[发明专利]基于云边协同系统的任务部署方法及装置在审
申请号: | 202210079870.7 | 申请日: | 2022-01-24 |
公开(公告)号: | CN114706675A | 公开(公告)日: | 2022-07-05 |
发明(设计)人: | 吴振宇;李麟杰;纪阳 | 申请(专利权)人: | 北京邮电大学深圳研究院;北京邮电大学 |
主分类号: | G06F9/50 | 分类号: | G06F9/50;G06N20/00 |
代理公司: | 北京聿宏知识产权代理有限公司 11372 | 代理人: | 施磊;吴昊 |
地址: | 518063 广东省深圳市南山*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 协同 系统 任务 部署 方法 装置 | ||
本发明提供了一种基于云边协同系统的任务部署方法及装置,涉及云边协同技术领域,所述云边协同系统包括多个边缘端节点;所述方法包括:获取当前待处理的任务类型和当前待处理的数据量大小;获取每个所述边缘端节点的当前剩余资源量;基于所述当前待处理的数据量大小和每个所述边缘端节点的当前剩余资源量,从所述多个边缘端节点中确定出目标节点;将与所述当前待处理的任务类型对应的任务部署至所述目标节点。本发明提供的技术方案,能够对待处理任务进行灵活部署,从而保证系统正常运行、且使集群资源得到最优化利用。
技术领域
本发明涉及云边协同技术领域,特别地涉及一种基于云边协同系统的任务部署方法及装置。
背景技术
目前的工业设备管理模式正从云计算逐步转向以云边协同为主的设备管理模式。云计算(Cloud computing)是分布式计算的一种,指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序,然后,通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。特点为云中心服务器运行所有任务处理所有数据。优势是计算资源丰富、云端服务器部署具备弹性好,灵活度高,便于管理。劣势是随着工业设备增多,异构数据增加,传统云计算已经不能满足一些对实时性比较敏感的应用,而且全部上传到云端会给网络带宽和云端数据库的压力增大,导致传输时延增加。
边缘计算(Edge computing)是指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供最近端服务。特点是在网络边缘执行计算,工业源数据可以就近处理,减少上传云端的数据量。优势是时延小、安全性强、缓解了网络带宽和云端服务器的压力。劣势是计算资源少,且可用于训练的数据量相较于云计算太少,导致模型不够精确。
于是很多专家学者提出云边协同系统运作模式,目的是结合两者优势,即既利用边缘计算时延小、传输快的特点,又利用云端中心服务器资源丰富特点。
在智能工业场景中,云边协同系统通常由云端和多个边缘端节点构成集群,边缘端节点资源和计算能力参差不齐,而现有的方案大都针对单一云边进行讨论,系统结构固定,无法根据业务需求灵活部署任务,不能使集群资源最优化利用,当有节点宕机或云端与边缘端业务连接断开时,系统无法正常运行。
发明内容
针对上述现有技术中的问题,本申请提出了一种基于云边协同系统的任务部署方法及装置,能够对待处理任务进行灵活部署,从而保证系统正常运行、且使集群资源得到最优化利用。
为达到上述目的,本发明的技术方案是这样实现的:
第一方面,本发明实施例提供了一种基于云边协同系统的任务部署方法,所述云边协同系统包括多个边缘端节点;所述方法包括:
获取当前待处理的任务类型和当前待处理的数据量大小;
获取每个所述边缘端节点的当前剩余资源量;
基于所述当前待处理的数据量大小和每个所述边缘端节点的当前剩余资源量,从所述多个边缘端节点中确定出目标节点;
将与所述当前待处理的任务类型对应的任务部署至所述目标节点。
优选地,获取当前待处理的任务类型,包括:
按照预设的pipeline任务顺序获取当前待处理的任务类型。
优选地,所述获取每个所述边缘端节点的当前剩余资源量,包括:
获取每个所述边缘端节点的当前内存大小和当前CPU大小。
优选地,所述基于所述当前待处理的数据量大小和每个所述边缘端节点的当前剩余资源量,从所述多个边缘端节点中确定出目标节点,包括:
基于所述当前待处理的数据量大小和每个所述边缘端节点的当前剩余资源量,判断所述多个边缘端节点中是否有能够处理所述当前待处理的数据量大小的边缘端节点;
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