自适应的有限持续期边缘资源管理制造技术

本文中描述了用于自适应的有限持续期边缘资源管理的系统和技术。可以基于在节点上执行的工作负荷来计算边缘计算网络的节点的资源的可用容量。可基于可用容量来确定可用预留资源。可以从在边缘计算节点上执行的应用接收服务请求。可以为服务请求确定优先级分类。可以基于优先级分类来将从可用预留资源中的预留资源分配给与服务请求相关联的工作负荷。留资源分配给与服务请求相关联的工作负荷。留资源分配给与服务请求相关联的工作负荷。

【技术实现步骤摘要】
自适应的有限持续期边缘资源管理


[0001]本文描述的实施例一般涉及计算资源管理，并且在一些实施例中，更涉及边缘计算设备和操作场景的自适应的有限持续期资源管理。

技术介绍

[0002]一般来说，边缘计算是指对处于较靠近于网络的“边缘”或网络的“边缘”的集合的计算和资源的实现、协调和使用。此种布置的目的在于改善总拥有成本，减少应用和网络等待时间，减少网络回程通信量和相关联的能耗，改善服务能力，并且改善与安全性或数据隐私性要求的顺应性(尤其相较于常规云计算)。可以执行边缘计算操作的组件(“边缘节点”)可以驻留在系统架构或自组织服务所需要的任何位置中(例如，在高性能计算数据中心或云安装中；在规定的边缘节点服务器、企业服务器、路边服务器、电信中央局、交通工具(诸如汽车/公交车/火车等)、消耗边缘服务而被服务的本地或对等的边缘处设备中)。
[0003]适于进行边缘计算的应用包括但不限于：传统网络功能的虚拟化(例如，用以操作电信或互联网服务)以及下一代特征和服务的引入(例如，用以支持5G网络服务)。预计广泛地利用边缘计算的用例包括：连接的自驾驶汽车、监测、物联网(IoT)设备数据分析、视频编码和分析、位置知晓的服务、机器学习/人工智能服务、智慧城市中的设备感测、以及许多其他网络和计算密集型服务。
[0004]在一些场景中，边缘计算可提供或主控类云分布式服务，该类云分布式服务可为应用和经协调的服务实例提供在许多类型的存储和计算资源之间的编排和管理。随着端点设备、客户端和网关尝试接入示例安全服务的网络功能服务的网络资源和更靠近于网络边缘的位置处的应用，还预期边缘计算与针对IoT和雾/分布式联网配置开发的现有用例和技术紧密集成。
[0005]多租户边缘网络中的资源管理为消耗资源的工作负荷提供所需的资源，以便实现期望的体验质量(例如，服务质量)。如果在边缘网络中的节点处调度的工作负荷或工作负荷的一部分在该节点处接收的资源不足，则工作负荷可能无法及时完成服务的请求。例如，对于提交请求的客户端来说，边缘网络交付给客户端的服务可能显得较慢、不可用或不可靠。进一步作为示例，边缘网络对客户端来说可能显得不可预测，在不同的时间，客户端可能发现一些请求在没有任何明显原因的情况下无法生成响应。因此，边缘计算网络中的节点管理提供给不同租户工作负荷的资源，以提高期望的体验质量。
附图说明
[0006]在附图中(这些附图不一定是按比例绘制的)，同样的数字可描述不同视图中的类似组件。具有不同的字母后缀的相同的数字可表示类似组件的不同实例。附图总的来说通过示例的方式而不是限制的方式来图示在本文档中所讨论的各实施例。
[0007]图1示出了针对边缘计算的边缘云配置的概览。
[0008]图2示出了端点、边缘云和云计算环境之间的操作层。
[0009]图3示出了用于边缘计算系统中的联网和服务的示例方法。
[0010]图4示出了在多个边缘节点和多个租户之间操作的边缘计算系统中的虚拟边缘配置的部署。
[0011]图5示出了在边缘计算系统中部署容器的各种计算布置。
[0012]图6示出了涉及对边缘计算系统中的应用的移动接入的计算和通信用例。
[0013]图7A提供用于边缘计算系统中的计算节点处所部署的计算的示例组件的概览。
[0014]图7B提供边缘计算系统中的计算设备内的示例组件的进一步的概览。
[0015]图8是根据实施例的边缘计算环境的示例的框图。
[0016]图9图示出根据实施例的用于计算和实施用于自适应的有限持续期边缘资源管理的资源软预留的数据集的示例的框图。
[0017]图10图示出根据实施例的由分布式执行计划(DEP)驱动的执行计划和优化以及自适应的有限持续期边缘资源管理的完成预测的示例的框图。
[0018]图11图示出根据实施例的用于自适应的有限持续期边缘资源管理的DEP基础计划和执行以及资源可用性维护的示例。
[0019]图12图示出根据实施例的用于自适应的有限持续期边缘资源管理的软预留和资源消费方调度的过程的示例。
[0020]图13图示出根据实施例的用于自适应的有限持续期边缘资源管理的任务组的示例。
[0021]图14图示出根据实施例的用于自适应的有限持续期边缘资源管理的任务组和有界释放保证的示例。
[0022]图15图示出根据实施例的用于为自适应的有限持续期边缘资源管理指定、管理和限定工作负荷的系统架构的示例。
[0023]图16图示出根据实施例的用于自适应的有限持续期边缘资源管理的过程的示例。
[0024]图17图示出根据实施例的用于自适应的有限持续期边缘资源管理的系统的示例。
[0025]图18图示出根据实施例的用于自适应的有限持续期边缘资源管理的示例方法的流程图。
具体实施方式
[0026]边缘云中的计算是高度分散的。这种计算正在成为一种特殊的操作类别，在这种操作类别中，事件以及请求和数据流是以应导致较低的和确定的等待时间响应的方式来处理的。边缘网络可以包括以边缘作为中间层的三层计算和数据处理的概念。在该层中，许多不同的边缘计算、通信和存储资源灵活且动态地聚合。资源可以以分层或对等关系布置，以满足本地响应时间和通信带宽的关键需求，并在传统云中调动更深入且更丰富的资源网络，以供复杂的计算密集型操作。
[0027]图1是示出用于边缘计算的配置的概览的框图100，该配置包括在以下许多示例中被称为“边缘云”的处理层。如图所示，边缘云110共同定位在边缘位置(诸如接入点或基站140、本地处理中枢150、或中央局120)，并且因此可以包括多个实体、设备、和装备实例。与云数据中心130相比，边缘云110被定位成更靠近端点(消费者和生产者)数据源160(例如，自主交通工具161、用户装备162、商业和工业装备163、视频捕获设备164、无人机165、智慧
城市和建筑设备166、传感器和IoT设备167等)。在边缘云110中的边缘处提供的计算、存储器、和存储资源对于为由端点数据源160使用的服务和功能提供超低等待时间的响应时间以及减少从边缘云110朝向云数据中心130的网络回程通信量(由此改善能耗和整体网络使用等益处)至关重要。
[0028]计算、存储器、和存储是稀缺资源，并且通常根据边缘位置而减少(例如，在消费者端点设备上可用的处理资源比在基站上、在中央局处可用的处理资源更少)。然而，边缘位置越靠近端点(例如，用户装备(UE))，空间和功率通常就越受限。因此，边缘计算尝试通过分配被定位成既在地理上更靠近又在网络接入时间上更靠近的更多的资源来减少网络服务所需的资源量。以该方式，边缘计算尝试在适当的情况下将计算资源带到工作负荷数据，或者，将工作负荷数据带到计算资源。
[0029]以下描述了边缘云架构的各方面，该架构涵盖多种潜在的部署，并解决了一些网络运营商或服务提供商在其本身的基础设施中可能具有的限制。这些包括基于边缘位置的各种配置(例如，因为处于基站级别的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于边缘计算网络中的有限持续期资源分配的系统，所述系统包括：至少一个处理器；以及存储器，所述存储器包括指令，所述指令在由所述至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器：基于在所述边缘计算网络的节点上执行的工作负荷来计算所述节点的资源的可用容量；基于所述可用容量来确定所述节点的可用预留资源，其中所述可用预留资源指定在有限时间持续期内分配给工作负荷的所述节点的资源；从在边缘计算节点上执行的应用接收服务请求；确定所述服务请求的优先级分类；以及基于所述优先级分类，在有限时间持续期内，将所述节点的所述可用预留资源中的预留资源分配给与所述服务请求相关联的工作负荷。2.如权利要求1所述的系统，所述存储器进一步包括指令，所述指令使得所述至少一个处理器执行操作以：确定所述节点的已利用资源在资源容量阈值之外；以及从工作负荷回收所述预留资源。3.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述优先级分类是最大努力，并且所述存储器进一步包括指令，所述指令使所述至少一个处理器执行操作以：将抢占延迟分配到分配给工作负荷的所述预留资源；接收具有更高优先级分类的第二服务请求；从所述工作负荷回收所述预留资源；以及将所述预留资源重新分配给与所述第二服务请求相关联的第二工作负荷。4.如权利要求1所述的系统，所述存储器进一步包括指令，所述指令使得所述至少一个处理器执行操作以：确定工作负荷不满足有界释放标准；为所述工作负荷设置资源释放时间；以及在所述资源释放时间到期时回收所述预留资源。5.如权利要求1所述的系统，所述存储器进一步包括指令，所述指令使得所述至少一个处理器执行操作以：基于所述优先级分类来为分配给工作负荷的所述预留资源设置资源抢占调度；确定所述工作负荷的所述优先级分类已更改；以及调节所述资源抢占调度。6.如权利要求1所述的系统，所述存储器进一步包括指令，所述指令使得所述至少一个处理器执行操作以：预测所述节点在未来时间段的未来资源可用性值；以及部分地基于所述未来资源可用性值来确定所述预留资源。7.如权利要求6所述的系统，所述存储器进一步包括指令，所述指令使得所述至少一个处理器执行操作以：标识在所述节点上执行的工作负荷任务的执行参数；
使用所述执行参数来生成所述节点的分布式执行计划；以及使用所述分布式执行计划来预测未来资源可用性。8.如权利要求1所述的系统，所述存储器进一步包括指令，所述指令使得所述至少一个处理器执行操作以：为所述预留资源维护预留资源可用性寄存器；以及基于分配给工作负荷的所述预留资源来更新所述预留资源可用性寄存器。9.如权利要求8所述的系统，所述存储器进一步包括指令，所述指令使得所述至少一个处理器执行操作以：确定在所述节点处有足够的资源可用；从所述节点的可用资源中为工作负荷分配资源；回收分配给所述工作负荷的所述预留资源；以及基于从所述工作负荷回收的所述预留资源来调节所述预留资源可用性寄存器。10.如权利要求1所述的系统，所述存储器进一步包括指令，所述指令使得所述至少一个处理器执行操作以：从所述节点收集遥测数据；以及评估所述遥测数据以估计在所述节点上执行的工作负荷的资源使用，其中所述可用预留资源部分地使用所估计的资源使用来确定。11.如权利要求1所述的系统...

【专利技术属性】
技术研发人员：K，
申请(专利权)人：英特尔公司，
类型：发明
国别省市：