[发明专利]一种融合边缘设施的云服务综合调度优化系统及方法

说明书

本发明提供了一种融合边缘设施的云服务综合调度优化系统及方法，属于通信技术领域，包括终端设备、与所述终端设备连接的边缘服务器以及分别与所述边缘服务器连接的边缘资源设备和云端服务器。本发明通过模式识别从终端设施上传的任务中提取各类特征为依据进行分类，之后通过运行态数据特征进行强化学习机制修正分类，实现调度，在运行任务时，边缘服务器对边缘资源保持控制和监控，进行资源分配、调度，从而充分利用系统资源，优化系统效率，有效地减少核心网络带宽负荷，提高系统整体资源使用率，提升任务执行效率，并且通过边缘计算设备、技术弥补云计算系统中心化导致的无法满足时延要求的任务。

技术领域

本发明属于通信技术领域，尤其涉及一种融合边缘设施的云服务综合调度优化系统及方法。

背景技术

随着物联网、5G通信和无线网络等技术的飞速发展，网络边缘接入的设备数量快速增长，网络边缘设备产生的数据也呈现出爆炸式增长的趋势。据思科预测，2020年连接到网络的无线设备数量将超过500亿台，据IDC(Internet Data Center)预测，2020年全球数据总量也将超过40ZB。在这种情形下，以云计算模型为核心的集中式处理方式将无法适应边缘数据爆炸式增长的趋势。

云计算是实行边缘计算的基础构成框架，之后所提出的边缘计算以及机器学习的调度方式都是在云计算有所欠缺的地方进行弥补。云计算的主要技术支撑为虚拟化技术、分布式技术和网络存储技术，虚拟化技术是在云计算环境中部署虚拟化实例的主要手段，通过每个虚拟机在宿主机上允许其OS，与主机共享底层CPU、存储和网络等资源，从而实现实例级的隔离，传统的云平台就是在基础设施服务器以及存储设备等硬件资源的基础上，通过向用户提供虚拟机实现托管化、弹性化的算力服务，云计算的出现解决了传统软件功能丰富的同时需求越来越复杂、对算力要求越来越高而给开发者、公司、企业等带来的问题，通过将硬件设施部署到云端，通过IaaS、PaaS以及SaaS三种不同的基础方式提供给有需求的人群，从而实现提供弹性和按需收费的算力提供服务。通过利用云资源，将计算任务或项目需求部署到云端，可以有效减少对于硬件等固定资产以及其运营成本的开销，这也是云计算日渐兴起的重要原因之一，虽然云计算使IT基础设施的架构空前集中，提升了资源的利用效率。但正在到来的5G通信、物联网、人工智能等技术为代表的新一代信息技术，在催生新的巨大市场机遇的同时，也将使传统云计算面临高并发下的源站压力和带宽压力、以及存储、延迟等方面的挑战。物联网、人工智能等技术的兴起使得未来高并发可能成为常态，对源站造成极大压力，也对带宽和存储提出挑战。

针对实时监控、VR/AR的转播、校园等密集地、边缘CDN进行本地分流的服务提供，可以专门为移动网络提供；通过移动数据网络提供底层信息(如位置)提供室内定位、车联网的数据服务；针对QoS的业务优化，例如通过MEC server对直播的视频流提供视频编排的服务，减少终端设备和核心网络的计算负荷，因为视频流在本地采集之后直接通过MEC处理后提供给接入网从而提供给用户，避免上传到(视频流提供方的)云服务器上进行一次传输，也降低了云服务器的计算压力，同时随着TPU的发展和完善，在边缘计算设施上进行简略的人工智能计算有了可靠的技术基础。随着云平台的拓展，硬件层面上的异构性和使用效率成为了不考虑的问题，由于云平台面临的任务日益复杂，如何高效率得调用可以利用的资源便成为了一个亟待解决的事务。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种融合边缘设施的云服务综合调度优化系统及方法，解决了现有技术中如何高效率调用可利用资源的问题。

为了达到以上目的，本发明采用的技术方案为：

本方案提供一种融合边缘设施的云服务综合调度优化系统，包括终端设备、与所述终端设备连接的边缘服务器以及分别与所述边缘服务器连接的若干个边缘资源设备和云端服务器；

所述终端设备，用于通过提交任务数据至云端服务器触发边缘服务器的调度行为，并分别提取所述任务数据与补充的任务数据的初始特征向量，并融合提取的初始特征向量得到最终的特征向量；