CN110213327A - 一种基于边缘计算的资源调度方法、装置及系统 - Google Patents
一种基于边缘计算的资源调度方法、装置及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110213327A CN110213327A CN201910330312.1A CN201910330312A CN110213327A CN 110213327 A CN110213327 A CN 110213327A CN 201910330312 A CN201910330312 A CN 201910330312A CN 110213327 A CN110213327 A CN 110213327A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- task
- hardware resource
- edge
- index set
- resource
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/01—Protocols
- H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
- H04L67/1001—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network for accessing one among a plurality of replicated servers
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/01—Protocols
- H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
- H04L67/1001—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network for accessing one among a plurality of replicated servers
- H04L67/1004—Server selection for load balancing
- H04L67/1012—Server selection for load balancing based on compliance of requirements or conditions with available server resources
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/01—Protocols
- H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
- H04L67/1001—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network for accessing one among a plurality of replicated servers
- H04L67/1029—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network for accessing one among a plurality of replicated servers using data related to the state of servers by a load balancer
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/01—Protocols
- H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
- H04L67/1001—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network for accessing one among a plurality of replicated servers
- H04L67/1031—Controlling of the operation of servers by a load balancer, e.g. adding or removing servers that serve requests
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
Abstract
本发明涉及一种基于边缘计算的资源调度方法，应用于一边缘计算系统，所述系统包括通过总线相连进行通信的一中央控制服务器和至少两台边缘设备；所述方法适用于中央控制服务器或任一边缘设备，包括步骤：根据任一边缘设备采集的数据资源，创建与所述数据资源对应的待处理的任务；估算完成所述任务所需要的第一硬件资源指标集合；获取各个边缘设备当前剩余的第二硬件资源指标集合，并与所述第一硬件资源指标集合进行比较，以确定最适合处理所述任务的边缘设备，若不存在最适合的边缘设备，则确定由所述中央控制服务器处理所述任务；将所述任务和所述数据资源发送至最适合处理任务的边缘设备或所述中央控制服务器，并完成所述任务。
Description
技术领域
本发明涉及边缘计算技术领域，尤其是涉及一种基于边缘计算的资源调度方法、装置及系统。
背景技术
物联网把所有物品通过信息传感设备与互联网连接起来，进行信息交换，以实现智能化识别和管理。在物联网的中前端通过边缘设备进行数据的采集。最初，边缘设备都只有数据采集以及数据传递的功能。由于传感器集成度越来越高，边缘设备获取数据的能力也在提升，客户所在的边界测对计算结果的需求速度也在不断提升，过去依靠边缘设备采集数据上传云端进行计算，再返回处理结果的方式也就逐渐不能满足需要，这就促使了边缘计算理论的诞生。
传统技术中的边缘计算，是一种在物理上靠近数据采集的位置进行数据处理的方法，例如物联网的各个传感节点，这些传感节点已不仅负责采集、传递数据，还实现部分数据处理、结果输出的功能。因为这些数据处理产生结果的节点并不在云端，而是在事物侧，所以说边缘计算是对云计算的一种补充。因此，在部署物联网时，根据客户的需求，尽可能多地在边缘设备集成不同类型的传感器，或者希望边缘设备进行种类更多，更复杂的计算，从而使处理过程和结果输出更贴近人和事物。但是发明人在研究中发现，传统技术的缺陷在于，边缘设备的处理能力有一定的局限性，在部署物联网时，一经分配节点的处理能力就已经确定，如果分配不适当，某些节点可能会造成大规模的资源浪费，某些节点的处理能力又会不足，从而降低任务处理效率，造成网络吞吐量过大。
发明内容
有鉴于此，有必要针对上述的问题，提供一种基于边缘计算的资源调度方法、装置及系统，能够有效地利用物联网中各边缘设备的资源，避免资源浪费，有效地提高数据处理效率。
一种基于边缘计算的资源调度方法，应用于一边缘计算系统，所述系统包括通过总线相连进行通信的一中央控制服务器和至少两台边缘设备；所述方法适用于中央控制服务器或任一边缘设备，所述方法包括步骤：
根据任一边缘设备采集的数据资源，创建与所述数据资源对应的待处理的任务；
估算完成所述任务所需要的第一硬件资源指标集合；
获取各个边缘设备当前剩余的第二硬件资源指标集合，并与所述第一硬件资源指标集合进行比较，以确定最适合处理所述任务的边缘设备，若不存在最适合的边缘设备，则确定由所述中央控制服务器处理所述任务；
将所述任务和所述数据资源发送至最适合处理任务的边缘设备或所述中央控制服务器，并完成所述任务。
所述估算完成所述任务所需要的第一硬件资源指标集合的步骤，包括：
估算完成所述任务所需要的最低的硬件资源，并将这些硬件资源参数组成第一硬件资源指标集合；或者
估算完成所述任务所需要的最佳的硬件资源，并将这些硬件资源参数组成第一硬件资源指标集合。
所述第一硬件资源指标集合至少包括CPU参数、内存参数和GPU参数；所述第二硬件资源指标集合至少包括CPU参数、内存参数、GPU参数和电量剩余百分比参数。
所述获取各个边缘设备当前剩余的第二硬件资源指标集合，并与所述第一硬件资源指标集合进行比较，以确定最适合处理所述任务的边缘设备，若不存在最适合的边缘设备，则确定由所述中央控制服务器处理所述任务的步骤，具体包括：
获取所述系统中的边缘设备列表，并将各个边缘设备当前剩余的第二硬件资源指标集合逐一地与所述第一硬件资源指标集合进行比较，直到找到第二硬件资源指标集合优于第一硬件资源指标集合的边缘设备，若不存在，则确定为由中央控制服务器处理任务。
所述方法包括：将各个边缘设备当前剩余的第二硬件资源指标集合逐一地与所述第一硬件资源进行比较时，为所述第二硬件资源指标集合中的电量剩余百分比参数设置一最低限值；为所述CPU参数、所述内存参数、所述GPU参数设置不同的比较权重，且所述内存参数的比较权重最高，所述GPU参数的比较权重最低。
第二硬件资源指标集合优于第一硬件资源指标集合的边缘设备，其电量剩余百分比参数不低于最低限值50％，其内存参数高于第一硬件资源指标集合的内存参数，其CPU参数和GPU参数与第一硬件资源指标集合的CPU参数和GPU参数相差不超过20％。
一种基于边缘计算的资源调度装置，包括：
任务创建模块，用以根据任一边缘设备采集的数据资源，创建与所述数据资源对应的待处理的任务；
硬件资源估算模块，用以估算完成所述任务所需要的第一硬件资源指标集合；
硬件资源比较模块，用以获取各个边缘设备当前剩余的第二硬件资源指标集合，并与所述第一硬件资源指标集合进行比较，以确定最适合处理所述任务的边缘设备，若不存在最适合的边缘设备，则确定由所述中央控制服务器处理所述任务；
数据传输模块，用以将所述任务和所述数据资源发送至最适合处理任务的边缘设备或所述中央控制服务器，以供所述最适合处理任务的边缘设备或中央控制服务器完成所述任务；以及
数据处理模块，用以对所述任务进行处理。
所述硬件资源估算模块，用以估算完成所述任务所需要的最低的硬件资源，并将这些硬件资源参数组成第一硬件资源指标集合；或者用以估算完成所述任务所需要的最佳的硬件资源，并将这些硬件资源参数组成第一硬件资源指标集合。
所述硬件资源比较模块，用以获取边缘设备列表，并将各个边缘设备当前剩余的第二硬件资源指标集合逐一地与所述第一硬件资源指标集合进行比较，直到找到第二硬件资源指标集合优于第一硬件资源指标集合的边缘设备，若不存在，则确定为由中央控制服务器处理任务。
一种边缘计算系统，包括通过总线相连进行通信的一中央控制服务器和至少两台边缘设备；所述中央控制服务器和任一所述边缘设备均包含基于边缘计算的资源调度装置，所述基于边缘计算的资源调度装置为前述的基于边缘计算的资源调度装置。
本发明的基于边缘计算的资源调度方法及装置，根据任一边缘设备采集的数据资源创建待处理的任务，估算完成该任务所需要的硬件资源，并从所有边缘设备中选择一个最适宜完成该任务的节点，或者由中央控制服务器来处理任务，这样就能够有效地利用物联网中各边缘设备的资源，避免资源浪费，有效地提高数据处理效率。
附图说明
图1是本发明一种基于边缘计算的资源调度方法的流程示意图；
图2是本发明一优选实施例中基于边缘计算的资源调度方法的流程示意图；
图3是本发明一种基于边缘计算的资源调度装置的结构示意图。
具体实施方式
参见图1，在本发明的一个实施例中提供了一种基于边缘计算的资源调度方法(本发明中简称为方法)，应用于一边缘计算系统(简称为系统)，本发明中的所述系统包括通过总线相连进行通信的一中央控制服务器和至少两台边缘设备，中央控制服务器器和边缘设备均可包括存储程序和数据的存储器以及处理数据的处理器，边缘设备可以是计算机，也可以是移动设备，包括但不限于是手机、平板等；本发明所述的方法适用于中央控制服务器或任一边缘设备，所述方法包括步骤：
101，根据任一边缘设备采集的数据资源，创建与所述数据资源对应的待处理的任务。
具体的，步骤101中，系统中的边缘设备不仅仅数据采集和传递的功能，还具备了数据处理功能，在任一边缘设备采集数据之后，相应创建待处理的任务。或者步骤101由云端的中央控制服务器根据各个边缘设备的工作进程来完成，云端根据各个边缘设备采集的数据和需求状况，来定制各个任务。
102，估算完成所述任务所需要的第一硬件资源指标集合。
具体的，本实施例中，系统中的边缘设备均具备一定的数据处理能力，包括了CPU和内存，还具有一定的图像处理能力。边缘设备还可以是通过无线网与云端的中央控制服务器连接的移动设备，其电池含有有限的电量。这些硬件资源的参数都可以进行组合。
进一步可选的，本步骤估算完成所述任务所需要的第一硬件资源指标集合的步骤，可以是：估算完成所述任务所需要的最低的硬件资源，并将这些硬件资源参数组成第一硬件资源指标集合；或者是估算完成所述任务所需要的最佳的硬件资源，并将这些硬件资源参数组成第一硬件资源指标集合。本发明优选为估算最佳的硬件资源组合，这样后续各个边缘设备的节点处理任务时，就能高效完成。
103，获取各个边缘设备当前剩余的第二硬件资源指标集合，并与第一硬件资源指标集合进行比较，以确定最适合处理所述任务的边缘设备，若不存在最适合的边缘设备，则确定由所述中央控制服务器处理所述任务。
具体的，第一硬件资源指标集合至少包括CPU参数、内存参数和GPU参数；第二硬件资源指标集合至少包括CPU参数、内存参数、GPU参数和电量剩余百分比参数。
本步骤中，获取所述系统中的边缘设备列表，并将各个边缘设备当前剩余的第二硬件资源指标集合逐一地与第一硬件资源指标集合进行比较，直到找到第二硬件资源指标集合优于第一硬件资源指标集合的边缘设备，若不存在，则确定为由中央控制服务器处理任务。在其具体比较方法中，为第二硬件资源指标集合中的电量剩余百分比参数设置一最低限值；为CPU参数、内存参数、GPU参数设置不同的比较权重，且内存参数的比较权重最高，GPU参数的比较权重最低。一般地，第二硬件资源指标集合优于第一硬件资源指标集合的边缘设备，其电量剩余百分比参数不低于最低限值50％，其内存参数高于第一硬件资源指标集合的内存参数，其CPU参数和GPU参数与第一硬件资源指标集合的CPU参数和GPU参数相差不超过20％。
104，将任务和数据资源发送至最适合处理任务的边缘设备或中央控制服务器进行处理，并完成任务。
参见图2，在一个应用场景中，提供了一种基于边缘计算的资源调度方法，包括：
201，云端(中央控制服务器)根据待完成的任务所需要的数据资源，发送待完成的任务task到存有该数据资源的节点Node(任一采集数据的边缘设备)，节点Node接收云端发送的任务task；
202，估算完成该任务所需要的第一硬件资源指标集合W1，即完成该任务所需要的最佳硬件配置，包括所需要的CPU、内存、GPU；
203，计算节点Node的第二硬件资源指标集合W2，包括CPU、内存、GPU、电池容量；其中，各参数包括：
CPU:线程数、主频、工作电压
内存：剩余内存容量(MB)。
GPU：核心频率、显存
电池容量：由于边缘设备可能存在移动设备，在任务处理时要考虑当前设备的剩余电量，若电量低于50％，则判断为，此节点不能处理任务task；
204，比较W1、W2，先比较内存、然后比较CPU、最后比较GPU，W2的内存值必须要高于W1的内存值，W2的CPU、GPU性能与W1的CPU、GPU性能相差不能超过20％。
若W2优于W1，则该节点Node可以处理任务task。若W2资源不足，则判断相邻节点Node(i)(i＝1、2、3…)的硬件负荷系数集Wi(i＝1、2、3…)是否优于W1，若存在Node(j)的硬件负荷系数集Wj优于W1,则可以用该节点来处理任务task，节点Node发送待处理数据到Node(j)，让Node(j)来完成任务task；若相邻所有节点不存在优于W1的节点，则把数据发送到云端，待云端完成任务task。
在图3中，一种基于边缘计算的资源调度装置，包括：
任务创建模块，用以根据任一边缘设备采集的数据资源，创建与所述数据资源对应的待处理的任务。
硬件资源估算模块，用以估算完成所述任务所需要的第一硬件资源指标集合。
硬件资源比较模块，用以获取各个边缘设备当前剩余的第二硬件资源指标集合，并与所述第一硬件资源指标集合进行比较，以确定最适合处理所述任务的边缘设备，若不存在最适合的边缘设备，则确定由所述中央控制服务器处理所述任务。
数据传输模块，用以将所述任务和所述数据资源发送至最适合处理任务的边缘设备或所述中央控制服务器，以供所述最适合处理任务的边缘设备或中央控制服务器完成所述任务；以及
数据处理模块，用以对所述任务进行处理。
具体的，本实施例中的硬件资源估算模块，用以估算完成所述任务所需要的最低的硬件资源，并将这些硬件资源参数组成第一硬件资源指标集合；或者用以估算完成所述任务所需要的最佳的硬件资源，并将这些硬件资源参数组成第一硬件资源指标集合。
具体的，本实施例中的硬件资源比较模块，用以获取边缘设备列表，并将各个边缘设备当前剩余的第二硬件资源指标集合逐一地与所述第一硬件资源指标集合进行比较，直到找到第二硬件资源指标集合优于第一硬件资源指标集合的边缘设备，若不存在，则确定为由中央控制服务器处理任务。
本发明还相应提供了一种边缘计算系统，包括通过总线相连进行通信的一中央控制服务器和至少两台边缘设备；中央控制服务器和任一边缘设备均包含前述的基于边缘计算的资源调度装置。
本发明提供的基于边缘计算的资源调度方法、装置及系统，根据任一边缘设备采集的数据资源创建待处理的任务，估算完成该任务所需要的硬件资源，并从所有边缘设备中选择一个最适宜完成该任务的节点，或者由中央控制服务器来处理任务，这样就能够有效地利用物联网中各边缘设备的资源，避免资源浪费，有效地提高数据处理效率。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种基于边缘计算的资源调度方法，其特征在于，所述方法应用于一边缘计算系统，所述系统包括通过总线相连进行通信的一中央控制服务器和至少两台边缘设备；所述方法适用于中央控制服务器或任一边缘设备，所述方法包括步骤：
根据任一边缘设备采集的数据资源，创建与所述数据资源对应的待处理的任务；
估算完成所述任务所需要的第一硬件资源指标集合；
获取各个边缘设备当前剩余的第二硬件资源指标集合，并与所述第一硬件资源指标集合进行比较，以确定最适合处理所述任务的边缘设备，若不存在最适合的边缘设备，则确定由所述中央控制服务器处理所述任务；
将所述任务和所述数据资源发送至最适合处理任务的边缘设备或所述中央控制服务器，并完成所述任务。
2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的资源调度方法，其特征在于，所述估算完成所述任务所需要的第一硬件资源指标集合的步骤，包括：
估算完成所述任务所需要的最低的硬件资源，并将这些硬件资源参数组成第一硬件资源指标集合；或者
估算完成所述任务所需要的最佳的硬件资源，并将这些硬件资源参数组成第一硬件资源指标集合。
3.根据权利要求1或2所述的基于边缘计算的资源调度方法，其特征在于，所述第一硬件资源指标集合至少包括CPU参数、内存参数和GPU参数；所述第二硬件资源指标集合至少包括CPU参数、内存参数、GPU参数和电量剩余百分比参数。
4.根据权利要求3所述的基于边缘计算的资源调度方法，其特征在于，所述获取各个边缘设备当前剩余的第二硬件资源指标集合，并与所述第一硬件资源指标集合进行比较，以确定最适合处理所述任务的边缘设备，若不存在最适合的边缘设备，则确定由所述中央控制服务器处理所述任务的步骤，具体包括：
获取所述系统中的边缘设备列表，并将各个边缘设备当前剩余的第二硬件资源指标集合逐一地与所述第一硬件资源指标集合进行比较，直到找到第二硬件资源指标集合优于第一硬件资源指标集合的边缘设备，若不存在，则确定为由中央控制服务器处理任务。
5.根据权利要求4所述的基于边缘计算的资源调度方法，其特征在于，所述方法包括：将各个边缘设备当前剩余的第二硬件资源指标集合逐一地与所述第一硬件资源进行比较时，为所述第二硬件资源指标集合中的电量剩余百分比参数设置一最低限值；为所述CPU参数、所述内存参数、所述GPU参数设置不同的比较权重，且所述内存参数的比较权重最高，所述GPU参数的比较权重最低。
6.根据权利要求5所述的基于边缘计算的资源调度方法，其特征在于，第二硬件资源指标集合优于第一硬件资源指标集合的边缘设备，其电量剩余百分比参数不低于最低限值50％，其内存参数高于第一硬件资源指标集合的内存参数，其CPU参数和GPU参数与第一硬件资源指标集合的CPU参数和GPU参数相差不超过20％。
7.一种基于边缘计算的资源调度装置，其特征在于，所述装置包括：
任务创建模块，用以根据任一边缘设备采集的数据资源，创建与所述数据资源对应的待处理的任务；
硬件资源估算模块，用以估算完成所述任务所需要的第一硬件资源指标集合；
硬件资源比较模块，用以获取各个边缘设备当前剩余的第二硬件资源指标集合，并与所述第一硬件资源指标集合进行比较，以确定最适合处理所述任务的边缘设备，若不存在最适合的边缘设备，则确定由所述中央控制服务器处理所述任务；
数据传输模块，用以将所述任务和所述数据资源发送至最适合处理任务的边缘设备或所述中央控制服务器，以供所述最适合处理任务的边缘设备或中央控制服务器完成所述任务；以及
数据处理模块，用以对所述任务进行处理。
8.根据权利要求7所述的基于边缘计算的资源调度装置，其特征在于，所述硬件资源估算模块，用以估算完成所述任务所需要的最低的硬件资源，并将这些硬件资源参数组成第一硬件资源指标集合；或者用以估算完成所述任务所需要的最佳的硬件资源，并将这些硬件资源参数组成第一硬件资源指标集合。
9.根据权利要求8所述的基于边缘计算的资源调度装置，其特征在于，所述硬件资源比较模块，用以获取边缘设备列表，并将各个边缘设备当前剩余的第二硬件资源指标集合逐一地与所述第一硬件资源指标集合进行比较，直到找到第二硬件资源指标集合优于第一硬件资源指标集合的边缘设备，若不存在，则确定为由中央控制服务器处理任务。
10.一种边缘计算系统，其特征在于，包括通过总线相连进行通信的一中央控制服务器和至少两台边缘设备；所述中央控制服务器和任一所述边缘设备均包含基于边缘计算的资源调度装置，所述基于边缘计算的资源调度装置为权利要求7至9任一项所述的基于边缘计算的资源调度装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910330312.1A CN110213327A (zh) | 2019-04-23 | 2019-04-23 | 一种基于边缘计算的资源调度方法、装置及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910330312.1A CN110213327A (zh) | 2019-04-23 | 2019-04-23 | 一种基于边缘计算的资源调度方法、装置及系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110213327A true CN110213327A (zh) | 2019-09-06 |
Family
ID=67786221
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910330312.1A Pending CN110213327A (zh) | 2019-04-23 | 2019-04-23 | 一种基于边缘计算的资源调度方法、装置及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110213327A (zh) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110691127A (zh) * | 2019-09-25 | 2020-01-14 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 数据获取控制系统、数据获取控制方法及相关装置 |
| CN110769045A (zh) * | 2019-10-16 | 2020-02-07 | 世纪龙信息网络有限责任公司 | 数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN112925652A (zh) * | 2021-04-06 | 2021-06-08 | 北京百度网讯科技有限公司 | 应用资源部署方法、装置、电子设备和介质 |
| CN112968959A (zh) * | 2021-02-20 | 2021-06-15 | 网宿科技股份有限公司 | 一种资源请求方法及终端 |
| CN114819754A (zh) * | 2022-06-24 | 2022-07-29 | 深圳市环国运物流股份有限公司 | 一种基于边缘计算的物流企业碳排放量的检测方法及装置 |
| US11553038B1 (en) | 2021-10-22 | 2023-01-10 | Kyndryl, Inc. | Optimizing device-to-device communication protocol selection in an edge computing environment |
| US11785075B2 (en) | 2021-02-20 | 2023-10-10 | Wangsu Science & Technology Co., Ltd. | Method for requesting resources and terminal |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104598318A (zh) * | 2014-12-30 | 2015-05-06 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 节点计算能力的汇报方法和计算节点 |
| CN107135257A (zh) * | 2017-04-28 | 2017-09-05 | 东方网力科技股份有限公司 | 一种节点集群中任务分配的方法、节点和系统 |
| CN107942958A (zh) * | 2017-10-13 | 2018-04-20 | 北京邮电大学 | 一种面向物联网的工业控制系统及方法 |
| CN108243246A (zh) * | 2017-12-25 | 2018-07-03 | 北京市天元网络技术股份有限公司 | 一种边缘计算资源调度方法、边缘设备及系统 |
| CN108874525A (zh) * | 2018-06-22 | 2018-11-23 | 浙江大学 | 一种面向边缘计算环境的服务请求分配方法 |
| CN109471705A (zh) * | 2017-09-08 | 2019-03-15 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 任务调度的方法、设备及系统、计算机设备 |
| CN109491790A (zh) * | 2018-11-02 | 2019-03-19 | 中山大学 | 基于容器的工业物联网边缘计算资源分配方法及系统 |
-
2019
- 2019-04-23 CN CN201910330312.1A patent/CN110213327A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104598318A (zh) * | 2014-12-30 | 2015-05-06 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 节点计算能力的汇报方法和计算节点 |
| CN107135257A (zh) * | 2017-04-28 | 2017-09-05 | 东方网力科技股份有限公司 | 一种节点集群中任务分配的方法、节点和系统 |
| CN109471705A (zh) * | 2017-09-08 | 2019-03-15 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 任务调度的方法、设备及系统、计算机设备 |
| CN107942958A (zh) * | 2017-10-13 | 2018-04-20 | 北京邮电大学 | 一种面向物联网的工业控制系统及方法 |
| CN108243246A (zh) * | 2017-12-25 | 2018-07-03 | 北京市天元网络技术股份有限公司 | 一种边缘计算资源调度方法、边缘设备及系统 |
| CN108874525A (zh) * | 2018-06-22 | 2018-11-23 | 浙江大学 | 一种面向边缘计算环境的服务请求分配方法 |
| CN109491790A (zh) * | 2018-11-02 | 2019-03-19 | 中山大学 | 基于容器的工业物联网边缘计算资源分配方法及系统 |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110691127A (zh) * | 2019-09-25 | 2020-01-14 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 数据获取控制系统、数据获取控制方法及相关装置 |
| CN110691127B (zh) * | 2019-09-25 | 2022-04-12 | 北京奇艺世纪科技有限公司 | 数据获取控制系统、数据获取控制方法及相关装置 |
| CN110769045A (zh) * | 2019-10-16 | 2020-02-07 | 世纪龙信息网络有限责任公司 | 数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN112968959A (zh) * | 2021-02-20 | 2021-06-15 | 网宿科技股份有限公司 | 一种资源请求方法及终端 |
| CN112968959B (zh) * | 2021-02-20 | 2022-11-04 | 网宿科技股份有限公司 | 一种资源请求方法及终端 |
| US11785075B2 (en) | 2021-02-20 | 2023-10-10 | Wangsu Science & Technology Co., Ltd. | Method for requesting resources and terminal |
| CN112925652A (zh) * | 2021-04-06 | 2021-06-08 | 北京百度网讯科技有限公司 | 应用资源部署方法、装置、电子设备和介质 |
| CN112925652B (zh) * | 2021-04-06 | 2023-11-21 | 北京百度网讯科技有限公司 | 应用资源部署方法、装置、电子设备和介质 |
| US11553038B1 (en) | 2021-10-22 | 2023-01-10 | Kyndryl, Inc. | Optimizing device-to-device communication protocol selection in an edge computing environment |
| CN114819754A (zh) * | 2022-06-24 | 2022-07-29 | 深圳市环国运物流股份有限公司 | 一种基于边缘计算的物流企业碳排放量的检测方法及装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110213327A (zh) | 一种基于边缘计算的资源调度方法、装置及系统 | |
| CN109857546B (zh) | 基于Lyapunov优化的多服务器移动边缘计算卸载方法及装置 | |
| CN110928654B (zh) | 一种边缘计算系统中分布式的在线任务卸载调度方法 | |
| CN112888002B (zh) | 一种基于博弈论的移动边缘计算任务卸载及资源分配方法 | |
| CN111556516B (zh) | 面向时延和能效敏感业务的分布式无线网络任务协同分配方法 | |
| CN107911478A (zh) | 基于化学反应优化算法的多用户计算卸载方法及装置 | |
| CN110955463A (zh) | 支持边缘计算的物联网多用户计算卸载方法 | |
| CN110287034B (zh) | 一种可充电移动边缘计算中能量-延迟平衡的动态任务分配方法 | |
| CN108415763A (zh) | 一种边缘计算系统的分配方法 | |
| CN109639833A (zh) | 一种基于无线城域网微云负载均衡的任务调度方法 | |
| CN110888687A (zh) | 基于合约设计的移动边缘计算任务卸载最优合约设计方法 | |
| CN113961264B (zh) | 一种面向视频监控云边协同的智能卸载算法与系统 | |
| Du et al. | Computation energy efficiency maximization for NOMA-based and wireless-powered mobile edge computing with backscatter communication | |
| CN115965205A (zh) | 云边端协同资源优化方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN116170844A (zh) | 一种用于工业物联网场景中的数字孪生辅助任务卸载方法 | |
| CN112437468A (zh) | 一种基于时延与能耗权重计算的任务卸载算法 | |
| CN113553188B (zh) | 一种基于改进天牛须算法的移动边缘计算卸载方法 | |
| CN115473896A (zh) | 基于dqn算法的电力物联网卸载策略和资源配置优化方法 | |
| CN112600869B (zh) | 基于td3算法的计算卸载分配方法和装置 | |
| CN106610866A (zh) | 云存储环境下一种服务价值约束的任务调度算法 | |
| CN113507712A (zh) | 一种基于交替方向乘子的资源分配与计算任务卸载方法 | |
| CN112882805A (zh) | 一种任务资源约束的利润优化调度方法 | |
| CN109450684B (zh) | 一种网络切片系统物理节点容量扩充方法及装置 | |
| CN115242800B (zh) | 一种基于博弈论的移动边缘计算资源优化方法及装置 | |
| CN111124439A (zh) | 一种云边协同的智能动态卸载算法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190906 |