【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及一種基于邊云協同的虛擬節點動態資源分配方法及系統，屬于邊緣計算。
技術介紹
1、在當前的計算和通信環境中，邊緣計算和云計算的結合成為了許多應用場景中的主要架構。這種邊云協同的架構使得計算資源能夠更靠近數據源，提高了數據處理的效率和實時性。然而，現有的邊云協同技術在動態資源分配、任務調度和負載預測等方面存在一些不足之處；
2、靜態資源分配：大多數現有的資源分配策略是靜態的，基于預設的規則和策略進行資源分配，未能實時反映任務需求和節點狀態的變化。這導致了資源的浪費和任務執行效率的降低。
3、缺乏自適應能力：現有的方法往往無法根據實時數據調整其策略，缺乏靈活性。在負載突增或網絡狀態改變時，系統的反應速度和適應能力有限。
4、忽視節點間協同：在邊緣節點之間的資源分配和任務調度過程中，現有方案往往忽視了節點之間的協同作用，導致整體系統性能未能達到最佳。
技術實現思路
1、為了解決上述現有技術中存在的問題，本專利技術提出了一種基于邊云協同的虛擬節點動態資源分配方法及系統。
2、本專利技術的技術方案如下：
3、一方面，本專利技術提供了一種基于邊云協同的虛擬節點動態資源分配方法，包括以下步驟：
4、采集所有虛擬節點的歷史資源使用數據，并進行預處理后構建為虛擬節點歷史資源使用數據集；
5、構建虛擬節點負載預測模型，通過虛擬節點歷史資源使用數據集對模型進行訓練，通過訓練完成的虛擬節點負載預測模型預測虛擬節
6、基于虛擬節點預測負載以及計算任務特征，為計算任務分配虛擬節點。
7、作為本專利技術的優選實施方式，所述虛擬節點負載預測模型基于lstm模型構建。
8、作為本專利技術的優選實施方式，所述計算任務特征包括計算復雜度、延遲容忍度、數據大小以及優先級。
9、作為本專利技術的優選實施方式，所述計算任務虛擬節點分配步驟為：
10、對于任一計算任務，計算其在每個虛擬節點的執行開銷以及未來資源使用率；
11、構建以延遲以及負載最小化為目標的優化目標函數，具體如下式所示：
12、
13、其中：m表示虛擬節點數量；n表示計算任務數量；cm表示第n個計算任務分配至第m個虛擬節點時的執行開銷；rmn表示第n個計算任務分配至第m個虛擬節點時的未來資源使用率；λ表示經驗參數；
14、基于虛擬節點預測負載設置約束條件，具體如下式所示：
15、subject?to：lm(t)+rmn＜lmax
16、其中：lm(t)表示t時刻虛擬節點m的預測負載；lmax表示虛擬節點的預設負載閾值；
17、根據上述優化目標函數以及約束條件計算得到每個計算任務的最佳虛擬節點。
18、作為本專利技術的優選實施方式，所述任一計算任務在每個虛擬節點的執行開銷cm的計算公式為：
19、
20、其中：jn表示計算任務n的計算復雜度；k表示當前計算任務的處理時間；lm(t+k)表示虛擬節點m在t+k時刻的預測負載；rm表示虛擬節點m的剩余可用資源；γ表示經驗參數；pn表示計算任務n的優先級；dn表示計算任務n的延遲容忍度。
21、作為本專利技術的優選實施方式，所述任一計算任務在每個虛擬節點的未來資源使用率rmn的計算公式為：
22、
23、其中：um(t)表示t時刻虛擬節點m的資源使用率；utask(t)表示在t時刻虛擬節點m的可執行任務數量；tn表示計算任務n的數據大小；hm表示虛擬節點m的歷史資源使用模式。
24、另一方面，本專利技術還提供了一種基于邊云協同的虛擬節點動態資源分配系統，包括數據采集模塊、負載預測模塊以及資源分配模塊；
25、所述數據采集模塊用于采集所有虛擬節點的歷史資源使用數據，并進行預處理后構建為虛擬節點歷史資源使用數據集；
26、所述負載預測模塊用于構建虛擬節點負載預測模型，通過虛擬節點歷史資源使用數據集對模型進行訓練，通過訓練完成的虛擬節點負載預測模型預測虛擬節點的負載；
27、所述資源分配模塊用于基于虛擬節點預測負載以及計算任務特征，為計算任務分配虛擬節點。
28、再一方面，本專利技術還提供一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述程序時實現如本專利技術任一實施例所述的方法。
29、再一方面，本專利技術還提供一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執行時實現如本專利技術任一實施例所述的方法。
30、本專利技術具有如下有益效果：
31、1、本專利技術引入多模態數據和深度學習技術，綜合考慮任務歷史、節點狀態、網絡延遲等多維因素，能夠大幅提升負載預測的準確性，從而優化任務調度。
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1.一種基于邊云協同的虛擬節點動態資源分配方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于邊云協同的虛擬節點動態資源分配方法，其特征在于，所述虛擬節點負載預測模型基于LSTM模型構建。
3.根據權利要求1所述的一種基于邊云協同的虛擬節點動態資源分配方法，其特征在于，所述計算任務特征包括計算復雜度、延遲容忍度、數據大小以及優先級。
4.根據權利要求3所述的一種基于邊云協同的虛擬節點動態資源分配方法，其特征在于，所述計算任務虛擬節點分配步驟為：
5.根據權利要求4所述的一種基于邊云協同的虛擬節點動態資源分配方法，其特征在于，所述任一計算任務在每個虛擬節點的執行開銷Cmn的計算公式為：
6.根據權利要求4所述的一種基于邊云協同的虛擬節點動態資源分配方法，其特征在于，所述任一計算任務在每個虛擬節點的未來資源使用率Rmn的計算公式為：
7.一種基于邊云協同的虛擬節點動態資源分配系統，其特征在于，包括數據采集模塊、負載預測模塊以及資源分配模塊；
8.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存
9.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執行時實現如權利要求1至6任一項所述的方法。
...【技術特征摘要】
1.一種基于邊云協同的虛擬節點動態資源分配方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于邊云協同的虛擬節點動態資源分配方法，其特征在于，所述虛擬節點負載預測模型基于lstm模型構建。
3.根據權利要求1所述的一種基于邊云協同的虛擬節點動態資源分配方法，其特征在于，所述計算任務特征包括計算復雜度、延遲容忍度、數據大小以及優先級。
4.根據權利要求3所述的一種基于邊云協同的虛擬節點動態資源分配方法，其特征在于，所述計算任務虛擬節點分配步驟為：
5.根據權利要求4所述的一種基于邊云協同的虛擬節點動態資源分配方法，其特征在于，所述任一計算任務在每個虛擬節...
【專利技術屬性】
技術研發人員：段波偉，周平，白珊，秦宗列，敬昕，李習靖，劉飛龍，雷炎，田航，
申請(專利權)人：四川中電啟明星信息技術有限公司，
類型：發明
國別省市：
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