System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种应用于柔性负荷响应的边缘计算网关集群协同计算均衡方法技术_技高网

一种应用于柔性负荷响应的边缘计算网关集群协同计算均衡方法技术

技术编号:40834336 阅读:2 留言:0更新日期:2024-04-01 14:58
本发明专利技术涉及计算机技术领域,具体涉及一种应用于柔性负荷响应的边缘计算网关集群协同计算均衡方法,包括:根据边缘计算需求确定任务类型、任务优先级、任务实时性要求与边缘计算节点数量;将边缘计算节点形成一个星型对等网络结构;每隔预设时间间隔进行集群控制中心节点检测,确定集群控制中心节点是否失效,如果集群控制中心节点失效则发起新一轮节点推介和选举,实时收集边缘计算节点的资源利用情况,并汇总至集群控制中心节点;登记边缘计算节点信息,边缘计算节点分析任务类型、任务优先级与任务实时性要求,利用云端智能算法预测任务负载和节点需求并进行同步。本发明专利技术解决了边缘计算集群的资源利用率与计算效率低的技术问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机,具体涉及一种应用于柔性负荷响应的边缘计算网关集群协同计算均衡方法


技术介绍

1、在当今快速发展的信息技术环境中,边缘计算技术以其能够将计算和数据处理功能推向网络边缘的特性,为各种应用场景提供了更低延迟、更高效率的解决方案。边缘计算集群作为边缘计算的重要组成部分,具备分布式、多节点的特点。边缘计算环境有诸多特点,包括网络边缘部署、资源有限性和节点异构性,其面临着负载不均衡、实时性需求和动态性不确定性等挑战。技术需求聚焦于动态任务调度、资源感知监控、可扩展适应性和安全隐私保障,以期实现更智能、高效的任务分配和协同计算,提升边缘计算集群的资源利用率与计算效率。


技术实现思路

1、本专利技术提供一种应用于柔性负荷响应的边缘计算网关集群协同计算均衡方法,解决了边缘计算集群的资源利用率与计算效率低的技术问题。

2、本专利技术提供的基础方案为:一种应用于柔性负荷响应的边缘计算网关集群协同计算均衡方法,包括:

3、s1、根据边缘计算需求确定任务类型、任务优先级、任务实时性要求与边缘计算节点数量;

4、s2、将边缘计算节点形成一个星型对等网络结构;

5、s3、每隔预设时间间隔进行集群控制中心节点检测,确定集群控制中心节点是否失效,如果集群控制中心节点失效则发起新一轮节点推介和选举,实时收集边缘计算节点的资源利用情况,并汇总至集群控制中心节点;

6、s4、云端登记边缘计算节点信息,边缘计算节点分析任务类型、任务优先级与任务实时性要求,利用云端智能算法预测任务负载和节点需求并进行同步;

7、s5、结合边缘计算节点的资源利用情况,集群控制中心节点根据任务负载、任务优先级、任务实时性要求实时做出任务分配决策。

8、进一步,还包括s6,采用动态机制加入与退出边缘计算节点,同时采用加权最小资源剩余法进行边缘计算节点负载均衡。

9、进一步,还包括s7,将边缘计算节点的计算情况实时上传到云端中心服务器,采用机器学习制定负载均衡方案,并同步到边缘计算节点。

10、进一步,还包括s8,统一封装边缘计算节点的计算任务,若边缘计算节点故障或通信异常,将封装的任务迁移到其他可用边缘计算节点上执行。

11、进一步,还包括s9,通过负载均衡方案进行自适应任务迁移计算。

12、进一步,在s2中,节点采用本地局域无线或者有线连接。

13、进一步,在s3中,节点的资源利用情况包括cpu、内存、带宽。

14、进一步,在s3中,预设时间间隔为15分钟。

15、本专利技术的工作原理及优点在于:

16、1.在本方案中,利用实时资源感知与云端智能算法能够动态分析节点资源状态与任务特性,实现自适应任务调度,提高资源利用效率;利用弹性的节点负载均衡与节点适应性优化策略,可以灵活适应集群规模变化和边缘计算节点动态变动,实现任务迁移和优化调度,提高调度算法适应性;将云端智能算法结合实时决策机制,能够快速响应任务需求,满足边缘计算的实时性要求,同时设计任务迁移和重试机制可以保障任务执行可靠性,为边缘计算环境下高效、安全、可靠任务分配与执行提供了重要保障。

17、2.本方案通过智能的任务调度与资源优化,提高边缘计算集群的资源利用效率,实现了动态的任务分配,避免了节点负载不均衡和资源浪费,弹性的负载均衡机制保证了集群规模的灵活变化,并提升了任务处理的效率与速度,满足了多样化任务的实时性需求;云端智能算法和实时决策机制的应用,能够迅速响应任务请求并作出最佳节点分配决策,从而提高了任务调度的准确性和效率,结合故障处理机制确保了任务执行的可靠性与稳定性。

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【技术保护点】

1.一种应用于柔性负荷响应的边缘计算网关集群协同计算均衡方法,其特征在于,包括:

2.如权利要求1所述的一种应用于柔性负荷响应的边缘计算网关集群协同计算均衡方法,其特征在于,还包括S6,采用动态机制加入与退出边缘计算节点,同时采用加权最小资源剩余法进行边缘计算节点负载均衡。

3.如权利要求2所述的一种应用于柔性负荷响应的边缘计算网关集群协同计算均衡方法,其特征在于,还包括S7,将边缘计算节点的计算情况实时上传到云端中心服务器,采用机器学习制定负载均衡方案,并同步到边缘计算节点。

4.如权利要求3所述的一种应用于柔性负荷响应的边缘计算网关集群协同计算均衡方法,其特征在于,还包括S8,统一封装边缘计算节点的计算任务,若边缘计算节点故障或通信异常,将封装的任务迁移到其他可用边缘计算节点上执行。

5.如权利要求4所述的一种应用于柔性负荷响应的边缘计算网关集群协同计算均衡方法,其特征在于,还包括S9,通过负载均衡方案进行自适应任务迁移计算。

6.如权利要求5所述的一种应用于柔性负荷响应的边缘计算网关集群协同计算均衡方法,其特征在于,在S2中,节点采用本地局域无线或者有线连接。

7.如权利要求6所述的一种应用于柔性负荷响应的边缘计算网关集群协同计算均衡方法,其特征在于,在S3中,节点的资源利用情况包括CPU、内存、带宽。

8.如权利要求7所述的一种应用于柔性负荷响应的边缘计算网关集群协同计算均衡方法,其特征在于,在S3中,预设时间间隔为15分钟。

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【技术特征摘要】

1.一种应用于柔性负荷响应的边缘计算网关集群协同计算均衡方法,其特征在于,包括:

2.如权利要求1所述的一种应用于柔性负荷响应的边缘计算网关集群协同计算均衡方法,其特征在于,还包括s6,采用动态机制加入与退出边缘计算节点,同时采用加权最小资源剩余法进行边缘计算节点负载均衡。

3.如权利要求2所述的一种应用于柔性负荷响应的边缘计算网关集群协同计算均衡方法,其特征在于,还包括s7,将边缘计算节点的计算情况实时上传到云端中心服务器,采用机器学习制定负载均衡方案,并同步到边缘计算节点。

4.如权利要求3所述的一种应用于柔性负荷响应的边缘计算网关集群协同计算均衡方法,其特征在于,还包括s8,统一封装边缘计算节点的计算任务,若边缘计算节点...

【专利技术属性】
技术研发人员:潘成红蒋予力王杰刘彦材
申请(专利权)人:重庆玖奇科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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