[发明专利]面向流量迁移的节点识别方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明属于计算机技术领域，公开了一种面向流量迁移的节点识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：根据预设评估方式确定各节点的请求处理能力，并获取各节点的请求处理数量；根据各节点的请求处理能力和用户业务需求确定拓扑中心节点；根据各节点的请求处理数量确定流量中心节点；根据所述流量中心节点和所述拓扑中心节点完成节点识别。通过上述方式，根据流量中心节点和拓扑中心节点，实现了在EdgeX异构节点网络中流量迁移的关键节点的识别，以便用户在后续根据流量中心节点和拓扑中心节点对流量进行调整，且可以让EdgeX系统在业务运行过程中实时完成流量识别和流量迁移任务。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种面向流量迁移的节点识别方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着5G技术、人工智能、计算硬件等领域的发展，一套部署在更加靠近生产现场、数据源头（即边缘侧）且可提供低延迟、实时性的计算框架应运而生。新兴的边缘计算技术，可以为行业用户提供低延迟的实时计算、处理服务。其中，EdgeX是介于边缘物理传感设备和执行设备——云端信息系统之间的“中间人”，EdgeX具体表示为EdgeX Foundry。EdgeX平台支持并鼓励快速增长的物联网解决方案提供商在统一的生态系统中协同工作，以减少应用开发中的不确定性、加快部署时间并促进规模化。

EdgeX可以使边缘服务提供商更加轻松地监控真实世界中的设备、发送可执行的指令、收集边缘传感器数据，完成云边设备的互动。众多的边缘传感器和云端服务器形成了复杂的EdgeX异构节点网络，同时完成具体业务的过程请求流量在相互异构的网络节点中流动，并且由于网络波动或设备宕机等原因EdgeX中的流量可能实时发生变化，导致EdgeX网络中节点请求处理能力和请求流量之间的不匹配。因此，在EdgeX的使用过程中需要实时监控异构节点网络中请求流向情况并设计算法识别导致流量异常的关键节点。

目前EdgeX框架的迭代时间不长，相关理论研究主要集中在边缘计算平台的应用场景、模型选择、平台特点等现状分析，以及如何利用EdgeX边缘平台实现物联网网关监控系统、智能家居系统架构设计等一系列应用系统设计。针对EdgeX具体场景下，关键节点识别与流量迁移相关工作研究较少。相关方向的工作主要面向传统的互联网场景，不同于EdgeX的异构节点网络，互联网场景下虽然节点之间处理能力不同，但其节点之间的异构性不如EdgeX节点突出。因此现亟需提供一种面向流量迁移的EdgeX异构节点网络的关键节点识别的方法。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种面向流量迁移的节点识别方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术中如何识别面向流量迁移的EdgeX异构节点网络的关键节点的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种面向流量迁移的节点识别方法，所述面向流量迁移的节点识别方法包括：

根据预设评估方式确定各节点的请求处理能力，并获取各节点的请求处理数量；

根据各节点的请求处理能力和用户业务需求确定拓扑中心节点；

根据各节点的请求处理数量确定流量中心节点；

根据所述流量中心节点和所述拓扑中心节点完成节点识别。

可选地，所述根据各节点的请求处理能力和用户业务需求确定拓扑中心节点，包括：

根据各节点的请求处理能力进行模块度计算，确定各节点的社区模块度；

根据各节点的社区模块度确定多个请求能力聚类；

计算各请求能力聚类的紧密权重，得到各请求能力聚类的聚类中心节点；

根据各请求能力聚类的聚类中心节点和用户业务需求确定拓扑中心节点。

可选地，所述计算各请求能力聚类的紧密权重，得到各请求能力聚类的聚类中心节点，包括：