[发明专利]云边拓扑

权利要求书

1.一种方法（1000），包括：

获得在包括多个边设备和基于云的资源的云边拓扑中的说明性流查询（1002）；

将所述说明性流查询转换为反映所述多个边设备的查询图（1004）；以及

基于所述云边拓扑的资源使用来判断是在各个边设备上执行所述查询图的算符还是在所述基于云的资源上执行所述查询图的算符（1006）。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述边计算设备包括智能计算设备，该智能计算设备被配置为通过网络直接与所述基于云的资源通信，并且其中所述网络被配置为不允许各个智能计算设备直接相互通信，而是所述各个智能计算设备通过所述基于云的资源间接地相互通信。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述判断包括：关于网络带宽资源的使用，确定与所述基于云的资源有关的全局优化。

4.根据权利要求3所述的方法，其中所述确定全局优化包括：允许所述查询图的节点以贪心方式进行本地决策，并且其中所述本地决策在被查看时累积地产生所述全局优化。

5.一种系统（200），包括：

基于云的云边上实时应用即RACE管理业务（202），其被配置为与在所述云上以及在与所述云通信的各个边计算设备上执行的应用交互，所述基于云的RACE管理业务被配置为模拟数据流管理系统即DSMS引擎，以从所述各个边计算设备接收时序性说明性查询；以及

RACE处理器（204），其被配置为拦截所述时序性说明性查询并且将各个时序性说明性查询分析并编译为对象表达。

6.根据权利要求5所述的系统，其中所述RACE处理器包括图构造器，所述图构造器被配置为从所述对象表达产生查询模式。

7.根据权利要求6所述的系统，其中在所述查询模式包括指向来自每个边计算设备的数据流的输入流的实例下，所述图构造器被进一步配置为通过将所述数据流分解成所述查询模式的多个实例，所述查询图的每个边一个输入流，来产生包括所述查询模式的多个实例的查询图。

8.根据权利要求7所述的系统，其中所述RACE处理器包括优化器，所述优化器被配置为确定在哪里执行所述查询图的各个算符，以减小所述边计算设备和所述基于云的资源之间的总通信成本。

9.根据权利要求8所述的系统，其中所述优化器被配置为确定在哪里执行所述查询图的各个算符，以使所述边计算设备和所述基于云的资源之间的总通信成本最小化。

10.根据权利要求5所述的系统，其中所述RACE处理器包括查询构造器，所述查询构造器被配置为产生要在每个边计算设备或者在所述云上执行的类型、适配器和子查询的对象表达。