一种云边协同环境的应用任务调度方法及节点设备技术

本发明专利技术公开了一种云边协同环境的应用任务调度方法，所述云边协同环境包括多个边缘端节点和至少一个云端主节点；应用任务调度方法包括：获取第一数量的任务；基于各任务遍历各边缘端节点，以确定满足各任务的候选节点；基于各候选节点的节点参数确定出与各任适配的目标节点，节点参数包括各任务和相应候选节点的时延相关参数；利用目标节点从对应的用户终端获取需要计算的数据。本公开的方法基于各候选节点的节点参数确定出与各任适配的目标节点，节点参数包括各任务和相应候选节点的时延相关参数，由此可以实现将一定数量的任务从本地终端调度到边缘端节点或主节点，并实现满足任务的时延需求。任务的时延需求。任务的时延需求。

【技术实现步骤摘要】
一种云边协同环境的应用任务调度方法及节点设备


[0001]本专利技术涉及云计算
，尤其涉及一种云边协同环境的应用任务调度方法及节点设备。

技术介绍

[0002]云计算为大数据处理提供了高效的计算平台，已经改变了人们日常工作和生活的方式。
[0003]为了应对上述挑战，业界提出在网络边缘提供计算处理与数据存储的能力，即边缘计算，以达到在网络边缘向用户提供优质服务的目的。边缘计算的基本思想是：把云计算平台(包括计算、存储和网络资源)迁移到网络边缘。
[0004]现有技术中对于Kubernetes调度算法的传统思想是：单个Pod通过预选算法和优选算法选择目标节点进行卸载。关于预选过程和优选过程的基础算法的设计是“插件化”的，开发者可以根据自己的需求自定义调度算法并注册，只需要提供算法函数、名称，如果是优选算法的话还需提供一个整数类型的权重值。除此之外，关于Kubernetes的主流改进调度算法当前大多数研究关注的是对优选过程中集群资源利用率和负载均衡效率的考虑。
[0005]然而，在边缘计算环境(如Kubeedge平台)下，一部分应用或服务对时延和带宽的要求非常高，现有技术中无法解决在该场景下如何来满足带宽和时延的要求。

技术实现思路

[0006]本专利技术实施例提供一种云边协同环境的应用任务调度方法，用以在集群的资源利用率和负载均衡效率已经达到了基本水平的条件下，将一定数量的任务从本地终端调度到边缘端节点或主节点，并实现满足任务的时延需求。
[0007]本公开实施例提出一种云边协同环境的应用任务调度方法，所述云边协同环境包括多个边缘端节点和至少一个云端主节点，所述边缘端节点用于实现用户终端与云端主节点的通信；
[0008]所述应用任务调度方法包括：
[0009]获取第一数量的任务；
[0010]基于各任务遍历各边缘端节点，以确定满足各任务的候选节点；
[0011]基于各候选节点的节点参数确定出与各任适配的目标节点，所述节点参数包括各任务和相应候选节点的时延相关参数；
[0012]利用所述目标节点从对应的用户终端获取需要计算的数据。
[0013]在一些实施例中，获取第一数量的任务是在任务消息缓存队列中获取的，且获取第一数量的任务之前间隔指定的时延，所述任务消息缓存队列中缓存有从各用户终端获取的任务。
[0014]在一些实施例中，基于各候选节点的节点参数确定出与各任适配的目标节点包括：
[0015]建立各任务与各候选节点之间的二分图；
[0016]为各任务配置相应的时延期望，并为各候选节点配置相应的时延值；
[0017]基于各时延期望与各候选节点的时延值进行匹配，以确定各任务对应的目标节点。
[0018]在一些实施例中，基于各时延期望与各候选节点的时延值进行匹配，以确定各任务对应的目标节点包括：
[0019]在各任务的时延期望与各候选节点的时延值直接完成匹配的情况下，确定具有相应时延值的候选节点为各任务相应的目标节点，其中，匹配出的目标节点与各任务一一对应；
[0020]在任一任务的时延期望无法与各候选节点的时延值匹配的情况下，确定与该时延期望偏差最小的时延值对应的节点作为目标节点。
[0021]在一些实施例中，基于各时延期望与各候选节点的时延值进行匹配，以确定各任务对应的目标节点还包括：
[0022]在当前候选节点被其他任务匹配的情况下，判断匹配失败；
[0023]降低冲突所涉及任务的时延期望，以及增加冲突候选节点的期望，以重复执行匹配，直至各任务的时延期望与各候选节点的时延值完成匹配。
[0024]在一些实施例中，基于各候选节点的节点参数确定出与各任适配的目标节点之后还包括：将各目标节点的任务信息通知除自身以外的其他各边缘端节点。
[0025]在一些实施例中，各边缘节点配置有本地数据库，该边缘节点的本地数据库中保存有该节点与云端主节点的所有通信数据。
[0026]本公开还提出一种节点设备，包括存储器和处理器，所述存储器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本公开各实施例所述的云边协同环境的应用任务调度方法的步骤。
[0027]本专利技术实施例通过遍历各边缘端节点，从而能够筛选掉不满足任务需求的节点，降低后续匹配的计算量，并基于各候选节点的节点参数确定出与各任适配的目标节点，各任务和相应候选节点的时延相关参数，由此可以实现将一定数量的任务从本地终端调度到边缘端节点或主节点，并实现满足任务的时延需求。
[0028]上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。
附图说明
[0029]通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本专利技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
[0030]图1为本公开的应用任务调度方法的基本流程图；
[0031]图2为本公开的KM算法匹配的初始过程示意图；
[0032]图3为本公开的KM算法匹配子流程图；.
[0033]图4为本公开的KM算法匹配的中间过程示意图；
[0034]图5为本公开的KM算法匹配的结果示意图。
具体实施方式
[0035]下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
[0036]KubeEdge是一个开源的系统，可将本机容器化应用编排和管理扩展到边缘端设备。它构建在Kubernetes之上，为网络和应用程序提供核心基础架构支持，并在云端和边缘端部署应用，同步元数据。100％兼容K8S API，可以使用K8SAPI原语管理边缘节点和设备。KubeEdge还支持MQTT协议，允许开发人员编写客户逻辑，并在边缘端启用设备通信的资源约束。
[0037]与Kubernetes类似，Kubeedge的集群也由Master节点(云端主节点)和Node节点(边缘端节点)组成，每个Master或者Node上的最小调度单位是由Kubernetes设计的Pod对象，每个Pod对象可以运行一个或几个容器。Kubeedge的Service(服务)就是由每个Pod中运行的一组容器所提供的，而它的容器技术来源于Docker。
[0038]下面进一步介绍Kubeedge框架中涉及的模块组件
[0039]Device模块：本地用户设备端
[0040]UE：用户终端，发起Pod应用任务申请；
[0041]Node
‑...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种云边协同环境的应用任务调度方法，其特征在于，所述云边协同环境包括多个边缘端节点和至少一个云端主节点，所述边缘端节点用于实现用户终端与云端主节点的通信；所述应用任务调度方法包括：获取第一数量的任务；基于各任务遍历各边缘端节点，以确定满足各任务的候选节点；基于各候选节点的节点参数确定出与各任适配的目标节点，所述节点参数包括各任务和相应候选节点的时延相关参数；利用所述目标节点从对应的用户终端获取需要计算的数据。2.如权利要求1所述的云边协同环境的应用任务调度方法，其特征在于，获取第一数量的任务是在任务消息缓存队列中获取的，且获取第一数量的任务之前间隔指定的时延，所述任务消息缓存队列中缓存有从各用户终端获取的任务。3.如权利要求1所述的云边协同环境的应用任务调度方法，其特征在于，基于各候选节点的节点参数确定出与各任适配的目标节点包括：建立各任务与各候选节点之间的二分图；为各任务配置相应的时延期望，并为各候选节点配置相应的时延值；基于各时延期望与各候选节点的时延值进行匹配，以确定各任务对应的目标节点。4.如权利要求3所述的云边协同环境的应用任务调度方法，其特征在于，基于各时延期望与各候选节点的时延值进行匹配，以确定各任务对应的目标节点包括：在各任务的时延期望与各候选节点的时...

【专利技术属性】
技术研发人员：尚靖琨，李杨，王蒙蒙，刘博文，程栋，王栋，马建，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司电子科学研究院，
类型：发明
国别省市：