【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及云計算、邊緣計算的，尤其涉及一種基于云邊協同的輕量化邊緣控制方法及系統。
技術介紹
1、近年來，隨著物聯網（iot）、大數據、以及云計算技術的快速發展，邊緣計算作為一種新興的計算范式受到了廣泛關注，邊緣計算旨在將數據處理任務從云端轉移到網絡邊緣，以此減少延遲、節約帶寬并提升數據處理速度和安全性；在此背景下，云邊協同技術應運而生，通過有效結合云計算的強大計算能力與邊緣計算的實時響應能力，能夠優化整個網絡的數據處理和資源分配，盡管如此，當前的云邊協同技術仍面臨諸多挑戰；例如，異構性和動態變化的邊緣節點環境增加了系統的復雜性，現有的協作通信協議往往不能有效適應這種變化，導致數據同步和協作效率低下。
2、現有技術在邊緣節點的管理和協同操作方面存在明顯不足，例如在異構網絡環境中，不同類型的邊緣設備和協議標準使得數據的協同處理變得困難，這不僅影響了處理效率，還可能引起數據安全問題；此外，現有解決方案通常忽視了根據邊緣節點性能動態調整控制策略的需求，無法有效地對邊緣計算資源進行優化配置，導致資源浪費和響應速度不足；這些技術缺陷限制了云邊協同系統在高要求應用場景下的廣泛部署，如實時大數據處理和城市智能交通系統等。
3、針對以上問題，本專利技術提出了一種基于云邊協同的輕量化邊緣控制方法，其針對異構性和動態變化的邊緣節點環境改進了協作通信協議，使其能夠在不同的網絡條件和設備性能下都保持高效穩定的通信；通過這種改進的協作通信協議，能夠在邊緣側和云端更有效地采集和處理數據協同任務；引入數據協同權重的概念，并通過預處
技術實現思路
1、本部分的目的在于概述本專利技術的實施例的一些方面以及簡要介紹一些較佳實施例，在本部分以及本申請的說明書摘要和專利技術名稱中可能會做些簡化或省略以避免使本部分、說明書摘要和專利技術名稱的目的模糊，而這種簡化或省略不能用于限制本專利技術的范圍。
2、鑒于上述現有存在的問題，提出了本專利技術。
3、因此，本專利技術解決的技術問題是：現有技術中數據協同處理效率低下和資源配置不合理的問題。
4、為解決上述技術問題，本專利技術提供如下技術方案：
5、基于異構性和動態變化的邊緣節點環境改進協作通信協議；
6、利用所述改進協作通信協議分別在邊緣側、云端部署數據協同任務；
7、執行所述數據協同任務，獲取數據協同優先級；
8、通過自適應控制算法構建控制模型，輸入所述數據協同優先級進行學習訓練，訓練結束后，得到邊緣控制模型；
9、所述邊緣控制模型以數據包的形式安裝于云端服務器中運行程序，分別對邊緣側、云端所執行的數據協同任務進行自適應調控。
10、作為本專利技術所述的基于云邊協同的輕量化邊緣控制方法的一種優選方案，改進所述協作通信協議，包括：
11、采集來自所有邊緣節點的性能數據和環境數據；
12、應用數據分析技術對采集到的數據進行分析處理，以識別網絡瓶頸、資源限制點和潛在的故障模式；
13、根據分析結果，對通信協議進行調整，并在邊緣節點上實施調整后的通信協議，自動調整傳輸參數以最優化性能。
14、作為本專利技術所述的基于云邊協同的輕量化邊緣控制方法的一種優選方案，所述采集來自所有邊緣節點的性能數據和環境數據，包括但不限于實時的網絡質量、設備狀態和位置信息。
15、作為本專利技術所述的基于云邊協同的輕量化邊緣控制方法的一種優選方案，部署的所述數據協同任務用于收集、處理和同步邊緣側、云端的數據，以支持決策和控制策略的實時更新。
16、作為本專利技術所述的基于云邊協同的輕量化邊緣控制方法的一種優選方案，所述數據協同任務包括但不限于性能監測數據、環境數據、事件日志和用戶交互數據。
17、作為本專利技術所述的基于云邊協同的輕量化邊緣控制方法的一種優選方案，獲取所述數據協同優先級，可通過下式數學公式進行表示：
18、
19、其中，e為數據協同優先級的評分，p表示數據優先級因子，根據數據的重要性和實時性進行調整，c表示數據壓縮率，通過減少數據大小來提高傳輸效率，f表示容錯度，s表示安全強度，是數值穩定性的小常數，用于防止分母為0，其取值通常為0.01。
20、作為本專利技術所述的基于云邊協同的輕量化邊緣控制方法的一種優選方案，由數據協同優先級的評分e的數值大小，獲知數據協同優先級，再利用機器學習算法計算得到權重，所述權重用于控制模型的訓練優化。
21、作為本專利技術所述的基于云邊協同的輕量化邊緣控制方法的一種優選方案，所述邊緣控制模型可通過下式進行表示：
22、
23、其中，表示模型的輸出，用于調控資源使用，表示第i個數據協同權重，表示自適應控制算法中針對第i個權重的調整參數，表示第i個權重的指數調整參數，影響其在模型中的非線性表現，表示偏置項，用于調整模型整體輸出的閾值。
24、作為本專利技術所述的基于云邊協同的輕量化邊緣控制方法的一種優選方案，所述邊緣控制模型的輸出范圍為[0,1]，用于表示資源調配的程度，其中：
25、當輸出值趨近于0時，表示無資源調配；
26、當輸出值趨近于1時，表示全資源調配。
27、作為本專利技術所述的基于云邊協同的輕量化邊緣控制系統的一種優選方案，包括：
28、一個或多個處理器；
29、存儲器，存儲可被操作的指令，所述指令在通過所述一個或多個處理器執行時使得所述一個或多個處理器執行操作，所述操作包括如前述基于云邊協同的輕量化邊緣控制方法的流程。
30、本專利技術的有益效果：
31、1、本專利技術考慮到不同邊緣設備的特性和網絡條件，采用動態適應技術，自動調整通信參數以最優化通信效率，這種改進不僅增強了系統的穩定性，還減少了因環境變化導致的連接問題和數據傳輸錯誤，從而顯著提高了整體網絡的可靠性和響應速度；
32、2、本專利技術不僅提高了數據處理的時效性和準確性，還優化了資源分配，減輕了云端服務器的負載，使得系統能夠更加經濟和高效地運行；同時增強了數據處理的靈活性和精確度，有助于更好地理解數據流和用戶需求，進而實現更為精細化的服務和控制。
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1.一種基于云邊協同的輕量化邊緣控制方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于云邊協同的輕量化邊緣控制方法，其特征在于，改進所述協作通信協議，包括：
3.根據權利要求2所述的基于云邊協同的輕量化邊緣控制方法，其特征在于，所述采集來自所有邊緣節點的性能數據和環境數據，包括但不限于實時的網絡質量、設備狀態和位置信息。
4.根據權利要求1所述的基于云邊協同的輕量化邊緣控制方法，其特征在于，部署的所述數據協同任務用于收集、處理和同步邊緣側、云端的數據，以支持決策和控制策略的實時更新。
5.根據權利要求1或4所述的基于云邊協同的輕量化邊緣控制方法，其特征在于，所述數據協同任務包括但不限于性能監測數據、環境數據、事件日志和用戶交互數據。
6.根據權利要求1所述的基于云邊協同的輕量化邊緣控制方法，其特征在于，獲取所述數據協同優先級，可通過下式數學公式進行表示：
7.根據權利要求6所述的基于云邊協同的輕量化邊緣控制方法，其特征在于，由數據協同優先級的評分E的數值大小，獲知數據協同優先級，再利用機器學習算法計算得到
8.根據權利要求1所述的基于云邊協同的輕量化邊緣控制方法，其特征在于，所述邊緣控制模型可通過下式進行表示：
9.根據權利要求8所述的基于云邊協同的輕量化邊緣控制方法，其特征在于，所述邊緣控制模型的輸出范圍為[0,1]，用于表示資源調配的程度，其中：
10.一種基于云邊協同的輕量化邊緣控制系統，其特征在于，包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于云邊協同的輕量化邊緣控制方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于云邊協同的輕量化邊緣控制方法，其特征在于，改進所述協作通信協議，包括：
3.根據權利要求2所述的基于云邊協同的輕量化邊緣控制方法，其特征在于，所述采集來自所有邊緣節點的性能數據和環境數據，包括但不限于實時的網絡質量、設備狀態和位置信息。
4.根據權利要求1所述的基于云邊協同的輕量化邊緣控制方法，其特征在于，部署的所述數據協同任務用于收集、處理和同步邊緣側、云端的數據，以支持決策和控制策略的實時更新。
5.根據權利要求1或4所述的基于云邊協同的輕量化邊緣控制方法，其特征在于，所述數據協同任務包括但不限于性能監測數據、環境數據、事件日志和用戶交互數據。...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李輝，路曉陽，王鑫，張國慶，
申請(專利權)人：南京深度智控科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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