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() 面向装备智能运维程序的端-边-云部署优化方法技术_技高网

面向装备智能运维程序的端-边-云部署优化方法技术

技术编号:41287012 阅读:5 留言:0更新日期:2024-05-11 09:35
一种面向装备智能运维程序的端‑边‑云部署优化方法,针对待部署应用的各装备智能运维程序和端‑边‑云计算设施分别进行完整规范定义,结合计算硬件与部署软件的兼容性判断,筛选装备智能运维程序在制造系统端‑边‑云计算设施中的部署方案集合,通过深度回溯贪心搜索算法与兼容性剪枝算法优化输出最终部署方案,并实时评估最终程序部署方案的计算资源消耗与程序服务水平。本发明专利技术实现了指数级复杂度下运维程序部署问题的多步线性化求解与快速化寻优,有助于在确保端‑边‑云计算设施高效利用的基础上,实现装备运维水平与系统制造效率的显著提升。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及的是一种智能制造领域的技术,具体是一种面向装备智能运维程序的端-边-云部署优化方法


技术介绍

1、智能运维程序的端-边-云部署优化是制造系统领域与通信计算领域交叉形成的前沿优化问题,广泛存在于汽车制造、机床制造和钢铁锻造等复杂生产系统中。现有制造系统通常对智能运维程序采取静态化的部署配置,导致现场计算资源与程序服务需求的适配程度较差,严重制约了制造系统中计算设施利用效率的提升与装备可靠性水平的保障。

2、目前关于智能运维程序的研究大多仅关注制造系统中各装备的状态监控、寿命预测与维护规划等具体应用内容,其仍存在以下不足:首先,其未能考虑各类型智能运维程序的现场部署能力与实际应用效果;另外,基于多层级、强关联的端-边-云计算设施,现有运维研究仅关注机器、人员、原材料等制造资源的调度规划,对计算资源进行动态部署与调整优化的能力较为缺乏,从而导致智能运维程序无法进行高效的部署应用与运行服务。


技术实现思路

1、本专利技术针对现有技术存在的上述不足,提出一种面向装备智能运维程序的端-边-云部署优化方法,基于多元集合描述规范定义并表征了各装备运维程序的资源需求与端-边-云计算设施的资源能力,通过深度优先的回溯贪心搜索算法优化形成智能运维程序的最优部署方案。本专利技术实现了指数级复杂度下运维程序部署问题的多步线性化求解与快速化寻优,有助于在确保端-边-云计算设施高效利用的基础上,实现装备运维水平与系统制造效率的显著提升。

2、本专利技术是通过以下技术方案实现的:

3、本专利技术涉及一种面向装备智能运维程序的端-边-云部署优化方法,针对待部署应用的各装备智能运维程序和端-边-云计算设施分别进行完整规范定义,结合计算硬件与部署软件的兼容性判断,筛选装备智能运维程序在制造系统端-边-云计算设施中的部署方案集合,通过深度回溯贪心搜索算法与兼容性剪枝算法优化输出最终部署方案,并实时评估最终程序部署方案的计算资源消耗与程序服务水平。

4、所述的待部署应用的各装备智能运维程序的完整规范定义是指:分别对待部署应用的各装备智能运维程序涵盖的软件组件集合、交互组件集合与传感组件集合进行定量描述以形成规范表征,具体包括:

5、步骤1、根据各装备智能运维程序的实际执行需求,将每个运维程序所需求的软件组件集合统一定义为γ,并通过三元组子集合对软件组件集合γ的每个元素进行具体表征,其中:i表示γ在γ中的唯一顺序标识符,为第i个子集合所代表的运维程序运行时所需的硬件计算资源,为第i个子集合所代表的运维程序运行时所需的软件兼容资源。

6、步骤2、为保障各装备智能运维程序的实际执行效果,引入并定义运维程序服务质量集合的规范描述q=<λ,b>,其中:λ表示装备智能运维程序的平均延迟需求,b为对应运维程序的平均带宽需求,b↑表示下载带宽需求,b↓表示下载带宽需求,同时以⊥对尚未指定的延迟或带宽进行表示。

7、步骤3、将各装备智能运维程序运行所需的交互组件集合统一定义为λ,并通过三元组集合对各软件组件集合之间交互所需的通信资源进行具体表征,其中:γ∈γ为γ中的子集合,子集合(γ,γ′,q)∈q并表示其拥有q=<λ,b>的服务质量需求。

8、步骤4、根据各装备智能运维程序对制造系统中物联网传感器的调用需求,将每个运维程序所需求的传感组件集合统一定义为并通过三元组集合<γ,τ,q>对各软件组件集合运行所需的传感器进行具体表征,其中:γ∈γ为γ中的子集合,τ为γ调用传感器的类型,q∈q为前述定义的服务质量集合。

9、步骤5、将前述软件组件集合γ、交互组件集合λ、传感组件集合汇总整合至三元组元集合形成装备智能运维程序a的规范定义与表示。

10、所述的端-边-云计算设施的完整规范定义是指:分别对端-边-云计算设施涵盖的物联传感节点集合、边缘计算节点集合、云中心计算节点集合、网络连接关系集合进行定量描述以进行规范表征,具体包括:

11、步骤a、根据制造系统中各装备物联传感器组件的实际部署情况,将每个已部署应用的传感器通过物联传感节点集合统一定义为t,并通过三元组子集合t=<it,πt,τ>对物联传感节点集合t的每个元素进行具体表征,其中:it表示t在t中的唯一顺序标识符,πt为第it个子集合所代表的传感器所处的物理坐标位置,τ为第it个子集合所代表的传感器的类型。

12、步骤b、为面向各装备智能运维程序提供近端高效率计算能力,将制造系统现场可访问并提供计算资源的边缘计算节点集合统一定义为f,并通过五元组子集合f=<if,πf,hf,∑f,θf>对边缘计算节点集合f中的每个元素进行具体表征,其中:if表示f在f中的唯一顺序标识符,πf为第if个子集合所代表的边缘计算节点所处的物理坐标位置,hf表示第i个子集合所代表的边缘计算节点在被访问时可提供的硬件计算资源,∑f表示第i个子集合所代表的边缘计算节点在被访问时可提供的软件兼容资源,表示第i个子集合所代表的边缘计算节点在被访问时可直接调用的物联传感节点。

13、步骤c、为面向各装备智能运维程序提供中心化的稳定计算能力,将制造系统现场可链接并提供计算资源的云中心计算节点集合统一定义为c,并通过三元组子集合c=<ic,πc,∑c>对云中心计算节点集合c中的每个元素进行具体表征,其中:ic表示c在c中的唯一顺序标识符,πc为第ic个子集合所代表的云中心计算节点所处的物理坐标位置,∑c表示第i个子集合所代表的云中心计算节点在被链接时可提供的软件兼容资源。

14、步骤d、为量化并优化各装备智能运维程序在实际部署过程中的拓扑配置,引入并定义制造系统端-边-云计算设施的网络连接关系集合l的规范描述其中(n,n′)可表示任一可访问边缘计算节点f之间或与任一可链接云中心计算节点c之间的网络连接关系,基于连接关系(n,n′)可得子集合(n,n′,q)∈q,并表示其拥有q=<λ,b>的服务质量提供能力。

15、步骤e、将前述物联传感节点集合t、边缘计算节点集合f、云中心计算节点集合c与网络连接关系集合l汇总整合至四元组元集合i=<t,f,c,l>,形成制造系统端-边-云计算设施i的规范定义与表示。

16、所述的兼容性判断是指:装备智能运维程序在端-边-云计算设施中边缘计算节点或云中心计算节点上部署时,判断端-边-云计算设施对装备智能运维程序需求的软件能力与硬件能力进行满足的程度,若软硬件需求能力均得到满足,则兼容性判断为是;若存在软件或硬件需求能力之一未得到满足,则兼容性判断为否,具体包括:

17、步骤i、对边缘计算节点f∈f或云中心计算节点c∈c的软件能力∑f或∑c进行判断,包括智能运维程序中的对特定操作系统、编程语言、拓展库、拓展框架、软件服务等的依赖是否可被满足。

18、步骤ii、对边缘计算节点f∈f的硬件能力hf进行判断,包括智能运维程序中本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种面向装备智能运维程序的端-边-云部署优化方法,其特征在于,针对待部署应用的各装备智能运维程序和端-边-云计算设施分别进行完整规范定义,结合计算硬件与部署软件的兼容性判断,筛选装备智能运维程序在制造系统端-边-云计算设施中的部署方案集合,通过深度回溯贪心搜索算法与兼容性剪枝算法优化输出最终部署方案,并实时评估最终程序部署方案的计算资源消耗与程序服务水平;

2.根据权利要求1所述的面向装备智能运维程序的端-边-云部署优化方法,其特征是,所述的待部署应用的各装备智能运维程序的完整规范定义具体包括:

3.根据权利要求1所述的面向装备智能运维程序的端-边-云部署优化方法,其特征是,所述的端-边-云计算设施的完整规范定义,具体包括:

4.根据权利要求1所述的面向装备智能运维程序的端-边-云部署优化方法,其特征是,所述的兼容性判断,具体包括:

5.根据权利要求1所述的面向装备智能运维程序的端-边-云部署优化方法,其特征是,所述的筛选是指:首先梳理将智能运维程序部署至端-边-云计算设施的操作步骤,遍历装备智能运维程序所需调用的物联传感组件,寻找物联传感组件与边缘计算节点之间绑定关系,将初步符合物联传感器部署可达性的计算节点确定为初始集合,进一步基于初始集合评估单个智能运维程序部署在计算节点的硬件和软件兼容性,进而量化评估所有智能运维程序部署在当前计算节点上的硬件和软件兼容性,保证所有智能运维程序的网络连接性可得到满足,完成可行部署方案集合的筛选。

6.根据权利要求1或5所述的面向装备智能运维程序的端-边-云部署优化方法,其特征是,所述的筛选,具体包括:

7.根据权利要求1所述的面向装备智能运维程序的端-边-云部署优化方法,其特征是,所述的多步线性化求解与快速化寻优是指:首先通过线性遍历算法对初始部署集合进行预处理,快速缩小最终部署方案的求解搜索空间,进一步面向缩小后的解空间构造深度回溯的贪心搜索算法,通过硬件与网络兼容性约束的剪枝条件实现部署方案求解过程的深度回溯,快速遍历可部署集合以形成装备智能运维程序的最终部署方案。

8.根据权利要求1或7所述的面向装备智能运维程序的端-边-云部署优化方法,其特征是,所述的多步线性化求解与快速化寻优具体包括:

9.根据权利要求1所述的面向装备智能运维程序的端-边-云部署优化方法,其特征是,所述的计算资源消耗与程序服务水平是指:针对每个运维程序对部署节点的硬件资源消耗Hf与软件资源调用∑f/∑c,计算全体智能运维程序对端-边-云计算设施的资源使用率以得到程序服务水平。

10.一种实现权利要求1-9中任一所述方法的面向装备智能运维程序的端-边-云部署优化系统,其特征在于,包括:装备智能运维程序定义输入单元、制造系统端-边-云计算设施输入单元、软硬件部署兼容性判断单元、智能运维程序部署方案筛选单元以及智能运维程序部署方案优化评估单元,其中:装备智能运维程序定义输入单元根据实现健康与寿命管理所需的信息,进行计算资源、软件兼容与传感调用等需求信息的输入处理,得到智能运维程序的规范需求集合,制造系统端-边-云计算设施输入单元根据现场物理总线与传感部署信息,进行节点计算能力、软件配置、物联传感的汇总统计,得到可支持装备智能运维程序部署的可用资源集合,软硬件部署兼容性判断单元根据装备智能运维程序对软件环境、运行硬件与网络带宽的需求信息,进行节点与软件的可兼容分析,得到节点在部署软件时需实现的软硬件能力与绑定关系,智能运维程序部署方案筛选单元根据节点与软件通过传感器的绑定关系,进行边缘计算节点的初始筛选处理,得到当前待部署程序的可部署集合,智能运维程序部署方案优化评估根据待部署软件在硬件约束、软件约束、网络约束上的需求情况,进行初始筛选后可部署集合的深度回溯贪心搜索,得到最终可部署程序的可行方案集合与资源消耗情况。

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【技术特征摘要】

1.一种面向装备智能运维程序的端-边-云部署优化方法,其特征在于,针对待部署应用的各装备智能运维程序和端-边-云计算设施分别进行完整规范定义,结合计算硬件与部署软件的兼容性判断,筛选装备智能运维程序在制造系统端-边-云计算设施中的部署方案集合,通过深度回溯贪心搜索算法与兼容性剪枝算法优化输出最终部署方案,并实时评估最终程序部署方案的计算资源消耗与程序服务水平;

2.根据权利要求1所述的面向装备智能运维程序的端-边-云部署优化方法,其特征是,所述的待部署应用的各装备智能运维程序的完整规范定义具体包括:

3.根据权利要求1所述的面向装备智能运维程序的端-边-云部署优化方法,其特征是,所述的端-边-云计算设施的完整规范定义,具体包括:

4.根据权利要求1所述的面向装备智能运维程序的端-边-云部署优化方法,其特征是,所述的兼容性判断,具体包括:

5.根据权利要求1所述的面向装备智能运维程序的端-边-云部署优化方法,其特征是,所述的筛选是指:首先梳理将智能运维程序部署至端-边-云计算设施的操作步骤,遍历装备智能运维程序所需调用的物联传感组件,寻找物联传感组件与边缘计算节点之间绑定关系,将初步符合物联传感器部署可达性的计算节点确定为初始集合,进一步基于初始集合评估单个智能运维程序部署在计算节点的硬件和软件兼容性,进而量化评估所有智能运维程序部署在当前计算节点上的硬件和软件兼容性,保证所有智能运维程序的网络连接性可得到满足,完成可行部署方案集合的筛选。

6.根据权利要求1或5所述的面向装备智能运维程序的端-边-云部署优化方法,其特征是,所述的筛选,具体包括:

7.根据权利要求1所述的面向装备智能运维程序的端-边-云部署优化方法,其特征是,所述的多步线性化求解与快速化寻优是指:首先通过线性遍历算法对初始部署集合进行预处理,快速缩小最终部署方案的求解搜索空间,进一步...

【专利技术属性】
技术研发人员:夏唐斌张开淦李琦媛程鑫陈震潘尔顺奚立峰
申请(专利权)人:上海交通大学
类型:发明
国别省市:

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