[发明专利]一种面向边缘计算的统计函数分布式执行方法及系统

说明书

本发明涉及一种面向边缘计算的统计函数分布式执行方法，包括：通过物联网系统的边缘网关，将物联网设备注册为该物联网系统的叶子节点；将该叶子节点所采集的数据资源缓存至该边缘网关；以URL表达形式，将用户发出的对数据资源统计值的查询请求，发送至该物联网系统的云端服务器；该云端服务器将该查询请求进行地址映射后，转发至对应的边缘网关；在该边缘网关保存的缓存数据中选取对应的数据资源返回给该云端服务器；在该云端服务器整理该中间结果以获得统计结果并反馈给该用户。

技术领域

本发明涉及物联网领域，特别涉及一种适用于物联网边缘计算环境的统计函数分布式执行方法及系统。

背景技术

随着物联网市场的发展，物联网设备数量不断增多，网络带宽逐渐成为物联网系统的发展瓶颈。在目前的物联网应用中，大量数据的收集、发送和处理是物联网系统的核心功能，其中统计型函数的计算则是物联网数据处理的基础之一。实时的统计函数的计算结果能够应用在机器学习等智能计算中，提高物联网系统的智能化水平。统计型函数的计算过程重复性较高易于分解成多个并行的子计算减少计算时间。在物联网系统中，当希望获得实时的统计型计算结果时需要获得物联网设备采集的实时数据资源，大量的网络通信无疑延长了统计形函数的执行时间。边缘计算时相对于云计算的一种分布式计算模型，它将数据处理过程放置在离物联网设备较近的地方进行，以减少网络通信带来的时间开销。

由于物联网设备的限制，将现有的成熟的分布式计算方法应用在物联网系统上面临着一些技术挑战。首先，物联网设备不同于传统分布式的计算设备，物联网设备不仅计算能力和存储能力不尽相同，其生成的数据资源类型也不一样，其独特的异构性是阻止传统分布式计算模式向物联网系统移植的关键；其次，统计函数通常附带时间和空间的约束条件，如何抽象、概括和描述统计函数计算任务是分布式计算的基础；再次，物联网设备受到成本和能耗的制约，通常都采用周期性休眠机制，休眠等因素增加了物联网系统的不稳定性，提高了分布式计算的失败率和错误率；最后，分布式计算涉及到的设备数量较多，相比于云计算模式分布式计算更加复杂，需要独立的方法保证其计算结果的正确性。

针对上述问题，目前国内外已有部分研究成果，例如“面向移动边缘计算的协同任务卸载算法及系统设计方案”(公开号CN108901046A)，介绍了一个面向移动边缘计算的协同任务卸载算法及系统设计方案。该专利申请提出了一种任务卸载算法，通过协同利用云计算中心-无线接入点-边缘设备三层网络的计算资源和通信资源，并且结合系统阻塞状态，实现动态调度任务卸载策略，保证系统稳定运行。该方案自底向上分层次的完成计算复杂型任务，并且针对计算资源和通信资源进行了动态调度。但是，该方案的调度算法将重点放在资源的协调分配上，没有考虑到边缘设备以及边缘设备与无线接入点之间的网络状况都是不稳定的，设备休眠、网络中断都有可能导致计算任务失败。“一种分层分布式云计算体系结构及服务提供方法”(公开号CN101977242A)，设计了一个由“核心云”、“边缘云”和用户终端组成的分层的分布式云计算体系结构，设置了与“核心云”同构的服务器节点组成“边缘云”，利用通信数据间的相关性使得“边缘云”与“核心云”协同工作，解决云计算对网络带宽的依赖。该发明并不能直接应用在物联网的生态环境中，这是因为该发明面向同构的计算设备，而物联网设备之间存在较强的异构性，边缘网关与云计算中心的差距较大，这些都是设计面向边缘计算的统计函数分布式执行方法时应该考虑的问题。“一种提供边缘计算服务的网关设备建立方法”(公开号CN108667924A)，设计实现了一种提供边缘计算服务的网关设备建立方法。该方法处理边缘计算服务的思路也是把一些数据预处理工作放在网关进行，从而实现数据到达网关设备这一层就能完成聚合、优化、筛选，为云端提供高质量的数据打下基础。但是该方法提供的网关设备中提供的数据预处理功能是固定且单一的，不能根据用户的需求进行灵活的处理和响应。

综上所述，现有的分布式计算方法大都围绕着传统的分布式计算环境，忽略了物联网系统中设备异构性、不稳定性等特点带来的问题，不能有效的将分布式计算的方法应用到异构的物联网环境中，而针对统计函数的分布式执行方法也没有相关的成熟研究成果，因此有必要提出一种针对统计函数的物联网系统分布式执行方法。