本公开提供了一种边缘设备资源分配方法、系统、装置、设备及介质，涉及新兴信息技术领域，该方法包括：通过工业视觉检测中多个边缘设备进行工业产品检测时的时延和每个边缘设备运行的能耗，确定每个边缘设备在时延和能耗上的最小联合成本，并根据取最小联合成本时，数字孪生层中映射得到的工业产品信息、检测分类结果、设备状态信息和资源分配情况，对数字孪生层中的资源分配模型进行训练，根据训练好的资源分配模型，对多个边缘设备进行资源分配。通过数字孪生层，映射边缘设备在取最小联合成本时的信息，训练资源分配模型，并用于分配资源，不仅可以自动、快速以及准确的为边缘设备分配资源，还可以降低边缘设备的使用成本。本。本。
【技术实现步骤摘要】
边缘设备资源分配方法、系统、装置、设备及介质
[0001]本公开涉及新兴信息
，特别涉及一种边缘设备资源分配方法、系统、装置、设备及介质。
技术介绍
[0002]工业视觉是工业领域应用中最为普遍的场景之一，在工业领域中使用各种边缘设备对工业产品进行检测和分类已经越来越普及。
[0003]但是，工业生产环境下的网络环境通常波动很大，相关技术中，在网络不稳定的情况下，为边缘设备分配资源比较困难，也很难在分配资源时兼顾到成本开销的问题。
[0004]需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
[0005]本公开提供一种边缘设备资源分配方法、系统、装置、设备及介质，至少可以快速、准确的为边缘设备分配资源，还能够兼顾到成本开销，降低成本。
[0006]本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
[0007]第一方面，本公开中的实施例提供一种边缘设备资源分配方法，所述方法包括：
[0008]通过工业视觉检测中多个边缘设备进行工业产品检测时的时延和每个边缘设备运行的能耗，确定每个边缘设备在时延和能耗上的最小联合成本；
[0009]通过数字孪生层，映射得到所述每个边缘设备在时延和能耗取最小联合成本时，所述每个边缘设备的资源分配情况、设备状态信息和所述每个边缘设备对工业产品的检测分类结果；
[0010]根据所述数字孪生层中映射得到的工业产品信息、所述检测分类结果、所述设备状态信息和所述资源分配情况，对所述数字孪生层中的资源分配模型进行训练；
[0011]根据训练好的资源分配模型，对所述多个边缘设备进行资源分配。
[0012]在一种可能的实施例中，所述通过工业视觉检测中多个边缘设备进行工业产品检测时的时延和每个边缘设备运行的能耗，确定每个边缘设备在时延和能耗上的最小联合成本，包括：
[0013]获取所述每个边缘设备进行工业产品检测需要执行的计算请求，确定每个边缘设备执行计算请求的时延；
[0014]根据所述每个边缘设备执行计算请求的时延，得到工业视觉检测中的所述每个边缘设备运行的能耗；
[0015]根据所述每个边缘设备执行计算请求的时延和所述每个边缘设备运行的能耗、以及存在比例关系的第一调节参数和第二调节参数，确定联合成本；
[0016]确定所述每个边缘设备在时延和能耗上的最小联合成本。
[0017]在一种可能的实施例中，所述获取所述每个边缘设备进行工业产品检测需要执行的计算请求，确定每个边缘设备执行计算请求的时延，包括：
[0018]将所述多个边缘设备中的任意一个边缘设备作为本地边缘设备；
[0019]根据用户发送至所述本地边缘设备的本地计算请求的数量，和用户的时延，确定本地边缘设备执行所有所述本地计算请求的时延；
[0020]获取所述多个边缘设备中，除所述本地边缘设备以外的其他边缘设备发送至所述本地边缘设备的其他边缘设备请求的数量；
[0021]根据所述其他边缘设备请求的数量和所述本地边缘设备执行所述其他边缘设备请求的计算成本，确定本地边缘设备执行所述其他边缘设备请求的时延；
[0022]根据所述本地边缘设备执行所有所述本地计算请求的时延，与所述本地边缘设备执行所述其他边缘设备请求的时延，确定所述边缘设备执行计算请求的时延；
[0023]逐个确定每个边缘设备执行计算请求的时延，得到所述每个边缘设备执行计算请求的时延。
[0024]在一种可能的实施例中，所述根据所述每个边缘设备执行计算请求的时延，得到工业视觉检测中的所述每个边缘设备运行的能耗，包括：
[0025]根据所述每个边缘设备执行计算请求的时延和所述每个边缘设备执行计算的功率，确定所述每个边缘设备执行计算请求的能耗；
[0026]获取所述工业视觉检测中除所述边缘设备以外的其他设备的能耗；
[0027]将所述其他设备的能耗分配在所述每个边缘设备上，得到所述每个边缘设备运行的基础能耗；
[0028]根据所述基础能耗和所述每个边缘设备执行计算请求的能耗，得到每个边缘设备运行的能耗。
[0029]在一种可能的实施例中，所述根据所述每个边缘设备执行计算请求的时延和所述每个边缘设备运行的能耗、以及存在比例关系的第一调节参数和第二调节参数，确定联合成本，包括：
[0030]根据所述第一调节参数与所述每个边缘设备运行的能耗的乘积，作为联合能耗成本；
[0031]根据所述第二调节参数与所述每个边缘设备执行计算请求的时延的乘积，作为联合时延成本；
[0032]将所述联合能耗成本与所述联合时延成本之和，作为联合成本。
[0033]在一种可能的实施例中，所述根据所述数字孪生层中映射得到的工业产品信息、每个边缘设备对工业产品的检测分类结果、所述设备状态信息和所述资源分配情况，对所述数字孪生层中的资源分配模型进行训练，包括：
[0034]通过所述数字孪生层，映射所述每个边缘设备采集到的工业产品信息；
[0035]在数字孪生层中，根据所述工业产品信息、所述设备状态信息、每个边缘设备对工业产品的检测分类结果和所述资源分配情况，对所述资源分配模型进行训练；
[0036]若将所述工业产品信息输入到所述资源分配模型中进行检测时，所述资源分配模型输出的资源分配结果与资源分配情况匹配，则训练结束，得到训练好的资源分配模型。
[0037]第二方面，本公开中的实施例提供一种边缘设备资源分配系统，包括：边缘服务器
和边缘设备；其中，所述边缘服务器用于构建数字孪生层；
[0038]所述边缘服务器配置为执行权利要求1～6中任意一项所述的方法。
[0039]第三方面，本公开中的实施例提供一种边缘设备资源分配装置，包括：
[0040]联合优化单元，用于通过工业视觉检测中多个边缘设备进行工业产品检测时的时延和每个边缘设备运行的能耗，确定每个边缘设备在时延和能耗上的最小联合成本；
[0041]映射单元，用于通过数字孪生层，映射得到所述每个边缘设备在时延和能耗取最小联合成本时，所述每个边缘设备的资源分配情况、设备状态信息和所述每个边缘设备对工业产品的检测分类结果；
[0042]训练单元，用于根据所述数字孪生层中映射得到的工业产品信息、所述检测分类结果、所述设备状态信息和所述资源分配情况，对所述数字孪生层中的资源分配模型进行训练；
[0043]分配单元，用于根据训练好的资源分配模型，对所述多个边缘设备进行资源分配。
[0044]在一种可能的实施例中，所述联合优化单元，还用于：
[0045]获取所述每个边缘设备进行工业产品检测需要执行的计算请求，确定每个边缘设备执行计算请求的时延；
[0046]根据所述每个边缘设备执行计算请求的时延，得到工业视觉检测中的所述每个本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种边缘设备资源分配方法，其特征在于，所述方法包括：通过工业视觉检测中多个边缘设备进行工业产品检测时的时延和每个边缘设备运行的能耗，确定每个边缘设备在时延和能耗上的最小联合成本；通过数字孪生层，映射得到所述每个边缘设备在时延和能耗取最小联合成本时，所述每个边缘设备的资源分配情况、设备状态信息和所述每个边缘设备对工业产品的检测分类结果；根据所述数字孪生层中映射得到的工业产品信息、所述检测分类结果、所述设备状态信息和所述资源分配情况，对所述数字孪生层中的资源分配模型进行训练；根据训练好的资源分配模型，对所述多个边缘设备进行资源分配。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过工业视觉检测中多个边缘设备进行工业产品检测时的时延和每个边缘设备运行的能耗，确定每个边缘设备在时延和能耗上的最小联合成本，包括：获取所述每个边缘设备进行工业产品检测需要执行的计算请求，确定每个边缘设备执行计算请求的时延；根据所述每个边缘设备执行计算请求的时延，得到工业视觉检测中的所述每个边缘设备运行的能耗；根据所述每个边缘设备执行计算请求的时延和所述每个边缘设备运行的能耗、以及存在比例关系的第一调节参数和第二调节参数，确定联合成本；确定所述每个边缘设备在时延和能耗上的最小联合成本。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述每个边缘设备进行工业产品检测需要执行的计算请求，确定每个边缘设备执行计算请求的时延，包括：将所述多个边缘设备中的任意一个边缘设备作为本地边缘设备；根据用户发送至所述本地边缘设备的本地计算请求的数量，和用户的时延，确定本地边缘设备执行所有所述本地计算请求的时延；获取所述多个边缘设备中，除所述本地边缘设备以外的其他边缘设备发送至所述本地边缘设备的其他边缘设备请求的数量；根据所述其他边缘设备请求的数量和所述本地边缘设备执行所述其他边缘设备请求的计算成本，确定本地边缘设备执行所述其他边缘设备请求的时延；根据所述本地边缘设备执行所有所述本地计算请求的时延，与所述本地边缘设备执行所述其他边缘设备请求的时延，确定所述边缘设备执行计算请求的时延；逐个确定每个边缘设备执行计算请求的时延，得到所述每个边缘设备执行计算请求的时延。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个边缘设备执行计算请求的时延，得到工业视觉检测中的所述每个边缘设备运行的能耗，包括：根据所述每个边缘设备执行计算请求的时延和所述每个边缘设备执行计算的功率，确定所述每个边缘设备执行计算请求的能耗；获取所述工业视觉检测中除所述边缘设备以外的其他设备的能耗；将所述其他设备的能耗分配在所...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋雅奇，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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