本發明專利技術提供了一種工業互聯網現場大數據與云端信息互聯互通的方法,該方法步驟為:首先,基于終端節點、邊緣計算節點及云計算節點的連通狀況,生成網絡狀態拓撲圖;其次,基于網絡狀態拓撲圖,按照優先級順序,針對每種數據處理業務要求,按照深度優先原則獲得邊緣計算、云計算及網絡帶寬的最佳聯合分配,以確保該類業務的數據處理實時性要求能夠獲得保障;最后,在每個業務分配資源完成后,均對當前的邊緣計算、云計算及網絡帶寬負載進行核查,從而及時獲知已經達到能力上限的節點和鏈路,以避免單一節點或鏈路負荷過載造成分配失敗的問題。
A method of interconnecting big data and cloud information in industrial Internet
【技術實現步驟摘要】
一種工業互聯網現場大數據與云端信息互聯互通的方法
本專利技術涉及工業互聯網中現場大數據與云端互聯互通的方法,尤其涉及工業現場大數據與云端信息實時互聯互通的多優先級調度方法。
技術介紹
隨著工業互聯網技術的發展,工業現場、銷售、管理等過程中產生了大量的數據,對這些數據進行計算和處理分析成為工業智能化發展的必由之路。因此,一方面具備對海量數據快速處理能力的云計算技術成為快速處理工業大數據并挖掘其核心價值的首選技術,另一方面其對工業現場大數據的實時處理能力又制約了其在工業互聯網中的廣泛應用。與此同時,邊緣計算技術通過將數據處理能力部署在靠近數據源的位置,能夠有效滿足工業現場大數據的實時性分析要求。由此可見,集中式的云計算中心與分布式的邊緣計算處理平臺之間通過有效配合,既能夠實現充分挖掘工業現場大數據核心價值的目標,又能夠滿足工業現場控制類業務的實時性需求。因此,云邊協同進行工業現場大數據的分析處理成為必然選擇。在此背景下,對邊緣計算、云計算及網絡資源的調度和分配以有效滿足多種工業現場大數據的實時充分分析,成為近幾年的研究熱點。當前的研究主要集中于兩個方面:1),對邊緣計算節點之間的資源進行分配以滿足工業現場數據的計算任務要求;2),對邊緣計算、云計算資源進行協同分配以滿足工業現場數據的計算任務要求。然而,上述方法均沒有考慮到不同業務的服務質量要求,且沒有將網絡帶寬資源分配納入到整個資源分配的框架中。因此,有必要考慮到工業現場不同業務的數據處理服務質量(QoS,qualityofservice)要求,并聯合分配邊緣計算、云計算及網絡帶寬,以全面滿足多業務類型的工業現場大數據實時有效分析處理要求。
技術實現思路
本專利技術的目的在于,解決現有技術邊緣計算、云計算及網絡資源的調度和分配以有效滿足多種工業現場大數據的實時充分分析存在的上述缺陷。為實現上述目的,本專利技術提供了一種工業互聯網現場大數據與云端信息互聯互通的方法,該方法步驟為:首先,基于終端節點、邊緣計算節點及云計算節點的連通狀況,生成網絡狀態拓撲圖;其次,基于網絡狀態拓撲圖,按照優先級順序,針對每種數據處理業務要求,按照深度優先原則獲得邊緣計算、云計算及網絡帶寬的最佳聯合分配,以確保該類業務的數據處理實時性要求能夠獲得保障;最后,在每個業務分配資源完成后,均對當前的邊緣計算、云計算及網絡帶寬負載進行核查,從而及時獲知已經達到能力上限的節點和鏈路,以避免單一節點或鏈路負荷過載造成分配失敗的問題。本專利技術與現有工業現場大數據調度算法相比,具有以下優勢:對邊緣計算資源、云計算資源以及網絡帶寬資源進行統一聯合分配,從而能夠提升資源利用率,避免造成單一資源分配充裕,而其他資源分配不足,導致數據處理時延無法滿足實時性要求;在進行資源分配時,充分考慮到不同業務數據處理時延要求,依據時延要求進行多業務數據處理優先級排序;基于優先級順序,利用圖論中深度優先算法尋找最短路徑的方法,進行邊緣計算資源、云計算資源及網絡帶寬資源的有效分配,從而能夠降低資源分配算法的復雜度。附圖說明圖1為本專利技術實施例應用的網絡架構示意圖;圖2為本專利技術實施例提供的一種工業互聯網現場大數據與云端信息互聯互通的方法流程示意圖。具體實施方式下面結合附圖和實施例對本專利技術作更加詳細的說明。圖1為本專利技術實施例應用的網絡架構示意圖;如圖1所示,假設網絡中控制類業務個數為N個節點,第n個業務所需要處理的信息量為Cn,時延要求閾值為Tn,其中n=1,2,…,N。邊緣計算節點總數為M個,第m個邊緣節點的計算能力可以用其CPU處理頻率fm,m=1,2,…,M來表示。假設云計算中心節點總數為L,第l個云計算節點的計算能力可以用其CPU處理頻率fl,l=1,2,…,L來表示。第n個業務源到第m個邊緣節點的鏈路用NTEn,m,帶寬用ECn,m表示,第m個邊緣計算節點至第l個云計算節點的鏈路表示為ETCm,l,可用帶寬用CCm,l表示,表示該鏈路上給第n個業務分配的帶寬。圖2為本專利技術實施例提供的一種工業互聯網現場大數據與云端信息互聯互通的方法流程示意圖。如圖2所示,該方法包括以下步驟一至步驟五:步驟一:基于終端節點、邊緣計算節點及云計算節點的連通狀況,生成網絡狀態拓撲圖其中步驟二:按照時延要求閾值對所有業務進行優先級排序,時延要求閾值越低則具有越高的服務優先級;具體地,步驟2包括以下步驟:步驟S20:獲取N個工業現場業務的時延要求,并標定服務優先級Flag,Tn越小則Flag(n)(n=1,2,3…,N)的值越小,表示其優先級越高。步驟三:按照步驟二中的優先級排列順序,對當前進行資源分配的業務n,依據最短端到端處理時延原則,進行邊緣計算、云計算及網絡帶寬資源的分配。具體地,步驟3包括以下步驟:步驟S30:查找步驟S20中Flag的最小值以及其對應的業務;步驟S31:對于當前選定的邊緣計算節點業務n,構建加權網絡拓撲圖其中終端節點n處的權值標定為0;初始化m=1,l=1,所選擇的邊緣計算節點初始化為m(nc)=[],所選擇的云計算節點l(nc)=1以及端到端處理時延T(ng)=∞;步驟S32:判斷m是否大于M,若大于則跳轉至步驟S35;否則執行步驟S33;步驟S33:判斷l是否大于L,若大于,則令m=m+1,跳轉至步驟S32;否則執行步驟S34;步驟S34:假設每個業務的計算任務最多只分布在一個邊緣計算節點和一個云計算節點上,初始化計算量在邊緣計算節點之間的分配比例,γn,m表示業務n在邊緣計算節點m上分配的計算量,則與該邊緣計算節點相連接的云計算節點可能獲得的分配比例為γn,l=1-γn,m;步驟S35:依據時延最小化原則,計算最佳的計算任務分配比例γn,m,也即是步驟S36:依據計算的最佳比例γn,m,計算如果則令m(nc)=m,l(nc)=l,否則,l=L+1,轉至步驟S33。步驟四:基于步驟三的分配結果更新網絡拓撲網絡狀態拓撲圖將達到最大負載能力的邊緣計算節點、云計算節點及傳輸路徑從中剔除,并生成當前的網絡狀態拓撲圖步驟五:執行步驟三至步驟四,直至所有業務均完成邊緣計算、云計算及網絡帶寬資源分配。本專利技術實施例與現有工業現場大數據調度算法相比,具有以下優勢:對邊緣計算資源、云計算資源以及網絡帶寬資源進行統一聯合分配,從而能夠提升資源利用率,避免造成單一資源分配充裕,而其他資源分配不足,導致數據處理時延無法滿足實時性要求;在進行資源分配時,充分考慮到不同業務數據處理時延要求,依據時延要求進行多業務數據處理優先級排序;基于優先級順序,利用圖論中深度優先算法尋找最短路徑的方法,進行邊緣計算資源、云計算資源及網絡帶寬資源的有效分配,從而能夠降低資源分配算法的復雜度。以上所述的具體實施方式,對本專利技術的目的、技術方案和有益效果進行了進一步詳細說明,所應理解的是,以上所述僅為本專利技術的具體實施方式本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種工業互聯網現場大數據與云端信息互聯互通的方法,其特征在于,包括以下步驟:/n步驟一:基于終端節點、邊緣計算節點及云計算節點的連通狀況,生成網絡狀態拓撲圖;/n步驟二:按照時延要求閾值對所有業務進行優先級排序;/n步驟三:按照步驟二中的優先級排列順序,對當前進行資源分配的業務,依據最短端到端處理時延原則,進行邊緣計算、云計算及網絡帶寬資源的分配;/n步驟四:基于步驟三的分配結果更新網絡拓撲網絡狀態拓撲圖
【技術特征摘要】
1.一種工業互聯網現場大數據與云端信息互聯互通的方法,其特征在于,包括以下步驟:
步驟一:基于終端節點、邊緣計算節點及云計算節點的連通狀況,生成網絡狀態拓撲圖;
步驟二:按照時延要求閾值對所有業務進行優先級排序;
步驟三:按照步驟二中的優先級排列順序,對當前進行資源分配的業務,依據最短端到端處理時延原則,進行邊緣計算、云計算及網絡帶寬資源的分配;
步驟四:基于步驟三的分配結果更新網絡拓撲網絡狀態拓撲圖將達到最大負載能力的邊緣計算節點、云計算節點及傳輸路徑從中剔除,并生成當前的網絡狀態拓撲圖
步驟五:執行步驟三至步驟四,直至所有業務均完成邊緣計算、云計算及網絡帶寬資源分配。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,網絡狀態拓撲圖為其中NTEn,m為第n個業務源到第m個邊緣節點的鏈路,ETCm,l為第m個邊緣計算節點至第l個云計算節點的鏈路。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述步驟二具體包括以下步驟:
步驟S20:獲取N個工業現場業務的時延要求,并標定服務優先級Flag,Tn越小則Flag(n)(n=1,2,3…,N)的值越小,表示其優先級越高。
4.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,所述步驟三具體包括以下步驟:
步驟S30:查找步驟S20中Flag的最小值以及其對應的業務;
步驟S31:對于當前選...
【專利技術屬性】
技術研發人員:周旭,覃毅芳,胡亞輝,
申請(專利權)人:中國科學院計算機網絡信息中心,
類型:發明
國別省市:北京;11
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