CN115022371A - 负载分配方法、云单元系统及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种用于物联网的负载分配方法，用于将多个用户分配在多个云单元中，每个用户具有一个或多个IoT设备，所述负载分配方法包括：根据第一参数对所述多个用户进行分级；根据第二参数，对每一级的用户进行再分级，将所述多个用户分为多个子集；对每个子集中的用户进行碰撞检测；和根据所述碰撞检测的结果，对每个子集中的用户进行调整，并重复所述碰撞检测的步骤，直到不存在碰撞。本发明的实施例中采用了后验碰撞检测，对于在预设的指标数据，检测碰撞后会进行数据局部重排，保证预设的数据指标不会集中在单一子集分组中。另外，本发明实施例的方法完成对数据均衡的计算，算法复杂度低，便于实施。

Description

负载分配方法、云单元系统及计算机可读存储介质

技术领域

本发明大致涉及物联网领域，尤其涉及一种用于物联网的负载分配方法、云单元系统及计算机可读存储介质。

背景技术

传统的集中式IT系统架构中，由小型机、存储设备、硬件负载均衡设备等基础设施构成，这些硬件设备具备很强的稳定性，因此这些产品具有很高的市场占用率。集中式架构的弊端逐渐显现出来，比如小型机虽然性能足够强大，但是面对突增的业务，处理能力往往很难快速提升。硬件负载均衡设备，虽然单机处理能力足够强大，但是成本高昂，无法进行大规模冗余化配备以保障其可用能力。

云单元架构是在微服务架构上发展起来的解决IT系统扩展性及业务连续性的技术架构。云单元架构是指在多机房部署架构下，对业务处理能力进行逻辑上的单元划分，使业务流量按照一定规则分配到各个单元中，同时尽量确保用户流量始终收敛在一个单元内完成的架构。在云单元架构下，每个单元的流量会按照特定的规则分配到不同的应用容器中，同时通过分库分表规则路由到不同的数据库分库。由于每个单元的容器数量有限，因此，单元内的服务器扩容不会导致数据库达到连接数上限。同时，通过单元的新增，又可以保障系统容量可以进行理论上的无限扩展。

IoT又称物联网，是通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。随着物联网技术的迅速发展，海量的物联网设备不断出现，这些设备运行在云单元中，如何相对均衡得将多个设备分配到云单元中，已经成为亟待解决的问题。

现有技术存在一些缺陷，例如保证多指标相对均衡性，缺乏单指标绝对均衡；算法精准度对数据离散度有一定要求，在极值情况下，算法均衡度会下降；另外常规的算法模型相对复杂。

背景技术部分的内容仅仅是公开人所知晓的技术，并不当然代表本领域的现有技术。

发明内容

有鉴于现有技术的至少一个缺陷，本发明提供一种用于物联网的负载分配方法，用于将多个用户分配在多个云单元中，每个用户具有一个或多个IoT设备，所述负载分配方法包括：

根据第一参数对所述多个用户进行分级；

根据第二参数，对每一级的用户进行再分级，将所述多个用户分为多个子集；

对每个子集中的用户进行碰撞检测；和

根据所述碰撞检测的结果，对每个子集中的用户进行调整，并重复所述碰撞检测的步骤，直到不存在碰撞。

根据本发明的一个方面，所述第一参数包括用户的消息规模，所述第二参数包括用户的设备规模。

根据本发明的一个方面，所述负载分配方法还包括：当所述用户的数量不能整除预设值时，向所述用户中加入虚拟用户。

根据本发明的一个方面，所述云单元的数目为M，所述预设值为所述用户的IoT设备的多叉树模型的级数N，所述根据第一参数对多个用户进行分级的步骤包括将所述多个用户分为M级，所述将多个用户分为多个子集的步骤包括将多个用户分为M*N个子集。

根据本发明的一个方面，所述对每个子集中的用户进行碰撞检测的步骤包括：

确定该子集中是否存在两个以上的用户的预设参数同时出现极值；

当该子集中存在两个以上的用户的预设参数同时出现极值时，确定该子集中存在碰撞；否则确定该子集中不存在碰撞。

根据本发明的一个方面，所述预设参数包括用户的设备数目和/或消息数目。

根据本发明的一个方面，所述根据碰撞检测的结果对每个子集中的用户进行调整的步骤包括：对于出现碰撞的子集，将该子集中出现极值的用户与未出现碰撞的子集中的用户进行对调。

根据本发明的一个方面，所述负载分配方法还包括：根据获得的子集，将所述多个用户分配给所述多个云单元。

本发明还提供一种计算机程序产品，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可实施如上所述的负载分配方法。

本发明还提供一种云单元系统，用于服务多个用户，其中每个用户具有一个或多个IoT设备，所述云单元系统包括：

多个云单元；

负载分配单元，所述负载分配单元配置成根据所述用户和所述IoT设备，执行如上所述的负载分配方法，并根据获得的子集，将所述多个用户分配给所述多个云单元。

本发明的实施例中采用了后验碰撞检测，对于在预设的指标数据，检测碰撞后会进行数据局部重排，保证预设的数据指标不会集中在单一子集分组中。另外，本发明实施例的方法完成对数据均衡的计算，算法复杂度低，便于实施。

附图说明

构成本公开的一部分的附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。在附图中：

图1示出了物联网中用户与物联网设备的结构框图；

图2示出了根据本发明一个实施例的一种用于物联网的负载分配方法；

图3是依照本发明的至少一些实施例布置的计算机程序产品的框图；和

图4示出了根据本发明一个实施例的一种云单元系统。

具体实施方式

在下文中，仅简单地描述了某些示例性实施例。正如本领域技术人员可认识到的那样，在不脱离本发明的精神或范围的情况下，可通过各种不同方式修改所描述的实施例。因此，附图和描述被认为本质上是示例性的而非限制性的。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语"中心"、"纵向"、"横向"、"长度"、"宽度"、"厚度"、"上"、"下"、"前"、"后"、"左"、"右"、"竖直"、"水平"、"顶"、"底"、"内"、"外"、"顺时针"、"逆时针"等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语"第一"、"第二"仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有"第一"、"第二"的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本发明的描述中，"多个"的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语"安装"、"相连"、"连接"应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接:可以是机械连接，也可以是电连接或可以相互通讯；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征之"上"或之"下"可以包括第一和第二特征直接接触，也可以包括第一和第二特征不是直接接触而是通过它们之间的另外的特征接触。而且，第一特征在第二特征"之上"、"上方"和"上面"包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征"之下"、"下方"和"下面"包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。

下文的公开提供了许多不同的实施方式或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。当然，它们仅仅为示例，并且目的不在于限制本发明。此外，本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或参考字母，这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施方式和/或设置之间的关系。此外，本发明提供了的各种特定的工艺和材料的例子，但是本领域普通技术人员可以意识到其他工艺的应用和/或其他材料的使用。

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

图1示出了物联网中用户与物联网设备的结构框图。如图1所示，对于每个用户，分配有一个用户id，属于该用户的所有物联网设备都可以通过该用户id与该用户关联起来，在拓扑结构中属于该用户。物联网设备可包括信息传感器、射频识别装置、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。每个物联网设备都分配有一个设备id，每个物联网设备可以发出不同的消息，每个消息都具有相应的消息id。通过这样的方式构建出用户-物联网设备-消息的网络拓扑结构。

每个物联网设备都运行在一个云单元中，云单元是指在多机房部署架构下，对业务处理能力进行逻辑上的单元划分，使业务流量按照一定的规则分配到各单元中，同时尽量确保用户流量始终收敛在一个单元内完成的架构。当海量的物联网设备运行在多个云单元上时，物联网场景中用户的特征各不相同，不同的用户会分散在不用的云单元中，物联网平台需要提前规划/分配用户，保证用户均衡地分布在不同的云单元中；如何能够相对均衡地将这些用户分布在各个云单元上，对于实现负载均衡、有效提高云资源利用率是非常重要的。

图2示出了根据本发明一个实施例的一种用于物联网的负载分配方法100，用于将多个用户分配在多个云单元中，每个用户具有一个或多个IoT设备，以尽可能相对均衡地将这些用户分布在各个云单元上在物联网场景中，实现做到负载均衡，有效提高云资源利用率。下面参考图2描述所述负载分配方法100。

在步骤S101，根据第一参数对所述多个用户进行分级。

所述第一参数为用户的特征的属性值。物联网场景中用户的特征数据多种多样，不同的特征数据的重要程度也各不相同，在对用户数据进行均衡分配时，可以定义不同优先级，进行分级。根据本发明的一个实施例，所述第一参数为用户的消息规模，即该用户所拥有的所有物联网设备发出的消息总量，该消息规模可以是估计值，不一定是精确的值。根据本发明的一个优选实施例，对于一个物联网设备，可以根据该设备在过去一段时间(例如一天、一小时)内的消息总量作为该设备的消息规模，将该用户具有的所有物联网设备的消息规模累加，即可获得该用户的消息规模。

根据本发明的一个实施例，根据第一参数从高到低，对用户进行分级。每一级对应于第一参数的一定区间。优选的，在步骤S101中分级的数目与云单元的数目相同或者接近，即云单元的数目为M，步骤S101中根据第一参数将用户分为M级。

在步骤S102，根据第二参数，对每一级的用户进行再分级，将所述多个用户分为多个子集。

所述第二参数同样是用户的特征的属性值。根据本发明的一个优选实施例，第二参数为用户的设备规模，即一个用户所拥有的物联网设备的数目。根据本发明的一个实施例，根据第二参数从高到低，对步骤S101内每个级别中的用户进行再分级，分为多个子集，因此每一个子集对应于特定范围的第一参数、以及特定范围的第二参数。

根据本发明的一个实施例，在步骤S102中进行再分级的级数与用户的IoT设备的多叉树模型的级数相同。用户的IoT设备的多叉树模型如图1所示，其中分为三级，分别为用户级、设备级和消息级，即N＝3。在步骤S102中，对步骤S101内每个级别中的用户，可根据用户的物联网设备数目进行分级，分为多、中、少三级。通过这样的方式，将用户和物联网设备分为M*N个子集。

在步骤S103，对每个子集中的用户进行碰撞检测。

本发明中，“碰撞检测”是指检测在一个子集中是否出现两个以上的用户的预设参数同时出现极值。预设参数包括用户的设备数目和/或消息数目。当该子集中存在两个以上的用户的预设参数同时出现极值时，确定该子集中存在碰撞；否则确定该子集中不存在碰撞。以消息规模为例，例如在100个用户中，其中98个用户的消息规模均为1，2个用户的消息规模为100，那么当这两个用户位于同一个子集中时，则会出现碰撞。

另外，本发明中的“极值”不限于唯一的一个最大值，也可以是高于一定范围的值，都属于本发明意义下的“极值”。仍然以消息规模为例，例如在100个用户中，其中95个用户的消息规模均为1，5个用户的消息规模为91、92、95、96和100，高于预设值(例如90)的消息规模都属于极值，那么当这五个用户中的任意两个用户位于同一个子集中时，则会出现碰撞。

碰撞的检测可通过遍历每个子集、对每个子集中的用户进行排序和比较来进行，具体过程此处不再赘述。

当同一个子集中存在碰撞时，即一个子集中出现两个以上的用户的预设参数同时出现极值时，如果将这个子集分配给其中一个云单元，那么该云单元的负载将异常的重。因此，需要根据所述碰撞检测的结果，对每个子集中的用户进行调整，并重复所述碰撞检测的步骤，直到不存在碰撞。

具体的，在步骤S104，根据步骤S103的结果确定每个子集中是否存在碰撞。如果每个子集中均不存在碰撞，则进行到步骤S106，输出多个子集；否则，进行到步骤S105，对每个子集中的用户进行调整，然后返回到步骤S103，针对调整后的子集进行碰撞检测，直到在全部的子集中均不存在碰撞为止。在步骤S105中，对于出现碰撞的子集，可以将该子集中出现极值的用户与未出现碰撞的子集中的用户进行交换对调。一个子集可能包括多个用户，在未出现碰撞的子集中，可选择所述预设参数最小的用户进行交换。另外优选的，在选择用于交换的子集时，优选地选择那些不具有极值用户的子集，从中选择用户进行交换。通过这样的方式，可以确保交换之后不会出现新的碰撞，减少图2中循环迭代的次数。

通过这样的方式，在物联网场景中，基本能够将所有的用户“相对均衡”地分布在多个云单元上，合理规划云单元资源，做到负载均衡，有效提高云资源利用率。

根据本发明的一个优选实施例，为了进一步提高用户分布的均衡度，可以在原始数据集合中插入一组无效的数据集，新的数据集在不影响指标计算的前提下天然具备更好的均衡度。例如在图2所示的方法中，在步骤S101之前，当所述用户的数量不能整除预设值时，向所述用户中加入虚拟用户。所述预设值例如为所述用户的IoT设备的多叉树模型的级数N。通过插入虚拟用户的方式，有利于保证数据集在单指标下的衡性。

本发明的实施例中采用了后验碰撞检测，对于在预设的指标数据，检测碰撞后会进行数据局部重排，保证预设的数据指标不会集中在单一子集分组中。另外，本发明实施例的方法完成对数据均衡的计算，算法复杂度低，便于实施。

在获得了不具有碰撞的多个子集之后，可以对每个子集中的其中一个指标的值进行累加，例如对每个子集中消息数量的值进行累加，用作评价该子集的性能和负荷。之后，可以根据获得的多个子集，将所述多个用户分配给所述多个云单元。可以将所述多个子集随机地平均分配给所述多个云单元，也可以按照顺序将多个子集平均分配给所述多个云单元。

图3是依照本发明的至少一些实施例布置的计算机程序产品200的框图。信号承载介质202可以被实现为或者包括计算机可读介质206、计算机可记录介质208、计算机通信介质210或者它们的组合，其存储可配置处理单元以执行先前描述的过程中的全部或一些的编程指令204。这些指令可以包括例如用于使一个或多个处理器执行如下处理的一个或多个可执行指令：根据第一参数对所述多个用户进行分级；根据第二参数，对每一级的用户进行再分级，将所述多个用户分为多个子集；对每个子集中的用户进行碰撞检测；和根据所述碰撞检测的结果，对每个子集中的用户进行调整，并重复所述碰撞检测的步骤，直到不存在碰撞。编程指令204还可以是的处理器执行如上所述的负载分配方法100中的其他步骤。此处不再赘述。

图4示出了根据本发明一个实施例的一种云单元系统300，用于服务多个用户，其中每个用户具有一个或多个IoT设备，下面参考图4详细描述。

如图4所示，所述云单元系统300包括多个云单元以及负载分配单元301。图4中示意性的示出了云单元1、云单元2、…、云单元M。在每个云单元中，包括相应的应用(应用程序)数据库。每个云单元均可独立地承载一定数目的用户和IoT设备。本领域技术人员容易理解，不同的云单元的应用可以是相同的，也可以是不同的，这些都在本发明的范围内。

所述负载分配单元301可获知所述用户和IoT设备的信息，并且配置成根据所述用户和所述IoT设备的信息，执行以下操作：

根据第一参数对所述多个用户进行分级，所述第一参数包括用户的消息规模，根据用户消息规模将用户分为多级；

根据第二参数，对每一级的用户进行再分级，将所述多个用户分为多个子集，其中第二参数例如包括用户的设备规模；

对每个子集中的用户进行碰撞检测，例如确定该子集中是否存在两个以上的用户的预设参数同时出现极值；当该子集中存在两个以上的用户的预设参数同时出现极值时，确定该子集中存在碰撞；否则确定该子集中不存在碰撞；

根据所述碰撞检测的结果，对每个子集中的用户进行调整，并重复所述碰撞检测的步骤，直到不存在碰撞；

根据获得的子集，将所述多个用户分配给所述多个云单元。

根据本发明的一个实施例，所述负载分配单元301配置成：当所述用户的数量不能整除预设值时，向所述用户中加入虚拟用户。

根据本发明的一个实施例，所述云单元的数目为M，所述预设值为所述用户的IoT设备的多叉树模型的级数N，多个用户最终被分为M*N个子集。

根据本发明的一个实施例，所述预设参数包括用户的设备数目和/或消息数目。

根据本发明的一个实施例，所所述负载分配单元301配置成：对于出现碰撞的子集，将该子集中出现极值的用户与未出现碰撞的子集中的用户进行对调。通过这样的方式，在物联网场景中，基本能够将所有的用户“相对均衡”地分布在多个云单元上，合理规划云单元资源，做到负载均衡，有效提高云资源利用率。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。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)

1.一种用于物联网的负载分配方法，用于将多个用户分配在多个云单元中，每个用户具有一个或多个IoT设备，所述负载分配方法包括：

根据第一参数对所述多个用户进行分级；

根据第二参数，对每一级的用户进行再分级，将所述多个用户分为多个子集；

对每个子集中的用户进行碰撞检测；和

根据所述碰撞检测的结果，对每个子集中的用户进行调整，并重复所述碰撞检测的步骤，直到不存在碰撞。

2.如权利要求1所述的负载分配方法，其中所述第一参数包括用户的消息规模，所述第二参数包括用户的设备规模。

3.如权利要求1所述的负载分配方法，还包括：当所述用户的数量不能整除预设值时，向所述用户中加入虚拟用户。

4.如权利要求3所述的负载分配方法，其中所述云单元的数目为M，所述预设值为所述用户的IoT设备的多叉树模型的级数N，所述根据第一参数对多个用户进行分级的步骤包括将所述多个用户分为M级，所述将多个用户分为多个子集的步骤包括将多个用户分为M*N个子集。

5.如权利要求1-4中任一项所述的负载分配方法，其中所述对每个子集中的用户进行碰撞检测的步骤包括：

确定该子集中是否存在两个以上的用户的预设参数同时出现极值；

当该子集中存在两个以上的用户的预设参数同时出现极值时，确定该子集中存在碰撞；否则确定该子集中不存在碰撞。

6.如权利要求5所述的负载分配方法，其中所述预设参数包括用户的设备数目和/或消息数目。

7.如权利要求5所述的负载分配方法，其中所述根据碰撞检测的结果对每个子集中的用户进行调整的步骤包括：对于出现碰撞的子集，将该子集中出现极值的用户与未出现碰撞的子集中的用户进行对调。

8.如权利要求1-4中任一项所述的负载分配方法，还包括：根据获得的子集，将所述多个用户分配给所述多个云单元。

9.一种计算机程序产品，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可实施如权利要求1-8中任一项所述的负载分配方法。

10.一种云单元系统，用于服务多个用户，其中每个用户具有一个或多个IoT设备，所述云单元系统包括：

多个云单元；

负载分配单元，所述负载分配单元配置成根据所述用户和所述IoT设备，执行如权利要求1-8中任一项所述的负载分配方法，并根据获得的子集，将所述多个用户分配给所述多个云单元。

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