CN115514816A - 分布式边缘云资源调度方法、装置、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种分布式边缘云资源调度方法、装置、设备及介质。所述方法包括：对接收的业务请求进行排序，并广播至各从节点；接收各从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果，并对其进行投票；接收其他从节点返回的基于计算最快的最优边缘资源分配计算结果得到的投票结果，并将经投票得到的投票结果以及接收的投票结果汇总，基于汇总结果返回业务请求结果至业务端。本发明提供的分布式边缘云资源调度方法可以实现高效自动安排连续边缘资源交易并计算结果，将区块链技术中的实用拜占庭容错算法应用于分布式边缘云之间来快速建立边缘云之间可信的协作机制，以保证业务低时延以及安全可靠调度要求。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种分布式边缘云资源调度方法、装置、设备及介质。
背景技术
近年来，伴随着网络用户数量的增加以及移动终端的普及，大规模的并发用户请求接入和多终端的接入方式，正成为生活生产场景中的主流方式。为了满足高可靠、低时延通信场景下业务的资源需求和低延迟约束，需要在靠近用户侧部署多个边缘计算平台，以对数据进行近地端的卸载和处理，从而减轻业务的资源负担，同时减少应用程序处理延迟，满足生产生活的需要。当业务量激增时，需要对现有边缘计算资源进行合理的调度，以缓解
目前大部分的技术是采用中心化的方式，由中心云进行统一的调度分配，从而决定用户业务的网络路径选择以及公有边缘云选择结果来实现业务功能。中心化的方式主要是将用户侧使用的资源情况通过基站、用户面功能UPF上报给公有边缘云MEC，公有边缘云通过计算将情况上报至中心云本地资源，并由中心云本地资源决策用户选择何种网络路线以及具体承载业务的公有边缘云，来满足客户业务低时延、节约带宽、成本低等的要求。
由于采用中心化的方式进行用户侧业务调度，存在以下问题：一、易对中心云的网络带宽提出更高的要求，若中心云业务量压力比较大且带宽资源紧张，容易造成公有边缘云上报请求时出现排队等待的情形；二、由于需要访问中心云，因此公有边缘云需要具有访问外网的权限，以致部分用户侧无法将数据私有化；三、由于公有边缘云与中心云一般网络距离比较远，网络延时难以把控，易于造成用户请求业务等待的情况；四、边缘资源调度为了保证业务的时延要求常常会忽略成本问题，而在实际业务场景中，不同客户在不同场景下对于时延和成本的需求具有不同的要求。
发明内容
本发明提供一种分布式边缘云资源调度方法、装置、设备及介质，用以解决现有技术中业务量较大造成数据排队等待的缺陷，通过建立分布式边缘云之间快速可信的协作机制，实现分布式边缘云之间资源的合理调度，进而保证业务低时延、低成本以及安全可靠的调度要求。
第一方面，本发明提供一种分布式边缘云资源调度方法，包括：对接收的业务请求进行排序，并广播至各所述从节点；接收各所述从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果，并对其进行投票；接收其他所述从节点返回的基于所述计算最快的最优边缘资源分配计算结果得到的投票结果，并将经所述投票得到的投票结果以及接收的投票结果汇总，基于汇总结果返回业务请求结果至业务端。
在一个实施例中，所述接收各所述从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果，并对其进行投票，包括：基于预先设定的判断标准对接收的各所述从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果进行投票，判断是否符合判断标准；若所述最优边缘资源分配计算结果符合所述判断标准，则将投票结果记为支持，否则，记为反对。
在一个实施例中，所述将经所述投票得到的投票结果以及接收的投票结果汇总，基于汇总结果返回业务请求结果至业务端，包括：计算所有投票结果的总和，并判断所述总是否大于预设阈值；若大于，则将接收的所述最优边缘资源分配计算结果作为业务请求结果返回至所述业务端；否则，将等待再次访问资源作为业务请求结果返回至所述业务端。
在一个实施例中，所述对接收的业务请求进行排序，包括：对接收的业务请求进行签名验证，并基于验证通过对所述业务请求分配编号；基于所述编号的大小对所述业务请求就行排序。
第二方面，本发明提供一种分布式边缘云资源调度方法，包括：接收经主节点排序后的业务请求，基于所述排序执行所述业务请求以进行最优边缘资源分配计算；基于所述最优边缘资源分配计算速度与其他从节点的最优边缘资源分配计算速度进行比较；若所述最优边缘资源分配计算速度快于其他从节点的最优边缘资源分配计算速度，则将所述最优边缘资源分配计算结果广播至其他各所述从节点以及所述主节点；否则，基于接收的其他各所述从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果进行投票，并将投票结果返回至所述主节点。
在一个实施例中，所述最优边缘资源分配计算表示为：
其中，w1+w2+w3＝1，w1、w2、w3分别表示为最优控制参数；R表示为业务完成成本；t表示为任务完成时间；Cu表示为当前分布式边缘云已被占用的中央处理器资源；C-Cu表示为当前边缘云未被占用的中央处理器资源；Gu表示为当前分布式边缘云已被占用的图形处理器资源；G-Gu表示为当前边缘云未被占用的图形处理器资源；Mu表示为当前分布式边缘云已被占用的内存资源；M-Mu表示为当前边缘云未被占用的内存资源；pc表示为使用分布式边缘云中央处理器资源的单价；pg表示为使用分布式边缘云图形处理器资源的单价；pm表示为使用分布式边缘云内存资源的单价；pt表示为单位时间的电费价格。
第三方面，本发明提供一种分布式边缘云资源调度装置，包括：排序模块，对接收的业务请求进行排序，并广播至各所述从节点；投票模块，接收各所述从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果，并对其进行投票；投票汇总模块，接收其他所述从节点返回的基于所述计算最快的最优边缘资源分配计算结果得到的投票结果，并将经所述投票得到的投票结果以及接收的投票结果汇总，基于汇总结果返回所述业务请求结果至业务端。
第四方面，本发明提供一种分布式边缘云资源调度装置，包括：资源分配模块，接收经主节点排序后的业务请求，并对其进行最优边缘资源分配计算；判断模块，基于所述最优边缘资源分配计算速度与其他从节点的最优边缘资源分配计算速度进行比较；若所述最优边缘资源分配计算速度快于其他从节点的最优边缘资源分配计算速度，则将所述最优边缘资源分配计算结果广播至其他各所述从节点以及所述主节点；否则，基于接收的其他各所述从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果进行投票，并将投票结果返回至所述主节点。
第五方面，本发明提供一种网络设备，包括存储器，收发机，处理器；
存储器，用于存储计算机程序；收发机，用于在所述处理器的控制下收发数据；处理器，用于读取所述存储器中的计算机程序并执行以下操作：
对接收的业务请求进行排序，并广播至各所述从节点；接收各所述从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果，并对其进行投票；接收其他所述从节点返回的基于所述计算最快的最优边缘资源分配计算结果得到的投票结果，并将经所述投票得到的投票结果以及接收的投票结果汇总，基于汇总结果返回所述业务请求结果至业务端；或者，
接收经主节点排序后的业务请求，并对其进行最优边缘资源分配计算；基于所述最优边缘资源分配计算速度与其他从节点的最优边缘资源分配计算速度进行比较；若所述最优边缘资源分配计算速度快于其他从节点的最优边缘资源分配计算速度，则将所述最优边缘资源分配计算结果广播至其他各所述从节点以及所述主节点；否则，基于接收的其他各所述从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果进行投票，并将投票结果返回至所述主节点。
第六方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器和存储有计算机程序的存储器，所述处理器执行所述程序时实现第一方面或第二方面所述分布式边缘云资源调度方法的步骤。
第七方面，本发明提供一种处理器可读存储介质，所述处理器可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于使所述处理器执行第一方面或第二方面所述分布式边缘云资源调度方法的步骤。。
本发明提供的分布式边缘云资源调度方法、装置、设备及介质，通过最快接收业务端发送的业务请求的移动边缘计算MEC的调用节点作为主节点，其他移动边缘计算MEC的调用节点作为从节点，基于主节点对业务请求的排序并广播，以便于从节点基于排序对业务请求进行最优边缘资源分配计算，并通过其他各从节点以及主节点对计算最快的从节点的最优边缘资源分配计算结果进行投票，以判断是否以该节点执行业务请求后得到的最优边缘资源分配计算结果作为业务请求结果返回至业务端，以实现高效自动安排连续边缘资源交易并计算结果，将区块链技术中的实用拜占庭容错算法应用于分布式边缘云之间来快速建立边缘云之间可信的协作机制，以保证业务低时延以及安全可靠调度要求。另外，通过各从节点的最优边缘资源分配计算，以快速寻找最佳的资源调度路线，节省业务的执行成本。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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是本发明提供的分布式边缘云资源调度方法的流程示意图之一；
图2是本发明提供的分布式边缘云资源调度方法的移动边缘计算MEC的资源调度示意图；
图3是本发明提供的分布式边缘云资源调度方法的流程示意图之二；
图4是本发明提供的分布式边缘云资源调度方法的流程示意图之三；
图5是本发明提供的边缘云共识过程示意图；
图6是本发明提供的分布式边缘云资源调度装置的结构示意图之一；
图7是本发明提供的分布式边缘云资源调度装置的结构示意图之二；
图8是本发明提供的一种分布式边缘云资源调度装置的架构示意图；
图9是本发明提供的网络设备的结构示意图；
图10是本发明提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明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作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。
图1示出了本发明一种分布式边缘云资源调度方法的流程示意图，该方法包括：
S01，对接收的业务请求进行排序，并广播至各从节点；
S02，接收各从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果，并对其进行投票；
S03，接收其他从节点返回的基于计算最快的最优边缘资源分配计算结果得到的投票结果，并将经投票得到的投票结果以及接收的投票结果汇总，基于汇总结果返回业务请求结果至业务端。
需要说明的是，本发明提供的基于线程处理的数据时序恢复方法的执行主体可以是计算机设备，例如手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、车载电子设备、可穿戴设备、超级移动个人计算机(ultra-mobile personal computer，UMPC)、上网本或者个人数字助理(personal digital assistant，PDA)等。
本说明书中的S0N不代表分布式边缘云资源调度方法的先后顺序，下面结合图2具体描述本发明的分布式边缘云资源调度方法。
步骤S01，对接收的业务请求进行排序，并广播至各从节点。
本实施例中，首先，对接收的业务请求进行排序，包括：对接收的业务请求进行签名验证，并基于验证通过对业务请求分配编号；基于编号的大小对业务请求就行排序。需要说明的是，由于在业务端发送业务请求时，会对该业务请求进行签名，因此，需要对接收的业务请求进行签名验证，以确保信息交互的安全性。
另外，将接收业务请求的一端定义为主节点，主节点为距离业务端最近的移动边缘MEC的调用节点，用于最快接收业务端发出的业务请求；从节点为其余MEC的调用节点，且一从节点对应一MEC，各从节点用于接收主节点广播的业务请求；各调用节点包含中央处理器CPU资源、图形处理器GPU资源以及内存资源，参考图2。业务端可以为电子医疗、车联网、远程监控以及工业控制系统等。
随后，将排序后的业务请求广播至从节点。应当注意，在将排序后的业务请求广播至从节点之前，需要对排序后的业务请求进行主节点签名，以便于后续将排序后的业务请求广播至从节点后，从节点对其进行签名验证，从而确保信息交互的安全性。需要说明的是，排序后的业务请求包括业务请求的消息内容以及编号。
步骤S02，接收各从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果，并对其进行投票。
接收各从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果，并对其进行投票，包括：基于预先设定的判断标准对接收的各从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果进行投票，判断是否符合判断标准；若最优边缘资源分配计算结果符合判断标准，则将投票结果记为支持，否则，记为反对。
需要说明的是，最优边缘资源分配计算通过自适应调整最优控制参数，并结合当前MEC未被占用的CPU资源、GPU资源以及内存资源，基于成本最小化进行计算，以使当前从节点的计算结果最优。
另外，判断标准包括预先量化的中央处理器CPU资源、图形处理器GPU资源以及内存资源。本实施例中，需要先将判断标准写入各MEC中，即主节点以及各从节点对应的MEC；再将各从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果中对应的当前MEC未被占用的CPU资源、GPU资源以及内存资源与判断标准中预设的CPU资源、GPU资源以及内存资源一一进行比较，若均符合判断标准中量化的资源，则将投票结果记为支持，否则，记为反对。通过对投票结果进行标记，以便于后续利用投票结果进行计算，从而便于判断是否以计算最快的从节点返回的最优边缘资源分配计算结果作为业务请求结果返回至业务端。
应当注意，为便于后续汇总投票结果，在投票时，可将支持记为1，反对记为0；或者，在各从节点将投票结果反馈至主节点后，由主节点统一对投票结果进行标记，将支持记为1，反对记为0。
步骤S03，接收其他从节点返回的基于计算最快的最优边缘资源分配计算结果得到的投票结果，并将经投票得到的投票结果以及接收的投票结果汇总，基于汇总结果返回业务请求结果至业务端。
将经投票得到的投票结果以及接收的投票结果汇总，基于汇总结果返回业务请求结果至业务端，包括：计算所有投票结果的总和，并判断总是否大于预设阈值；若大于，则将接受的最优边缘资源分配计算结果返回至业务端；否则，将等待再次访问资源作为业务请求结果返回至业务端。
具体而言，首先，计算所有投票结果的总和，总和表示为
其中，S表示为所有投票结果的总和，Si表示为第i个的投票结果，投票结果包括主节点以及除计算最快的从节点以外的其他从节点的投票结果，n表示为主节点以及除计算最快的从节点以外的其他从节点的总个数。
其次，判断所有投票结果的总和S是否大于预设阈值Y，其中Y＝n/2，n表示为主节点以及除计算最快的从节点以外的其他从节点的总个数。
最后，根据汇总结果判断返回何种业务请求结果至业务端；若所有投票结果的总和S大于阈值Y，则将接收的最优边缘资源分配计算结果作为业务请求结果返回至业务端；否则，将等待再次访问资源作为业务请求结果返回至业务端。
图3示出了一种分布式边缘云资源调度方法的流程示意图，该方法包括：
S11，接收经主节点排序后的业务请求，基于排序执行业务请求以进行最优边缘资源分配计算；
S12，基于最优边缘资源分配计算速度与其他从节点的最优边缘资源分配计算速度进行比较；
若最优边缘资源分配计算速度快于其他从节点的最优边缘资源分配计算速度，则将最优边缘资源分配计算结果广播至其他各从节点以及主节点；
否则，基于接收的其他各从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果进行投票，并将投票结果返回至主节点。
需要说明的是，本说明书中的S0N不代表分布式边缘云资源调度方法的先后顺序，下面具体描述本发明的分布式边缘云资源调度方法。
S11，接收经主节点排序后的业务请求，并基于排序执行业务请求以进行最优边缘资源分配计算。
在本实施例中，以一个从节点作为一端，以其他从节点以及主节点作为其他端。该从节点可以为任一除主节点对应的移动边缘MEC以外的其他MEC的调用节点，并执行以下操作；
首先，接收经主节点排序后的业务请求。其次，根据主节点的排序执行业务请求以进行最优边缘资源分配计算，最优边缘资源分配计算公式表示为：
其中，w1+w2+w3＝1，w1、w2、w3分别表示为最优控制参数；R表示为业务完成成本；t表示为任务完成时间；Cu表示为当前分布式边缘云已被占用的中央处理器资源；C-Cu表示为当前边缘云未被占用的中央处理器资源；Gu表示为当前分布式边缘云已被占用的图形处理器资源；G-Gu表示为当前边缘云未被占用的图形处理器资源；Mu表示为当前分布式边缘云已被占用的内存资源；M-Mu表示为当前边缘云未被占用的内存资源；pc表示为使用分布式边缘云中央处理器资源的单价；pg表示为使用分布式边缘云图形处理器资源的单价；pm表示为使用分布式边缘云内存资源的单价；pt表示为单位时间的电费价格。
需要说明的是，最优边缘资源分配计算通过自适应调整最优控制参数，并结合当前MEC未被占用的CPU资源、GPU资源以及内存资源，基于成本最小化进行计算，以使当前从节点的计算结果最优。
S12，基于最优边缘资源分配计算速度与其他从节点的最优边缘资源分配计算速度进行比较；若最优边缘资源分配计算速度快于其他从节点的最优边缘资源分配计算速度，则将最优边缘资源分配计算结果广播至其他各从节点以及主节点；否则，基于接收的其他各从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果进行投票，并将投票结果返回至主节点。
具体而言，首先，将当前最优边缘资源分配计算的计算速度与其他各从节点的计算速度进行比较，若当前从节点计算速度最快，则将其计算的最优边缘资源分配计算结果广播至其他各从节点以及主节点，其他各从节点以及主节点基于接收的计算结果进行投票；若当前从节点计算速度不是最快的，则接收其他从节点中计算速度最快的从节点计算的最优边缘资源分配计算结果，并对其进行投票，以及将投票结果返回至主节点进行汇总。
本实施例中，接收其他从节点中计算速度最快的从节点计算的最优边缘资源分配计算结果，并对其进行投票，包括：基于预先设定的判断标准对接收的各从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果进行投票，判断是否符合判断标准；若最优边缘资源分配计算结果符合判断标准，则将投票结果记为支持，否则，记为反对。判断标准包括预先量化的中央处理器CPU资源、图形处理器GPU资源以及内存资源。
需要说明的是，在投票过程中，将支持记为1，反对记为0，以便于后续总节点汇总所有投票结果；或者，在总节点汇总所有投票结果时，将支持标记为1，反对标记为0，进而便于通过统计所有投票结果的总和判断其与总节点以及除计算速度最快的从节点以外的其他从节点之和的一半的大小，基于少数服从多数原则，判断是否支持计算速度最快的从节点计算得出的最优边缘资源分配计算结果，并基于计算速度最快的从节点执行业务请求得到的最优边缘资源分配计算结果作为业务请求结果通过主节点返回至业务端。
图4示出了一种分布式边缘云资源调度方法的流程示意图，该方法包括：
S21，主节点接收业务端发送的业务请求，并进行排序，以及将排序后的业务请求广播至各从节点；
S22，各从节点接收排序后的业务请求后，基于排序执行业务请求以进行最优边缘资源分配计算；
S23，采用区块链共识机制将各从节点的计算结果达成共识，使得计算速度最快的从节点将其最优边缘资源分配计算结果广播至其他从节点以及主节点进行投票；
S24，其他从节点将投票结果返回至主节点进行汇总，主节点根据汇总结果将业务请求结果返回至业务端。
需要说明的是，本说明书中的S0N不代表分布式边缘云资源调度方法的先后顺序，下面结合图5具体描述本发明的分布式边缘云资源调度方法。
步骤S21，主节点接收业务端发送的业务请求，并进行排序，以及将排序后的业务请求广播至各从节点。
本实施例中，主节点接收业务端发送的业务请求，并进行排序包括：对接收的业务请求进行签名验证，并基于验证通过对业务请求分配编号；基于编号的大小对业务请求就行排序。需要说明的是，由于在业务端发送业务请求时，会对该业务请求进行签名，因此，需要对接收的业务请求进行签名验证，以确保信息交互的安全性。
步骤S22，各从节点接收排序后的业务请求后，基于排序执行业务请求以进行最优边缘资源分配计算。
具体而言，首先，各从节点接收经主节点排序后的业务请求，并根据主节点的排序执行业务请求。其次，基于执行业务请求进行最优边缘资源分配计算，最优边缘资源分配计算可参照上述方法实施例，此处不再赘述。
步骤S23，采用区块链共识机制将各从节点的计算结果达成共识，使得计算速度最快的从节点将其最优边缘资源分配计算结果广播至其他从节点以及主节点进行投票。
需要说明的是，上述其他从节点以及主节点对计算速度最快的从节点广播出的最优边缘资源分配计算结果进行投票，以主节点投票为例，主节点基于预先设定的判断标准对接收的各从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果进行投票，判断是否符合判断标准；若最优边缘资源分配计算结果符合判断标准，则将投票结果记为支持，否则，记为反对。
另外，为便于后续汇总投票结果，在投票时，可将支持记为1，反对记为0；或者，在各从节点将投票结果反馈至主节点后，由主节点统一对投票结果进行标记，将支持记为1，反对记为0。
步骤S24，其他从节点将投票结果返回至主节点进行汇总，主节点根据汇总结果将业务请求结果返回至业务端。
本实施例中，主节点基于少数服从多数原则对所有投票结果进行汇总，若汇总结果显示为支持该计算结果，则主节点将该从节点返回的最优边缘资源分配计算结果返回至业务端，否则，将等待再次访问资源作为业务请求结果返回。
下面对本发明提供的一种分布式边缘云资源调度装置进行描述，下文描述的一种分布式边缘云资源调度装置与上文描述的一种分布式边缘云资源调度方法可相互对应参照。
图6示出了一种分布式边缘云资源调度装置的结构示意图，该装置，包括：
排序模块11，对接收的业务请求进行排序，并广播至各从节点；
投票模块12，接收各从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果，并对其进行投票；
投票汇总模块13，接收其他从节点返回的基于计算最快的最优边缘资源分配计算结果得到的投票结果，并将经投票得到的投票结果以及接收的投票结果汇总，基于汇总结果返回业务请求结果至业务端。
本实施例中，排序模块11，包括：验证单元，对接收的业务请求进行签名验证，并基于验证通过对业务请求分配编号；排序单元，基于编号的大小对业务请求就行排序。
投票模块12，包括：投票单元，基于预先设定的判断标准对接收的各从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果进行投票，判断是否符合判断标准；若最优边缘资源分配计算结果符合判断标准，则将投票结果记为支持，否则，记为反对。
投票汇总模块13，包括求和单元、判断单元和请求返回单元，其中：求和单元，用于计算所有投票结果的总和；判断单元，用于判断总是否大于预设阈值；请求返回单元，用于根据汇总结果返回业务请求结果至业务端。具体而言，若投票总和大于阈值，则将计算最快的从节点运行业务请求后返回的最优边缘资源分配计算结果作为业务请求结果返回至业务端；否则，将等待再次访问资源作为业务请求结果返回至业务端。需要说明的是，阈值需要根据主节点以及除计算速度最快的从节点以外的其他从节点的数量决定，阈值设为主节点以及除计算速度最快的从节点以外的其他从节点的数量之和的一半。
图7示出了一种分布式边缘云资源调度装置的结构示意图，该装置包括：
资源分配模块21，接收经主节点排序后的业务请求，并对其进行最优边缘资源分配计算；
判断模块22，基于最优边缘资源分配计算速度与其他从节点的最优边缘资源分配计算速度进行比较；若最优边缘资源分配计算速度快于其他从节点的最优边缘资源分配计算速度，则将最优边缘资源分配计算结果广播至其他各从节点以及主节点；否则，基于接收的其他各从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果进行投票，并将投票结果返回至主节点。
本实施例中，资源分配模块21，包括：接收单元，接收经主节点排序后的业务请求；计算单元，对接收的业务请求进行最优边缘资源分配计算。
判断模块22，包括：判断单元，基于最优边缘资源分配计算速度与其他从节点的最优边缘资源分配计算速度进行比较；广播单元，根据判断单元判断的最优边缘资源分配计算速度快于其他从节点的最优边缘资源分配计算速度结果，将最优边缘资源分配计算结果广播至其他各从节点以及主节点；投票单元，根据判断单元判断的最优边缘资源分配计算速度不大于其他从节点的最优边缘资源分配计算速度结果，对接收的其他各从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果进行投票，并将投票结果返回至主节点。
图8示出了一种分布式边缘云资源调度装置的架构示意图，该装置包括：至少两个移动边缘计算MEC，其中每个MEC包含调用节点，基于最先接收业务端发出的MEC的调用节点作为主节点，其他MEC的调用节点作为从节点，主节点接收业务端发送的业务请求，并进行排序，以及将排序后的业务请求广播至各从节点；各从节点接收排序后的业务请求后，基于排序执行业务请求以进行最优边缘资源分配计算；采用区块链共识机制将各从节点的计算结果达成共识，使得计算速度最快的从节点将其最优边缘资源分配计算结果广播至其他从节点以及主节点进行投票；其他从节点将投票结果返回至主节点进行汇总，主节点根据汇总结果将业务请求结果返回至业务端。
需要说明的是，各调用节点，不论是主节点还是从节点，均包含CPU资源、GPU资源以及内存资源。业务端可以为电子医疗、车联网、远程监控以及工业控制系统等。
具体而言，以从节点1作为计算最快的从节点。首先，业务端向主节点发送业务请求；其次，主节点接收业务请求，并对其进行排序，并将排序后的业务请求广播至各从节点；随后，各从节点接收排序后的业务请求，并基于排序执行业务请求，以进行最优边缘资源分配计算；随后，从节点1作为计算最快的从节点，利用区块链共识机制将其计算结果广播至其他从节点以及主节点；之后，各其他从节点以及主节点对接收的计算结果进行投票，且各其他从节点将投票结果返回至主节点；最后，主节点基于少数服从多数原则对所有投票结果进行汇总，并根据汇总结果判断返回何种业务请求结果至业务端，若汇总结果显示为支持该计算结果，则将该从节点执行业务请求后的得到的最优边缘资源分配计算结果返回至主节点，并基于主节点将其作为业务请求结果返回至业务端；否则，主节点返回等待再次访问资源至业务端。
本申请实施例涉及的业务端，可以是指向用户提供语音和/或数据连通性的设备，具有无线连接功能的手持式设备、或连接到无线调制解调器的其他处理设备等。在不同的系统中，终端设备的名称可能也不相同，例如在5G系统中，终端设备可以称为用户设备(User Equipment，UE)。
本申请实施例涉及的网络设备，可以是基站，该基站可以包括多个为终端提供服务的小区。根据具体应用场合不同，基站又可以称为接入点，或者可以是接入网中在空中接口上通过一个或多个扇区与无线终端设备通信的设备，或者其它名称。
图9为根据本申请实施例的网络设备的结构示意图，参照图9，本申请实施例还提供一种网络设备，可以包括：存储器910，收发机920以及处理器930；存储器910用于存储计算机程序；收发机920，用于在所述处理器930的控制下收发数据；处理器930，用于读取所述存储器910中的计算机程序并执行以下操作：对接收的业务请求进行排序，并广播至各从节点；接收各从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果，并对其进行投票；接收其他从节点返回的基于计算最快的最优边缘资源分配计算结果得到的投票结果，并将经投票得到的投票结果以及接收的投票结果汇总，基于汇总结果返回业务请求结果至业务端；或者，
接收经主节点排序后的业务请求，并对其进行最优边缘资源分配计算；基于最优边缘资源分配计算速度与其他从节点的最优边缘资源分配计算速度进行比较；若最优边缘资源分配计算速度快于其他从节点的最优边缘资源分配计算速度，则将最优边缘资源分配计算结果广播至其他各从节点以及主节点；否则，基于接收的其他各从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果进行投票，并将投票结果返回至主节点。
其中，在图9中，总线架构可以包括任意数量的互联的总线和桥，具体由处理器930代表的一个或多个处理器和存储器810代表的存储器的各种电路链接在一起。总线架构还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口提供接口。收发机920可以是多个元件，即包括发送机和接收机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。处理器930负责管理总线架构和通常的处理，存储器910可以存储处理器930在执行操作时所使用的数据。
可选地，处理器930还用于执行以下操作：
接收各从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果，并对其进行投票，包括：基于预先设定的判断标准对接收的各从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果进行投票，判断是否符合判断标准；若最优边缘资源分配计算结果符合判断标准，则将投票结果记为支持，否则，记为反对。
将经投票得到的投票结果以及接收的投票结果汇总，基于汇总结果返回业务请求结果至业务端，包括：计算所有投票结果的总和，并判断总是否大于预设阈值；若大于，则将接收的所述最优边缘资源分配计算结果返回至业务端；否则，将等待再次访问资源作为业务请求结果返回至业务端。
对接收的业务请求进行排序，包括：对接收的业务请求进行签名验证，并基于验证通过对业务请求分配编号；基于编号的大小对业务请求就行排序。
或者，处理器930还用于执行以下操作：
最优边缘资源分配计算表示为：
其中，w1+w2+w3＝1，w1、w2、w3分别表示为最优控制参数；R表示为业务完成成本；t表示为任务完成时间；Cu表示为当前分布式边缘云已被占用的中央处理器资源；C-Cu表示为当前边缘云未被占用的中央处理器资源；Gu表示为当前分布式边缘云已被占用的图形处理器资源；G-Gu表示为当前边缘云未被占用的图形处理器资源；Mu表示为当前分布式边缘云已被占用的内存资源；M-Mu表示为当前边缘云未被占用的内存资源；pc表示为使用分布式边缘云中央处理器资源的单价；pg表示为使用分布式边缘云图形处理器资源的单价；pm表示为使用分布式边缘云内存资源的单价；pt表示为单位时间的电费价格。
在此需要说明的是，本发明实施例提供的终端以及网络设备，能够实现上述方法实施例所实现的所有方法步骤，且能够达到相同的技术效果，在此不再对本实施例中与方法实施例相同的部分及有益效果进行具体赘述。
图10示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图10所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)1010、通信接口(Communication Interface)1020、存储器(memory)1030和通信总线1040，其中，处理器0110，通信接口1020，存储器1030通过通信总线1040完成相互间的通信。处理器1010可以调用存储器1030中的计算机程序，以执行分布式边缘云资源调度方法的步骤，例如包括：对接收的业务请求进行排序，并广播至各从节点；接收各从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果，并对其进行投票；接收其他从节点返回的基于计算最快的最优边缘资源分配计算结果得到的投票结果，并将经投票得到的投票结果以及接收的投票结果汇总，基于汇总结果返回业务请求结果至业务端；或者，
接收经主节点排序后的业务请求，基于排序执行业务请求以进行最优边缘资源分配计算；基于最优边缘资源分配计算速度与其他从节点的最优边缘资源分配计算速度进行比较；若最优边缘资源分配计算速度快于其他从节点的最优边缘资源分配计算速度，则将最优边缘资源分配计算结果广播至其他各从节点以及主节点；否则，基于接收的其他各从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果进行投票，并将投票结果返回至主节点。
此外，上述的存储器1030中的逻辑指令可以通过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，本发明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)执行本发明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。
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的分布式边缘云资源调度方法的步骤，例如包括：
对接收的业务请求进行排序，并广播至各从节点；接收各从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果，并对其进行投票；接收其他从节点返回的基于计算最快的最优边缘资源分配计算结果得到的投票结果，并将经投票得到的投票结果以及接收的投票结果汇总，基于汇总结果返回业务请求结果至业务端；或者，
接收经主节点排序后的业务请求，基于排序执行业务请求以进行最优边缘资源分配计算；基于最优边缘资源分配计算速度与其他从节点的最优边缘资源分配计算速度进行比较；若最优边缘资源分配计算速度快于其他从节点的最优边缘资源分配计算速度，则将最优边缘资源分配计算结果广播至其他各从节点以及主节点；否则，基于接收的其他各从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果进行投票，并将投票结果返回至主节点。
另一方面，本申请实施例还提供一种处理器可读存储介质，所述处理器可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于使所述处理器执行上述各实施例提供的方法的步骤，例如包括：
对接收的业务请求进行排序，并广播至各从节点；接收各从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果，并对其进行投票；接收其他从节点返回的基于计算最快的最优边缘资源分配计算结果得到的投票结果，并将经投票得到的投票结果以及接收的投票结果汇总，基于汇总结果返回业务请求结果至业务端；或者，
接收经主节点排序后的业务请求，基于排序执行业务请求以进行最优边缘资源分配计算；基于最优边缘资源分配计算速度与其他从节点的最优边缘资源分配计算速度进行比较；若最优边缘资源分配计算速度快于其他从节点的最优边缘资源分配计算速度，则将最优边缘资源分配计算结果广播至其他各从节点以及主节点；否则，基于接收的其他各从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果进行投票，并将投票结果返回至主节点。
所述处理器可读存储介质可以是处理器能够存取的任何可用介质或数据存储设备，包括但不限于磁性存储器(例如软盘、硬盘、磁带、磁光盘(MO)等)、光学存储器(例如CD、DVD、BD、HVD等)、以及半导体存储器(例如ROM、EPROM、EEPROM、非易失性存储器(NANDFLASH)、固态硬盘(SSD))等。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中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模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，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)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：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；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (11)
1.一种分布式边缘云资源调度方法，其特征在于，包括：
对接收的业务请求进行排序，并广播至各所述从节点；
接收各所述从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果，并对其进行投票；
接收其他所述从节点返回的基于所述计算最快的最优边缘资源分配计算结果得到的投票结果，并将经所述投票得到的投票结果以及接收的投票结果汇总，基于汇总结果返回业务请求结果至业务端。
2.根据权利要求1所述的分布式边缘云资源调度方法，其特征在于，所述接收各所述从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果，并对其进行投票，包括：
基于预先设定的判断标准对接收的各所述从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果进行投票，判断是否符合判断标准；
若所述最优边缘资源分配计算结果符合所述判断标准，则将投票结果记为支持，否则，记为反对。
3.根据权利要求2所述的分布式边缘云资源调度方法，其特征在于，所述将经所述投票得到的投票结果以及接收的投票结果汇总，基于汇总结果返回业务请求结果至业务端，包括：
计算所有投票结果的总和，并判断所述总是否大于预设阈值；
若大于，则将接收的所述最优边缘资源分配计算结果返回至所述业务端；否则，将等待再次访问资源作为业务请求结果返回至所述业务端。
4.根据权利要求1所述的分布式边缘云资源调度方法，其特征在于，所述对接收的业务请求进行排序，包括：
对接收的业务请求进行签名验证，并基于验证通过对所述业务请求分配编号；
基于所述编号的大小对所述业务请求就行排序。
5.一种分布式边缘云资源调度方法，其特征在于，包括：
接收经主节点排序后的业务请求，基于所述排序执行所述业务请求以进行最优边缘资源分配计算；
基于所述最优边缘资源分配计算速度与其他从节点的最优边缘资源分配计算速度进行比较；
若所述最优边缘资源分配计算速度快于其他从节点的最优边缘资源分配计算速度，则将所述最优边缘资源分配计算结果广播至其他各所述从节点以及所述主节点；
否则，基于接收的其他各所述从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果进行投票，并将投票结果返回至所述主节点。
6.根据权利要求5所述的分布式边缘云资源调度方法，其特征在于，所述最优边缘资源分配计算表示为：
其中，w1+w2+w3＝1，w1、w2、w3分别表示为最优控制参数；R表示为业务完成成本；t表示为任务完成时间；Cu表示为当前分布式边缘云已被占用的中央处理器资源；C-Cu表示为当前边缘云未被占用的中央处理器资源；Gu表示为当前分布式边缘云已被占用的图形处理器资源；G-Gu表示为当前边缘云未被占用的图形处理器资源；Mu表示为当前分布式边缘云已被占用的内存资源；M-Mu表示为当前边缘云未被占用的内存资源；pc表示为使用分布式边缘云中央处理器资源的单价；pg表示为使用分布式边缘云图形处理器资源的单价；pm表示为使用分布式边缘云内存资源的单价；pt表示为单位时间的电费价格。
7.一种分布式边缘云资源调度装置，其特征在于，包括：
排序模块，对接收的业务请求进行排序，并广播至各所述从节点；
投票模块，接收各所述从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果，并对其进行投票；
投票汇总模块，接收其他所述从节点返回的基于所述计算最快的最优边缘资源分配计算结果得到的投票结果，并将经所述投票得到的投票结果以及接收的投票结果汇总，基于汇总结果返回所述业务请求结果至业务端。
8.一种分布式边缘云资源调度装置，其特征在于，包括：
资源分配模块，接收经主节点排序后的业务请求，并对其进行最优边缘资源分配计算；
判断模块，基于所述最优边缘资源分配计算速度与其他从节点的最优边缘资源分配计算速度进行比较；
若所述最优边缘资源分配计算速度快于其他从节点的最优边缘资源分配计算速度，则将所述最优边缘资源分配计算结果广播至其他各所述从节点以及所述主节点；
否则，基于接收的其他各所述从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果进行投票，并将投票结果返回至所述主节点。
9.一种网络设备，其特征在于，包括存储器，收发机，处理器；
存储器，用于存储计算机程序；收发机，用于在所述处理器的控制下收发数据；处理器，用于读取所述存储器中的计算机程序并执行以下操作：
对接收的业务请求进行排序，并广播至各所述从节点；
接收各所述从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果，并对其进行投票；
接收其他所述从节点返回的基于所述计算最快的最优边缘资源分配计算结果得到的投票结果，并将经所述投票得到的投票结果以及接收的投票结果汇总，基于汇总结果返回所述业务请求结果至业务端；或者，
接收经主节点排序后的业务请求，并对其进行最优边缘资源分配计算；
基于所述最优边缘资源分配计算速度与其他从节点的最优边缘资源分配计算速度进行比较；
若所述最优边缘资源分配计算速度快于其他从节点的最优边缘资源分配计算速度，则将所述最优边缘资源分配计算结果广播至其他各所述从节点以及所述主节点；
否则，基于接收的其他各所述从节点中计算最快的最优边缘资源分配计算结果进行投票，并将投票结果返回至所述主节点。
10.一种电子设备，包括处理器和存储有计算机程序的存储器，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4任一项所述的分布式边缘云资源调度方法的步骤，或实现权利要求5至6任一项所述的分布式边缘云资源调度方法的步骤。
11.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述的分布式边缘云资源调度方法的步骤，或实现权利要求5至6任一项所述的分布式边缘云资源调度方法的步骤。
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