CN115061800A - 边缘计算任务的处理方法、边缘服务器及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种边缘计算任务的处理方法、边缘服务器及存储介质，涉及通信技术领域，用于解决相关技术中边缘服务器在空闲计算资源紧张的情况下，无法处理终端设备发送的紧急计算任务的问题。该方法包括：接收待计算任务请求；确定当前空闲计算资源量，以及，确定待计算任务的预计计算时长；在任务类型为时延敏感型、当前空闲计算资源量小于计算资源需求量以及预计计算时长小于时延要求的情况下，若存在第一计算任务，则暂定第一计算任务，且根据当前空闲计算资源量以及第一计算任务占用的第一计算资源量，处理待计算任务。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种边缘计算任务的处理方法、边缘服务器及存储介质。
背景技术
随着边缘计算技术的兴起，通过将计算任务迁移到边缘服务器来缓解终端设备的计算资源不足的问题，成为相关领域的热点。
但是，由于边缘服务器的计算资源有限，当终端设备有紧急计算任务需要边缘服务器计算时，若边缘服务器中的空闲计算资源无法满足该紧急计算任务所需要的计算资源，边缘服务器则无法接收该紧急计算任务，进而无法对该紧急计算任务进行边缘计算。
发明内容
本发明提供一种边缘计算任务的处理方法、边缘服务器及存储介质，用于解决相关技术中边缘服务器在空闲计算资源紧张的情况下，无法处理终端设备发送的紧急计算任务的问题。
为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：
第一方面，提供一种边缘计算任务的处理方法，应用于边缘服务器，方法包括：接收待计算任务请求；待计算任务请求包括待计算任务的任务量、计算资源需求量、时延要求以及任务类型；任务类型包括时延敏感型或者非时延敏感型；确定当前空闲计算资源量，以及，确定待计算任务的预计计算时长；在任务类型为时延敏感型、当前空闲计算资源量小于计算资源需求量以及预计计算时长小于时延要求的情况下，若存在第一计算任务，则暂停第一计算任务，且根据当前空闲计算资源量以及第一计算任务占用的第一计算资源量，处理待计算任务；第一计算任务为边缘服务器正在处理的计算任务，第一计算任务的业务类型为非时延敏感型，且第一计算资源量与当前空闲计算资源量之和大于或者等于计算资源需求量。
可选的，确定待计算任务的预计计算时长，包括：获取可用带宽以及计算速度；根据可用带宽、计算速度以及任务量，确定待计算任务的预计计算时长。
可选的，方法还包括：获取计算任务集合；计算任务集合包括多个正在处理的计算任务；确定计算任务集合中各计算任务的任务类型、占用的计算资源量以及剩余计算时长；根据待计算任务的计算资源需求量、各计算任务的任务类型、占用的计算资源量以及剩余计算时长，从计算任务集合中确定第一计算任务。
可选的，方法还包括：处理完待计算任务之后，根据第一计算资源量继续处理第一计算任务。
第二方面，提供一种边缘服务器，包括接收单元、确定单元以及处理单元；接收单元，用于接收待计算任务请求；待计算任务请求包括待计算任务的任务量、计算资源需求量、时延要求以及任务类型；任务类型包括时延敏感型或者非时延敏感型；确定单元用于确定当前空闲计算资源量，以及，确定待计算任务的预计计算时长；处理单元，用于在任务类型为时延敏感型、当前空闲计算资源量小于计算资源需求量以及预计计算时长小于时延要求的情况下，若存在第一计算任务，则暂停第一计算任务，且根据当前空闲计算资源量以及第一计算任务占用的第一计算资源量，处理待计算任务；第一计算任务为边缘服务器正在处理的计算任务，第一计算任务的业务类型为非时延敏感型，且第一计算资源量与当前空闲计算资源量之和大于或者等于计算资源需求量。
可选的，确定单元，具体用于：获取可用带宽以及计算速度；根据可用带宽、计算速度以及任务量，确定待计算任务的预计计算时长。
可选的，确定单元还用于：获取计算任务集合；计算任务集合包括多个正在处理的计算任务；确定计算任务集合中各计算任务的任务类型、占用的计算资源量以及剩余计算时长；根据待计算任务的计算资源需求量、各计算任务的任务类型、占用的计算资源量以及剩余计算时长，从计算任务集合中确定第一计算任务。
可选的，处理单元，还用于：处理完待计算任务之后，根据第一计算资源量继续处理第一计算任务。
第三方面，提供一种边缘服务器，包括：处理器、用于存储处理器可执行的指令的存储器；其中，处理器被配置为执行指令，以实现上述第一方面的边缘计算任务的处理方法。
第四方面，提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有指令，当计算机可读存储介质中的指令由边缘服务器的处理器执行时，使得边缘服务器能够执行上述第一方面的处理方法。
本发明提供的技术方案至少带来以下有益效果：边缘服务器接收计算任务请求，以得到待计算任务的任务量、计算资源需求量、时延要求以及任务类型。进一步的，边缘服务器确定当前空闲计算资源量，以及，确定待计算任务的预计计算时长。在任务类型为时延敏感型、当前空闲计算资源量小于计算资源需求量以及预计计算时长小于时延要求的情况下，若存在第一计算任务，边缘服务器则暂停第一计算任务，且根据当前空闲计算资源量以及第一计算任务占用的第一计算资源量，处理待计算任务。由于第一计算任务为边缘服务器正在处理的计算任务，第一计算任务的业务类型为非时延敏感型，且第一计算资源量与当前空闲计算资源量之和大于或者等于计算资源需求量。相较于相关技术中往往是计算边缘服务器当前空闲的资源决定是否处理待计算任务，本发明通常暂停部分当前正在执行的不紧急任务(即第一计算任务)，从而空闲出更多资源，使得边缘服务器在空闲计算资源紧张的情况下，可以处理终端设备发送的紧急计算任务，从而达到整个系统任务的效率和资源的更合理利用。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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为本发明实施例提供的一种边缘计算系统的结构示意图；
图2为本发明实施例提供的一种边缘计算任务的处理方法的流程示意图一；
图3为本发明实施例提供的一种边缘计算任务的处理方法的流程示意图二；
图4为本发明实施例提供的一种边缘计算任务的处理方法的流程示意图三；
图5为本发明实施例提供的一种边缘计算任务的处理方法的流程示意图四；
图6为本发明实施例提供的一种边缘服务器的结构示意图一；
图7为本发明实施例提供的一种边缘服务器的结构示意图二。
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，所描述的实施例仅仅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。
需要说明的是，本发明实施例中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本发明实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
还需要说明的是，本发明实施例中，“的(英文：of)”，“相应的(英文：corresponding，relevant)”和“对应的(英文：corresponding)”有时可以混用，应当指出的是，在不强调其区别时，其所要表达的含义是一致的。
为了便于清楚描述本发明实施例的技术方案，在本发明的实施例中，采用了“第一”、“第二”等字样对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分，本领域技术人员可以理解“第一”、“第二”等字样并不是在对数量和执行次序进行限定。
在对本发明实施例进行详细地解释说明之前，先对本发明实施例涉及到的一些相关技术进行介绍。
随着边缘计算技术的兴起，通过将计算任务迁移到边缘服务器来缓解终端设备的计算资源不足的问题，成为相关领域的热点。
但是，由于边缘服务器的计算资源有限，当终端设备有紧急计算任务需要边缘服务器计算时，若边缘服务器中的空闲计算资源无法满足该紧急计算任务所需要的计算资源，边缘服务器则无法接收该紧急计算任务，进而无法对该紧急计算任务进行边缘计算。
具体的，终端设备向边缘服务器发生有关该紧急计算任务的计算请求(计算请求中包括该紧急计算任务所需要的计算资源)，若边缘服务器中的空闲计算资源无法满足该紧急计算任务所需要的计算资源，边缘服务器则向终端返回拒绝请求消息，以告知终端边缘服务器无法对该紧急计算任务进行处理。
本发明实施例提供的边缘计算任务的处理方法，用于解决上述技术问题。本发明实施例提供的边缘计算任务的处理方法可以适用于边缘计算系统，图1示出了该边缘计算系统的一种结构示意图。如图1所示，边缘计算系统10包括边缘服务器11、基站12以及终端设备13。其中，边缘服务器11与基站12连接，终端设备13与基站12连接。边缘服务器11与基站12之间可以采用有线方式连接，也可以采用无线方式连接。终端设备13与基站12之间可以采用有线方式连接，也可以采用无线方式连接，本发明实施例对此不作限定。
边缘服务器11是部署在基站13侧的服务器，用于就近为终端设备提供各种需要的计算服务。具体的，边缘服务器11通过自身的计算资源处理终端设备的计算任务。计算资源指边缘服务器11处理计算任务时所需要的资源，例如中央处理器(central processingunit，CPU)资源。边缘服务器11包括资源管理模块、通信模块以及计算模块。
基站12是一种为终端设备提供无线通信功能的设备，基站12包括但不限于：第五代(5th generation，5G)中的下一代基站(g nodeB，gNB)、演进型节点B(evolved nodeB，eNB)、无线网络控制器(radio network controller，RNC)、节点B(node B，NB)、基站控制器(base station controller， BSC)、基站收发台(base transceiver station，BTS)、家庭基站(例如，home evolved nodeB，或home node B，HNB)、基带单元(baseBand unit，BBU)、传输点(transmitting and receiving point，TRP)、发射点(transmitting point， TP)、移动交换中心等。
终端设备13是一种具有无线收发功能的设备，可以部署在陆地上，包括室内或室外、手持或车载；也可以部署在水面上(如轮船等)；还可以部署在空中(例如飞机、气球和卫星上等)。终端设备13可以是手机 (mobile phone)、平板电脑(pad)、带无线收发功能的电脑、虚拟现实 (virtual reality，VR)终端、增强现实(augmented reality，AR)终端、工业控制中的无线终端、无人驾驶中的无线终端、远程医疗中的无线终端、智能电网中的无线终端、运输安全中的无线终端、智慧城市中的无线终端、智慧家庭中的无线终端、用户设备(user equipment，UE)等。边缘计算系统10中，终端设备13通常为多个。
图2是根据一些示例性实施例示出的一种边缘计算任务的处理方法的流程示意图。在一些实施例中，上述边缘计算任务的处理方法可以应用到如图1所示的边缘服务器，也可以应用到其他类似设备。
如图2所示，本发明实施例提供的边缘计算任务的处理方法，包括下述S201-S204。
S201、边缘服务器接收待计算任务请求。
其中，待计算任务请求包括待计算任务的任务量、计算资源需求量、时延要求以及任务类型；任务类型包括时延敏感型或者非时延敏感型。
作为一种可能的实现方式，边缘服务器通过通信模块接收终端设备通过基站转发的待计算任务请求。
具体的，当终端设备中有一个待计算任务需要处理时，终端设备将该任务的属性：包括任务量本身大小，计算资源需求量，任务的时延要求以及是否对时延敏感等，通过待计算任务请求发送给基站，并由基站转发至边缘服务器。
在实际应用中，待计算任务请求的包头中含有特殊指示，以表示该请求是一个与新任务资源申请有关的请求。
S202、边缘服务器确定当前空闲计算资源量。
作为一种可能的实现方式，边缘服务器接收到待计算任务请求之后，从资源管理模块中确定当前空闲计算资源量。
S203、边缘服务器确定待计算任务的预计计算时长。
作为一种可能的实现方式，边缘服务器接收到待计算任务请求之后，通过计算模块计算待计算任务的预计计算时长。
S204、在任务类型为时延敏感型、当前空闲计算资源量小于计算资源需求量以及预计计算时长小于时延要求的情况下，若存在第一计算任务，边缘服务器则暂停第一计算任务，且根据当前空闲计算资源量以及第一计算任务占用的第一计算资源量，处理待计算任务。
其中，第一计算任务为边缘服务器正在处理的计算任务，第一计算任务的业务类型为非时延敏感型，且第一计算资源量与当前空闲计算资源量之和大于或者等于计算资源需求量。
作为一种可能的实现方式，边缘服务器从待计算任务请求中确定待计算任务的任务类型。边缘服务器将当前空闲计算资源量与待计算任务的计算资源需求量比较，判断当前空闲计算资源量是否小于计算资源需求量。边缘服务器将待计算任务的时延要求与预计计算时长比较，判断预计计算时长是否小于时延要求。在任务类型为时延敏感型、当前空闲计算资源量小于计算资源需求量以及预计计算时长小于时延要求的情况下，边缘服务器确定当前正在处理的计算任务中是否存在满足条件的第一计算任务(即业务类型为非时延敏感型，且占用的计算资源量与当前空闲计算资源量之和大于或者等于计算资源需求量)。若存在第一计算任务，边缘服务器则暂停第一计算任务，且根据当前空闲计算资源量以及第一计算任务占用的第一计算资源量，处理待计算任务。
示例性的，设当前空闲计算资源量为R1，待计算任务的计算资源需求量为R2，预计计算时长为T1，待计算任务的时延要求为T2。若 R1<R2、T1<T2，且待计算任务的任务类型为时延敏感型。若存在第一计算任务，边缘服务器则暂停第一计算任务，并向终端设备反馈同意接收指令。相应的，终端设备在收到边缘服务器反馈的同意接收指令后，将待计算任务上传至边缘服务器。边缘服务器在接收到待计算任务后，根据当前空闲计算资源量以及第一计算任务占用的第一计算资源量，处理待计算任务。
本发明实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：边缘服务器首先接收包含待计算任务的任务量、计算资源需求量、时延要求以及任务类型的计算任务请求。进一步的，边缘服务器确定当前空闲计算资源量，以及，确定待计算任务的预计计算时长。在任务类型为时延敏感型、当前空闲计算资源量小于计算资源需求量以及预计计算时长小于时延要求的情况下，若存在第一计算任务，边缘服务器则暂停第一计算任务，且根据当前空闲计算资源量以及第一计算任务占用的第一计算资源量，处理待计算任务。由于第一计算任务为边缘服务器正在处理的计算任务，第一计算任务的业务类型为非时延敏感型，且第一计算资源量与当前空闲计算资源量之和大于或者等于计算资源需求量。相较于相关技术中往往是计算边缘服务器当前空闲的资源决定是否处理待计算任务，本发明通常暂停部分当前正在执行的不紧急任务(即第一计算任务)，从而空闲出更多资源，使得边缘服务器在空闲计算资源紧张的情况下，可以处理终端设备发送的紧急计算任务，从而达到整个系统任务的效率和资源的更合理利用。
在一种设计中，如图3所示，为了确定待计算任务的预计计算时长，本方面实施例提供的上述S203，具体包括下述S2031-S2032：
S2031、边缘服务器获取可用带宽以及计算速度。
作为一种可能的实现方式，边缘服务器获取自身的计算速度，并从基站中获取边缘计算系统的可用带宽。
需要说明的，计算速度与边缘服务器的CPU参数(如CPU主频等) 有关，用于反映CPU的计算能力。可用带宽则表示边缘计算系统中当前空闲的通信带宽。
S2032、边缘服务器根据可用带宽、计算速度以及任务量，确定待计算任务的预计计算时长。
作为一种可能的实现方式，边缘服务器将可用带宽、计算速度以及任务量代入预设的时长计算公式，计算得到待计算任务的预计计算时长。
需要说明的，时长计算公式为运维人员预先在边缘服务器中设置的。例如，时长计算公式可以为：
T1＝任务量/可用带宽+任务量/计算速度。其中，T1表示预计计算时长，任务量为待计算任务的任务量。
在一些实施例中，如图4所示，为了确定出第一计算任务，本发明实施例提供的边缘计算任务的处理方法，还包括下述S301-S303。
S301、边缘服务器获取计算任务集合。
其中，计算任务集合包括多个正在处理的计算任务。
作为一种可能的实现方式，边缘服务器从资源管理模块中获取多个正在处理的计算任务，得到计算任务集合。
S302、边缘服务器确定计算任务集合中各计算任务的任务类型、占用的计算资源量以及剩余计算时长。
作为一种可能的实现方式，边缘服务器从资源管理模块中分别确定计算任务集合中各计算任务的任务类型、占用的计算资源量以及剩余计算时长，得到当前任务运行列表。
示例性的，如表1所示，示出了当前任务运行列表的一种表现形式，该列表中包含计算任务集合中各计算任务的任务类型、占用的计算资源量以及剩余计算时长。
表1
S303、边缘服务器根据待计算任务的计算资源需求量、各计算任务的任务类型、占用的计算资源量以及剩余计算时长，从计算任务集合中确定第一计算任务。
作为一种可能的实现方式，边缘服务器在上述当前任务运行列表中，确定出任务时延不敏感的任务。进一步的，在任务时延不敏感的任务中选取任务完成预计剩余时间最多的任务，将该任务确定为第一计算任务。
在一些实施例中，若选取出的预计剩余时间最多的任务，其占用资源与空闲资源之和仍不能满足待计算任务的计算资源需求量，边缘服务器则可以选择暂停两项或多项正在运行的任务(即第一计算任务可以为多个正在运行的任务)，原则上暂停的任务数量最少。
示例性的，参考表1，在时延不敏感的任务3、4、5、6、7中确定第一计算任务，假设待计算任务需要2000的计算资源量，当前空闲的计算资源量为1500，即还需要500的计算资源量才能满足待计算任务的计算资源量需求。表1中任务6刚好满足，但是任务6的预计剩余时间只剩1分钟了，而任务5的计算资源量>500,任务完成预计剩余时间还有6分钟，因此可以将任务6确定为第一计算任务。后续的，边缘服务器暂停任务5，空出800的计算资源量。
又一示例性的，假设待计算任务需要3000的计算资源量，当前空闲的计算资源量为500，即还需要2500的计算资源量才能满足待计算任务的计算资源量需求。表1中任务3剩余计算时间最多，但是暂停任务 3后空出的计算资源量仍然不能满足要求。另外，暂停任务3和任务5 后，空出的资源仍然不能满足要求。但是暂停任务4和任务5，能够满足资源要求，空出计算资源2800。因此，可以将任务4和任务5确定为第一计算任务。
在一些实施例中，如图5所示，为了完成第一计算任务，本发明实施例提供的边缘计算任务的处理方法，还包括下述S401。
S401、边缘服务器处理完待计算任务之后，根据第一计算资源量继续处理第一计算任务。
作为一种可能的实现方式，边缘服务器根据当前空闲计算资源量以及第一计算任务占用的第一计算资源量，处理完成待计算任务之后，根据第一计算资源量继续处理第一计算任务。
可以理解的，在本发明实施例中，边缘服务器可以根据一定的策略，来暂停部分当前正在执行的不紧急任务，从而空闲出更多资源，在完成本地上传的紧急任务后再接着执行之前被暂停的任务，从而达到整个系统任务的效率和资源的更合理利用。
在一种设计中，若当前空闲计算资源量大于计算资源需求量且所述预计计算时长小于所述时延要求，边缘服务器则通过资源管理模块将相应的计算资源划分出来并标记为“预订”状态。若当前空闲计算资源量大于计算资源需求量、所述预计计算时长大于所述时延要求且待计算任务为时延敏感型，边缘服务器则向终端设备反馈拒绝接收指令。相应的，终端设备在收到边缘服务器反馈的拒绝接收指令后，将待计算任务在终端设备本地处理。若当前空闲计算资源量大于计算资源需求量、所述预计计算时长大于所述时延要求且待计算任务为非时延敏感型，边缘服务器则向终端设备反馈协商消息，以等待终端设备的反馈意见。具体的，终端设备若同意边缘服务器处理，边缘服务器则通过资源管理模块将相应的计算资源划分出来并标记为“预订”状态；终端设备若不同意边缘服务器处理，则结束流程。同理，若不存在第一计算任务(即边缘服务器暂停部分符合要求的任务后，空闲资源仍然不能满足待计算任务的计算资源需求量)，边缘服务器则向终端设备反馈拒绝接收指令。
上述实施例主要从装置(设备)的角度对本发明实施例提供的方案进行了介绍。可以理解的是，为了实现上述方法，装置或设备包含了执行各个方法流程相应的硬件结构和/或软件模块，这些执行各个方法流程相应的硬件结构和/或软件模块可以构成一个物料信息的确定装置。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的算法步骤，本发明能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，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发明的范围。
本发明实施例可以根据上述方法示例对装置或设备进行功能模块的划分，例如，装置或设备可以对应各个功能划分各个功能模块，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。需要说明的是，本发明实施例中对模块的划分是示意性的，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。
图6是根据一示例性实施例示出的边缘服务器的结构示意图。参照图6所示，本发明实施例提供的边缘服务器50，包括接收单元501、确定单元502以及处理单元503。
接收单元501，用于接收待计算任务请求；待计算任务请求包括待计算任务的任务量、计算资源需求量、时延要求以及任务类型；任务类型包括时延敏感型或者非时延敏感型；确定单元502用于确定当前空闲计算资源量，以及，确定待计算任务的预计计算时长；处理单元 503，用于在任务类型为时延敏感型、当前空闲计算资源量小于计算资源需求量以及预计计算时长小于时延要求的情况下，若存在第一计算任务，则暂停第一计算任务，且根据当前空闲计算资源量以及第一计算任务占用的第一计算资源量，处理待计算任务；第一计算任务为边缘服务器正在处理的计算任务，第一计算任务的业务类型为非时延敏感型，且第一计算资源量与当前空闲计算资源量之和大于或者等于计算资源需求量。
可选的，确定单元502，具体用于：获取可用带宽以及计算速度；根据可用带宽、计算速度以及任务量，确定待计算任务的预计计算时长。
可选的，确定单元502还用于：获取计算任务集合；计算任务集合包括多个正在处理的计算任务；确定计算任务集合中各计算任务的任务类型、占用的计算资源量以及剩余计算时长；根据待计算任务的计算资源需求量、各计算任务的任务类型、占用的计算资源量以及剩余计算时长，从计算任务集合中确定第一计算任务。
可选的，处理单元503，还用于：处理完待计算任务之后，根据第一计算资源量处理第一计算任务。
图7是本公开提供的一种边缘服务器的结构示意图。如图7，该边缘服务器60可以包括至少一个处理器601以及用于存储处理器可执行指令的存储器602其中，处理器601被配置为执行存储器602中的指令，以实现上述实施例中的边缘计算任务的处理方法。
另外，边缘服务器60还可以包括通信总线603以及至少一个通信接口604。
处理器601可以是一个处理器(central processing units，CPU)，微处理单元，或一个或多个用于控制本公开方案程序执行的集成电路。
通信总线603可包括一通路，在上述组件之间传送信息。
通信接口604，使用任何收发器一类的装置，用于与其他设备或通信网络通信，如以太网，无线接入网(radio access network，RAN)，无线局域网(wireless local areanetworks，WLAN)等。
存储器602可以是只读存储器(read-only memory，ROM)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，随机存取存储器 (random access memory，RAM)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(electrically erasable programmable read-only memory，EEPROM)、只读光盘(compactdisc read-only memory，CD-ROM)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。存储器可以是独立存在，通过总线与处理器601相连接。存储器也可以和处理器601集成在一起。
其中，存储器602用于存储执行本发明方案的指令，并由处理器 601来控制执行。处理器601用于执行存储器602中存储的指令，从而实现本发明方法中的功能。
作为一个示例，结合图6，第一边缘服务器50中的接收单元501、确定单元502以及处理单元503实现的功能与图7中的处理器601的功能相同。
在具体实现中，作为一种实施例，处理器601可以包括一个或多个CPU，例如图7中的CPU0和CPU1。
在具体实现中，作为一种实施例，边缘服务器60可以包括多个处理器，例如图7中的处理器601和处理器607。这些处理器中的每一个可以是一个单核(single-CPU)处理器，也可以是一个多核(multi-CPU) 处理器。这里的处理器可以指一个或多个设备、电路、和/或用于处理数据(例如计算机程序指令)的处理核。
在具体实现中，作为一种实施例，边缘服务器60还可以包括输出设备605和输入设备606。输出设备605和处理器601通信，可以以多种方式来显示信息。例如，输出设备605可以是液晶显示器(liquid crystal display，LCD)，发光二级管(light emitting diode，LED)显示设备，阴极射线管(cathode ray tube，CRT)显示设备，或投影仪 (projector)等。输入设备606和处理器601通信，可以以多种方式接受用户对象的输入。例如，输入设备606可以是鼠标、键盘、触摸屏设备或传感设备等。
本领域技术人员可以理解，图7中示出的结构并不构成对边缘服务器60的限定，可以包括比图示更多或更少的组件，或者组合某些组件，或者采用不同的组件布置。
另外，本公开还提供一种计算机可读存储介质，当计算机可读存储介质中的指令由边缘服务器的处理器执行时，使得边缘服务器能够执行如上述实施例所提供的边缘计算任务的处理方法。
另外，本公开还提供一种计算机程序产品，包括计算机指令，当计算机指令在边缘服务器上运行时，使得边缘服务器执行如上述实施例所提供的边缘计算任务的处理方法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。
Claims (10)
1.一种边缘计算任务的处理方法，其特征在于，应用于边缘服务器，所述方法包括：
接收待计算任务请求；所述待计算任务请求包括待计算任务的任务量、计算资源需求量、时延要求以及任务类型；所述任务类型包括时延敏感型或者非时延敏感型；
确定当前空闲计算资源量，以及，确定所述待计算任务的预计计算时长；
在所述任务类型为时延敏感型、所述当前空闲计算资源量小于所述计算资源需求量以及所述预计计算时长小于所述时延要求的情况下，若存在第一计算任务，则暂停所述第一计算任务，且根据所述当前空闲计算资源量以及所述第一计算任务占用的第一计算资源量，处理所述待计算任务；所述第一计算任务为所述边缘服务器正在处理的计算任务，所述第一计算任务的业务类型为非时延敏感型，且所述第一计算资源量与所述当前空闲计算资源量之和大于或者等于所述计算资源需求量。
2.根据权利要求1所述的边缘计算任务的处理方法，其特征在于，所述确定所述待计算任务的预计计算时长，包括：
获取可用带宽以及计算速度；
根据所述可用带宽、所述计算速度以及所述任务量，确定所述待计算任务的预计计算时长。
3.根据权利要求1所述的边缘计算任务的处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取计算任务集合；所述计算任务集合包括多个正在处理的计算任务；
确定所述计算任务集合中各所述计算任务的任务类型、占用的计算资源量以及剩余计算时长；
根据所述待计算任务的计算资源需求量、各所述计算任务的任务类型、占用的计算资源量以及剩余计算时长，从所述计算任务集合中确定所述第一计算任务。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的边缘计算任务的处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
处理完所述待计算任务之后，根据所述第一计算资源量继续处理所述第一计算任务。
5.一种边缘服务器，其特征在于，包括接收单元、确定单元以及处理单元；
所述接收单元，用于接收待计算任务请求；所述待计算任务请求包括待计算任务的任务量、计算资源需求量、时延要求以及任务类型；所述任务类型包括时延敏感型或者非时延敏感型；
所述确定单元用于确定当前空闲计算资源量，以及，确定所述待计算任务的预计计算时长；
所述处理单元，用于在所述任务类型为时延敏感型、所述当前空闲计算资源量小于所述计算资源需求量以及所述预计计算时长小于所述时延要求的情况下，若存在第一计算任务，则暂停所述第一计算任务，且根据所述当前空闲计算资源量以及所述第一计算任务占用的第一计算资源量，处理所述待计算任务；所述第一计算任务为所述边缘服务器正在处理的计算任务，所述第一计算任务的业务类型为非时延敏感型，且所述第一计算资源量与所述当前空闲计算资源量之和大于或者等于所述计算资源需求量。
6.根据权利要求5所述的边缘服务器，其特征在于，所述确定单元，具体用于：
获取可用带宽以及计算速度；
根据所述可用带宽、所述计算速度以及所述任务量，确定所述待计算任务的预计计算时长。
7.根据权利要求5所述的边缘服务器，其特征在于，所述确定单元还用于：
获取计算任务集合；所述计算任务集合包括多个正在处理的计算任务；
确定所述计算任务集合中各所述计算任务的任务类型、占用的计算资源量以及剩余计算时长；
根据所述待计算任务的计算资源需求量、各所述计算任务的任务类型、占用的计算资源量以及剩余计算时长，从所述计算任务集合中确定所述第一计算任务。
8.根据权利要求5-7中任一项所述的边缘服务器，其特征在于，所述处理单元，还用于：
处理完所述待计算任务之后，根据所述第一计算资源量继续处理所述第一计算任务。
9.一种边缘服务器，其特征在于，包括：处理器、用于存储所述处理器可执行的指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行指令，以实现所述权利要求1-4中任一项所述的边缘计算任务的处理方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，当所述计算机可读存储介质中的指令由边缘服务器的处理器执行时，使得所述边缘服务器能够执行如权利要求1-4中任一项所述的边缘计算任务的处理方法。
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|---|---|
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116456496A (zh) * | 2023-06-15 | 2023-07-18 | 阿里巴巴（中国）有限公司 | 资源调度的方法、存储介质及电子设备 |
| CN116701001A (zh) * | 2023-08-08 | 2023-09-05 | 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 | 目标任务分配方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN117112218A (zh) * | 2023-08-29 | 2023-11-24 | 广东鼎尧科技有限公司 | 一种服务器资源自适应匹配方法、系统和介质 |
| WO2024160136A1 (zh) * | 2023-01-30 | 2024-08-08 | 维沃移动通信有限公司 | 任务调度方法、装置和电子设备 |
Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104079503A (zh) * | 2013-03-27 | 2014-10-01 | 华为技术有限公司 | 一种资源分配方法及装置 |
| CN109298936A (zh) * | 2018-09-11 | 2019-02-01 | 华为技术有限公司 | 一种资源调度方法及装置 |
| CN110134521A (zh) * | 2019-05-28 | 2019-08-16 | 北京达佳互联信息技术有限公司 | 资源分配的方法、装置、资源管理器及存储介质 |
| CN110418418A (zh) * | 2019-07-08 | 2019-11-05 | 广州海格通信集团股份有限公司 | 基于移动边缘计算的无线资源调度方法和装置 |
| CN110543148A (zh) * | 2018-05-28 | 2019-12-06 | 华为技术有限公司 | 一种任务调度方法及装置 |
| US20210037113A1 (en) * | 2018-12-21 | 2021-02-04 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Data deterministic deliverable communication technology based on qos as a service |
| CN112486642A (zh) * | 2020-11-25 | 2021-03-12 | 广州虎牙科技有限公司 | 资源调度方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 |
| CN112905334A (zh) * | 2021-02-02 | 2021-06-04 | 深信服科技股份有限公司 | 资源管理方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN113051054A (zh) * | 2021-03-24 | 2021-06-29 | 依瞳科技(深圳)有限公司 | 调度人工智能平台资源的方法、设备和计算机可读存储介质 |
| CN113132456A (zh) * | 2021-03-02 | 2021-07-16 | 西安电子科技大学 | 一种基于截止时间感知的边云协同任务调度方法及系统 |
| WO2022002247A1 (zh) * | 2020-07-03 | 2022-01-06 | 中兴通讯股份有限公司 | 资源调度方法、电子设备及存储介质 |
| CN114020470A (zh) * | 2021-11-09 | 2022-02-08 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 资源分配方法、装置、可读介质及电子设备 |
| CN114116157A (zh) * | 2021-10-21 | 2022-03-01 | 山东如意毛纺服装集团股份有限公司 | 一种边缘环境下多边缘集群云结构及负载均衡调度方法 |
| WO2022095815A1 (zh) * | 2020-11-03 | 2022-05-12 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 显存管理方法、装置、设备及系统 |
-
2022
- 2022-06-30 CN CN202210760424.2A patent/CN115061800A/zh active Pending
Patent Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104079503A (zh) * | 2013-03-27 | 2014-10-01 | 华为技术有限公司 | 一种资源分配方法及装置 |
| CN110543148A (zh) * | 2018-05-28 | 2019-12-06 | 华为技术有限公司 | 一种任务调度方法及装置 |
| CN109298936A (zh) * | 2018-09-11 | 2019-02-01 | 华为技术有限公司 | 一种资源调度方法及装置 |
| US20210037113A1 (en) * | 2018-12-21 | 2021-02-04 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Data deterministic deliverable communication technology based on qos as a service |
| CN110134521A (zh) * | 2019-05-28 | 2019-08-16 | 北京达佳互联信息技术有限公司 | 资源分配的方法、装置、资源管理器及存储介质 |
| CN110418418A (zh) * | 2019-07-08 | 2019-11-05 | 广州海格通信集团股份有限公司 | 基于移动边缘计算的无线资源调度方法和装置 |
| WO2022002247A1 (zh) * | 2020-07-03 | 2022-01-06 | 中兴通讯股份有限公司 | 资源调度方法、电子设备及存储介质 |
| WO2022095815A1 (zh) * | 2020-11-03 | 2022-05-12 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 显存管理方法、装置、设备及系统 |
| CN112486642A (zh) * | 2020-11-25 | 2021-03-12 | 广州虎牙科技有限公司 | 资源调度方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 |
| CN112905334A (zh) * | 2021-02-02 | 2021-06-04 | 深信服科技股份有限公司 | 资源管理方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN113132456A (zh) * | 2021-03-02 | 2021-07-16 | 西安电子科技大学 | 一种基于截止时间感知的边云协同任务调度方法及系统 |
| CN113051054A (zh) * | 2021-03-24 | 2021-06-29 | 依瞳科技(深圳)有限公司 | 调度人工智能平台资源的方法、设备和计算机可读存储介质 |
| CN114116157A (zh) * | 2021-10-21 | 2022-03-01 | 山东如意毛纺服装集团股份有限公司 | 一种边缘环境下多边缘集群云结构及负载均衡调度方法 |
| CN114020470A (zh) * | 2021-11-09 | 2022-02-08 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 资源分配方法、装置、可读介质及电子设备 |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2024160136A1 (zh) * | 2023-01-30 | 2024-08-08 | 维沃移动通信有限公司 | 任务调度方法、装置和电子设备 |
| CN116456496A (zh) * | 2023-06-15 | 2023-07-18 | 阿里巴巴（中国）有限公司 | 资源调度的方法、存储介质及电子设备 |
| CN116456496B (zh) * | 2023-06-15 | 2023-11-14 | 阿里巴巴（中国）有限公司 | 资源调度的方法、存储介质及电子设备 |
| CN116701001A (zh) * | 2023-08-08 | 2023-09-05 | 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 | 目标任务分配方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN116701001B (zh) * | 2023-08-08 | 2023-10-20 | 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 | 目标任务分配方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN117112218A (zh) * | 2023-08-29 | 2023-11-24 | 广东鼎尧科技有限公司 | 一种服务器资源自适应匹配方法、系统和介质 |
| CN117112218B (zh) * | 2023-08-29 | 2024-09-24 | 广东鼎尧科技有限公司 | 一种服务器资源自适应匹配方法、系统和介质 |
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