[发明专利]一种边缘异构计算环境仿真系统

说明书

本发明公开了一种边缘异构计算环境仿真系统，包括Core模块和Algorithm模块，所述Core模块包括Task、Application、Broker、Cluster、Machine、Scheduler角色，以及Simulation、Monitor、Algorithm组件，所述Algorithm模块用于保存用户自定义的一组迁移调度决策算法；系统采用松耦合的模块设计，降低各模块间的依赖性；采用多组向量刻画任务资源需求与设备计算能力，使系统能够对复杂的边缘计算场景进行有效表示；设计了完整的任务生命周期，并支持自定义算法的实现与替换，增强了系统的可定制化能力，有助于系统后续的持续更新与维护。

技术领域

本发明涉及分布式计算、异构计算、仿真系统技术领域，尤其是涉及了一种针对边缘环境的任务调度仿真系统。

背景技术

随着新的边缘计算场景不断出现，针对边缘场景的计算平台、应用程序日益增加，对边缘环境仿真模拟的需求也逐渐增大。现有的分布式系统仿真系统大多针对计算资源同构、计算设备能力相近的云计算环境，采用单个数值表示任务资源需求与设备计算能力，表征能力较弱。边缘环境中计算资源通常异构的，且设备能力存在巨大差异，现有仿真系统不能有效模拟边缘计算场景。

当前针对边缘场景的应用不断出现，例如智能音箱语音识别、摄像头目标检测、森林火灾异常分析等，这些应用通常对算力都有复杂的需求。同时，边缘环境包含丰富的计算资源，大量闲置设备上不乏有高效的专用加速资源，例如GPU、NPU、FPGA等。因此，针对边缘环境的仿真系统需有效应对复杂的应用资源需求与异构的设备资源类型。

发明内容

为解决现有技术的不足，实现提高仿真系统应对复杂应用资源需求和设备异构资源的能力的目的，本发明采用如下的技术方案：

一种边缘异构计算环境仿真系统，包括Core模块和Algorithm模块，所述Core模块包括Task、Application、Broker、Cluster、Machine、Scheduler角色，以及Simulation、Monitor、Algorithm组件，所述Algorithm模块包括一组自定义的迁移调度决策算法；

所述Task，是边缘计算场景中任务实体的抽象模型，在迁移调度时作为任务实体；

所述Application，是用户运行的特定功能的应用程序，用于选取Task；

所述Broker，监测Application选中的Task，并在合适的时机向Cluster提交；接收Cluster发送的Task结束通知，并传递给Application更新Task选中信息；

所述Cluster，是特定边缘计算场景的抽象模型，用于统筹管理Machine和Task，为Scheduler提供可用Machine和待迁移Task信息，接收并依据Scheduler的迁移调度决策结果，将Task迁移至指定Machine；

所述Machine，是边缘环境中计算设备的抽象模型，在迁移调度时作为计算设备实体；

所述Scheduler，是边缘计算系统中的调度系统，以一定周期调用迁移调度决策算法，将Cluster提供的Machine和Task信息作为参数传递给迁移调度决策算法，并将迁移调度决策结果发送至Cluster；

所述Simulation，是对一次仿真的建模，用于仿真事件管理，一次仿真包括Cluster、Broker、Scheduler实例；

所述Monitor，用于在仿真过程中对系统的状态进行多功能监测和记录；

所述Algorithm组件，是一个抽象类，定义了迁移调度决策算法的接口，迁移调度决策算法实现所述接口。

进一步地，采用向量形式表示Task对资源的需求与Machine拥有的异构资源能力；