一种基于边缘计算的数据处理延迟优化方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于边缘计算的数据处理延迟优化方法及系统，所述方法包括：构建网络架构模型；采用拉格朗日乘子法确定所述边缘计算层的计算延迟；采用Kruskal方法确定所述边缘计算层的通信延迟；确定所述云计算层的计算延迟；采用平衡传输方法确定云计算层的通信延迟；根据所述边缘计算层的计算延迟和通信延迟、所述云计算层的计算延迟和通信延迟确定数据处理延迟优化模型；根据所述数据处理延迟优化模型确定最优数据处理延迟值。本发明专利技术先确定边缘计算层的数据处理延迟。然后再确定云计算层的数据处理延迟。最后根据边缘计算层的数据处理延迟和云计算层的数据处理延迟来确定最优数据处理延迟值，降低系统数据处理延迟，提高数据处理效率。

A data processing delay optimization method and system based on edge computing

The invention discloses a data processing delay optimization method and system based on edge computing, the method comprises: constructing a network architecture model; determining the calculation delay of the edge computing layer by using Lagrange multiplier method; determining the communication delay of the edge computing layer by using Kruskal method; and determining the meter of the cloud computing layer. Calculate the delay; use the balanced transmission method to determine the communication delay of the cloud computing layer; determine the data processing delay optimization model according to the computing delay and communication delay of the edge computing layer, the computing delay and communication delay of the cloud computing layer; and determine the optimal data processing delay value according to the data processing delay optimization model. The invention first determines the data processing delay of the edge computing layer. Then the data processing delay of the cloud computing layer is determined. Finally, according to the data processing delay of the edge computing layer and the cloud computing layer, the optimal data processing delay value is determined to reduce the system data processing delay and improve the data processing efficiency.

【技术实现步骤摘要】
一种基于边缘计算的数据处理延迟优化方法及系统
本专利技术涉及数据处理延迟
，特别是涉及一种基于边缘计算的数据处理延迟优化方法及系统。
技术介绍
随着科学技术的迅速发展，天文、金融、医疗、互联网等各行各业都会产生海量的数据。如今，对大数据的搜集、整理、分析及应用都需要相应的技术实现与支撑，如果处理不当，则会产生较高的数据处理延迟，影响服务效率。目前物联网传统数据的处理都集中在云计算平台，通过Hadoop对数据进行分批处理，减少数据处理延迟，以解决移动终端设备存储量不足和运算速度慢的问题。但是，该方法存在以下缺点：(1)移动终端设备距离云数据中心较远，超长距离的数据传输会产生较高的延迟和能耗、影响系统的服务质量、降低系统服务效率。(2)随着物联网的发展，数据传输量呈爆炸性增长，巨大的设备数量和海量的实时数据传递都会给网络带宽和云数据中心带来巨大的压力，增加云数据中心的负担。(3)数据传输时间过长，增加了数据被攻击的风险。基于上述问题，如何克服上述问题成为本领域亟需解决的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于边缘计算的数据处理延迟优化方法及系统，以实现减小数据处理延迟，提高数据处理效率。为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于边缘计算的数据处理延迟优化方法，所述方法包括：构建网络架构模型；所述网络架构包括移动终端层、边缘计算层和云计算层；采用拉格朗日乘子法确定所述边缘计算层的计算延迟；采用Kruskal方法确定所述边缘计算层的通信延迟；确定所述云计算层的计算延迟；采用平衡传输方法确定云计算层的通信延迟；根据所述边缘计算层的计算延迟和通信延迟、所述云计算层的计算延迟和通信延迟确定数据处理延迟优化模型；根据所述数据处理延迟优化模型确定最优数据处理延迟值。可选的，所述采用拉格朗日乘子法确定所述边缘计算层的计算延迟，具体包括：获取所述边缘计算层内各边缘设备的计算能力和任务量；根据各所述边缘设备的计算能力和任务量确定各所述边缘设备的计算延迟；根据各所述边缘设备的计算延迟确定边缘计算层的计算延迟。可选的，所述采用Kruskal方法确定所述边缘计算层的通信延迟，具体包括：根据所述边缘计算层中各边缘设备建立边缘设备带权无向图；确定所述边缘设备带权无向图上的各边缘设备之间的通信延迟；采用Kruskal方法，根据各边缘设备之间的通信延迟建立最小权重树；根据所述最小权重树确定边缘计算层的通讯延迟。可选的，所述确定所述云计算层的计算延迟，具体包括：获取所述云计算层中的各云服务器的数据处理量和计算能力；根据各所述云服务器的数据处理量和计算能力确定各云服务器的计算延迟；根据各云服务器的计算延迟确定云计算层的计算延迟。可选的，所述采用平衡传输方法确定云计算层的通信延迟，具体包括：获取从各边缘设备到各云服务器的WAN传输路径的延迟和通信速率；根据各所述边缘设备到各云服务器的WAN传输路径的延迟和通信速率确定各云服务器的通信延迟；根据各所述云服务器的通信延迟确定云计算层的通信延迟。本专利技术还提供一种基于边缘计算的数据处理延迟优化系统，所述系统包括：构建模块，用于构建网络架构模型；所述网络架构包括移动终端层、边缘计算层和云计算层；第一计算延迟确定模块，用于采用拉格朗日乘子法确定所述边缘计算层的计算延迟；第一通信延迟确定模块，用于采用Kruskal方法确定所述边缘计算层的通信延迟；第二计算延迟确定模块，用于确定所述云计算层的计算延迟；第二通信延迟确定模块，用于采用平衡传输方法确定云计算层的通信延迟；数据处理延迟优化模型确定模块，用于根据所述边缘计算层的计算延迟和通信延迟、所述云计算层的计算延迟和通信延迟确定数据处理延迟优化模型；最优数据处理延迟值确定模块，用于根据所述数据处理延迟优化模型确定最优数据处理延迟值。可选的，所述第一计算延迟确定模块，具体包括：第一获取单元，用于获取所述边缘计算层内各边缘设备的计算能力和任务量；边缘设备计算延迟确定单元，用于根据各所述边缘设备的计算能力和任务量确定各所述边缘设备的计算延迟；边缘计算层计算延迟确定单元，用于根据各所述边缘设备的计算延迟确定边缘计算层的计算延迟。可选的，所述第一通信延迟确定模块，具体包括：边缘设备带权无向图构建单元，用于根据所述边缘计算层中各边缘设备建立边缘设备带权无向图；边缘设备之间通信延迟确定单元，用于确定所述边缘设备带权无向图上的各边缘设备之间的通信延迟；最小权重树构建单元，用于采用Kruskal方法，根据各边缘设备之间的通信延迟建立最小权重树；边缘计算层通讯延迟确定单元，用于根据所述最小权重树确定边缘计算层的通讯延迟。可选的，所述第二计算延迟确定模块，具体包括：第二获取单元，用于获取所述云计算层中的各云服务器的数据处理量和计算能力；云服务器计算延迟确定单元，用于根据各所述云服务器的数据处理量和计算能力确定各云服务器的计算延迟；云计算层计算延迟确定单元，用于根据各云服务器的计算延迟确定云计算层的计算延迟。可选的，所述第二通信延迟确定模块，具体包括：第三获取单元，用于获取从各边缘设备到各云服务器的WAN传输路径的延迟和通信速率；云服务器通信延迟确定单元，用于根据各所述边缘设备到各云服务器的WAN传输路径的延迟和通信速率确定各云服务器的通信延迟；云计算层通信延迟确定单元，用于根据各所述云服务器的通信延迟确定云计算层的通信延迟。根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：本专利技术先确定边缘计算层的数据处理延迟。然后再确定云计算层的数据处理延迟。最后根据边缘计算层的数据处理延迟和云计算层的数据处理延迟来确定最优数据处理延迟值，降低系统数据处理延迟，提高数据处理效率。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例基于边缘计算的数据处理延迟优化方法流程图；图2为本专利技术实施例网络架构模型结构图；图3为本专利技术实施例边缘设备网络拓扑图；图4为本专利技术实施例边缘设备带权无向图；图5为本专利技术实施例基于边缘计算的数据处理延迟优化系统结构图。图6为本专利技术实施例云计算层计算延迟与通信延迟仿真图；图7为本专利技术实施例边缘计算层与云计算层数据处理延迟比较仿真图；图8为本专利技术实施例边缘计算中处理的数据量占数据总量的百分比数据对数据处理延迟的影响仿真图；图9为本专利技术实施例边缘设备个数对数据处理延迟的影响仿真图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术的目的是提供一种基于边缘计算的数据处理延迟优化方法及系统，以实现减小数据处理延迟，提高数据处理效率。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。图1为本专利技术实施例基于边缘计算的数据处理延迟优化方法流程图；如图1所示，本专利技术提供一种基于边缘计算的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于边缘计算的数据处理延迟优化方法，其特征在于，所述方法包括：构建网络架构模型；所述网络架构包括移动终端层、边缘计算层和云计算层；采用拉格朗日乘子法确定所述边缘计算层的计算延迟；采用Kruskal方法确定所述边缘计算层的通信延迟；确定所述云计算层的计算延迟；采用平衡传输方法确定云计算层的通信延迟；根据所述边缘计算层的计算延迟和通信延迟、所述云计算层的计算延迟和通信延迟确定数据处理延迟优化模型；根据所述数据处理延迟优化模型确定最优数据处理延迟值。

【技术特征摘要】
1.一种基于边缘计算的数据处理延迟优化方法，其特征在于，所述方法包括：构建网络架构模型；所述网络架构包括移动终端层、边缘计算层和云计算层；采用拉格朗日乘子法确定所述边缘计算层的计算延迟；采用Kruskal方法确定所述边缘计算层的通信延迟；确定所述云计算层的计算延迟；采用平衡传输方法确定云计算层的通信延迟；根据所述边缘计算层的计算延迟和通信延迟、所述云计算层的计算延迟和通信延迟确定数据处理延迟优化模型；根据所述数据处理延迟优化模型确定最优数据处理延迟值。2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的数据处理延迟优化方法，其特征在于，所述采用拉格朗日乘子法确定所述边缘计算层的计算延迟，具体包括：获取所述边缘计算层内各边缘设备的计算能力和任务量；根据各所述边缘设备的计算能力和任务量确定各所述边缘设备的计算延迟；根据各所述边缘设备的计算延迟确定边缘计算层的计算延迟。3.根据权利要求1所述的基于边缘计算的数据处理延迟优化方法，其特征在于，所述采用Kruskal方法确定所述边缘计算层的通信延迟，具体包括：根据所述边缘计算层中各边缘设备建立边缘设备带权无向图；确定所述边缘设备带权无向图上的各边缘设备之间的通信延迟；采用Kruskal方法，根据各边缘设备之间的通信延迟建立最小权重树；根据所述最小权重树确定边缘计算层的通讯延迟。4.根据权利要求1所述的基于边缘计算的数据处理延迟优化方法，其特征在于，所述确定所述云计算层的计算延迟，具体包括：获取所述云计算层中的各云服务器的数据处理量和计算能力；根据各所述云服务器的数据处理量和计算能力确定各云服务器的计算延迟；根据各云服务器的计算延迟确定云计算层的计算延迟。5.根据权利要求1所述的基于边缘计算的数据处理延迟优化方法，其特征在于，所述采用平衡传输方法确定云计算层的通信延迟，具体包括：获取从各边缘设备到各云服务器的WAN传输路径的延迟和通信速率；根据各所述边缘设备到各云服务器的WAN传输路径的延迟和通信速率确定各云服务器的通信延迟；根据各所述云服务器的通信延迟确定云计算层的通信延迟。6.一种基于边缘计算的数据处理延迟优化系统，其特征在于，所述系统包括：构建模块，用于构建网络架构模型；所述网络架构包括移动终端层、边缘计算层和云计算层；第一计算延迟确定模块，用于采用拉格朗日乘子法确定所述边缘计算层的计算延迟；第一通...

【专利技术属性】
技术研发人员：李光顺，禹继国，吴俊华，成秀珍，王茂励，王纪萍，宋见荣，张勇，刘云翠，张颖，闫佳和，任新荣，
申请(专利权)人：曲阜师范大学，
类型：发明
国别省市：山东,37