云边协同架构工业互联网平台的最小资源配置方法和装置制造方法及图纸

本申请涉及一种云边协同架构工业互联网平台的最小资源配置方法和装置。所述方法包括：获取云边协同架构工业互联网平台中的待接入设备和待部署应用，建立待接入设备、待部署应用和待设置的边缘数据中心之间的计算资源配置模型和任务时延模型。根据建立的模型，在预设的任务时延约束条件下，计算使边缘数据中心的计算资源总量最小的配置方案，并对应设置云边协同架构工业互联网平台的边缘数据中心、设备和应用。本申请根据工业互联网平台的特点建立平台和边缘数据中心间的计算资源配置模型和任务时延模型，可在保证时延敏感信号或数据的最小处理时延的前提下，最小化需部署的边缘数据中心资源，从而降低云边协同架构的工业互联网平台部署成本。

【技术实现步骤摘要】
云边协同架构工业互联网平台的最小资源配置方法和装置
本申请涉及工业互联网
，特别是涉及一种云边协同架构工业互联网平台的最小资源配置方法和装置。
技术介绍
目前，工业互联网平台的数据处理多采用集中式的大数据处理方式。这种方式利用数据中心强大的计算和存储能力，将所有的数据计算和存储过程均放在数据的云中心，不需要占用其他的计算资源和存储资源，可以实现资源的集约型管理，因此得到了广泛应用。但是随着工业互联网平台的发展，这种架构逐步暴露出以下问题：1)随着边缘设备性能的不断提升以及应用场景的不断拓展，边缘数据呈现爆炸式地增长，因此云计算能力的增长速度渐渐无法与之相匹配；2)从边缘设备到云中心的传输数据需求不断增加，导致数据传输带宽的负载量急剧增加；3)工业场景下需要面对很多对时延敏感的信号与数据。为此，以边缘计算为核心的边缘数据处理技术得以产生并被大量推广。边缘计算是指在靠近传感器或数据源头的网络边缘侧的，融合了网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台。边缘计算提供了一种新兴的生态模式，通过在网络边缘侧汇聚网络、计算、存储、应用、智能等五类资源，提高系统的数据计算和数据交互能力。现阶段用于工业互联网平台的资源配置方法主要是针对云计算架构的，无法直接应用于云边协同架构。而现有的面向边缘计算资源配置的研究，都是针对移动通信中的移动终端的，其中一个最重要的优化目标是移动终端的能耗。而对于工业互联网，由于其终端和边缘服务器都为有线供电，终端能耗不是影响资源配置的主要因素。由此可以看到，现有的资源分配方法都不适用于云边协同架构工业互联网平台的资源配置。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种云边协同架构工业互联网平台的最小资源配置方法和装置。一种云边协同架构工业互联网平台的最小资源配置方法，所述方法包括：获取云边协同架构工业互联网平台中的待接入设备和待部署应用，建立待接入设备、待部署应用和待设置的边缘数据中心之间的计算资源配置模型和任务时延模型。根据建立的计算资源配置模型和任务时延模型，在预设的任务时延约束条件下，计算使边缘数据中心的计算资源总量最小的最小资源配置方案。根据最小资源配置方案在云边协同架构工业互联网平台中设置边缘数据中心，以及设置边缘数据中心对应的待接入设备和待部署应用。其中一个实施例中，获取云边协同架构工业互联网平台中的待接入设备和待部署应用，建立待接入设备、待部署应用和待设置的边缘数据中心之间的计算资源配置模型和任务时延模型的步骤包括：获取云边协同架构工业互联网平台中待接入设备的传输能力参数和计算资源参数，以及待部署应用的计算资源占用参数，获取待设置的边缘数据中心的传输能力参数和计算资源参数。根据获取到的参数值，建立待接入设备、待部署应用和待设置的边缘数据中心之间的计算资源配置模型和任务时延模型。其中一个实施例中，根据获取到的参数值，建立待接入设备、待部署应用和待设置的边缘数据中心之间的计算资源配置模型和任务时延模型的步骤包括：根据获取到的参数值，建立待接入设备、待部署应用和待设置的边缘数据中心之间的计算资源配置模型。根据建立的计算资源配置模型，计算待接入设备、待部署应用和待设置的边缘数据中心之间的任务计算时延、任务传输时延和任务排队时延，得到对应的任务时延模型。其中一个实施例中，根据建立的计算资源配置模型和任务时延模型，在预设的任务时延约束条件下，计算使边缘数据中心的计算资源总量最小的最小资源配置方案的步骤包括：根据建立的计算资源配置模型和任务时延模型中的可变参量生成决策向量。可变参量包括：边缘数据中心的数量，接入边缘数据中心的待接入设备，部署在边缘数据中心的待部署应用。在预设的任务时延约束条件下，计算使边缘数据中心的计算资源总量最小的决策向量的值，得到最小资源决策向量。根据所述最小资源决策向量得到对应的最小资源配置方案。其中一个实施例中，可变参量还包括部署在边缘数据中心的待部署应用的任务元组。其中一个实施例中，在预设的任务时延约束条件下，计算使边缘数据中心的计算资源总量最小的决策向量的值，得到最小资源决策向量的步骤包括：在预设的任务时延约束条件下，以决策向量为个体，根据边缘数据中心的计算资源总量得到个体的适应度，使用遗传算法获得使边缘数据中心的计算资源总量最小的个体。其中一个实施例中，在预设的任务时延约束条件下，以决策向量为个体，根据边缘数据中心的计算资源总量得到个体的适应度，使用遗传算法获得使边缘数据中心的计算资源总量最小的个体的步骤包括：在预设的任务时延约束条件下，以决策向量为个体，基于遗传算法生成和更新由个体组成的种群，计算种群中个体对应的边缘数据中心的计算资源总量，得到个体的适应度。获取适应度最高的个体，得到使边缘数据中心的计算资源总量最小的个体。一种云边协同架构工业互联网平台的最小资源配置装置，其特征在于，所述装置包括：最小资源配置模型建立模块，用于获取云边协同架构工业互联网平台中的待接入设备和待部署应用，建立待接入设备、待部署应用和待设置的边缘数据中心之间的计算资源配置模型和任务时延模型。最小资源配置方案生成模块，用于根据建立的计算资源配置模型和任务时延模型，在预设的任务时延约束条件下，计算使边缘数据中心的计算资源总量最小的最小资源配置方案。最小资源配置方案实施模块，用于根据最小资源配置方案在云边协同架构工业互联网平台中设置边缘数据中心，以及设置边缘数据中心对应的待接入设备和待部署应用。一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：获取云边协同架构工业互联网平台中的待接入设备和待部署应用，建立待接入设备、待部署应用和待设置的边缘数据中心之间的计算资源配置模型和任务时延模型。根据建立的计算资源配置模型和任务时延模型，在预设的任务时延约束条件下，计算使边缘数据中心的计算资源总量最小的最小资源配置方案。根据最小资源配置方案在云边协同架构工业互联网平台中设置边缘数据中心，以及设置边缘数据中心对应的待接入设备和待部署应用。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取云边协同架构工业互联网平台中的待接入设备和待部署应用，建立待接入设备、待部署应用和待设置的边缘数据中心之间的计算资源配置模型和任务时延模型。根据建立的计算资源配置模型和任务时延模型，在预设的任务时延约束条件下，计算使边缘数据中心的计算资源总量最小的最小资源配置方案。根据最小资源配置方案在云边协同架构工业互联网平台中设置边缘数据中心，以及设置边缘数据中心对应的待接入设备和待部署应用。上述云边协同架构工业互联网平台的最小资源配置方法、装置、计算机设备和存储介质，获取云边协同架构工业互联网平台中的待接入设备和待部署应用，建立待接入设备、待部署应用和待设置的边缘本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种云边协同架构工业互联网的最小资源配置方法，所述方法包括：/n获取云边协同架构工业互联网平台中的待接入设备和待部署应用，建立所述待接入设备、所述待部署应用和待设置的边缘数据中心之间的计算资源配置模型和任务时延模型；/n根据所述计算资源配置模型和所述任务时延模型，在预设的任务时延约束条件下，计算使所述边缘数据中心的计算资源总量最小的最小资源配置方案；/n根据所述最小资源配置方案在所述云边协同架构工业互联网平台中设置所述边缘数据中心，以及设置所述边缘数据中心对应的所述待接入设备和所述待部署应用。/n

【技术特征摘要】
1.一种云边协同架构工业互联网的最小资源配置方法，所述方法包括：
获取云边协同架构工业互联网平台中的待接入设备和待部署应用，建立所述待接入设备、所述待部署应用和待设置的边缘数据中心之间的计算资源配置模型和任务时延模型；
根据所述计算资源配置模型和所述任务时延模型，在预设的任务时延约束条件下，计算使所述边缘数据中心的计算资源总量最小的最小资源配置方案；
根据所述最小资源配置方案在所述云边协同架构工业互联网平台中设置所述边缘数据中心，以及设置所述边缘数据中心对应的所述待接入设备和所述待部署应用。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取云边协同架构工业互联网平台中的待接入设备和待部署应用，建立所述待接入设备、所述待部署应用和待设置的边缘数据中心之间的计算资源配置模型和任务时延模型的步骤包括：
获取云边协同架构工业互联网平台中待接入设备的传输能力参数和计算资源参数，以及待部署应用的计算资源占用参数，获取待设置的边缘数据中心的传输能力参数和计算资源参数；
根据获取到的参数值，建立所述待接入设备、所述待部署应用和待设置的边缘数据中心之间的计算资源配置模型和任务时延模型。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据获取到的参数值，建立所述待接入设备、所述待部署应用和待设置的边缘数据中心之间的计算资源配置模型和任务时延模型的步骤包括：
根据获取到的参数值，建立所述待接入设备、所述待部署应用和待设置的边缘数据中心之间的计算资源配置模型；
根据所述计算资源配置模型，计算所述待接入设备、所述待部署应用和待设置的边缘数据中心之间的任务计算时延、任务传输时延和任务排队时延，得到对应的任务时延模型。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述计算资源配置模型和所述任务时延模型，在预设的任务时延约束条件下，计算使所述边缘数据中心的计算资源总量最小的最小资源配置方案的步骤包括：
根据所述计算资源配置模型和所述任务时延模型中的可变参量生成决策向量；所述可变参量包括：所述边缘数据中心的数量，接入所述边缘数据中心的所述待接入设备，部署在所述边缘数据中心的所述待部署应用；
在预设的任务时延约束条件下，计算使所述边缘数据中心的计算资源总量最小的所述决策向量的值，得到最小资源决策向量；
根据所...

【专利技术属性】
技术研发人员：李潭，宋伟宁，
申请(专利权)人：南昌市言诺科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江西;36