【技术实现步骤摘要】
一种面向边缘计算的负载均衡任务调度方法及装置
[0001]本申请涉及边缘计算领域，尤其涉及一种面向边缘计算的负载均衡任务调度方法及装置。
技术介绍
[0002]受益于互联网的广泛普及以及大量有线和无线连接设备的快速发展，越来越多的设备终端接入网络，数据呈井喷式增长，在传统的云计算模型中，采用的是中心化网络架构，大量的数据会传输到云数据中心，集中化处理这些海量的数据逐渐不能满足企业的需求，高时延，低效率等特点慢慢的显现出来，对传统的能力带来了新的挑战，因此将数据迁移至边缘侧网络进行处理的边缘计算架构应运而生。
[0003]边缘计算指的是在靠近边缘设备端和数据的产生侧，采用网络－计算－存储的核心架构开放平台，进而就近提供最近端的计算服务，所有的终端不直接和云数据中心进行数据通信，不同的终端分别与就近的不同边缘节点进行通信，这减少了云中心的压力，减少网络拥塞、提高资源优化以及用户体验和网络整体性能。
[0004]而目前边缘计算还不够成熟，在边缘计算的任务卸载处理过程中，由于异构环境的存在，各个边缘节点的处理能力与和...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种面向边缘计算的负载均衡任务调度方法，其特征在于，包括：初始化边缘节点并遍历所述边缘节点，确定所述边缘节点的第一CPU使用率和第一内存使用率，计算所述边缘节点的处理能力，根据所述处理能力将所述边缘节点加入处理能力优先级队列；获取任务拓扑图并对所述任务拓扑图进行拓扑分析，构建所述边缘节点的任务邻接表；根据所述任务邻接表获取所述任务拓扑图的遍历情况，在所述任务拓扑图中未分配任务为空时，再一次遍历所述边缘节点，确定超载节点集合；遍历所述超载节点集合中的超载节点直至所述超载节点没有资源超过阈值，结束流程。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始化边缘节点，包括：确定所述边缘节点的CPU使用率阈值和内存使用率阈值，确定所述处理能力优先级队列，其中，所述处理能力优先级队列默认按照每个节点的处理能力从大到小排序，确定任务去重哈希集合，确定任务工作节点哈希表，其中，键为所述任务，值为所述边缘节点。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，以如下公式计算所述边缘节点的处理能力，所述公式为：，其中，和为固定参数，为所述边缘节点的CPU使用率阈值，为所述边缘节点的内存使用率阈值，为所述边缘节点的CPU使用率，为所述边缘节点的内存使用率。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述任务拓扑图中未分配任务不为空时，包括：根据关键路径对所述任务拓扑图中剩余的任务进行求解，得到关键子任务集合；处理所述能力优先级队列弹出队首的工作节点，遍历所述关键子任务集合中的任务，并根据所述任务去重哈希集合判断所述任务是否已经存在；若所述任务存在，则继续遍历其余任务，否则，将所述任务分配至所述工作节点，并将键值对存入所述任务工作节点哈希表，将所述任务加入所述任务去重哈希集合；在所述关键子任务集合遍历结束后，计算所述工作节点的处理能力，并将所述工作节点的处理能力加入处理能力优先级队列。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述任务拓扑图中未分配任务为空时，再一次遍历所述边缘节点，确定超载节点集合，包括：再一次遍历所述边缘节点，获取所述边缘节点的第二CPU使用率，若所述第二CPU使用率超过所述CPU使用率阈值，向资源超载节点哈希表中添加键为所述边缘节点，值为CPU的键值对，并将当前的所述边缘节点加入所述超载节点集合；获取所述边缘节点的第二内存使用率，若所述第二内存使用率超过所述内存使用率阈值，通过所述资源超载节点哈希表判断当前所述边缘节点是否加入所述资源超载节点哈希表；若当前所述边缘节点未加入所述资源超载节点哈希表，向所述资源超载节点哈希表中
添加键为所述边缘节点，值为MEM的键值对，并将当前的所述边缘节点加入所述超载节点集合。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述遍历所述超载节点集合中的超载节点直至所述超载节点没有资源超过阈值，包括：将所述超载节点集合内超载节点的阻塞...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯帆，李小翔，杨永前，韦玮，付雄，朱勇，王建星，赵珈卉，刘承皓，
申请(专利权)人：华能澜沧江水电股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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