一种基于多设备边缘计算的方法及装置制造方法及图纸

本公开提供了一种基于多设备边缘计算的方法及装置，应用于具备共识模块的网络中，包括：设置边缘计算设备清单，每个边缘计算设备清单对应一个边缘计算运算逻辑；根据该边缘计算设备清单，从共识模块中提取待参与边缘计算的设备的数据；根据该边缘计算运算逻辑对待参与边缘计算的设备的数据进行运算，确定多设备综合性边缘计算的结果；根据待参与边缘计算的设备的数据、多设备综合性边缘计算的结果和边缘计算的结果的生成时间，确定共识数据块，其中该共识数据块用于多设备之间的数据同步共识。因此利用数据共识机制，可以快速、可靠的保证设备间数据的同步，而不依赖于某一个或几个设备节点的运行同时还具有算力分担，故障冗余的有益效果。的有益效果。的有益效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多设备边缘计算的方法及装置


[0001]本申请涉及互联网
，具体涉及通信，物联网
，尤其涉及一种基于多设备边缘计算的方法及装置。

技术介绍

[0002]在互联网
中，当存在大量的设备需要对各类数据进行采集、分析以及数据边缘计算的应用时，通常这类边缘计算只能在各个设备内部进行，设备和设备之间生产的数据由于通信交互的延迟和数据传输的可靠性问题，不能进行多设备间的综合性的边缘计算。
[0003]常规解决办法是将这些设备的数据全部统一收集传输到数据中心，由数据中心进行综合计算后，再将结果发送给设备。但是，这种中心化的计算方式对计算中心节点的算力有较高的要求、成本投入高，同时计算中心节点的运行稳定性直接决定了系统的稳定性，一旦中心节点故障所有设备的运算都将陷入停顿。进一步的，原始数据和计算结果在设备
‑
中心
‑
设备之间反复传递的过程中，由于传输延迟、数据可靠性等问题，将造成中心将数据结果计算出来后再传递给前端设备，而前端设备又发生的变化，导致计算结果失去了实用价值。
[0004]例如，在车路协同和自动驾驶的应用中，由于车辆之间、以及车辆和道路传感器之间是处于一个物理空间为方圆数百米的环境之内，目前的解决方式是全部通过运营商网络将各种数据上传到远程的数据中心进行综合运算后，再下发给前端车辆控制车辆进行执行。这种解决方式严重依赖数据中心、且远程传输的计算方式极大的增加了数据中心的设计复杂度和建设投入，增加了网络传输的压力，降低的系统的可靠性，增加了安全事故的出现几率。
[0005]又例如，在工业控制应用中，当存在众多设备和传感器需要就近协同工作时，目前的解决方案依然采用中心节点的方式进行计算和反馈，即降低了系统的可靠性，有增加了工业数据泄密的可能性，同时还增加了被远程控制和劫持的风险。

技术实现思路

[0006]本公开针对现有技术中保证多设备数据同步的一致性和准确性的问题，提出了一种基于多设备边缘计算的方法。该方法保证了在相同空间区域内多个设备之间快速可靠的实现数据同步一致，实现了众多设备同步进行边缘计算的结果的一致性、准确，并且解决了对数据中心的依赖，减少了建设成本、提高了边缘计算的准确性和系统的可靠性、安全性。
[0007]本公开的第一方面提供了一种基于多设备边缘计算的方法。应用于具备共识模块的网络中，所述方法包括：
[0008]设置边缘计算设备清单，每个所述边缘计算设备清单对应一个边缘计算运算逻辑；
[0009]根据所述边缘计算设备清单，从所述共识模块中提取待参与边缘计算的设备的数
据；
[0010]根据所述边缘计算运算逻辑对所述待参与边缘计算的设备的数据进行运算，确定多设备综合性边缘计算的结果；
[0011]根据所述待参与边缘计算的设备的数据、所述多设备综合性边缘计算的结果和所述边缘计算的结果的生成时间，确定共识数据块，其中所述共识数据块用于多设备之间的数据同步共识。
[0012]在一些实施例中，该方法包括：
[0013]在所述边缘计算设备清单中设置有所述待参与边缘计算的设备的地址编码列表；
[0014]根据所述设备的地址编码列表确定所述待参与边缘计算的设备的数据。
[0015]在一些实施例中，所述根据所述待参与边缘计算的设备的数据、所述多设备综合性边缘计算的结果和所述边缘计算的结果的生成时间，确定共识数据块，包括：
[0016]获取所述参与边缘计算的设备的数据，其中所述参与边缘计算的设备的数据至少包含有数据源标识；
[0017]确定所述多设备综合性边缘计算的结果和所述边缘计算的结果的生成时间；
[0018]在所述多设备综合性边缘计算的结果中添加数据的时间戳和所述数据源标识，形成所述共识数据块。
[0019]在一些实施例中，所述方法还包括：
[0020]通过所述设备的传感器周期性采集所述待参与边缘计算的设备的数据，将所述待参与边缘计算的设备的数据以所述共识数据块的形式同步至所述共识模块中，其中所述共识数据块组成形式为将所述待参与边缘计算的设备的数据的采样时间和所述待参与边缘计算的设备的数据的数据源标识添加至所述待参与边缘计算的设备的数据上形成所述共识数据块。
[0021]在一些实施例中，所述方法还包括：
[0022]通过所述共识模块对所述共识数据块进行提取，并存储至所述边缘计算数据存储队列中，确定为用于边缘计算的所述待参与边缘计算的设备的数据；和/或，将所述共识数据块通过数据共识插入机制，由所述共识模块同步至网络中所有设备节点中。
[0023]在一些实施例中，所述方法还包括：
[0024]所述共识数据块在所述共识模块同步至多设备网络中所有设备节点后，
[0025]当获取到所述网络设备中任意设备的验证结果不为预设结果时，则对所述边缘计算结果进行修正处理，其中所述验证结果为所述网络设备中任意设备根据其对应的边缘计算结果对所述共识数据块确定的验证结果。
[0026]在一些实施例中，所述方法还包括：
[0027]将相对应的所述边缘计算设备清单，所述边缘计算运算逻辑和边缘数据存储队列形成一个边缘计算组；
[0028]将所述边缘计算组可在任意一个设备节点设置或去除，以使得所述边缘计算组通过共识机制同步至所述其他设备的节点中。
[0029]在一些实施例中，所述方法还包括：所述边缘计算方法应用于包含边缘计算模块和所述共识模块的网络中，其中每一个所述共识模块对应于一个所述边缘计算模块。
[0030]在一些实施例中，所述方法可以应用于车路协同，航空领域的边缘计算中，以形成
闭环的反馈系统。
[0031]在一些实施例中，所述方法可以应用于AI识别摄像机的边缘计算领域，以降低系统执行故障、减轻负载压力。
[0032]本公开的第二方面提供了一种多设备数据共识的共识模块，应用于上述第一方面任意可能实现的方法，所述共识模块至少包含至少一个共识数据存储链表、至少一个共识通信发送端口和至少一个共识通信接收端口，以将所述共识数据块同步至所述多设备网络中的各个设备节点中或获取来自于所述多设备网络的各个设备节点中的数据；
[0033]所述共识模块中还可以包含有一个数据插入接口和一个共识检索接口，以将待处理的数据插入至所述共识模块中或将所述共识模块中的数据提取。
[0034]本公开的第二方面提供了一种多设备边缘计算装置，应用于上述第一方面任意可能实现的方法，所述装置包括：设置单元，用于设置边缘计算设备清单，每个所述边缘计算设备清单对应一个边缘计算运算逻辑；获取单元，用于根据所述边缘计算设备清单，从所述共识模块中提取待参与边缘计算的设备的数据；运算单元，用于根据所述边缘计算运算逻辑对所述待参与边缘计算的设备的数据进行运算，确定多设备综合性边缘计算的结果；确定单元，用于根据所述待参与边缘计算的设备的数据、所述多设备综合性边缘计算的结果和所述边缘计算的结果的生成时间本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多设备边缘计算的方法，其特征在于，应用于具备共识模块的网络中，所述方法包括：设置边缘计算设备清单，每个所述边缘计算设备清单对应一个边缘计算运算逻辑；根据所述边缘计算设备清单，从所述共识模块中提取待参与边缘计算的设备的数据；根据所述边缘计算运算逻辑对所述待参与边缘计算的设备的数据进行运算，确定多设备综合性边缘计算的结果；根据所述待参与边缘计算的设备的数据、所述多设备综合性边缘计算的结果和所述边缘计算的结果的生成时间，确定共识数据块，其中所述共识数据块用于多设备之间的数据同步共识。2.根据权利要求1所述的一种基于多设备边缘计算的方法，其特征在于，所述根据所述边缘计算设备清单，从所述共识模块中提取待参与边缘计算的设备的数据，包括：在所述边缘计算设备清单中设置有所述待参与边缘计算的设备的地址编码列表；根据所述设备的地址编码列表确定所述待参与边缘计算的设备的数据。3.根据权利要求1所述的一种基于多设备边缘计算的方法，其特征在于，所述根据所述待参与边缘计算的设备的数据、所述多设备综合性边缘计算的结果和所述边缘计算的结果的生成时间，确定共识数据块，包括：获取所述参与边缘计算的设备的数据，其中所述参与边缘计算的设备的数据至少包含有数据源标识；确定所述多设备综合性边缘计算的结果和所述边缘计算的结果的生成时间；在所述多设备综合性边缘计算的结果中添加数据的时间戳和所述数据源标识，形成所述共识数据块。4.根据权利要求1所述的一种基于多设备边缘计算的方法，其特征在于，所述方法还包括：通过所述设备的传感器周期性采集所述待参与边缘计算的设备的数据，将所述待参与边缘计算的设备的数据以所述共识数据块的形式同步至所述共识模块中，其中所述共识数据块组成形式为将所述待参与边缘计算的设备的数据的采样时间和所述待参与边缘计算的设备的数据的数据源标识添加至所述待参与边缘计算的设备的数据上形成所述共识数据块。5.根据权利要求1
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4任一项所述的一种基于多设备边缘计算的方法，其特征在于，所述方法还包括：通过所述共识模块对所述共识数据块进行提取，并存储至所述边缘计算数据存储队列中，确定为用于边缘计算的所述待参与边缘计算的设备的数据；和/或将所述共识数据块通过数据共识插入机制，由所述共识模块同步至网络中所有设备节点中。6.根据权利要求1所述的一种基于多设备边缘计算的方法，其特征在于，所述方法还包括：所述共识数据块在所述共识模块同步至多设备网络中所有设备节点后，当获取来自所述网络设备中任意设备的验证结果不为预设结果时，则对所述边缘计算结果进行修正处理，其中所述验证结果为所述网络设备中任意设备根据其对应的边缘计算
结果对所述共识数据块确定的验证结果。7.根据权利要求1所述的任一项一种基于多设备边缘计算的方法，其特征在于，所述方法还包括：将相对应的所述边缘计算设备清单，所述边缘计算运算逻辑和边缘数据存储队列形成一个边缘计算组；将所述边缘计算组可在任意一个设备节点设置或去除，以使得所述边缘计算组通过共识机制同步至所述其他设备的节点中。8.根据权利要求1所述的一种基于多设备边缘计算的方法，其特征在于，所述方法还包括：所述边缘计算方法应用于包含边缘计算模块和所述共识模块的网络中，其中每一个所述共识模块对应于一个所述边缘计算模块。9.根据权利要求1
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8所述的任一项所述的一种基于多设备边缘计算的方法，其特征在于，所述方法可以应用于车路协同，航空领域的边缘计算中，以形成闭环的反馈系统。10.根据权利要求1
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8所述的任一项所述的一种基于多设备边缘计算的方法，其特征在于，所述方法可以应用于AI识别摄像机的边缘计算领...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘进，
申请(专利权)人：武汉微智创大科技有限公司，
类型：发明
国别省市：