【技术实现步骤摘要】
基于大数据和边缘计算的数据协同处理方法及边缘云平台
本申请涉及大数据和边缘计算
,尤其涉及基于大数据和边缘计算的数据协同处理方法及边缘云平台。
技术介绍
现如今,伴随着5g通信、物联网技术、虚拟现实技术以及人工智能等新基建业务及应用的快速发展,对数据网络的传输容量、数据流量的分发处理能力提出了新的需求和挑战。进一步地,依附于5g通信的网络应用服务的发展使得数据网络中的数据流量呈现爆发式的增长。传统云计算以及无法适应这种需求,为此,急需一种能够提高数据流量的分发处理效率的数据处理技术来满足现如今的数据处理需求。
技术实现思路
本说明书提供了一种基于大数据和边缘计算的数据协同处理方法及边缘云平台,以解决或者部分解决现有技术存在的技术问题。本说明书第一方面提供一种基于大数据和边缘计算的数据协同处理方法,所述方法包括:在获取每个边缘终端的实时资源分布信息的同时通过每个边缘终端采集对应的数据端设备的数据流量信息;根据获取到的实时资源分布信息生成与所述边缘云平台通信的多个边缘终端的资源分布图数据,并采用每组数据流量信息对所述资源分布图数据进行迭代更新;在采用每组数据流量信息对所述资源分布图数据进行迭代更新的过程中实时检测所述资源分布图数据中是否存在具有设定状态标识的第一目标图节点;在检测到所述资源分布图数据中存在所述第一目标图节点时,生成用于指示第二目标图节点向所述第一目标图节点共享物理资源的目标指令并下发所述目标指令至所述第二目标图节点,以使所述第二目标图节点根据所述目 ...
【技术保护点】
1.一种基于大数据和边缘计算的数据协同处理方法,其特征在于,所述方法包括:/n在获取每个边缘终端的实时资源分布信息的同时通过每个边缘终端采集对应的数据端设备的数据流量信息;根据获取到的实时资源分布信息生成与所述边缘云平台通信的多个边缘终端的资源分布图数据,并采用每组数据流量信息对所述资源分布图数据进行迭代更新;/n在采用每组数据流量信息对所述资源分布图数据进行迭代更新的过程中实时检测所述资源分布图数据中是否存在具有设定状态标识的第一目标图节点;/n在检测到所述资源分布图数据中存在所述第一目标图节点时,生成用于指示第二目标图节点向所述第一目标图节点共享物理资源的目标指令并下发所述目标指令至所述第二目标图节点,以使所述第二目标图节点根据所述目标指令将所述第二目标图节点的物理资源共享给所述第一目标图节点。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据和边缘计算的数据协同处理方法,其特征在于,所述方法包括:
在获取每个边缘终端的实时资源分布信息的同时通过每个边缘终端采集对应的数据端设备的数据流量信息;根据获取到的实时资源分布信息生成与所述边缘云平台通信的多个边缘终端的资源分布图数据,并采用每组数据流量信息对所述资源分布图数据进行迭代更新;
在采用每组数据流量信息对所述资源分布图数据进行迭代更新的过程中实时检测所述资源分布图数据中是否存在具有设定状态标识的第一目标图节点;
在检测到所述资源分布图数据中存在所述第一目标图节点时,生成用于指示第二目标图节点向所述第一目标图节点共享物理资源的目标指令并下发所述目标指令至所述第二目标图节点,以使所述第二目标图节点根据所述目标指令将所述第二目标图节点的物理资源共享给所述第一目标图节点。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,生成用于指示第二目标图节点向所述第一目标图节点共享物理资源的目标指令,包括:
将所述第一目标图节点的有向连线对应的连线参数列出;
根据所述连线参数对所述有向连线进行第一次筛选,得到多条第一目标有向连线;
根据获取的所述第一目标有向连线对应的第一目标边缘终端的运行日志对所述多条第一目标有向连线进行第二次筛选,得到多条第二目标有向连线;
基于所述第二目标有向连线对应的目标连线参数以及所述第二目标有向连线对应的第二目标边缘终端的状态日志文本生成目标指令;其中,第二目标边缘终端对应第二目标图节点。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,根据所述连线参数对所述有向连线进行第一次筛选,得到多条第一目标有向连线,包括:
从所述连线参数中确定用于表征存在双向兼容标识的多组目标参数,并将每组目标参数对应的有向连线确定为第一目标有向连线;其中,所述双向兼容标识表征所述第一目标有向连线所连接的两个边缘终端满足局部兼容条件。
4.如权利要求2所述的方法,其特征在于,根据获取的所述第一目标有向连线对应的第一目标边缘终端的运行日志对所述多条第一目标有向连线进行第二次筛选,得到多条第二目标有向连线,包括:
提取每组运行日志的日志互动数据以及每组运行日志的日志时序轨迹特征;基于所述日志互动数据构建用于表征所述运行日志的日志更新分布的第一数据清单,并行地根据构建所述第一数据清单所保留的运行脚本文件将所述日志时序轨迹特征按照时序权重由小到大的顺序进行整合以得到轨迹特征队列并提取所述轨迹特征队列的队列分布数据以构建第二数据清单;其中,所述第一数据清单和所述第二数据清单中均包括多个具有不同互动活跃系数的业务数据包;
在确定所述第一数据清单中的任意一个第一业务数据包的业务逻辑信息的逻辑描述值之后,基于所述第一数据清单中的其他第一业务数据包之间的相关度,从所述第二数据清单中确定出与所述相关度的中位数所表征的数值相同的互动活跃系数所对应的第二业务数据包并将该第二业务数据包确定为基准数据包;
根据所述第一数据清单和所述第二数据清单之间的相似性描述向量将所述逻辑描述值映射到所述基准数据包所对应的图数据所在的坐标平面中,以在所述坐标平面中得到所述逻辑描述值的逻辑映射值;计算所述逻辑映射至值和所述逻辑描述值之间的差值并按照预设参考值对所述差值进行归一化处理得到差值比率;判断所述差值比率是否位于设定区间内;若所述差值比率没有位于所述设定区间内,则根据每组第一目标有向连线对应的第一目标边缘终端的终端状态因子对所述差值比率进行加权,直至加权得到的加权比率位于所述设定区间内;
获取每组第一目标有向连线的连线特征队列以及每个连线特征队列对应的队列优先级,通过所述加权比率以及每个队列优先级对所述第一目标有向连线进行融合处理得到用于表征边缘终端处于正...
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