一种基于边缘计算的数据处理方法、设备及可读存储介质技术

本申请公开了一种基于边缘计算节点的数据处理方法、设备及可读存储介质，方法包括：获取边缘计算节点集群的总空闲算力资源信息；预测目标应用在目标时间段内针对边缘计算节点集群的总变化算力资源信息；若边缘计算节点集群满足节点休眠条件，则根据总空闲算力资源信息与总变化算力资源信息在边缘计算节点集群中确定待休眠边缘计算节点，在目标时间段内对待休眠边缘计算节点进行休眠处理；若边缘计算节点集群满足节点唤醒条件，则根据总空闲算力资源信息与总变化算力资源信息在边缘计算节点集群中确定待唤醒边缘计算节点，在目标时间段内对待唤醒边缘计算节点进行唤醒处理。采用本申请，可以在满足算力需求的同时，降低边缘计算节点的运行成本。计算节点的运行成本。计算节点的运行成本。

【技术实现步骤摘要】
一种基于边缘计算的数据处理方法、设备及可读存储介质


[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种基于边缘计算的数据处理方法、设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]云游戏是指游戏在远程服务器上运行，并将渲染完毕后的游戏画面压缩编码后，通过网络以音视频流方式下发到终端的过程。云游戏不需要考虑终端配置，彻底解决了终端性能不足无法运行重度游戏的技术问题。不过云游戏对网络延时的要求非常高，为了给对象提供更加稳定的网络条件，一般都会通过大规模部署边缘计算节点的方式，让云游戏的服务器离对象更近。
[0003]然而，游戏对象的在线是有比较明显的潮汐现象的，为了给对象提供更好的体验，一般都是预设游戏对象的在线数(该在线数会设置的较高)，再按照这个在线数为云游戏应用准备算力资源。然而，在非高峰时段时，游戏对象的实际在线数会远不到预设的在线数，那么边缘计算节点所准备的算力资源在非高峰时段就会产生空闲。
[0004]也就是说，在非高峰时段时，边缘计算节点会以较高的频率运行来提供较大的算力资源，边缘计算节点的算力资源不仅会被浪费掉，以较高频率全天运行的边缘计算节点还会增加功耗(即边缘计算节点功率的损耗)，故障率大大提高，进而造成运行成本的提高。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供一种基于边缘计算的数据处理方法、设备以及可读存储介质，可以在满足算力需求的同时，降低边缘计算节点的运行成本。
[0006]本申请实施例一方面提供了一种基于边缘计算的数据处理方法，包括：
[0007]获取边缘计算节点集群的总空闲算力资源信息；总空闲算力资源信息为在运行目标应用时，目标应用未占用的边缘计算节点集群的算力资源信息；
[0008]预测目标应用在目标时间段内，针对边缘计算节点集群的总变化算力资源信息；
[0009]若边缘计算节点集群满足节点休眠条件，则根据总空闲算力资源信息与总变化算力资源信息，在边缘计算节点集群中确定待休眠边缘计算节点，在目标时间段内对待休眠边缘计算节点进行休眠处理；
[0010]若边缘计算节点集群满足节点唤醒条件，则根据总空闲算力资源信息与总变化算力资源信息，在边缘计算节点集群中确定待唤醒边缘计算节点，在目标时间段内对待唤醒边缘计算节点进行唤醒处理。
[0011]本申请实施例一方面提供了一种基于边缘计算的数据处理装置，包括：
[0012]空闲资源获取模块，用于获取边缘计算节点集群的总空闲算力资源信息；总空闲算力资源信息为在运行目标应用时，目标应用未占用的边缘计算节点集群的算力资源信息；
[0013]变化资源预测模块，用于预测目标应用在目标时间段内，针对边缘计算节点集群
的总变化算力资源信息；
[0014]休眠处理模块，用于若边缘计算节点集群满足节点休眠条件，则根据总空闲算力资源信息与总变化算力资源信息，在边缘计算节点集群中确定待休眠边缘计算节点；
[0015]休眠处理模块，还用于在目标时间段内对待休眠边缘计算节点进行休眠处理；
[0016]唤醒处理模块，用于若边缘计算节点集群满足节点唤醒条件，则根据总空闲算力资源信息与总变化算力资源信息，在边缘计算节点集群中确定待唤醒边缘计算节点；
[0017]唤醒处理模块，还用于在目标时间段内对待唤醒边缘计算节点进行唤醒处理。
[0018]在一个实施例中，休眠处理模块包括：
[0019]休眠数量确定单元，用于若边缘计算节点集群满足节点休眠条件，则根据总空闲算力资源信息与总变化算力资源信息，确定边缘计算节点集群在目标时间段内的预测总空闲算力资源信息；
[0020]休眠数量确定单元，还用于根据预测总空闲算力资源信息与单位算力资源信息，确定节点休眠数量；单位算力资源信息为边缘计算节点集群中一个边缘计算节点对应的总算力资源信息；
[0021]休眠节点确定单元，用于根据节点休眠数量在边缘计算节点集群中确定待休眠边缘计算节点。
[0022]在一个实施例中，休眠节点确定单元包括：
[0023]已休眠节点获取子单元，用于获取边缘计算节点集群中的已休眠边缘计算节点；已休眠边缘计算节点为边缘计算节点集群中，当前处于休眠状态的边缘计算节点；
[0024]轮询表获取子单元，用于获取边缘计算节点集群对应的节点休眠轮询表；节点休眠轮询表中包括边缘计算节点集群中每个边缘计算节点的休眠轮询顺序；
[0025]休眠节点确定子单元，用于根据已休眠边缘计算节点在节点休眠排序表中的位置，以及节点休眠数量，从节点休眠轮询表中依次获取待休眠边缘计算节点；待休眠边缘计算节点在当前处于正常运行状态。
[0026]在一个实施例中，休眠节点确定单元包括：
[0027]正常节点获取子单元，用于获取边缘计算节点集群中的N个正常运行边缘计算节点；N个正常运行边缘计算节点在当前处于正常运行状态；N为正整数；
[0028]排序子单元，用于获取N个正常运行边缘计算节点中每个正常运行边缘计算节点分别对应的节点空闲算力资源信息；
[0029]排序子单元，还用于将N个节点空闲算力资源信息按照大小顺序进行排序，得到节点空闲算力资源信息序列；
[0030]休眠节点获取子单元，用于根据节点休眠数量在节点空闲算力资源信息序列中按序获取目标节点空闲算力资源信息，将目标节点空闲算力资源信息对应的正常运行边缘计算节点确定为待休眠计算节点。
[0031]在一个实施例中，休眠处理模块包括：
[0032]冻结处理单元，用于在目标时间段内，将待休眠边缘计算节点的运行状态进行冻结处理，得到冻结计算节点；
[0033]数量统计单元，用于统计冻结计算节点对应的节点在线业务对象的在线数量；
[0034]数据迁移单元，用于当在线数量小于在线阈值时，获取冻结计算节点的运行数据，
将运行数据迁移至目标边缘计算节点；目标边缘计算节点在目标时间段内的运行状态为正常运行状态；
[0035]休眠处理单元，用于当成功将运行数据迁移至目标边缘计算节点时，将冻结计算节点进行休眠处理。
[0036]在一个实施例中，唤醒处理模块包括：
[0037]唤醒数量确定单元，用于若边缘计算节点集群满足节点唤醒条件，则根据总空闲算力资源信息与总变化算力资源信息，确定边缘计算节点集群在目标时间段内的预测超限算力资源信息；
[0038]唤醒数量确定单元，还用于根据预测超限算力资源信息与单位算力资源信息，确定节点唤醒数量；单位算力资源信息为边缘计算节点集群中一个边缘计算节点对应的总算力资源信息；
[0039]唤醒节点获取单元，用于获取边缘计算节点集群中的已休眠边缘计算节点；已休眠边缘计算节点为边缘计算节点集群中，当前处于休眠状态的边缘计算节点；
[0040]唤醒节点获取单元，还用于根据节点唤醒数量，在已休眠边缘计算节点中获取待唤醒边缘计算节点。
[0041]在一个实施例中，该基于边缘计算的数据处理装置还包括：
[0042本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于边缘计算的数据处理方法，其特征在于，包括：获取边缘计算节点集群的总空闲算力资源信息；所述总空闲算力资源信息为在运行目标应用时，所述目标应用未占用的所述边缘计算节点集群的算力资源信息；预测所述目标应用在目标时间段内，针对所述边缘计算节点集群的总变化算力资源信息；若所述边缘计算节点集群满足节点休眠条件，则根据所述总空闲算力资源信息与所述总变化算力资源信息，在所述边缘计算节点集群中确定待休眠边缘计算节点，在所述目标时间段内对所述待休眠边缘计算节点进行休眠处理；若所述边缘计算节点集群满足节点唤醒条件，则根据所述总空闲算力资源信息与所述总变化算力资源信息，在所述边缘计算节点集群中确定待唤醒边缘计算节点，在所述目标时间段内对所述待唤醒边缘计算节点进行唤醒处理。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若所述边缘计算节点集群满足节点休眠条件，则根据所述总空闲算力资源信息与所述总变化算力资源信息，在所述边缘计算节点集群中确定待休眠边缘计算节点，包括：若所述边缘计算节点集群满足节点休眠条件，则根据所述总空闲算力资源信息与所述总变化算力资源信息，确定所述边缘计算节点集群在所述目标时间段内的预测总空闲算力资源信息；根据所述预测总空闲算力资源信息与单位算力资源信息，确定节点休眠数量；所述单位算力资源信息为所述边缘计算节点集群中一个边缘计算节点对应的总算力资源信息；根据所述节点休眠数量在所述边缘计算节点集群中确定所述待休眠边缘计算节点。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述节点休眠数量在所述边缘计算节点集群中确定所述待休眠边缘计算节点，包括：获取所述边缘计算节点集群中的已休眠边缘计算节点；所述已休眠边缘计算节点为所述边缘计算节点集群中，当前处于休眠状态的边缘计算节点；获取所述边缘计算节点集群对应的节点休眠轮询表；所述节点休眠轮询表中包括所述边缘计算节点集群中每个边缘计算节点的休眠轮询顺序；根据所述已休眠边缘计算节点在所述节点休眠排序表中的位置，以及所述节点休眠数量，从所述节点休眠轮询表中依次获取待休眠边缘计算节点；所述待休眠边缘计算节点在当前处于正常运行状态。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述节点休眠数量在所述边缘计算节点集群中确定所述待休眠边缘计算节点，包括：获取所述边缘计算节点集群中的N个正常运行边缘计算节点；所述N个正常运行边缘计算节点在当前处于正常运行状态；N为正整数；获取所述N个正常运行边缘计算节点中每个正常运行边缘计算节点分别对应的节点空闲算力资源信息；将N个节点空闲算力资源信息按照大小顺序进行排序，得到节点空闲算力资源信息序列；根据所述节点休眠数量在所述节点空闲算力资源信息序列中按序获取目标节点空闲算力资源信息，将所述目标节点空闲算力资源信息对应的正常运行边缘计算节点确定为所
述待休眠计算节点。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述目标时间段内对所述待休眠边缘计算节点进行休眠处理，包括：在所述目标时间段内，将所述待休眠边缘计算节点的运行状态进行冻结处理，得到冻结计算节点；统计所述冻结计算节点对应的节点在线业务对象的在线数量；当所述在线数量小于在线阈值时，获取所述冻结计算节点的运行数据，将所述运行数据迁移至目标边缘计算节点；所述目标边缘计算节点在所述目标时间段内的运行状态为正常运行状态；当成功将所述运行数据迁移至所述目标边缘计算节点时，将所述冻结计算节点进行休眠处理。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若所述边缘计算节点集群满足节点唤醒条件，则根据所述总空闲算力资源信息与所述总变化算力资源信息，在所述边缘计算节点集群中确定待唤醒边缘计算节点，包括：若所述边缘计算节点集群满足节点唤醒条件，则根据所述总空闲算力资源信息与所述总变化算力资源信息，确定所述边缘计算节点集群在所述目标时间段内的预测超限算力资源信息；根据所述预测超限算力资源信息与单位算力资源信息，确定节点唤醒数量；所述单位算力资源信息为所述边缘计算节点集群中一个边缘计算节点对应的总算力资源信息；获取所述边缘计算节点集群中的已休眠边缘计算节点；所述已休眠边缘计算节点为所述边缘计算节点集群中，当前处于休眠状态的边缘计算节点；根据所述节点唤醒数量，在所述已休眠边缘计算节点中获取所述待唤醒边缘计算节点。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述总变化算力资源信息确定所述边缘计算节点集群对应的算力资源变化趋势；若所述算力资源变化趋势为增长变化趋势，则根据所述总空闲算力资源信息与所述总变化算力资源信息，确定所述边缘计算节点集群所满足的节点处理条件；所述节点处理条件包括所述节点唤醒条件和所述节点休眠条件；若所述算力资源变化趋势为缩减变化趋势，则确定所述边缘计算节点集群满足所述节点休眠条件。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述总空闲算力资源信息与所述总变化算力资源信息，确定所述边缘计算节点集群所满足的节点处理条件，包括：将所述总空闲算力资源信息与所述总变化算力资源信息进行比较；若所述总空闲算力资源信息大于所述总变化算力资源信息，则确定所述边缘计算节点集群满足所述节点休眠条件；若所述总空闲算力资源信息小于所述总变化算力资源信息，则确定所述边缘计算节点集群满足所述节点唤醒条件。9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述边缘计算节点集群中包括至少两个边缘计算节...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐士立，付亚彬，钟炳武，胡玉林，陆燕慧，马啸虎，洪楷，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：