【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及物聯網設備，尤其涉及一種物聯網邊緣服務器服務緩存方法及裝置。
技術介紹
1、物聯網(iot)是通過互聯網將各種設備連接起來，以實現數據收集和智能化管理的網絡形態。近年來，隨著傳感器技術和通信技術的進步，物聯網在智能家居、智慧城市和工業自動化等領域迅速普及。在工業自動化中，利用傳感器和通信技術進行實時采集和控制可以監測設備狀態，及時發現故障，從而確保生產線設備的協同工作，減少停機時間；采用這種方法可以提高系統響應速度、提升操作的安全性和優化資源配置，最終帶來更大的經濟效益和用戶體驗。
2、隨著工業自動化的鋪開，生產環境中傳感器等設備的數量越來越多，產生的實時采集決策類任務也越來越多。在這種情形下，使用云計算已顯得不夠合適；首先，云計算往往存在較高的延遲，數據從傳感器傳輸到云端進行處理，再將結果反饋給設備，可能無法滿足實時響應的需求；其次，隨著設備數量的激增，網絡帶寬壓力增大，頻繁的數據上傳將導致帶寬瓶頸，增加了數據傳輸的成本；在這種情形下，邊緣計算逐漸成為應對海量數據實時處理需求的重要技術。邊緣計算可以將部分計算下沉到邊緣服務器，通過在數據源附近處理數據，減少了數據傳輸的距離，從而顯著降低了響應時間；同時數據處理和分析任務在邊緣進行，可以減少需要發送到云端的數據量，節省帶寬和傳輸成本；邊緣計算與云計算結合，支持分布式架構，更好的應對不同地理位置的設備和數據需求。因此，邊緣計算通過將計算任務從云服務器卸載到網絡邊緣設備進行處理，能夠降低數據傳輸延遲，提升實時性和效率，特別適用于對實時響應要求高的任務。>
3、目前，許多場景(如自動駕駛、工業自動化、智能醫療)對實時響應的要求越來越高；同時邊緣節點通常具有有限的計算和存儲資源，如果資源利用率不高，就會降低系統的整體性能，提高運營成本。近年來為了最大程度的減少任務卸載的完成時間和最大化邊緣節點資源的利用率，服務緩存技術成了研究熱點之一；服務緩存技術是高性能場景不可缺失的重要模塊，一個優秀的服務緩存技術可以大大提高整個體統的效率。服務緩存技術可以通過提前卸載計算服務為任務卸載策略分擔一部分壓力，減少任務完成總時延；還可以通過不斷優化緩存命中從而避免了緩存服務的重復上傳，有效地減少了網絡擁堵現象和系統的總成本。
4、現有的服務緩存方法雖然可實現服務的緩存，但是存在著一系列問題。例如，在已公開的物聯網智能家居的語音指令任務部署方法中，首先通過聯邦學習將語音指令分類，然后為了最大限度地減少命令推理過程中的計算負荷，采用lstm對語音命令進行預測，預測命令對應的任務會被主動存儲在邊緣設備處。該方法在單個節點采用神經網絡進行預測，并提前緩存預測任務的計算服務；而在具有多個用戶設備時，明顯的該方法較復雜，并且給系統帶來了額外的cpu和存儲負擔，使得系統性能降低。
5、在另一技術方案中，針對上述技術方案存在的多區域協同緩存方法的不足，提出了一種新的協同緩存算法，該緩存方法參考任務的出現頻次來計算任務的流行度，流行度會隨著任務的到來而更新，系統每次都會緩存流行度最高的任務，從而基于該方法實現服務的緩存。該服務緩存方法雖然考慮了一定區域內的節點對計算服務進行協同緩存，但是缺少靈活性，無法利用任務到來的時序規律，具有服務緩存效率低的缺點。
6、綜上所述，現有技術中的服務緩存方法存在著服務緩存效率低以及系統性能低的缺點；因此，如何提高服務緩存的效率以及系統性能是亟待解決的技術問題。
技術實現思路
1、鑒于此，本專利技術實施例提供了一種物聯網邊緣服務器服務緩存方法及裝置，以消除或改善現有技術中存在的一個或更多個缺陷。
2、本專利技術的一個方面提供了一種物聯網邊緣服務器服務緩存方法，所述方法包括：
3、獲取物聯網中各用戶設備對應的各邊緣服務器的緩存信息，獲取各邊緣服務器之間的鏈路狀態，以所述各邊緣服務器的緩存信息為各節點，以各鏈路狀態為各邊構建拓撲關系圖；
4、獲取各用戶設備的當前時間步的第一任務信息以及當前時間步之前的至少部分時間步的第二任務信息，基于所述第一任務信息和第二任務信息生成任務序列，將所述拓撲關系圖和所述任務序列輸入至訓練好的服務緩存預測模型中預測得到各用戶設備的下一時間步的第三任務信息；
5、基于各所述用戶設備對應的第三任務信息以及各邊緣服務器的緩存信息確定服務緩存策略。
6、在本專利技術的一些實施例中，基于各所述用戶設備對應的第三任務信息以及各邊緣服務器的緩存信息確定服務緩存策略，包括：
7、基于各所述用戶設備對應的第三任務信息以及各邊緣服務器的緩存信息判斷邊緣服務器中是否緩存有與所述第三任務信息對應的服務；
8、在邊緣服務器中未緩存有與所述第三任務信息對應的服務時，將與所述第三任務信息對應的服務在對應的所述邊緣服務器中進行緩存。
9、在本專利技術的一些實施例中，在邊緣服務器中未緩存有與所述第三任務信息對應的服務時，將與所述第三任務信息對應的服務在對應的所述邊緣服務器中進行緩存，包括：
10、在邊緣服務器中未緩存有與所述第三任務信息對應的服務時，判斷所述邊緣服務器中緩存的服務總數量是否小于閾值；
11、在不小于閾值時，確定邊緣服務器中已緩存的不常用服務并刪除。
12、在本專利技術的一些實施例中，基于lru算法確定邊緣服務器中已緩存的不常用服務并刪除。
13、在本專利技術的一些實施例中，所述方法還包括：
14、構建樣本數據集和損失函數，所述樣本數據集中的樣本數據包括拓撲關系圖樣本數據、任務序列樣本數據以及用戶設備任務信息樣本數據；
15、基于所述樣本數據集和損失函數對初始服務緩存預測模型進行預訓練得到訓練好的服務緩存預測模型。
16、在本專利技術的一些實施例中，所述損失函數為：
17、
18、其中，vl表示第l時間步的用戶設備真實任務信息，vl+1表示第l+1時間步的用戶設備真實任務信息，表示模型預測的用戶設備任務信息，wθ表示模型參數，m表示時間步長總數量。
19、在本專利技術的一些實施例中，所述服務緩存預測模型為st-gcn模型。
20、根據本專利技術的另一方面，還公開了一種物聯網邊緣服務器服務緩存系統，所述系統包括處理器、存儲器及存儲在存儲器上的計算機程序，所述處理器用于執行所述計算機程序，當所述計算機程序被執行時該系統實現如上任一實施例所述方法的步驟。
21、相應的，本專利技術還公開了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執行時實現如上任一實施例所述方法的步驟。
22、根據本專利技術的再一方面，還公開了一種計算機程序產品，包括計算機程序，該計算機程序被處理器執行時實現如上任一實施例所述方法的步驟。
23、本專利技術上述實施例公開的物聯網邊緣服務器服務緩存方法及裝置，將邊緣節點和節點到來任務作為服務緩存預測模型的輸入信息，通過服務緩存預測模型預測得到系統內所有節點后續本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種物聯網邊緣服務器服務緩存方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的物聯網邊緣服務器服務緩存方法，其特征在于，基于各所述用戶設備對應的第三任務信息以及各邊緣服務器的緩存信息確定服務緩存策略，包括：
3.根據權利要求2所述的物聯網邊緣服務器服務緩存方法，其特征在于，在邊緣服務器中未緩存有與所述第三任務信息對應的服務時，將與所述第三任務信息對應的服務在對應的所述邊緣服務器中進行緩存，包括：
4.根據權利要求3所述的物聯網邊緣服務器服務緩存方法，其特征在于，基于LRU算法確定邊緣服務器中已緩存的不常用服務并刪除。
5.根據權利要求1所述的物聯網邊緣服務器服務緩存方法，其特征在于，所述方法還包括：
6.根據權利要求5所述的物聯網邊緣服務器服務緩存方法，其特征在于，所述損失函數為：
7.根據權利要求1至6中任意一項所述的物聯網邊緣服務器服務緩存方法，其特征在于，所述服務緩存預測模型為ST-GCN模型。
8.一種物聯網邊緣服務器服務緩存系統，所述系統包括處理器、存儲器及存儲在存儲器上的計
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，該計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至7中任一項所述方法的步驟。
10.一種計算機程序產品，包括計算機程序，其特征在于，該計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種物聯網邊緣服務器服務緩存方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的物聯網邊緣服務器服務緩存方法，其特征在于，基于各所述用戶設備對應的第三任務信息以及各邊緣服務器的緩存信息確定服務緩存策略，包括：
3.根據權利要求2所述的物聯網邊緣服務器服務緩存方法，其特征在于，在邊緣服務器中未緩存有與所述第三任務信息對應的服務時，將與所述第三任務信息對應的服務在對應的所述邊緣服務器中進行緩存，包括：
4.根據權利要求3所述的物聯網邊緣服務器服務緩存方法，其特征在于，基于lru算法確定邊緣服務器中已緩存的不常用服務并刪除。
5.根據權利要求1所述的物聯網邊緣服務器服務緩存方法，其特征在于，所述方法還包括：
6.根據權利要求5所述的...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王穎，鄒向榮，邱雪松，郭少勇，芮蘭蘭，喻鵬，
申請(專利權)人：北京郵電大學，
類型：發明
國別省市：
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