CN114979232B - 移动web增强现实去中心协同渲染计算网络的构建方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种移动web增强现实去中心协同渲染计算网络的构建方法，包括：接收到请求后，周围节点返回一个数据包，数据包的内容包括TCP连接端口数组和若干相邻节点的IP地址；服务节点收到周边节点发送的IP和端口后，通过D2D通信网络连接方式与周边节点通信，实现交互数据、控制数据和呈现数据的通信；在分散的网络中，区块链的哈希用于数据存储和管理，为了确保哈希的不重复，节点和密钥被映射到同一空间，选择SHA‑1作为哈希函数，SHA‑1生成2160的空间，每个空间都是16字节的大整数，两端连接形成一个环，并按顺时针方向排列在环上，节点和键被散接到环上，每个键都由附近的节点进行维护，整个D2D维通信网络的状态为虚拟环。

Description

移动web增强现实去中心协同渲染计算网络的构建方法
技术领域
本发明属于增强现实技术领域，具体涉及一种移动web增强现实去中心协同渲染计算网络的构建方法。
背景技术
在用户聚集场景如图1所示，如体育场馆、商业活动和其他特定场景中，一些与场景相关的MWAR服务，如AR广告、AR评论和虚拟解释等，将在特定空间和短期内向服务器发送大量服务请求。由于呈现服务流程的特性，在用户聚合场景中呈现MWAR应用程序的计算存在以下挑战：
(1)基于服务器的远程渲染将带来巨大的通信成本。
基于服务器的计算的渲染数据比传统的移动设备浏览器上的三维模型文件加载和渲染消耗更多的通信资源。特别是在用户聚合场景中，短期内大量的并发请求将给公共渠道带来巨大的压力。
(2)高并发性将带来巨大的渲染计算成本。
在用户聚合场景中，多个移动设备将在短期内向服务器发送大量MWAR的计算请求，导致计算能力服务器(如移动边缘服务器)无法承受大量的计算压力。即使使用缓存计算来呈现数据服务，高并发性缓存控制和管理计算也会给特定的服务器带来很高的计算成本。
(3)临时移动边缘服务器将带来较高的就业成本。
虽然“云+边缘服务器”可以解决用户聚合场景中的计算成本和通信成本问题，但部署移动边缘服务器将给运营商带来额外的设备成本，特别是对于临时活动代理场景。
发明内容
鉴于以上存在的问题，本发明提供一种移动web增强现实去中心协同渲染计算网络的构建方法。
为解决上述技术问题，本发明采用如下的技术方案：
一种移动web增强现实去中心协同渲染计算网络的构建方法，包括以下步骤：
接收到请求后，周围节点返回一个数据包，数据包的内容包括TCP连接端口数组和若干相邻节点的IP地址；
服务节点收到周边节点发送的IP和端口后，通过D2D通信网络连接方式与周边节点通信，实现交互数据、控制数据和呈现数据的通信；在分散的网络中，区块链的哈希用于数据存储和管理，为了确保哈希的不重复，节点和密钥被映射到同一空间，选择SHA-1作为哈希函数，SHA-1生成2160的空间，每个空间都是16字节的大整数，两端连接形成一个环，并按顺时针方向排列在环上，节点和键被散接到环上，每个键都由附近的节点进行维护，整个D2D维通信网络的状态为虚拟环，CRCDNet就为协作呈现计算服务构建了一个区块链。
优选地，包括节点的连接，假设新节点为Nodenew，原始节点为Nodeor0和Nodeor1：
Nodenew请求向导查找其成功的Nodeor0，并初始化Nodenew的后续节点0；
Nodenew已连接到其继任者Nodeor0；
Nodeor0的前身节点Nodeor1与Nodenew重新连接，并断开Nodeor0的连接。
优选地，包括节点的退出，在分散的网络中，使用链列表结构来管理节点退出，假设退出的节点是，而前任节点和后续节点分别是Nodepre和Nodesuc，
Nodesuc的前任节点已更改为Nodepre；
Nodepre的后继节点已更改为Nodesuc；
从其前身的下表中删除Nodeexit。
附图说明
图1为现有技术中用户聚集场景的结构示意图；
图2为本发明实施例的移动web增强现实去中心协同渲染计算网络的构建方法的步骤流程图。
具体实施方式
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。
分散式协同渲染服务网络由结构化的D2D通信网络构成。分散协同呈现计算服务网络的构建参考了区块链的构造方法，通过UPnP或nat-pmp方法将设备的内部网络地址和端口映射到外端网络地址和端口。参见图2，所示为本发明实施例的移动web增强现实去中心协同渲染计算网络的构建方法的步骤流程图，包括以下步骤：
接收到请求后，周围节点返回一个数据包，数据包的内容包括TCP连接端口数组和若干相邻节点的IP地址；
服务节点收到周边节点发送的IP和端口后，通过D2D通信网络连接方式与周边节点通信，实现交互数据、控制数据和呈现数据的通信；在分散的网络中，区块链的哈希用于数据存储和管理，为了确保哈希的不重复，节点和密钥被映射到同一空间，选择SHA-1作为哈希函数，SHA-1生成2160的空间，每个空间都是16字节的大整数，两端连接形成一个环，并按顺时针方向排列在环上，节点和键被散接到环上，每个键都由附近的节点进行维护，整个D2D维通信网络的状态为虚拟环，CRCDNet就为协作呈现计算服务构建了一个区块链。
在协同呈现计算分散服务网络中，每个节点都具有高度的自主性，可以为其他节点提供计算资源和数据服务。通过将远程服务器的计算压力分配到分布式网络中附近的渲染计算节点，我们可以避免远程服务器承受过大的计算压力。同时，渲染计算节点可以跳过远程服务器中心，直接进行设备间的近距离通信，解决了远程中心服务器与场景边缘基站之间通信压力过大的问题。分散化网络的核心是区块链技术。如何在用户聚合场景中构建一个包含协作呈现计算服务的区块链是CRCDnet实现的另一项核心任务。
根据区块链的传统维护方法，节点连接、退出和故障机制描述如下：
节点连接：在和弦网络中运行的任何节点都可以扮演此角色；连接过程包括两个阶段：新节点本身的连接操作和其他节点的发现。新节点连接分为以下步骤：假设新节点为Nodenew，原始节点为Nodeor0和Nodeor1：
Nodenew请求向导查找其成功的Nodeor0，并初始化Nodenew的后续节点0；
Nodenew已连接到其继任者Nodeor0；
Nodeor0的前身节点Nodeor1与Nodenew重新连接，并断开Nodeor0的连接。
节点退出：在分散的网络中，使用链列表结构来管理节点退出，假设退出的节点是Nodeexit，而前任节点和后续节点分别是Nodepre和Nodesuc，
Nodesuc的前任节点已更改为Nodepre；
Nodepre的后继节点已更改为Nodesuc；
从其前身的下表中删除Nodeexit。
节点故障：采用以下方法处理节点不通知其他节点就突然离开网络的问题：
去中心网络中的每个节点定期检测预割和后续节点。
如果节点发现其后续节点失败，则会从后续链列表中找到第一个可用节点替换；
将当前节点设置为第一个可用节点的前身节点。
分散化网络中服务共享环的建设是影响服务响应延迟的关键因素。根据We-bGL的渲染计算方法，参与协作渲染计算的每个节点都需要将3D模型文件完全下载。在呈现计算执行时，将输出数据并行部署到虚拟数据共享环中。多个移动设备需要共享从服务器到基站的直接网络带宽。在此过程中，服务数据共享环将受到以下因素的影响：
(1)三维模型尺寸量对服务响应延迟的影响
在渲染计算中，三维模型的大小会影响来自远程服务器的下行传输的剥离。特别是当多个移动设备参与服务共享环的初始化时，三维模型尺寸对延迟的影响较明显。
(2)服务请求时间分布对服务响应延迟的影响
在服务环境中，参与服务共享环初始化的多个移动设备在一定时间内随机向服务器请求3D模型数据文件。服务请求的时间分配状态会产生影响。
根据上述两点，可以概括如下：参与服务共享环的初始化数据服务的移动设备的数量会影响共享环的响应延迟。参与设备的数量越多，渲染延迟就越低。服务共享环参与初始化过多，导致下行信道阻塞，影响服务响应延迟；参与设备数量越少，下行通信延迟越低，移动设备呈现延迟越大。
因此，服务建设的优化可以表示为不同情况下网络初始化设备数量的确定。为了研究其有效性，我们做出了以下假设。假设移动设备与远程服务器之间的连接的共享带宽为w，并且在服务时间内该带宽相对恒定。每个移动设备提供给呈现协作计算网络的计算资源相对恒等，即f.M设备在时间t中请求mwar应用，请求时间分布概率呈现正态分布。单位时间t远小于初始网络初始化设备的下载时间。渲染任务分区的粒度较小，因此在实际应用中可以忽略渲染任务分区的粒度对计算调度的影响。
渲染计算资源和渲染输出数据部署在每个节点上，由分散网络区块链构建的虚拟环管理。为了优化渲染响应延迟，需要快速找到服务共享环上客户端所需的计算资源或渲染输出数据。在这里，应用和弦算法来解决这个问题。和弦算法基于DHT，可以快速定位二维网络中的资源并将其映射到节点。同时，结合渲染计算中对时间的强烈依赖性，优化了和弦算法。具体的非线性搜索方法如下：
(1)每个节点都维护一个手指表(手指表是一个路由表，该表是链上的所有节点的节点)，表的长度是m(m是位数)，表的第-项存储Noden(n+2i-1)mod2m的继任者(1≤i≤m)。
(2)每个节点维护一个前身和继者的列表。这个列表的功能是快速找到他们的前身，并定期检查前任和继任者的健康状况。
(3)存储的后继者按比例增加了2的倍数，因此模量是因为最后一个节点的后继者是前几个节点，例如，最大节点的下一个节点被定义为第一个节点。
(4)资源键存储在以下节点上：沿和弦环，第一个节点，哈希(节点)≥哈希(键)，我们称此节点为此键的后继者。
(5)给定一个密钥，请按照以下步骤查找相应资源所在的节点，即找到该密钥的后继者：(如果在Noden上执行搜索)。
(6)在搜索资源时，用户将向给定的键附加一个值以显示优先级，并根据需要显示的数据帧的顺序来确定优先级。其他用户节点将根据任务优先级来调整数据处理队列。
应当理解，本文所述的示例性实施例是说明性的而非限制性的。尽管结合附图描述了本发明的一个或多个实施例，本领域普通技术人员应当理解，在不脱离通过所附权利要求所限定的本发明的精神和范围的情况下，可以做出各种形式和细节的改变。

Claims (3)

1.一种移动web增强现实去中心协同渲染计算网络的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
接收到请求后，周围节点返回一个数据包，数据包的内容包括TCP连接端口数组和若干相邻节点的IP地址；
服务节点收到周边节点发送的IP和端口后，通过D2D通信网络连接方式与周边节点通信，实现交互数据、控制数据和呈现数据的通信；在分散的网络中，区块链的哈希用于数据存储和管理，为了确保哈希的不重复，节点和密钥被映射到同一空间，选择SHA-1作为哈希函数，SHA-1生成2160的空间，每个空间都是16字节的大整数，两端连接形成一个环，并按顺时针方向排列在环上，节点和键被散接到环上，每个键都由附近的节点进行维护，整个D2D维通信网络的状态为虚拟环，CRCDNet就为协作呈现计算服务构建了一个区块链；
渲染计算资源和渲染输出数据部署在每个节点上，由分散网络区块链构建的虚拟环管理，找到服务共享环上客户端所需的计算资源或渲染输出数据，应用和弦算法解决，和弦算法基于DHT，快速定位二维网络中的资源并将其映射到节点，结合渲染计算中对时间的强烈依赖性，优化和弦算法，具体的非线性搜索方法如下：
(1)每个节点都维护一个手指表，手指表是一个路由表，表的长度是m，m是位数；
(2)每个节点维护一个前身和继任者的列表，列表的功能是快速找到节点的前身，并定期检查前任和继任者的健康状况；
(3)存储的后继者按比例增加2的倍数；
(4)资源键存储在以下节点上：沿和弦环，第一个节点，节点哈希≥键哈希；
(5)给定一个密钥，按照步骤查找相应资源所在的节点，找到该密钥的后继者；
(6)在搜索资源时，用户将向给定的键附加一个值以显示优先级，并根据需要显示的数据帧的顺序来确定优先级，其他用户节点根据任务优先级调整数据处理队列。
2.如权利要求1所述的移动web增强现实去中心协同渲染计算网络的构建方法，其特征在于，包括节点的连接，假设新节点为Nodenew，原始节点为Nodeor0和Nodeor1：
Nodenew请求向导查找其成功的Nodeor0，并初始化Nodenew的后续节点0；
Nodenew已连接到其继任者Nodeor0；
Nodeor0的前身节点Nodeor1与Nodenew重新连接，并断开Nodeor0的连接。
3.如权利要求1所述的移动web增强现实去中心协同渲染计算网络的构建方法，其特征在于，包括节点的退出，在分散的网络中，使用链列表结构来管理节点退出，假设退出的节点是，而前任节点和后续节点分别是Nodepre和Nodesuc，
Nodesuc的前任节点已更改为Nodepre；
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从其前身的下表中删除Nodeexit。
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