[发明专利]一种边缘应用部署方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种边缘应用部署方法，其特征在于，应用于云端，所述方法包括：

实时获取各个边缘节点的节点状态数据；

对所述节点状态数据进行数据预处理，生成预处理数据；

响应于用户输入的节点部署指令，调整所述预设的节点评分模型中的权重参数，生成目标节点评分模型；

将每个所述预处理数据输入到所述目标节点评分模型，生成每个所述边缘节点对应的节点评分；

根据所述节点评分，从多个所述边缘节点中选取目标边缘节点；

在所述目标边缘节点上部署待部署应用。

2.根据权利要求1所述的边缘应用部署方法，其特征在于，还包括：

获取训练数据；

采用所述训练数据对预设的神经网络模型进行训练，生成训练结果；

根据所述训练结果与所述训练数据对应的实际评分之间的比较结果，调整所述神经网络模型中的权重参数，跳转执行所述采用所述训练数据对预设的神经网络模型进行训练，生成训练结果的步骤；

当所述神经网络模型收敛时，将所述神经网络模型确定为所述节点评分模型。

3.根据权利要求1所述的边缘应用部署方法，其特征在于，所述对所述节点状态数据进行数据预处理，生成预处理数据的步骤，包括：

对所述节点状态数据执行数据标准化处理，生成待归一化数据；

对所述待归一化数据执行数据归一化处理，生成预处理数据。

4.根据权利要求1所述的边缘应用部署方法，其特征在于，所述节点部署指令包括节点部署位置和应用资源需求，所述响应于用户输入的节点部署指令，调整所述预设的节点评分模型中的权重参数，生成目标节点评分模型的步骤，包括：

接收用户输入的所述节点部署位置和所述应用资源需求；

根据所述节点部署位置和所述应用资源需求，确定目标权重参数；

调整所述预设的节点评分模型中的权重参数为所述目标权重参数，生成目标节点评分模型。

5.根据权利要求4所述的边缘应用部署方法，其特征在于，所述节点部署指令还包括节点部署数量，所述根据所述节点评分，从多个所述边缘节点中选取目标边缘节点的步骤，包括：

根据所述节点评分的大小，对所述边缘节点进行排序；

按照所述边缘节点的排序，从多个所述边缘节点中选择与所述节点部署数量相等的所述边缘节点作为目标边缘节点。

6.根据权利要求1所述的边缘应用部署方法，其特征在于，所述在所述目标边缘节点上部署待部署应用的步骤，包括：

在所述目标边缘节点上创建待部署应用的新副本；

当在所述目标边缘节点上接收到从预设网络发送的流量时，删除所述待部署应用在原边缘节点上的原副本，使得所述待部署应用被部署在所述目标边缘节点；

其中，所述流量为所述目标边缘节点所对应的核心网响应发送的网络调用请求，为所述新副本进行路由策略配置后，从所述原边缘节点导流的。

7.一种边缘应用部署装置，其特征在于，应用于云端，所述装置包括：

节点状态获取模块，用于实时获取各个边缘节点的节点状态数据；

数据预处理模块，用于对所述节点状态数据进行数据预处理，生成预处理数据；

目标节点评分模型生成模块，用于响应于用户输入的节点部署指令，调整所述预设的节点评分模型中的权重参数，生成目标节点评分模型；

节点评分计算模块，用于将每个所述预处理数据输入到所述目标节点评分模型，生成每个所述边缘节点对应的节点评分；

目标边缘节点选取模块，用于根据所述节点评分，从多个所述边缘节点中选取目标边缘节点；

应用部署模块，用于在所述目标边缘节点上部署待部署应用。