【技术实现步骤摘要】
一种基于边缘计算工业物联网的资源分配管理系统
[0001]本专利技术创造涉及物联网与边缘计算领域,具体涉及一种基于边缘计算工业物联网的资源分配管理系统。
技术介绍
[0002]随着海量智能移动设备的普及与第五代移动通信技术的引入,各种服务与应用出现在人们生活中,为用户生活带来了便利。工业物联网成为解决智能工厂中许多问题的关键技术,具体问题包括设备监控与实时维护、设备参数统计与分析,车间实时监控等。在工厂中,物联网设备会产生大量的工业数据,一些企业对数据的实时处理有一定的要求。工业场景生成的工业数据需要进行存储、处理和分析。传统的工业数据处理方法是将数据转移到集中的云服务器上进行计算。虽然云服务器具有较强的计算能力,能够处理计算量较大的任务,解决大数据的处理难题;然而,现有的工业物联网环境设备所产生的实时任务是海量的,如果统一向云计算处理中心发送任务,网络数据会发生拥塞的现象,并且从工业物联网向云数据处理中心发送任务存在长距离传输问题,其通信时延和质量均不能得到保障。
[0003]边缘计算的出现一定程度上缓解了云数据中 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于边缘计算工业物联网的资源分配管理系统,其特征在于,包括设备层、边缘计算层和云计算处理中心,设备层是底层框架,实现任务产生、任务发出、结果接收等功能,包括工业物联网信息提取模块和信息反馈模块,所述工业物联网信息提取模块负责读取实时数据、产生任务、向边缘节点发出任务,所述信息反馈模块将结果反馈回设备端,边缘计算层是分布式边缘节点算力集合,实现任务卸载和资源分配等功能,包括状态转移模块和资源分配管理模块;其中,所述状态转移模块研究各任务将要卸载到边缘节点的概率,明确任务卸载策略;所述资源分配管理模块,将功能相近的节点聚类,对每一类节点和任务进行特征分析,在工业场景内有限的计算资源限制条件下,实现合理的资源分配,云云计算处理中心提供强大的算力和存储空间,当边缘节点有等待排队、拥塞的趋势时,计算处理中心会协同工业物联网场景下的节点完成实时服务。2.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算工业物联网的资源分配管理系统,其特征在于,工业物联网信息提取模块负责读取实时数据、产生任务、向边缘节点发出任务,假设t时刻产生了m
t
个任务,记作集合X
(t)
,其中,其中其中,x1表示工业物联网环境内产生的第1个任务,x2表示工业物联网环境内产生的第2个任务,表示工业物联网环境内产生的第m
t
个任务。3.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算工业物联网的资源分配管理系统,其特征在于,假设在边缘计算层存在n个计算设备,记作集合S,其中S=(s1,s2,
…
,s
n
),(n>0),其中,s1表示工业物联网中的第1个边缘节点,s2表示工业物联网中的第2个边缘节点,s
n
表示工业物联网中的第n个边缘节点,采用FCM聚类算法对工业物联网边缘节点进行聚类,具体步骤如下:(1)根据实时业务的数量确定聚类中心边缘节点个数;(2)利用隶属度衡量每一个边缘节点与聚类中心边缘节点的相似程度;(3)建立FCM目标函数及约束条件。4.根据权利要求3所述的一种基于边缘计算工业物联网的资源分配管理系统,其特征在于,采用拉格朗日乘子法确定FCM聚类算法对工业物联网内的边缘节点选择初始聚类中心,具体步骤如下:(1)假设s个边缘节点聚类后有c个类中心为C,隶属度记作u
i,j
,表示每个边缘节点j属于某一类i的隶属度,定义FCM函数J及其约束函数,表示如下:上式需满足:其中,s
j
是第j个边缘节点,c
i
是第i个类,d是一个隶属度的因子,表示工业物联网中某一个边缘节点的重要程度;(2)采用拉格朗日乘子法计算含有等式约束条件的目标函数;(3)计算目标函数的极值,对变量u
i,j
求偏导;(4)同等的,计算目标函数的极值,对变量c
i
求偏导。5.根据权利要求4所述的一种基于边缘计算工业物联网的资源分配管理系统,其特征在于,由FCM聚类算法将工业物联网场景内的节点聚类成c组,每一组的边缘节点具有相近
的状态,任务在组内各节点完成工作的效果相似。6.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算工业物联网的资源分配管理系统,其特征在于,状态转移模块研究各任务将要卸载到边缘节点的概率,明确任务卸载策略,包括如下步骤:(1)所述边缘计算层,工业物联网场景内的n个节点被聚类成c组,每一组的边缘节点具有相近的状态,工业物联网场景内边缘节点对于工作状态特征的集合记作C,其中C=(c1,c2,
…
,c
n
),(n≥c>0);(2)对于t时刻需要处理的任务X
(t)
,以探索最优的目标卸载节点,假设对于任务x
m
∈X
(t)
,m∈(0,m
t
],具有马尔科夫性质的状态满足:P(c
t+1
|c
t
)=P(c
t+1
|c1,c2,
…
,c
t
),其中,c1表示第1时刻边缘节点聚类的状态,c2表示第2时刻边缘节点聚类的状态,c
t
表示t时刻边缘节点聚类的状态,c
t+1
表示t+1时刻边缘节点聚类的状态,P(c
t+1
|c
t
)表示从t时刻到t+1时刻任务被送往边缘节点状态转移概率;(3)用元组(C,P)表示马尔科夫无记忆的随机过程,其中,C是工业物联网场景内边缘节点对于工作状态特征的集合,是有限数量的状态集,P是状态转移概率矩阵,表示为:其中c
*
表示t+1时刻边缘节点集合C
t+1
的状态,表示t时刻边缘节点为状态c时,在t+1时刻转换为状态c
*
的概率。C
t+1
表示工业物联网场景内t+1时刻边缘节点对于工作状态特征的集合,C
t
表示工业物联网场景内t时刻边缘节点对于工作状态特征的集合;(4)所述状态转移模块,假设每个任务可以卸载到任意聚类后的节点集内,其发生转移的概率记作p
i,j
,表示第i个任务卸载到第j类节点的概率,在t时刻下构建状态转移矩阵:其中,p
11
表示第1个任务卸载到第1类节点的概率,p<...
【专利技术属性】
技术研发人员:李益非,徐昆,
申请(专利权)人:云南升玥信息技术有限公司,
类型:发明
国别省市:
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