理器132。
边缘节点信息管理器122用于跟排队云端中心服务器110进行通信，定时同步更新各个排队边缘节点服务器120的信息列表；以及管理自身节点的状态信息，例如自身的CPU、内存、IO、预约数量、排队数量、叫号数量、等待时间等数据信息，定期这些数据信息同步至排队云端中心服务器110。
厅店管理器124用于管理各个厅店的信息，例如各个厅店的配置信息(厅店信息，地址，窗口等)，以及各个厅店当前的业务数据(例如预约数量、排队数量、叫号数量、等待时间等数据信息)。
各个厅店的配置信息可以在排队云端中心服务器110进行设置，并按照调度下发到各个排队边缘节点服务器120。
各个厅店当前的业务数据和排队边缘节点服务器120自身的性能参数(例如CPU使用率、内存使用率、网络IO使用率、磁盘IO使用率等参数)可以由边缘节点信息管理器122定期同步至排队云端中心服务器110。
厅店管理器124还用于管理厅店与排队边缘节点的维护关系信息表，通过查询维护关系信息表可以确定维护各个厅店的排队边缘节点服务器120是哪一个。
排队调度器126用于接收排队终端140(例如取号客户端)的取号请求，并使用预设的排队算法或其他算法执行排队边缘节点服务器120维护的厅店的取号操作，以及将取号信息返回至排队终端140。
叫号管理器128用于接收排队终端140(例如厅店)叫号请求，并执行排队边缘节点服务器120维护的厅店的叫号操作，以及将叫号信息返回至排队终端140。
跨节点处理器130用于将排队边缘节点服务器120的非维护厅店的请求(取号请求或叫号请求)转发至维护该厅店的排队边缘节点服务器120进行处理(即进行取号操作或叫号操作)，并接收返回的取号信息或叫号信息。
播报管理器132用于根据叫号管理器128的叫号信息生成播报文字和语音文件，发布至排队终端140(例如厅店的播报客户端)。
应当理解，边缘节点信息管理器122、厅店管理器124、排队调度器126、叫号管理器128、跨节点处理器130、和播报管理器132可以实现为硬件结构，也可以实现为软件结构，或者软硬件结合的结构。
下面结合图2对图1所示的排队系统的边缘节点的调度进行说明。
图2是图1所示基于边缘计算的排队系统的边缘节点调度示意图。
请参考图2，本实施例提供的排队系统100中排队云端中心服务器110对排队边缘节点服务器120按照下述步骤进行调度：
首先，云端cloud-queue(即排队云端中心服务器110)的节点调度器116从节点数据存储器114获取当前工作的边缘节点(即排队边缘节点服务器120)的数据(例如已分配运行的厅店，状态信息CPU、内存、IO、预约排队数据等)、未分配到边缘节点的厅店、未运行的边缘节点。
接着，节点调度器116根据未分配的厅店M的位置，判断出附近的边缘节点是edge-queue-1和edge-queue-2，而当前已工作的边缘节点edge-queue-1只运行了厅店1和厅店2，并且当前的机器状态性能有剩余，下发消息通知边缘节点edge-queue-1提供厅店M的排队叫号功能；如果云端cloud-queue没有收到边端edge-queue-1的成功消息，会按照时间梯度循环重复下发消息。
接着，边缘节点edge-queue-1接收到消息后，创建一个厅店M处理，保存厅店M的数据到厅店管理器124和边缘节点信息管理器122，边缘节点信息管理器通知云端cloud-edge厅店M已在当前节点进行任务，云端刷新节点数据存储器114，同时下发最新的节点信息列表到各个正在运行的其他边缘节点更新记录。
接着，如果已运行工作的边缘节点edge-queue-1和edge-queue-2已经满负荷运行，cloud-edge把未分配的厅店M下发到未运行的附近边缘节点edge-queue-3，edege-queue-3启动运行厅店M的排队叫号功能，边缘节点信息管理器通知云端cloud-edge厅店M已在当前节点进行任务，云端刷新节点数据存储器，同时下发最新的节点信息列表到各个正在运行的其他边缘节点更新记录。
接着，当边端edge-queue1突然业务暴涨，性能超负荷后，云端cloud-queue检测到后，获取附近的边缘端edge-queue-2和edge-queue-3的状态，检测到edge-queue-3还有多余性能时，下发告知edge-queue-3创建厅店1，进行排队取号服务，然后边端edge-queue-1停止提供厅店1排队取号服务。
接着，当边端edge-queue1、edge-queue-3的资源都有多余后，计算两个边端的总资源可以完全由边端edge-queue1负载后，cloud-queue通知edge-queue1提供edge-queue-3的厅店排队叫号服务，当都迁移厅店后，edge-queue-3进入未运行状态，暂不提供任何服务。
接着，当cloud-queue检测到edge-queue-2节点出现宕机的情况，从节点数据存储器中获取edge-queue-2提供的厅店服务列表信息，下发消息到未运行节点edge-queue3中，启动并提供厅店服务，cloud-queue更新节点数据，将edge-queue-2节点列入宕机名单；当edge-queue-2重启成功或者脱离假死状态后，cloud-queue下发消息通知edge-queue-2进入未运行状态，并移出宕机名单中。
接着，终端1请求厅店2进行排队取号服务时，全局负载均衡(简称GSLB)路由请求到附近的边端edge-queue-1节点中，判断当前节点负责厅店2的业务服务时，直接当前节点处理；如果终端1请求的是厅店21，edge-queue-1判断当前节点无提供厅店21的服务，会从边缘节点信息管理器中获取目前正在提供厅店21服务的边缘节点是edge-queue2，这时跨节点处理器会使用反向代理的方式跟边端edge-queue2进行通信，处理当前的请求。
接着，cloud-queue的节点调度器收集每个边端edge-queue的跨节点分布情况，如果在统计时间窗口内，从边端edge-queue1中跨节点请求edge-queue2的厅店21请求数量大于直接请求edge-queue2的请求数量，就把厅店21迁移到边端edge-queue1提供服务，edge-queue2不提供厅店21的服务。
本发明实施例的基于边缘计算的排队系统，一方面通过引入边缘计算，在排队边缘节点实现排队功能，使得算力下沉，克服了集中化系统对中心端(云端)的强依赖；另一方面，通过边缘节点资源调度算法，实现各个边缘节点资源的管理和均衡调度，解决边缘节点资源利用率不均衡的问题；并且还通过排队调度算法，实现边缘节点故障、转发其他节点处理，保证了服务的高可靠性。
图3是本发明实施例提供的基于边缘计算的排队方法的流程示意图。
请参考图3，本发明实施例提供的基于边缘计算的排队方法300，应用于第一排队边缘节点，第一排队边缘节点为多个排队边缘节点中与排队终端就近的排队边缘节点，该排队方法300包括：
S110，接收排队终端发送的排队请求，排队请求包括用户请求排队的厅店信息。
示例性地，在本发明实施例中，排队请求包括取号请求或叫号请求。当排队请求为取号请求时，该排队方法300用于完成排队终端(例如取号客户端)的取号任务；当排队请求为叫号请求时，该排队方法300用于完成排队终端(例如叫号客户端)的叫号任务。
排队请求包括用户请求排队的厅店信息，该厅店信息可以包括厅店的配置信息，例如地址，窗口、编号等，即第一排队边缘节点可以根据排队请求确定用户请求在哪个厅店进行排队(取号或叫号)。
S120，根据厅店与排队边缘节点的维护关系信息表确定维护用户请求排队的厅店的第二排队边缘节点。
第一排队边缘节点可以从图1所示的厅店管理器获取厅店与排队边缘节点的维护关系信息表，通过查询维护关系信息表来确定护用户请求排队的厅店的第二排队边缘节点。
S130，当第二排队边缘节点是第一排队边缘节点时，执行排队操作生成第一排队信息。
当第二排队边缘节点是第一排队边缘节点时，也即用户请求排队的厅店属于第一排队边缘节点维护的厅店时，第一排队边缘节点执行排队操作生成第一排队信息。例如通过图1所示的排队调度器基于预设的排队算法进行排队操作，并生成第一排队信息。
示例性地，在本发明实施例中，排队信息包括取号信息或叫号信息。取号信息包括取号号码以及优先级信息。叫号信息包括叫号号码和优先级信息。
S140，当第二排队边缘节点不是第一排队边缘节点时，执行跨节点操作向第二排队边缘节点发送排队请求，以用于第二排队边缘节点执行排队操作生成第二排队信息。
当第二排队边缘节点不是第一排队边缘节点时，也即用户请求排队的厅店不属于第一排队边缘节点维护的厅店时，第一排队边缘节点执行跨节点操作向第二排队边缘节点发送排队请求，以用于第二排队边缘节点执行排队操作生成第二排队信息。
应当理解，第二排队信息可以在第二排队边缘节点本地进行存储，并返回给第一排队边缘节点。
S150，接收第二排队边缘节点发送的第二排队信息。
当排队操作由第二排队边缘节点完成时，第一排队边缘节点接收第二排队边缘节点发送的第二排队信息。
S160，向排队终端发送第一排队信息或第二排队信息。
当获得排队信息(第一排队信息或第二排队信息)之后，第一排队边缘节点向排队终端发送排队信息。
在本发明实施例中，该排队方法300还可以包括下述步骤：
当第二排队边缘节点不是所述第一排队边缘节点时，也即用户请求排队的厅店不属于第一排队边缘节点维护的厅店时，向排队云端中心服务器发送跨节点操作信息，以用于所述排队云端中心服务器根据所述跨节点操作信息将用户请求排队的厅店迁移至第一排队边缘节点进行维护，例如对于不属于第一排队边缘节点维护的厅店，若其通过第一排队边缘节点的跨节点操作(跨节点排队)的数量大于通过第二排队边缘节点的直接操作的数量时，则将该厅点从第二排队边缘节点迁移至第一排队边缘节点，从而更合理分配各边缘节点的维护厅店。
本发明实施例的基于边缘计算的排队系方法通过引入边缘计算，在排队边缘节点实现排队功能，使得算力下沉，克服了集中化系统对中心端(云端)的强依赖，当中心端故障时，依赖边端依然能正常提供排队服务。
应当理解，用户取号时会根据CDN分发连接最近节点服务器获取全量由近及远排序的营业厅列表，选择合适的厅店进行在线取号，取号厅店客户端根据CDN分发连接最近的边缘节点服务器执行叫号
图4是图3所示排队方法的一示例性详细流程示意图。
请参考图4，本发明实施例的排队系统的运行可以分为用户预约、取号和营业员叫号展示几个部分，其中预约和取号执行流程一致，基于边缘计算的排队系统取号调度流程如下：
步骤一，用户取号时会根据CDN(资源内容分发网络)分发连接最近节点服务器获取全量由近及远排序的营业厅列表，选择合适的厅店进行在线取号；
步骤二，边缘就近节点服务器收到用户请求时首先判断用户取号厅店是否为节点维护厅店；
步骤三，判断如果是维护厅店，则校验参数执行对应的取号操作，根据配置条件获取相应的队列，再请求省能开获取全球通等级、用户星级等匹配VIP规则生成对应的票号信息；
步骤四，边缘节点判断如果不是维护厅店，则根据厅店管理器查找对应厅店的节点信息，执行跨节点排队服务，在相应的厅店维护节点完成自定义优先级规则排队，生成票号，本地存储并返回给调度节点；
步骤五，调度节点根据厅店维护节点返回的票号信息完成本次取号。
叫号流程如下：
步骤一：取号厅店客户端根据CDN分发连接最近的边缘节点服务器执行叫号，节点查询维护列表判断叫号厅店是否为节点维护厅店；
步骤二：边缘节点判断如果是维护厅店，则校验参数执行对应的叫号操作并推送叫号信息至播报屏幕；
步骤三：边缘节点判断如果不是维护厅店，则根据厅店管理器查找对应厅店的节点信息，执行跨节点叫号服务，在相应的厅店维护节点完成叫号和推送，本地存储叫号信息并返回给调度节点叫号执行情况；
步骤四：调度节点根据厅店维护节点返回的叫号执行情况返回给对应的客户端并记录该次跨节点调用情况，定时上报给cloud中心。
步骤五：cloud中心根据反馈的跨节点信息，按照频次、厅店信息等合理更新分配给各边缘节点的厅店信息。
图5是本发明实施例提供的一种排队边缘节点的调度方法的流程示意图。
请参考图5，本发明实施例提供一种排队边缘节点的调度方法500，应用于排队云端中心服务器，该调度方法500包括：
S210，获取未分配厅店的位置信息和各排队边缘节点的数据信息。
排队云端中心服务器的节点数据存储器中存储有各厅店的数据信息，各排队边缘节点的数据信息。
示例性地，在本发明实施例中，厅店的数据信息包可以厅店的配置信息(包括位置信息、窗口等)，以及厅店的分配信息(即厅店由哪个排队边缘节点维护)。因而，排队云端中心服务器可以从其节点数据存储器获取未分配厅店的位置信息。
示例性地，排队边缘节点的数据信息可以包括排队边缘节点运行状态(运行或未运行)、排队边缘节点维护的厅店以及排队边缘节点的性能参数。
S220，根据未分配厅店的位置信息，确定多个排队边缘节点中与未分配厅店的就近的已运行的第一排队边缘节点和未运行的第二排队边缘节点。
当获取未分配厅店的位置信息和各排队边缘节点的数据信息之后，排队云端中心服务器可以根据未分配厅店的位置信息和各排队边缘节点的数据信息，确定多个排队边缘节点中与未分配厅店的就近的已运行的第一排队边缘节点和未运行的第二排队边缘节点。
应当理解，第一排队边缘节点指的是与未分配厅店的就近的已运行的边缘节点。第一排队边缘节点可以包括一个排队边缘节点，也可以包括两个或更多个排队边缘节点。类似地，第二排队边缘节点指的是与未分配厅店的就近的未运行的边缘节点。第二排队边缘节点可以包括一个排队边缘节点，也可以包括两个或更多个排队边缘节点。
S230，获取第一排队边缘节点的性能指标，并将性能指标与第一设定阈值进行比较。
作为一个示例，第一排队边缘节点的性能指标可以根据节点的性能参数计算得到。示例性地，所述性能参数可以包括节点的CPU使用率X1、内存使用率X2、网络IO使用率X3和磁盘IO使用率X4中的一种或多种。
作为一个示例，第一排队边缘节点的性能指标通过下述公式计算：
其中，Xk是性能参数(例如X1、X2、X3和X4)，Wk是当前性能参数的权重值，b是偏置值，Y是排队边缘节点的性能指标，可以表征排队边缘节点的符合大小，Y＝0表示目前节点没有负载，空闲状态；Y＝1表示节点已满负荷。
第一设定阈值用于表示排队边缘节点的性能是否有剩余的参数。示例性地，在本发明实施例中，第一设定阈值可以为0.6-0.8。
应当理解，在本发明实施例中，第一排队边缘节点的性能指标可以由第一排队边缘节点计算，然后上报至排队云端中心服务器，从而排队云端中心服务器可以直接从节点数据存储器中获取第一排队边缘节点的性能指标。在本发明实施例中，第一排队边缘节点的性能指标也可以由排队云端中心服务器计算得到。此时，排队云端中心服务器从节点数据存储器中获取第一排队边缘节点的性能参数，然后根据上述公式或其他预设公式进行计算得到第一排队边缘节点的性能指标。
还应当理解，因为第一排队边缘节点可以包括多个排队边缘节点，因此当第一排队边缘节点可以包括多个排队边缘节点时，在S230中会获取各第一排队边缘节点的性能指标。
S240，当第一排队边缘节点的性能指标小于第一设定阈值时，将未分配厅店分配至第一排队边缘节点进行维护。
当第一排队边缘节点的性能指标小于第一设定阈值时，表示第一排队边缘节点性能有剩余或足够，此时便将未分配厅店分配至第一排队边缘节点进行维护。
应当理解，第一排队边缘节点可以包括多个排队边缘节点，若多个第一排队边缘节点的性能指标都小于第一设定阈值，则可以从多个第一排队边缘节点中选择性能指标最小的边缘节点来作为未分配厅店的维护节点。若多个第一排队边缘节点仅有一个的性能指标小于第一设定阈值，则将未分配厅店分配至该第一排队边缘节点进行维护。
S250，当第一排队边缘节点的性能指标大于等于第一设定阈值时，将未分配厅店分配至第二排队边缘节点进行维护。
当第一排队边缘节点的性能指标大于等于第一设定阈值时，表示第一排队边缘节点性能没有剩余或不足，此时便将未分配厅店分配至第二排队边缘节点进行维护。
在本发明实施例中，调度方法500还包括下述步骤：
获取第三排队边缘节点的当前工作状态，所述当前工作状态包括正常运行和宕机。所述第三排队边缘节点为多个排队边缘节点中已运行的排队边缘节点。所述第三排队边缘节点可以包括一个排队边缘节点，也可以包括多个排队边缘节点。
当第三排队边缘节点出现宕机时，将出现宕机的第三排队边缘节点维护的厅店分配至第四排队边缘节点。所述第四排队边缘节点为多个排队边缘节点中未运行的排队边缘节点。所述第四排队边缘节点可以包括一个排队边缘节点，也可以包括多个排队边缘节点。
具体地，当第三排队边缘节点出现宕机时，排队云端中心服务器从节点数据存储器获取该第三排队边缘节点维护的厅店信息，并通知第四排队边缘节点启动提供服务(此时第四排队边缘节点变为第三排队边缘节点)，并将该第三排队边缘节点维护的厅店分配至第四排队边缘节点进行维护，同时将更新后的厅店信息(厅店维护信息表)同步至各第一排队边缘节点。
应当理解，第四排队边缘节点也可以包括多个排队边缘节点，因此当第三排队边缘节点出现宕机时，可以选择与该第三排队边缘节点纠结的第四排队边缘节点作为迁移节点。
根据本发明实施例的排队边缘节点的调度方法通过调度边缘节点进行排队服务，不仅使算力下沉，降低了对中心服务器的依赖度以及算力和网络要求，而且可以通过合理调度提高资源利用率，并且具有高可靠性，当某个边缘节点故障时，可自动失效节点转移，不影响终端的排队服务使用。
图6是本发明实施例提供的一种排队边缘节点的调度方法的流程示意图。
请参考图6，本发明实施例提供一种排队边缘节点的调度方法600，应用于排队云端中心服务器，该调度方法600包括：
S310，获取第三排队边缘节点的所述性能指标，并将所述性能指标与第二设定阈值比较。
第三排队边缘节点的性能指标的获取方法与前述第一排队边缘节点的性能指标类似，在此不再赘述。
与前述类似，在本实施例中，所述第三排队边缘节点为多个排队边缘节点中已运行的排队边缘节点。所述第三排队边缘节点可以包括一个排队边缘节点，也可以包括多个排队边缘节点。如图6所示，第三排队边缘节点包括第三排队边缘节点1和第三排队边缘节点2。
第二设定阈值用于表征第三排队边缘节点是否超过设定负荷。示例性地，在本发明实施例中，第二设定阈值可以为0.85-0.95，例如可以为0.9。
当所述性能指标大于第二设定阈值时，表示第三排队边缘节点超过设定负荷。
S320，当第三排队边缘节点的性能指标大于所述第二设定阈值时，将所述性能指标大于所述第二设定阈值的所述第三排队边缘节点维护的至少一个厅店迁移至性能指标小于所述第二设定阈值的所述第三排队边缘节点或者第四边缘节点。
当第三排队边缘节点的性能指标大于第二设定阈值时，表示第三排队边缘节点超过设定负荷，此时需要其维护的至少一个厅店迁移出去，以降低其负荷。
作为一个示例，在本发明实施中，将所述性能指标大于所述第二设定阈值的所述第三排队边缘节点维护的至少一个厅店迁移至性能指标小于所述第二设定阈值的所述第三排队边缘节点。
作为另个一示例，若第三排队边缘节点负荷都较大，则将所述性能指标大于所述第二设定阈值的所述第三排队边缘节点维护的至少一个厅店迁移至第四排队边缘节点。
与前述类似，第四排队边缘节点为多个排队边缘节点中未运行的排队边缘节点。所述第四排队边缘节点可以包括一个排队边缘节点，也可以包括多个排队边缘节点。
S330，当第三排队边缘节点的性能指标大于所述第二设定阈值时，获取性能指标大于所述第二设定阈值的第三排队边缘节点维护的各厅店的业务超期指标，并将业务超期指标与第三设定阈值进行比较。
在S320中，确定当第三排队边缘节点的性能指标大于所述第二设定阈值时，将所述性能指标大于所述第二设定阈值的所述第三排队边缘节点维护的至少一个厅店迁移至性能指标小于所述第二设定阈值的所述第三排队边缘节点或者第四边缘节点。在S330中，获取被迁移厅店的迁移指标。
在本发明实施例中，厅店的被迁移指标可以采用业务超期指标，即当厅店的业务超期指标大于第三设定阈值时，表示该厅店的业务有超期增大的倾向，其更容易导致第三排队边缘节点的负荷，因此将其迁移出去以降低第三排队边缘节点的负荷。
作为一个示例，在本发明实施例中，厅店的业务超期指标通过下述公式计算：
其中，T是当前厅店的TPS值(每秒并发处理数)，Δα代表当前厅店的前面间隔时间内的TPS采样得到的平均差值，t是标识要t个时间采样梯度，可以预计未来一段时间内T值能够达到的最大值；Tk代表的是厅店一个月内的平均TPS值；H是业务超期指标，其用于衡量厅店是否有超过预期的倾向指标，当H>1的时候代表厅店有业务增长超预期的情况发生。
示例性地，所述第三设定阈值可以为1或大于1的其它合适的数值。
S340，选择所述业务超期指标大于所述第三设定阈值的厅店进行迁移。
当在S330中，获取性能指标大于所述第二设定阈值的第三排队边缘节点维护的各厅店的业务超期指标，并将业务超期指标与第三设定阈值进行比较之后，则选择业务超期指标大于所述第三设定阈值的厅店作为迁移厅店。
作为一个示例，选择所有业务超期指标大于所述第三设定阈值的厅店作为迁移厅店。
作为另一个示例，选择所有业务超期指标最大的厅店作为迁移厅店。
S350，获取所述性能指标小于所述第二设定阈值的所述第三排队边缘节点的预期负荷指标，并将所述预期负荷指标与第四设定阈值进行比较。
当在S330至S340中确定性能指标大于所述第二设定阈值的第三排队边缘节点中需要迁移的厅店之后，则在S350中，确定将该厅店迁移至哪个排队边缘节点。
示例性地，在本实施例中，将节点的预期负荷指标作为选择标准。当预期负荷指标大于第四设定阈值时，表示节点的预期负荷较大，不适合作为迁移节点。反之，则适合作为迁移节点。
示例性地，第四设定阈值可以为0.8.、0.7、0.6。
示例性地，第三排队边缘节点的预期负荷指标通过下述公式计算：
Y＝a*T+b
其中，Y是第三排队边缘节点的负荷值，a是权重，T是TPS，b是偏置值。
计算其他第三排队边缘节点的目前的各个厅店TPS在未来的T+t*Δα的总值Tk，加上迁移厅店的预计预期的最大TPS值T+t*Δα，计算出预计的负荷值Yk：
Yk＝a*(Tk+(T+t*Δα))+b
如果Yk的值大于0.8的话(根据二八原则来定义这个添加指标)，表示当前节点不适合，预计t个采样时间后节点也会超负荷。只有当小于这个阈值后，才迁移厅店到这个节点。
S360，将所述业务超期指标大于所述第三设定阈值的厅店迁移至预期负荷指标小于所述第四设定阈值的所述第三排队边缘节点进行维护。
当在S350中确定了迁移节点之后，则将S340中确定迁移厅店迁移至该迁移节点。
应当理解，预期负荷指标小于第四设定阈值的第三排队边缘节点的数量可以为一个，也可以为多个。当预期负荷指标小于第四设定阈值的第三排队边缘节点的数量为多个时，也即存在多个第三排队边缘节点的预期符合小于第四设定阈值，此时，可以选择预期负荷最小的第三排队边缘节点作为迁移节点。
根据本发明实施例的排队边缘节点的调度方法通过监控已运行节点的性能指标来判断节点是否超过负荷，并在超过负荷时将其维护的至少一个厅店迁移出去，以降低负荷，从而确保该节点的运行性能和效率。
图7是本发明实施例提供的一种排队边缘节点的调度方法的流程示意图。
请参考图7，本发明实施例提供一种排队边缘节点的调度方法700，应用于排队云端中心服务器，该调度方法700包括：
S410，获取各第三排队边缘节点的跨节点操作信息。
与前述类似，在本实施例中，所述第三排队边缘节点为多个排队边缘节点中已运行的排队边缘节点。所述第三排队边缘节点可以包括一个排队边缘节点，也可以包括多个排队边缘节点。如图7所示，第三排队边缘节点包括第三排队边缘节点1和第三排队边缘节点2。
第三排队边缘节点的跨节点操作信息可以由第三排队边缘节点同步至排队云端中心服务器，并存储在节点数据存储器中。因此，排队云端中心服务器可以从节点数据存储器中获取取第三排队边缘节点的跨节点操作信息。
S420，当厅店通过其中一个第三排队边缘节点的跨节点操作的数量大于通过其中另一个第三排队边缘节点的直接操作的数量时，将厅店迁移至其中一个第三排队边缘节点，其中另一个第三排队边缘节点是各第三排队边缘节点中维护厅店的排队边缘节点。
当获取第三排队边缘节点的跨节点操作信息之后，则根据跨节点操作信息确定每个厅店在其中一个第三排队边缘节点的跨节点操作的数量，以及在其中另一个第三排队边缘节点的直接操作的数量，其中另一个第三排队边缘节点是各第三排队边缘节点中维护厅店的排队边缘节点。并且当厅店通过其中一个第三排队边缘节点的跨节点操作的数量大于通过其中另一个第三排队边缘节点的直接操作的数量时，将厅店迁移至其中一个第三排队边缘节点。
作为一个示例，若厅店通过第三排队边缘节点1的跨节点操作的数量(即通过第三排队边缘节点1跨节点请求第三排队边缘节点2进行排队的数量或次数)大于厅店通过第三排队边缘节点2的直接操作的数量(即通过第三排队边缘节点2直接请求排队的数量或次数)，当将该厅店从第三排队边缘节点2迁移至第三排队边缘节点1中进行维护。
这样通过跨节点操作信息来重新分配厅店的维护节点，可以使得厅店分配更合理，并更好地实现就近排队服务。
图8是本发明实施例提供的基于边缘计算的排队装置800的示意性结构框图。
请参考图8，该排队装置800可以包括排队模块810、厅点管理模块820和跨节点处理模块830。
排队模块810用于接收用端户发送的排队请求，所述排队请求包括用户请求排队的厅店信息。排队模块810用于执行结合图3描述的基于边缘计算的排队方法中的步骤S110，该过程的详细描述参见前述结合图3的描述，在此不再赘述。
厅点管理模块820用于根据厅店与排队边缘节点的维护关系表确定维护用户请求排队的厅店的第二排队边缘节点。厅点管理模块820用于执行结合图3描述的基于边缘计算的排队方法中的步骤S120，该过程的详细描述参见前述结合图3的描述，在此不再赘述。
排队模块810还用于在所述第二排队边缘节点是所述第一排队边缘节点时，执行排队操作生成第一排队信息。排队模块810还用于执行结合图3描述的基于边缘计算的排队方法中的步骤S130，该过程的详细描述参见前述结合图3的描述，在此不再赘述。
跨节点处理模块830用于在所述第二排队边缘节点不是所述第一排队边缘节点时，执行跨节点操作向所述第二排队边缘节点发送所述排队请求，用于所述第二排队边缘节点执行排队操作生成第二排队信息。跨节点处理模块830用于执行结合图3描述的基于边缘计算的排队方法中的步骤S140，该过程的详细描述参见前述结合图3的描述，在此不再赘述。
排队模块810还用于接收所述第二排队信息，以及向排队终端发送所述第一排队信息或所述第二排队信息。排队模块810还用于执行结合图3描述的基于边缘计算的排队方法中的步骤S150-S160，该过程的详细描述参见前述结合图3的描述，在此不再赘述。
在本发明实施例中，排队装置800还可以包括信息同步模块，用于当所述第二排队边缘节点不是所述第一排队边缘节点时，向排队云端中心服务器发送跨节点操作信息，以用于所述排队云端中心服务器根据所述跨节点操作信息将用户请求排队的厅店迁移至所述第一排队边缘节点进行维护。
示例性地，在本实施例中，所述排队请求包括取号请求或叫号请求，所述排队信息包括取号信息或叫号信息。
排队装置800、排队模块810、厅点管理模块820和跨节点处理模块830可以实现为硬件结构、软件结构或软硬件结合的结构。
图8所示排队装置800中的各个模块/单元具有实现图3中各个步骤的功能，并能达到其相应的技术效果，为简洁描述，在此不再赘述。
图9是本发明实施例提供的排队边缘节点的调度装置900的示意性结构框图。
请参考图9，该调度装置900可以包括第一节点信息获取模块910、第二节点信息获取模块920、节点调度模块930和信息同步模块940。
第一节点信息获取模块910用于获取未分配厅店的位置信息和各排队边缘节点的数据信息，并根据所述未分配厅店的位置信息和各排队边缘节点的数据信息，确定多个排队边缘节点中与所述未分配厅店的就近的已运行的第一排队边缘节点和未运行的第二排队边缘节点。第一节点信息获取模块910用于执行结合图5描述的排队边缘节点的调度方法中的步骤S210-S220，该过程的详细描述参见前述结合图5的描述，在此不再赘述。
第二节点信息获取模块920用于获取所述第一排队边缘节点的性能指标，并将所述性能指标与设定阈值进行比较。第二节点信息获取模块920用于执行结合图5描述的排队边缘节点的调度方法中的步骤S230，该过程的详细描述参见前述结合图5的描述，在此不再赘述。
节点调度模块930用于在所述第一排队边缘节点的性能指标小于所述设定阈值时，将所述未分配厅店分配至所述第一排队边缘节点进行维护；以及在所述第一排队边缘节点的性能指标大于所述设定阈值时，将所述未分配厅店分配至所述第二排队边缘节点进行维护。节点调度模块930用于执行结合图5描述的排队边缘节点的调度方法中的步骤S240-S250，该过程的详细描述参见前述结合图5的描述，在此不再赘述。
信息同步模块940用于接收所述未分配厅店被分配至的所述排队边端节发送的节点信息，以对排队云端中心服务器的节点信息进行更新，并将更新后的节点信息同步至其他已运行的所述排队边缘节点。
在本发明实施例中，第一节点信息获取模块910还用于获取第三排队边缘节点的当前工作状态，节点调度模块930还用于当所述第三排队边缘节点出现宕机时，将出现宕机的所述第三排队边缘节点维护的厅店分配至所述第四排队边缘节点。其中，所述第三排队边缘节点为多个排队边缘节点中已运行的排队边缘节点，所述第四排队边缘节点为多个排队边缘节点中未运行的排队边缘节点。
在本发明实施例中，第二节点信息获取模块920还用于获取第三排队边缘节点的所述性能指标，并将所述性能指标与第二设定阈值比较。第二节点信息获取模块920还用于执行结合图6描述的排队边缘节点的调度方法中的步骤S310，该过程的详细描述参见前述结合图6的描述，在此不再赘述。
节点调度模块930还用于当所述第三排队边缘节点的性能指标大于所述第二设定阈值时，将所述性能指标大于所述第二设定阈值的所述第三排队边缘节点维护的至少一个厅店迁移至性能指标小于所述第二设定阈值的所述第三排队边缘节点或者第四边缘节点。节点调度模块930还用于执行结合图6描述的排队边缘节点的调度方法中的步骤S320，该过程的详细描述参见前述结合图6的描述，在此不再赘述。
第二节点信息获取模块920还用于当所述第三排队边缘节点的性能指标大于所述第二设定阈值时，获取所述性能指标大于所述第二设定阈值的所述第三排队边缘节点维护的各厅店的业务超期指标，并将所述业务超期指标与第三设定阈值进行比较。第二节点信息获取模块920还用于执行结合图6描述的排队边缘节点的调度方法中的步骤S330，该过程的详细描述参见前述结合图6的描述，在此不再赘述。
节点调度模块930还用于选择所述业务超期指标大于所述第三设定阈值的厅店进行迁移。节点调度模块930还用于执行结合图6描述的排队边缘节点的调度方法中的步骤S340，该过程的详细描述参见前述结合图6的描述，在此不再赘述。
第二节点信息获取模块920还用于获取所述性能指标小于所述第二设定阈值的所述第三排队边缘节点的预期负荷指标，并将所述预期负荷指标与第四设定阈值进行比较。第二节点信息获取模块920还用于执行结合图6描述的排队边缘节点的调度方法中的步骤S350，该过程的详细描述参见前述结合图6的描述，在此不再赘述。
节点调度模块930还用于将所述业务超期指标大于所述第三设定阈值的厅店迁移至所述预期负荷指标小于所述第四设定阈值的所述第一排队边缘节点进行维护。节点调度模块930还用于执行结合图6描述的排队边缘节点的调度方法中的步骤S360，该过程的详细描述参见前述结合图6的描述，在此不再赘述。
在本发明实施例中，第一节点信息获取模块910还用于获取各所述第三排队边缘节点的跨节点操作信息。第一节点信息获取模块910还用于执行结合图7描述的排队边缘节点的调度方法中的步骤S410，该过程的详细描述参见前述结合图7的描述，在此不再赘述。
节点调度模块930还用于当厅店通过其中一个所述第三排队边缘节点的跨节点操作的数量大于通过其中另一个所述第三排队边缘节点的直接操作的数量时，将所述厅店迁移至所述其中一个第三排队边缘节点，所述其中另一个所述第三排队边缘节点是各所述第三排队边缘节点中维护所述厅店的排队边缘节点。节点调度模块930还用于执行结合图7描述的排队边缘节点的调度方法中的步骤S420，该过程的详细描述参见前述结合图7的描述，在此不再赘述。
调度装置900、第一节点信息获取模块910、第二节点信息获取模块920、节点调度模块930和信息同步模块940可以实现为硬件结构、软件结构或软硬件结合的结构。
图9所示调度装置900中的各个模块/单元具有实现图5-图7中各个步骤的功能，并能达到其相应的技术效果，为简洁描述，在此不再赘述。
图10示出了本发明实施例提供的计算设备的硬件结构示意图。
计算设备1000可以包括处理器1001以及存储有计算机程序指令的存储器1002。
具体地，上述处理器1001可以包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)，或者可以被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。
存储器1002可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器1002可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，HDD)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal Serial Bus，USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在一个实例中，存储器1002可以包括可移除或不可移除(或固定)的介质，或者存储器1002是非易失性固态存储器。存储器1002可在综合网关容灾设备的内部或外部。
在一个实例中，存储器1002可以是只读存储器(Read Only Memory，ROM)。在一个实例中，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(PROM)、可擦除PROM(EPROM)、电可擦除PROM(EEPROM)、电可改写ROM(EAROM)或闪存或者两个或更多个以上这些的组合。
存储器1002可以包括只读存储器(ROM)，随机存取存储器(RAM)，磁盘存储介质设备，光存储介质设备，闪存设备，电气、光学或其他物理/有形的存储器存储设备。因此，通常，存储器包括一个或多个编码有包括计算机可执行指令的软件的有形(非暂态)计算机可读存储介质(例如，存储器设备)，并且当该软件被执行(例如，由一个或多个处理器)时，其可操作来执行参考根据本公开的一方面的方法所描述的操作。
处理器1001通过读取并执行存储器1002中存储的计算机程序指令，以实现图3所示实施例中的方法/步骤S110至S160，图5所示实施例中的方法/步骤S210至S250，图6所示实施例中的方法/步骤S310至S360，图7所示实施例中的方法/步骤S410至S420，并达到图3至图7所示实例执行其方法/步骤达到的相应技术效果，为简洁描述在此不再赘述。
处理器1001通过读取并执行存储器1002中存储的计算机程序指令，以实现图8所示实施例中的排队装置800以及排队模块810、厅点管理模块820和跨节点处理模块830，图8所示实施例中的调度装置900以及第一节点信息获取模块910、第二节点信息获取模块920、节点调度模块930和信息同步模块940，并达到图8和图9所示实例中的装置所达到的相应技术效果，为简洁描述在此不再赘述。
在一个示例中，计算设备1000还可包括通信接口1003和总线1010。其中，如图10所示，处理器1001、存储器1002、通信接口1003通过总线1010连接并完成相互间的通信。
通信接口1003，主要用于实现本发明实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。
总线1010包括硬件、软件或两者，将在线数据流量计费设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(Accelerated Graphics Port，AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(Extended Industry Standard Architecture，EISA)总线、前端总线(Front Side Bus，FSB)、超传输(Hyper Transport，HT)互连、工业标准架构(Industry Standard Architecture，ISA)总线、无限带宽互连、低引脚数(LPC)总线、存储器总线、微信道架构(MCA)总线、外围组件互连(PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(SATA)总线、视频电子标准协会局部(VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线610可包括一个或多个总线。尽管本发明实施例描述和示出了特定的总线，但本发明考虑任何合适的总线或互连。
该计算设备1000可以基于边缘计算以及资源调度算法执行本发明实施例中的基于边缘计算的排队方法和排队边缘节点调度方法，从而实现结合图3至图4描述的基于边缘计算的排队方法，或者图5至图7描述的排队边缘节点调度方法。
另外，结合上述实施例中的基于边缘计算的排队方法和排队边缘节点调度方法，本发明实施例可提供一种计算机存储介质来实现。该计算机存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种基于边缘计算的排队方法或排队边缘节点调度方法。
根据本发明实施例的基于边缘计算的排队方法、排队边缘节点的调度方法、排队装置、调度装置、排队系统及计算机存储介质，一方面通过引入边缘计算，在排队边缘节点实现排队功能，使得算力下沉，克服了集中化系统对中心端(云端)的强依赖；另一方面，通过边缘节点资源调度算法，实现各个边缘节点资源的管理和均衡调度，解决边缘节点资源利用率不均衡的问题；并且还通过排队调度算法，实现边缘节点故障、转发其他节点处理，保证了服务高可靠性，并且支持客户自定义优先级规则排序。
需要明确的是，本发明并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本发明的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本发明的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。
以上所述的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本发明的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、ROM、闪存、可擦除ROM(EROM)、软盘、CD-ROM、光盘、硬盘、光纤介质、射频(RadioFrequency，RF)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。
还需要说明的是，本发明中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本发明不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。
上面参考根据本公开的实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各方面。应当理解，流程图和/或框图中的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合可以由计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可被提供给通用计算机、专用计算机、或其它可编程数据处理装置的处理器，以产生一种机器，使得经由计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行的这些指令使能对流程图和/或框图的一个或多个方框中指定的功能/动作的实现。这种处理器可以是但不限于是通用处理器、专用处理器、特殊应用处理器或者现场可编程逻辑电路。还可理解，框图和/或流程图中的每个方框以及框图和/或流程图中的方框的组合，也可以由执行指定的功能或动作的专用硬件来实现，或可由专用硬件和计算机指令的组合来实现。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。应理解，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，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (12)

1.一种基于边缘计算的排队方法，其特征在于，应用于第一排队边缘节点，所述第一排队边缘节点为多个排队边缘节点中与排队终端就近的排队边缘节点，该排队方法包括：
接收排队终端发送的排队请求，所述排队请求包括用户请求排队的厅店信息；
根据厅店与排队边缘节点的维护关系信息表确定维护用户请求排队的厅店的第二排队边缘节点；
当所述第二排队边缘节点是所述第一排队边缘节点时，执行排队操作生成第一排队信息；
当所述第二排队边缘节点不是所述第一排队边缘节点时，执行跨节点操作向所述第二排队边缘节点发送所述排队请求，以用于所述第二排队边缘节点执行排队操作生成第二排队信息；
接收所述第二排队边缘节点发送的所述第二排队信息；以及
向排队终端发送所述第一排队信息或所述第二排队信息。
2.根据权利要求1所述的排队方法，其特征在于，该排队方法还包括：
当所述第二排队边缘节点不是所述第一排队边缘节点时，向排队云端中心服务器发送跨节点操作信息，以用于所述排队云端中心服务器根据所述跨节点操作信息将用户请求排队的厅店迁移至所述第一排队边缘节点进行维护。
3.根据权利要求1或2所述的排队方法，其特征在于，所述排队请求包括取号请求或叫号请求，所述排队信息包括取号信息或叫号信息。
4.一种排队边缘节点的调度方法，其特征在于，包括：
获取未分配厅店的位置信息和各排队边缘节点的数据信息；
根据所述未分配厅店的位置信息和各排队边缘节点的数据信息，确定多个排队边缘节点中与所述未分配厅店的就近的已运行的第一排队边缘节点和未运行的第二排队边缘节点；
获取所述第一排队边缘节点的性能指标，并将所述性能指标与第一设定阈值进行比较；
当所述第一排队边缘节点的性能指标小于所述第一设定阈值时，将所述未分配厅店分配至所述第一排队边缘节点进行维护；
当所述第一排队边缘节点的性能指标大于等于所述第一设定阈值时，将所述未分配厅店分配至所述第二排队边缘节点进行维护。
5.根据权利要求4所述的调度方法，其特征在于，所述调度方法还包括：
获取第三排队边缘节点的所述性能指标，并将所述性能指标与第二设定阈值比较；在所述第三排队边缘节点包括多个排队边缘节点的情况下，将所述性能指标大于所述第二设定阈值的所述第三排队边缘节点维护的至少一个厅店迁移至性能指标小于所述第二设定阈值的所述第三排队边缘节点或者第四排队边缘节点；或者获取第三排队边缘节点的当前工作状态；以及
当所述第三排队边缘节点出现宕机时，将出现宕机的所述第三排队边缘节点维护的厅店分配至所述第四排队边缘节点，
其中，所述第三排队边缘节点为多个排队边缘节点中已运行的排队边缘节点，所述第四排队边缘节点为多个排队边缘节点中未运行的排队边缘节点。
6.根据权利要求5所述的调度方法，其特征在于，
当所述第三排队边缘节点的性能指标大于所述第二设定阈值时，获取所述性能指标大于所述第二设定阈值的所述第三排队边缘节点维护的各厅店的业务超期指标，并将所述业务超期指标与第三设定阈值进行比较；
选择所述业务超期指标大于所述第三设定阈值的厅店进行迁移；
获取所述性能指标小于所述第二设定阈值的所述第三排队边缘节点的预期负荷指标，并将所述预期负荷指标与第四设定阈值进行比较；
将所述业务超期指标大于所述第三设定阈值的厅店迁移至所述预期负荷指标小于所述第四设定阈值的所述第一排队边缘节点进行维护。
7.根据权利要求5或6所述的调度方法，其特征在于，所述调度方法还包括：
获取各所述第三排队边缘节点的跨节点操作信息；
当厅店通过其中一个所述第三排队边缘节点的跨节点操作的数量大于通过其中另一个所述第三排队边缘节点的直接操作的数量时，将所述厅店迁移至所述其中一个第三排队边缘节点，所述其中另一个所述第三排队边缘节点是各所述第三排队边缘节点中维护所述厅店的排队边缘节点。
8.一种基于边缘计算的排队装置，其特征在于，应用于第一排队边缘节点，所述第一排队边缘节点为多个排队边缘节点中与排队终端就近的排队边缘节点，所述装置包括：
排队模块，用于接收用端户发送的排队请求，所述排队请求包括用户请求排队的厅店信息；
厅点管理模块，用于根据厅店与排队边缘节点的维护关系表确定维护用户请求排队的厅店的第二排队边缘节点；
所述排队模块还用于在所述第二排队边缘节点是所述第一排队边缘节点时，执行排队操作生成第一排队信息；
跨节点处理模块，用于在所述第二排队边缘节点不是所述第一排队边缘节点时，执行跨节点操作向所述第二排队边缘节点发送所述排队请求，用于所述第二排队边缘节点执行排队操作生成第二排队信息；
所述排队模块还用于接收所述第二排队信息，以及向排队终端发送所述第一排队信息或所述第二排队信息。
9.一种排队边缘节点的调度装置，其特征在于，包括：
第一节点信息获取模块，用于获取未分配厅店的位置信息和各排队边缘节点的数据信息，并根据所述未分配厅店的位置信息和各排队边缘节点的数据信息，确定多个排队边缘节点中与所述未分配厅店的就近的已运行的第一排队边缘节点和未运行的第二排队边缘节点；
第二节点信息获取模块，用于获取所述第一排队边缘节点的性能指标，并将所述性能指标与设定阈值进行比较，
节点调度模块，用于在所述第一排队边缘节点的性能指标小于所述设定阈值时，将所述未分配厅店分配至所述第一排队边缘节点进行维护；以及在所述第一排队边缘节点的性能指标大于所述设定阈值时，将所述未分配厅店分配至所述第二排队边缘节点进行维护，
信息同步模块，用于接收所述未分配厅店被分配至的排队边缘节点发送的节点信息，以对排队云端中心服务器的节点信息进行更新，并将更新后的节点信息同步至其他已运行的排队边缘节点。
10.一种基于边缘计算的排队系统，其特征在于，包括：
排队边缘节点服务器，用于接收排队终端发送的排队请求，并根据所述排队请求执行排队操作并返回排队信息；
排队云端中心服务器，用于根据未分配厅店的位置信息，将所述未分配厅店分配至所述排队边缘节点服务器，并判断各所述排队边缘节点服务器的性能指标是否超过设定阈值或出现宕机，在所述排队边缘节点服务器的性能指标超过设定阈值或出现宕机时，将所述排队边缘节点服务器维护的厅店迁移至另一所述排队边缘节点服务器，以及判断厅店通过其中一个所述排队边缘节点服务器的跨节点请求的数量是否大于通过其中另一个所述排队边缘节点服务器的直接请求的数量，在厅店通过其中一个所述排队边缘节点服务器的跨节点请求的数量大于通过其中另一个所述排队边缘节点服务器的直接请求的数量时，将所述厅店迁移在其中一个所述排队边缘节点服务器。
11.一种计算设备，其特征在于，所述设备包括：处理器，以及存储有计算机程序指令的存储器；所述处理器读取并执行所述计算机程序指令，以实现如权利要求1-3中的任意一项所述的基于边缘计算的排队方法，或者如权利要求4-7中的任意一项所述的排队边缘节点的调度方法。
12.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-3中的任意一项所述的基于边缘计算的排队方法，或者如权利要求4-7中的任意一项所述的排队边缘节点的调度方法。
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