CN115361287A - 一种边缘节点流量调度方法及装置 - Google Patents
一种边缘节点流量调度方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115361287A CN115361287A CN202210982350.7A CN202210982350A CN115361287A CN 115361287 A CN115361287 A CN 115361287A CN 202210982350 A CN202210982350 A CN 202210982350A CN 115361287 A CN115361287 A CN 115361287A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- bandwidth
- edge node
- percentile
- client
- cost
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 54
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 16
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 16
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 15
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 claims description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 abstract description 10
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 5
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
- H04L41/08—Configuration management of networks or network elements
- H04L41/0803—Configuration setting
- H04L41/0823—Configuration setting characterised by the purposes of a change of settings, e.g. optimising configuration for enhancing reliability
- H04L41/0826—Configuration setting characterised by the purposes of a change of settings, e.g. optimising configuration for enhancing reliability for reduction of network costs
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
- H04L41/08—Configuration management of networks or network elements
- H04L41/0896—Bandwidth or capacity management, i.e. automatically increasing or decreasing capacities
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L47/00—Traffic control in data switching networks
- H04L47/70—Admission control; Resource allocation
- H04L47/80—Actions related to the user profile or the type of traffic
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/01—Protocols
- H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
Abstract
本文涉及通信技术领域,提供了一种边缘节点流量调度方法及装置,其中,方法包括:获取各客户在各预定时刻的带宽需求信息和边缘节点的带宽资源;根据各客户在各预定时刻的带宽需求信息和边缘节点的带宽资源,计算初始流量分配方案;以初始流量分配方案为起始分配方案进行迭代重分配,直至最终得到的流量分配方案使Y百分位总带宽成本最小,Y大于或等于95。本文能够在满足客户要求的前提下对流量进行合理调度,通过迭代的方式最小化Y百分位总宽带成本能够不断改善网络成本,进而使得网络成本能够达到最小化。
Description
技术领域
本文涉及通信技术领域,尤其涉及一种边缘节点流量调度方法及装置。
背景技术
在边缘计算的应用场景中,提升用户体验的同时降低运营成本是边缘计算服务竞争力的关键。网络成本是影响服务成本的关键因素之一,不同的流量分配方案会产生不同的网络使用成本。
现有边缘节点流量调度考虑网络成本的方案中,通常使用平均带宽成本或最大带宽成本作为流量调度衡量指标。然而,实际运行时是允许边缘节点在一小部分时间内承载较大的流量,只要保证边缘节点在大部分时间内负载较轻即可。现有边缘节点流量调度方法会过滤掉现有技术存在的上述情况,因此,现有考虑网络成本的边缘节点流量调度方案中存在不合理且不能覆盖实际允许情况的问题。
发明内容
本文用于解决现有技术中考虑网络成本的边缘节点流量调度方案中存在不合理且不能覆盖实际允许情况的问题。
为了解决上述技术问题,本文一方面,提供一种边缘节点流量调度方法,包括:
获取各客户在各预定时刻的带宽需求信息和边缘节点的带宽资源;
根据各客户在各预定时刻的带宽需求信息和边缘节点的带宽资源,计算初始流量分配方案;
以初始流量分配方案为起始分配方案进行迭代重分配,直至最终得到的流量分配方案使Y百分位总带宽成本最小,Y大于或等于95。
作为本文进一步实施例中,根据客户在各预定时刻的带宽需求信息和边缘节点的带宽资源,计算初始流量分配方案包括:
遍历各预定时刻下的各客户,对于第t个预定时刻下的第i个客户,依次查看第j个边缘节点的剩余带宽将满足条件带宽分配给第i个客户或将部分带宽分配给第i个客户,直到满足第i个客户在第t个预定时刻的带宽需求,其中,Dri t为第t个预定时刻下第i个客户待满足带宽;
其中,t=1,...,T;i=1,...,M;j=1,...,N,T为预定时刻总量,M为客户总量,N为边缘节点总量。
作为本文进一步实施例中,每次迭代重分配过程包括:
计算各边缘节点在当前流量分配方案下的Y百分位带宽成本;
对于每一边缘节点j执行如下操作,边缘节点j表示第j个边缘节点,j=1,...,N,N为边缘节点总量:
根据该边缘节点j在当前流量分配方案下的Y百分位带宽成本,确定该边缘节点j在Y百分位带宽成本对应的待分析时刻t及待分析客户组{c1,c2,...,cn};
将该边缘节点j在待分析时刻t分配给待分析客户组{c1,c2,...,cn}的带宽重新分配到其他边缘节点。
作为本文进一步实施例中,将该边缘节点j在待分析时刻分配给待分析客户组的带宽重新分配到其他边缘节点包括:
对于待分析客户组中的每一客户ci,执行如下操作:
依次查看除该边缘节点j外的其他边缘节点k在待分析时刻t的剩余带宽若将带宽由边缘节点k提供给客户ci,判断边缘节点k的Y百分位带宽成本是否受到影响,若否,则将客户ci的带宽r由边缘节点j提供改为由边缘节点k提供;
其中,带宽bi为边缘节点j提供给客户ci的带宽。
作为本文进一步实施例中,判断边缘节点k的Y百分位带宽成本是否受到影响包括:
作为本文进一步实施例中,Y百分位总带宽成本为各边缘节点的Y百分位带宽成本之和;
每一边缘节点的Y百分位带宽成本计算过程包括:将该边缘节点在所有预设时刻分配出去的带宽按升序排序,取Y位置处的带宽值作为该边缘节点的Y百分位带宽成本。
本文另一方面,提供一种边缘节点流量调度装置,包括:
信息获取单元,用于获取各客户在各预定时刻的带宽需求信息和边缘节点的带宽资源;
初始分配单元,用于根据各客户在各预定时刻的带宽需求信息和边缘节点的带宽资源,计算初始流量分配方案;
迭代分配单元,用于以初始流量分配方案为起始分配方案进行迭代重分配,直至最终得到的流量分配方案使Y百分位总带宽成本最小,Y大于或等于95。
本文另一方面,提供一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现前述任一实施例所述方法。
本文另一方面,提供一种计算机存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被计算机设备的处理器运行时,执行根据前述任一实施例所述方法的指令。
本文另一方面,提供一种计算机程序产品,所述计算机程序产品包括计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现前述任一实施例所述方法。
本文提供的边缘节点流量调度方法及装置通过获取各客户在各预定时刻的带宽需求信息和边缘节点的带宽资源;根据各客户在各预定时刻的带宽需求信息和边缘节点的带宽资源,计算初始流量分配方案;以初始流量分配方案为起始分配方案进行迭代重分配,直至最终得到的流量分配方案使Y百分位总带宽成本最小,Y大于或等于95,能够在满足客户要求的前提下对流量进行合理调度,通过迭代的方式最小化Y百分位总宽带成本能够不断改善网络成本,进而使得网络成本能够达到最小化。
为让本文的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附图式,作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本文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文的一些实施例,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示出了本文实施例边缘节点流量调度方法的流程图;
图2示出了本文实施例迭代重分配过程的流程图;
图3示出了本文实施例判断边缘节点k的Y百分位带宽成本是否受到影响过程的流程图;
图4示出了本文实施例边缘节点流量调度装置的流程图;
图5示出了本文实施例计算机设备的结构图。
附图符号说明:
401、信息获取单元;
402、初始分配单元;
403、迭代分配单元;
502、计算机设备;
504、处理器;
506、存储器;
508、驱动机构;
510、输入/输出模块;
512、输入设备;
514、输出设备;
516、呈现设备;
518、图形用户接口;
520、网络接口;
522、通信链路;
524、通信总线。
具体实施方式
下面将结合本文实施例中的附图,对本文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文一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本文中的实施例,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,都属于本文保护的范围。
需要说明的是,本文的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本文的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、装置、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
本说明书提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤,但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式,不代表唯一的执行顺序。在实际中的系统或装置产品执行时,可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行。
需要说明的是,本文的边缘节点流量调度方法及装置可用于金融领域,也可用于除金融领域之外的任意领域,本文的边缘节点流量调度方法及装置的应用领域不做限定。
本文一实施例中,提供一种边缘节点流量调度方法,用于解决现有技术中考虑网络成本的边缘节点流量调度方案中存在不合理且不能覆盖实际允许情况的问题。具体的,如图1所示,边缘节点流量调度方法包括:
步骤101,获取各客户在各预定时刻的带宽需求信息和边缘节点的带宽资源。
本步骤实施时,可从配置文件(配置文件中配置有客户在各约定时刻的带宽需求)或其它方式(例如分析历史数据统计得到)读取客户在各预定时刻的宽带需求信息和边缘节点的宽带资源。假设有M个客户,N个边缘节点,及T个预定时刻,第i个客户在预定时刻t的带宽需求为每个边缘节点在任一预定时刻的带宽上限均为Cj。其中,客户及边缘节点数目根据网络中的实际情况确定,预定时刻的数目可对一段时间进行划分,例如一天按照每小时划分,则T=24,或者一天按照每半小时划分,则T=48。
步骤102,根据各客户在各预定时刻的带宽需求信息和边缘节点的带宽资源,计算初始流量分配方案。
步骤103,以初始流量分配方案为起始分配方案进行迭代重分配,直至最终得到的流量分配方案使Y百分位总带宽成本最小,Y大于或等于95。
其中,Y百分位总带宽成本为网络成本的度量,其定义为:各边缘节点的Y百分位带宽成本之和。单个边缘节点的Y百分位带宽成本定义为:将该边缘节点在T个时刻分配出去的带宽按升序排序,然后取Y位置处的带宽值作为该边缘节点的Y百分位带宽成本。
每次迭代重新进行流量分配后,计算该流量分配方案下Y百分位总带宽成本,判断Y百分位总带宽成本是否最小,若为最小,则继续迭代重分配,若不为最小,则将该流量分配方案作为最终流量分配方案。Y百分位总带宽成本是否为最小的判断条件为:是否连续N次带宽分配方案的Y百分位总带宽成本的波动率小于预定值,其中,N及预定值可根据需求设定,本文对其具体取值不做限定。
本实施例通过获取各客户在各预定时刻的带宽需求信息和边缘节点的带宽资源;根据各客户在各预定时刻的带宽需求信息和边缘节点的带宽资源,计算初始流量分配方案;以初始流量分配方案为起始分配方案进行迭代重分配,直至最终得到的流量分配方案使Y百分位总带宽成本最小,Y大于或等于95,能够在满足客户要求的前提下对流量进行合理调度,通过迭代的方式最小化Y百分位总宽带成本能够不断改善网络成本,进而使得网络成本能够达到最小化。
本文一实施例中,上述步骤102根据客户在各预定时刻的带宽需求信息和边缘节点的带宽资源,计算初始流量分配方案包括:
遍历各预定时刻下的各客户,对于第t个预定时刻下的第i个客户,依次查看第j个边缘节点的剩余带宽将满足条件带宽分配给第i个客户或将部分带宽分配给第i个客户,直到满足第i个客户在第t个预定时刻的带宽需求,其中,Dri t为第t个预定时刻下第i个客户待满足带宽(第t个预定时刻下第i个客户还剩下多少带宽没有满足),其中,t=1,...,T;i=1,...,M;j=1,...,N,T为预定时刻总量,M为客户总量,N为边缘节点总量。
本实施例实施时,即先固定预定时刻,然后遍历每一客户,待一个客户带宽得到满足后,为下一客户分配带宽,当一预定时刻下所有客户带宽均得到满足后,则获取下一预定时刻,重复上述为各客户分配带宽的过程。
预定时刻、客户及边缘节点的编号只要保证每一预定时刻、每一客户及边缘节点具有一唯一编号即可,本文对其编码方式不做限定。
本实施例能够简单快速地得到一初始流量分配方案。
本文一实施例中,如图2所示,上述步骤103每次迭代重分配过程包括:
步骤201,计算各边缘节点在当前流量分配方案下的Y百分位带宽成本。
本步骤实施时,对于每一边缘节点,执行如下处理:先将各边缘节点在T个时刻分配出去的带宽按升序排序,然后取Y位置处的带宽值作为该边缘节点的Y百分位带宽成本。
步骤202,对于第j个边缘节点执行如下操作,j=1,...,N,N为边缘节点总量:
根据该边缘节点j在当前流量分配方案下的Y百分位带宽成本,确定该边缘节点j在Y百分位带宽成本对应的待分析时刻t及待分析客户组{c1,c2,...,cn};
将该边缘节点j在待分析时刻t分配给待分析客户组{c1,c2,...,cn}的带宽重新分配到其他边缘节点,即由其它边缘节点提供宽带给待分析客户组{c1,c2,...,cn}。
本步骤中,假设待分析客户组{c1,c2,...,cn}中每个客户ci,分配的带宽为bi。针对每个客户ci,现在将边缘节点j在t时刻分配给它的部分带宽,重新分配到其他的边缘节点上。
具体的,将该边缘节点j在待分析时刻分配给待分析客户组的带宽重新分配到其他边缘节点包括:
对于待分析客户组中的每一客户ci,执行如下操作:
依次查看除该边缘节点j外的其他边缘节点k在待分析时刻t的剩余带宽并按照如下方式重新分配带宽,直至客户ci在边缘节点j上分配的带宽都分配给其他边缘节点:若将带宽由边缘节点k提供给客户ci,判断边缘节点k的Y百分位带宽成本是否受到影响,若否,则将客户ci的带宽r由边缘节点j提供改为由边缘节点k提供,若是,则查看除边缘节点j外的其他边缘节点k+1。其中,带宽bi为边缘节点j提供给客户ci的带宽。
如图3所示,判断边缘节点k的Y百分位带宽成本是否受到影响包括:
通过上面的步骤,针对{c1,c2,...,cn}中的每个客户的带宽进行重新分配,完成一次迭代,得到一个新的流量分配方案。接着进行下一次迭代,直至最终得到的流量分配方案使Y百分位总带宽成本最小为止,得到最终的流量分配方案。具体实施时,还可当到达指定的最大迭代次数时,得到最终的流量分配方案。
本实施例能够保证每次迭代都能保证边缘节点k的Y百分位带宽成本不会增加,而边缘节点j的Y百分位带宽成本有机会减小,因此,每次迭代后,Y百分位总带宽成本至少不会变差,且有机会减小。
基于同一发明构思,本文还提供一种边缘节点流量调度装置,如下面的实施例所述。由于边缘节点流量调度装置解决问题的原理与边缘节点流量调度方法相似,因此,边缘节点流量调度装置的实施可以参见边缘节点流量调度方法,重复之处不再赘述。
具体的,如图4所示,边缘节点流量调度装置包括:
信息获取单元401,用于获取各客户在各预定时刻的带宽需求信息和边缘节点的带宽资源。
初始分配单元402,用于根据各客户在各预定时刻的带宽需求信息和边缘节点的带宽资源,计算初始流量分配方案。
迭代分配单元403,用于以初始流量分配方案为起始分配方案进行迭代重分配,直至最终得到的流量分配方案使Y百分位总带宽成本最小,Y大于或等于95。
本实施例能够在满足客户要求的前提下对流量进行合理调度,通过迭代的方式最小化Y百分位总宽带成本能够不断改善网络成本,进而使得网络成本能够达到最小化。
本文一实施例中,还提供一种计算机设备,如图5所示,计算机设备502包括存储器506、处理器504及存储在存储器506上并可在处理器504上运行的计算机程序,所述处理器504执行所述计算机程序时实现前述任一实施例所述方法。处理器504诸如一个或多个中央处理单元(CPU),每个处理单元可以实现一个或多个硬件线程。计算机设备502还可以包括任何存储器506,其用于存储诸如代码、设置、数据等之类的任何种类的信息。非限制性的,比如,存储器506可以包括以下任一项或多种组合:任何类型的RAM,任何类型的ROM,闪存设备,硬盘,光盘等。更一般地,任何存储器都可以使用任何技术来存储信息。进一步地,任何存储器可以提供信息的易失性或非易失性保留。进一步地,任何存储器可以表示计算机设备502的固定或可移除部件。在一种情况下,当处理器504执行被存储在任何存储器或存储器的组合中的相关联的指令时,计算机设备502可以执行相关联指令的任一操作。计算机设备502还包括用于与任何存储器交互的一个或多个驱动机构508,诸如硬盘驱动机构、光盘驱动机构等。
计算机设备502还可以包括输入/输出模块510(I/O),其用于接收各种输入(经由输入设备512)和用于提供各种输出(经由输出设备514)。一个具体输出机构可以包括呈现设备516和相关联的图形用户接口518(GUI)。在其他实施例中,还可以不包括输入/输出模块510(I/O)、输入设备512以及输出设备514,仅作为网络中的一台计算机设备。计算机设备502还可以包括一个或多个网络接口520,其用于经由一个或多个通信链路522与其他设备交换数据。一个或多个通信总线524将上文所描述的部件耦合在一起。
通信链路522可以以任何方式实现,例如,通过局域网、广域网(例如,因特网)、点对点连接等、或其任何组合。通信链路522可以包括由任何协议或协议组合支配的硬连线链路、无线链路、路由器、网关功能、名称服务器等的任何组合。
对应于图1至图3中的方法,本文实施例还提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器运行时执行上述方法的步骤。
本文实施例还提供一种计算机可读指令,其中当处理器执行所述指令时,其中的程序使得处理器执行如图1至图3所示的方法。
应理解,在本文的各种实施例中,上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后,各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定,而不应对本文实施例的实施过程构成任何限定。
还应理解,在本文实施例中,术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系。例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。另外,本文中字符“/”,一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现,为了清楚地说明硬件和软件的可互换性,在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。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文的范围。
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、装置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。
在本文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。另外,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,也可以是电的,机械的或其它的形式连接。
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文实施例方案的目的。
另外,在本文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,也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本文的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分,或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本文各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本文中应用了具体实施例对本文的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本文的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本文的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本文的限制。
Claims (10)
1.一种边缘节点流量调度方法,其特征在于,包括:
获取各客户在各预定时刻的带宽需求信息和边缘节点的带宽资源;
根据各客户在各预定时刻的带宽需求信息和边缘节点的带宽资源,计算初始流量分配方案;
以初始流量分配方案为起始分配方案进行迭代重分配,直至最终得到的流量分配方案使Y百分位总带宽成本最小,Y大于或等于95。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,每次迭代重分配过程包括:
计算各边缘节点在当前流量分配方案下的Y百分位带宽成本;
对于每一边缘节点j执行如下操作,边缘节点j表示第j个边缘节点,j=1,...,N,N为边缘节点总量:
根据该边缘节点j在当前流量分配方案下的Y百分位带宽成本,确定该边缘节点j在Y百分位带宽成本对应的待分析时刻t及待分析客户组{c1,c2,...,cn};
将该边缘节点j在待分析时刻t分配给待分析客户组{c1,c2,...,cn}的带宽重新分配到其他边缘节点。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,Y百分位总带宽成本为各边缘节点的Y百分位带宽成本之和;
每一边缘节点的Y百分位带宽成本计算过程包括:将该边缘节点在所有预设时刻分配出去的带宽按升序排序,取Y位置处的带宽值作为该边缘节点的Y百分位带宽成本。
7.一种边缘节点流量调度装置,其特征在于,包括:
信息获取单元,用于获取各客户在各预定时刻的带宽需求信息和边缘节点的带宽资源;
初始分配单元,用于根据各客户在各预定时刻的带宽需求信息和边缘节点的带宽资源,计算初始流量分配方案;
迭代分配单元,用于以初始流量分配方案为起始分配方案进行迭代重分配,直至最终得到的流量分配方案使Y百分位总带宽成本最小,Y大于或等于95。
8.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6任意一项所述方法。
9.一种计算机存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被计算机设备的处理器运行时,执行根据权利要求1至6任意一项所述方法的指令。
10.一种计算机程序产品,其特征在于,所述计算机程序产品包括计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6任意一项所述方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210982350.7A CN115361287A (zh) | 2022-08-16 | 2022-08-16 | 一种边缘节点流量调度方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210982350.7A CN115361287A (zh) | 2022-08-16 | 2022-08-16 | 一种边缘节点流量调度方法及装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115361287A true CN115361287A (zh) | 2022-11-18 |
Family
ID=84001173
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202210982350.7A Pending CN115361287A (zh) | 2022-08-16 | 2022-08-16 | 一种边缘节点流量调度方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115361287A (zh) |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103825834A (zh) * | 2012-11-16 | 2014-05-28 | 杭州华三通信技术有限公司 | 一种evi中调整流量负载分担的方法及网络交换装置 |
CN109787921A (zh) * | 2019-03-19 | 2019-05-21 | 网宿科技股份有限公司 | Cdn带宽调度方法、采集及调度服务器和存储介质 |
CN112243025A (zh) * | 2020-09-22 | 2021-01-19 | 网宿科技股份有限公司 | 节点成本的调度方法、电子设备及存储介质 |
CN113015217A (zh) * | 2021-02-07 | 2021-06-22 | 重庆邮电大学 | 一种基于边云协同低成本的在线多功能业务的计算卸载方法 |
CN113590307A (zh) * | 2021-06-22 | 2021-11-02 | 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 | 边缘计算节点优化配置方法、装置及云计算中心 |
CN114844949A (zh) * | 2021-02-02 | 2022-08-02 | 北京金山云网络技术有限公司 | 业务调度方法、装置、设备及存储介质 |
-
2022
- 2022-08-16 CN CN202210982350.7A patent/CN115361287A/zh active Pending
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103825834A (zh) * | 2012-11-16 | 2014-05-28 | 杭州华三通信技术有限公司 | 一种evi中调整流量负载分担的方法及网络交换装置 |
CN109787921A (zh) * | 2019-03-19 | 2019-05-21 | 网宿科技股份有限公司 | Cdn带宽调度方法、采集及调度服务器和存储介质 |
CN112243025A (zh) * | 2020-09-22 | 2021-01-19 | 网宿科技股份有限公司 | 节点成本的调度方法、电子设备及存储介质 |
CN114844949A (zh) * | 2021-02-02 | 2022-08-02 | 北京金山云网络技术有限公司 | 业务调度方法、装置、设备及存储介质 |
CN113015217A (zh) * | 2021-02-07 | 2021-06-22 | 重庆邮电大学 | 一种基于边云协同低成本的在线多功能业务的计算卸载方法 |
CN113590307A (zh) * | 2021-06-22 | 2021-11-02 | 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 | 边缘计算节点优化配置方法、装置及云计算中心 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
牵着我的猪去看海: "《2022华为软件精英挑战赛》", Retrieved from the Internet <URL:https://blog.csdn.net/qq_46495964/article/details/123780375> * |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
EP3553657A1 (en) | Method and device for allocating distributed system task | |
US9336059B2 (en) | Forecasting capacity available for processing workloads in a networked computing environment | |
US9264376B2 (en) | Reallocating resource capacity among resource pools in a cloud computing environment | |
CN106326002B (zh) | 资源调度方法、装置及设备 | |
US8868749B2 (en) | Workload placement on an optimal platform in a networked computing environment | |
EP3014804B1 (en) | Burst mode control | |
US10672067B2 (en) | Bid advising in resource allocation data analytics frameworks | |
US20070250630A1 (en) | Method and a system of generating and evaluating potential resource allocations for an application | |
JP7119082B2 (ja) | 分散コンピューティング環境における自動対角スケーリングためのアプリケーションの優先順位付け | |
CN112306671A (zh) | 确定用于分布式基于批的优化应用的最佳计算资源 | |
US9535749B2 (en) | Methods for managing work load bursts and devices thereof | |
CN111443870B (zh) | 一种数据处理的方法、设备及存储介质 | |
Przybylski et al. | Data-driven scheduling in serverless computing to reduce response time | |
CN111314234B (zh) | 一种流量分配的方法、装置、存储介质及电子设备 | |
CN111373374A (zh) | 分布式计算环境中的工作负载的自动对角缩放 | |
CN115361287A (zh) | 一种边缘节点流量调度方法及装置 | |
CN112416558A (zh) | 基于区块链的业务数据处理方法、装置及存储介质 | |
CN113298622A (zh) | 基于机器学习的电商业务订单的处理方法及系统 | |
CN112333279A (zh) | 服务器调配方法、装置、设备及存储介质 | |
JP2018181123A (ja) | リソース割当制御システム、リソース割当制御方法、及びプログラム | |
CN117709690B (zh) | 一种司法案件任务调度方法及装置 | |
CN114429341B (zh) | 一种分组缴费方法、装置及设备 | |
CN113971081A (zh) | 一种服务优化调度方法、装置、设备及存储介质 | |
Bandini et al. | A Grid QoS Decision Support System Using Service Level Agreements | |
CN112925639A (zh) | 一种自适应交易限流方法、装置及系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |