【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机性能改进，具体为一种基于kubeedge的低轨星座边缘智能服务资源管理方法。
技术介绍
1、早期低轨卫星服务不太成熟，仅能对一些具备卫星接收能力的大型设备提供服务，卫星资源的利用效率很低。并且传统的卫星网络的星上的计算资源也十分有限，只能进行传输和转发，亟需发展变革。随着在轨卫星数量增加，新型卫星网络结构的出现，支持了低轨卫星具备计算和存储能力，同时ai卫星载荷的出现也为卫星智能化服务管理提供了基础。针对卫星资源管理，目前较为先进的方案可以针对用户的不同需求进行网络切片化，分配计算资源，极大提升了服务质量。但考虑到低轨卫星自身特性以及和用户设备之间的高速的相对运动状态会导致服务的频繁切换。同时，随着用户终端设备的多样化，不同结构的接收机涌现，均需要卫星提供一致化服务。面对卫星能源和移动环境的需求，docker为代表的轻量级的管理平台能够很好满足。同时，其容器化服务可以生成镜像，封装模型依赖的环境，上传云平台，这样就可以实现在不同结构设备上进行一般化快速部署，支持训练完成的人工智能模型的应用。
2、此外，采用高效的方法对卫星资源进行管理，同时对空闲卫星节点资源进行监控利用，对充分利用低轨卫星网络有限的资源是十分必要的。其中关键技术包含是构建资源管理平台，在中心节点和边缘节点上分别部署不同组件，实现网络资源集中化管理分配。常用的平台构建方法是部署kubeedge，其具体的管理方法通过在主节点和边缘节点分别部署cloudcore和edgecore组件，用于节点资源的管理监控和容器化业务服务的运行。这种方
3、同时，将在主节点部署kubernetes，利用其各项功能，通过实现对节点资源的监控，针对不同的业务类型，利用智能模型完成卫星节点之间自适应的资源分配，实现资源的协同利用，提高资源利用效率。并且当模型或节点出现故障时，系统可以及时纠错。
技术实现思路
1、为了解决上述现有技术中存在的问题，本专利技术提出了一种基于kubeedge的低轨星座边缘智能服务资源管理方法。
2、本专利技术的技术方案如下：
3、一方面，本专利技术提出一种基于kubeedge的低轨星座边缘智能服务资源管理方法，具体步骤包括：
4、部署kubeedge，构建资源管理平台；在主节点上部署kubernetes，同时部署kubeedge的cloudcore部分，在低轨卫星载荷上部署kubeedge的edgecore部分；
5、将若干种预训练的人工智能模型的结构与权重以文件形式保存在卫星载荷上；
6、使用flask服务器，将保存的若干种人工智能模型封装为具有访问接口的服务；
7、使用docker构建服务容器并创建镜像，再将镜像上传到云平台；创建用于部署的yaml文件；
8、利用kubeedge的主节点对边缘节点进行管理，并通过kubernetes的各项功能监控星座中各个载荷的实时资源状态，再根据卫星服务的运行需求以及各卫星载荷的状况，对人工智能服务的资源进行动态管理。
9、作为优选实施方式，所述将若干种预训练的人工智能模型的结构与权重以文件形式保存在卫星载荷上步骤中结构与权重的文件应存储为符合人工智能框架的格式。
10、作为优选实施方式，所述使用docker构建服务容器并创建镜像步骤中将若干种人工智能模型所需的环境依赖整理为需求文件，并使用docker进行容器化部署。
11、作为优选实施方式，所述根据卫星服务的运行需求以及各卫星载荷的状况，对人工智能服务的资源进行动态管理步骤具体为：
12、当人工智能服务出现故障时，系统能够自动检测并进行重启操作；
13、当边缘节点出现故障时，系统能够自动将服务迁移至其他正常运行的节点上。
14、另一方面，本专利技术提出一种基于kubeedge的低轨星座边缘智能服务资源管理系统，包括：
15、资源管理平台搭建模块，部署kubeedge，构建资源管理平台；在主节点上部署kubernetes，同时部署kubeedge的cloudcore部分，在低轨卫星载荷上部署kubeedge的edgecore部分；
16、人工智能模型预训练模块，将若干种预训练的人工智能模型的结构与权重以文件形式保存在卫星载荷上；
17、人工智能模型接口配置模块，使用flask服务器，将保存的若干种人工智能模型封装为具有访问接口的服务；
18、服务容器及镜像配置模块，使用docker构建服务容器并创建镜像，再将镜像上传到云平台；创建用于部署的yaml文件；
19、人工智能服务资源管理模块，利用kubeedge的主节点对边缘节点进行管理，并通过kubernetes的各项功能监控星座中各个载荷的实时资源状态，再根据卫星服务的运行需求以及各卫星载荷的状况，对人工智能服务的资源进行动态管理。
20、作为优选实施方式，所述将若干种预训练的人工智能模型的结构与权重以文件形式保存在卫星载荷上步骤中结构与权重的文件应存储为符合人工智能框架的格式。
21、作为优选实施方式，所述使用docker构建服务容器并创建镜像步骤中将若干种人工智能模型所需的环境依赖整理为需求文件，并使用docker进行容器化部署。
22、作为优选实施方式，所述根据卫星服务的运行需求以及各卫星载荷的状况，对人工智能服务的资源进行动态管理步骤具体为：
23、当人工智能服务出现故障时，系统能够自动检测并进行重启操作；
24、当边缘节点出现故障时，系统能够自动将服务迁移至其他正常运行的节点上。
25、另一方面，本专利技术提出一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现本专利技术任一实施例所述的一种基于kubeedge的低轨星座边缘智能服务资源管理方法。
26、另一方面，本专利技术提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的一种基于kubeedge的低轨星座边缘智能服务资源管理方法。
27、本专利技术具有如下有益效果：
28、1、本专利技术采用kubeedge平台进行容器资源管理，简化应用部署流程，克服现有技术上人工智能应用环境部署复杂及维护困难的缺陷，实现人工智能算法在低轨星座边缘智能服务中的部署和应用。
29、2、本专利技术通过flask服务器将人工智能模型封装为具有访问接口的服务，通过使用docker构建服务容器并创建镜像，最终实现人工智能业务封装为提供外部接口的容器，并通过云平台实现镜像的跨节点和跨平台的部署，提高服务的可用性和弹性扩展。
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1.一种基于KubeEdge的低轨星座边缘智能服务资源管理方法，其特征在于，具体步骤包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于KubeEdge的低轨星座边缘智能服务资源管理方法，其特征在于，所述将若干种预训练的人工智能模型的结构与权重以文件形式保存在卫星载荷上步骤中结构与权重的文件应存储为符合人工智能框架的格式。
3.根据权利要求1所述的一种基于KubeEdge的低轨星座边缘智能服务资源管理方法，其特征在于，所述使用Docker构建服务容器并创建镜像步骤中将若干种人工智能模型所需的环境依赖整理为需求文件，并使用Docker进行容器化部署。
4.根据权利要求1所述的一种基于KubeEdge的低轨星座边缘智能服务资源管理方法，其特征在于，所述根据卫星服务的运行需求以及各卫星载荷的状况，对人工智能服务的资源进行动态管理步骤具体为：
5.一种基于KubeEdge的低轨星座边缘智能服务资源管理系统，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于KubeEdge的低轨星座边缘智能服务资源管理系统，其特征在于，所述将若干种预训练的
7.根据权利要求5所述的一种基于KubeEdge的低轨星座边缘智能服务资源管理系统，其特征在于，所述使用Docker构建服务容器并创建镜像步骤中将若干种人工智能模型所需的环境依赖整理为需求文件，并使用Docker进行容器化部署。
8.根据权利要求5所述的一种基于KubeEdge的低轨星座边缘智能服务资源管理系统，其特征在于，所述根据卫星服务的运行需求以及各卫星载荷的状况，对人工智能服务的资源进行动态管理步骤具体为：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至4任一权利要求所述的一种基于KubeEdge的低轨星座边缘智能服务资源管理方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一权利要求所述的一种基于KubeEdge的低轨星座边缘智能服务资源管理方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于kubeedge的低轨星座边缘智能服务资源管理方法，其特征在于，具体步骤包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于kubeedge的低轨星座边缘智能服务资源管理方法，其特征在于，所述将若干种预训练的人工智能模型的结构与权重以文件形式保存在卫星载荷上步骤中结构与权重的文件应存储为符合人工智能框架的格式。
3.根据权利要求1所述的一种基于kubeedge的低轨星座边缘智能服务资源管理方法，其特征在于，所述使用docker构建服务容器并创建镜像步骤中将若干种人工智能模型所需的环境依赖整理为需求文件，并使用docker进行容器化部署。
4.根据权利要求1所述的一种基于kubeedge的低轨星座边缘智能服务资源管理方法，其特征在于，所述根据卫星服务的运行需求以及各卫星载荷的状况，对人工智能服务的资源进行动态管理步骤具体为：
5.一种基于kubeedge的低轨星座边缘智能服务资源管理系统，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于kubeedge的低轨星座边缘智能服务资源管理系统，其特征在于，所述将若干种...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱厦，赵建伟，张春光，倪少峰，赵亚飞，周家恩，王鑫洋，龙强，
申请(专利权)人：国网思极位置服务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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