CN113485841B 一种基于边缘计算的数据处理方法、设备及可读存储介质 （腾讯科技（深圳）有限公司）

本申请公开了一种基于边缘计算节点的数测目标应用在目标时间段内针对边缘计算节点息与总变化算力资源信息在边缘计算节点集群资源信息与总变化算力资源信息在边缘计算节2获取边缘计算节点集群的总空闲算力资源信息；所述总预测所述目标应用在目标时间段内，针对所述边缘计算节点集若所述边缘计算节点集群满足节点休眠条件，则根据所述变化算力资源信息所指示的算力资源变化趋势为增长变化趋势且所述总空闲算力资源信若所述边缘计算节点集群满足节点唤醒条件，则根据所述获取所述边缘计算节点集群中的已休眠边缘计算节点；所述已获取所述边缘计算节点集群对应的节点休眠轮询表；所述边缘计算节点集群中每个边缘计算节点的休眠轮根据所述已休眠边缘计算节点在所述节点休眠排序表中的位置获取所述边缘计算节点集群中的N个正常运行边缘计算节点获取所述N个正常运行边缘计算节点中每个正常运行边缘计算节点分别对应的节点空将N个节点空闲算力资源信息按照大小顺序进行排序，得到节点空闲算力资源信息序根据所述节点休眠数量在所述节点空闲算力资源信息序列中按序获取目标节点空闲3在所述目标时间段内，将所述待休眠边缘计算节点的运行若所述边缘计算节点集群满足节点唤醒条件，则根据所述根据所述预测超限算力资源信息与单位算力资源信息，确定节算力资源信息为所述边缘计算节点集群中一个边缘计算节点获取所述边缘计算节点集群中的已休眠边缘计算节点；所述已根据所述节点唤醒数量，在所述已休眠边缘计算节点中获取所述待唤醒边缘计算节根据所述总变化算力资源信息确定所述边缘计算节点集群对应的算力若所述算力资源变化趋势为增长变化趋势，则根据所述若所述算力资源变化趋势为缩减变化趋势，则确定所述边缘计将所述总空闲算力资源信息与所述总变化算力资源若所述总空闲算力资源信息大于所述总变化算力资源信息，若所述总空闲算力资源信息小于所述总变化算力资源信息，4获取每个当前运行信息对应的业务对象占用资源信息，得到Q个业务对象占用资源信当确定出所述目标应用针对至少两个边缘计算节点中每个边缘计算节点的已占用节点算力资源信息时，根据所述至少两个边缘计算节点分别对应的已占用节点算力资源信获取所述至少两个边缘计算节点中每个边缘计算节点分别对应的最大算力资源信息，确定所述至少两个最大算力资源信息对应的总算力资源信息，将所述总算力资源信息与所述总占用算力资源信息之间的资源差值所述预测所述目标应用在目标时间段内，针对所述边缘计算节点集群的总变化算预测所述目标应用在所述目标时间段内针对所述边缘计算节点Mi的新增业务对象、下根据所述新增业务对象的新增数量、所述下线业务对象的下线数量以当确定出所述目标应用针对所述至少两个边缘计算节点中每个边缘计算节点的节点所述根据所述新增业务对象的新增数量、所述下线业务对象的下预测所述新增业务对象对应的初始登录场景；所述一个或多个将所述下线业务对象在发生下线行为时所处的应用活动场景，5将所述场景切换对象在进行场景切换前所处的应用活动场景，根据所述新增数量与所述初始登录场景对应的平均算力需求根据所述下线数量与所述下线应用活动场景对应的平均算力根据所述初始应用活动场景对应的平均算力需求信息、所述目根据所述第一变化算力资源信息、所述第二变化算力资源信息以及6[0002]云游戏是指游戏在远程服务器上运行，并将渲染完毕后[0005]本申请实施例提供一种基于边缘计算的数据处理方法、算力资源信息为在运行目标应用时，目标应用未占用的边缘计算节点集群的算力资源信7[0020]休眠数量确定单元，还用于根据预测总空闲算力资源信[0023]已休眠节点获取子单元，用于获取边缘计算节点集群中的已眠轮询表中包括边缘计算节点集群中每个边缘计算[0025]休眠节点确定子单元，用于根据已休眠边缘计算节点在节点休眠排序表中的位[0027]正常节点获取子单元，用于获取边缘计算节点集群中的N个正常运行边缘计算节[0028]排序子单元，用于获取N个正常运行边缘计算节点中每个正常运行边缘计算节点8[0052]占用资源确定单元，还用于获取每个当前运行信息对应的业务对象占用资源信9[0070]变化资源确定单元，还具体用于根据初始应用活动场景对应的平均算力需求信[0076]在本申请实施例中，在确定出边缘计算节点集群的当前的总空闲算力资源信息、群的算力需求变化信息，根据该总变化算力资源信息在目标时间段内进行休眠或唤醒处[0079]图2a-图2b是本申请实施例提供的一种对边缘计算节点进行节点处理的场景示意[0081]图4是本申请实施例提供的一种确定边缘计算节点集群的总变化算力资源信息的[0082]图5是本申请实施例提供的一种确定边缘计算节点集群满足的节点处理条件的方算是网格计算(GridComputing)、分布式计算(DistributedComputing)、并行计算(ParallelComputing)、效用计算(UtilityComputing)、网络存储(NetworkStorage播放能力与获取玩家输入指令并发送给云端服务器[0094]云游戏边缘计算节点，用于进行边缘计算的节点，一般由多台具备图形处理器服务器12a、计算服务器12b等多个计算服务器。如图1所示，边缘节点11中的计算服务器11a、计算服务器11b等计算服务器之间可以相互进行通信，边缘节点12中的计算服务器群中的每个终端设备上均可以集成安装有目标应用，当该目标应用运行于各终端设备中[0099]从上述可知，每个边缘节点(如边缘节点11)中可以包括多个计算服务器(如边缘高在线数(登录目标应用的对象的数量)，来为目标应用准备算力资源(边缘计算节点集群500，那么可根据该最高在线数500来设置计算服务器11a的运行频率(即计算服务器11a中能够为500个在线对象提供功能服务的频率，所准备的算力资源即该运行频率对应的算力缘节点11中的其他每个计算服务器(边缘计算节点)，也可以按照计算服务器11a准备算力计算节点集群中所有的边缘计算节点的最大算力资源信息的总和，可称为总算力资源信[0102]为了使得边缘计算节点集群可以更好地在满足目标应用对于算力资源的需求的源信息(即最大算力资源信息)；管理服务器100也可获取到每个边缘计算节点的已占用节算节点的当前空闲算力资源信息(即目标应用在当前运行时未占用的每个边缘计算节点的边缘计算节点集群在当前的总空闲算力资源信息(即，边缘计算节点集群中所有的边缘计缘计算节点集群的总占用算力资源信息(即，边缘计算节点集群中所有边缘计算节点的已标应用在目标时间段内运行时，目标应用可能会新增占用的边缘计算节点集群的CPU算力资源变化趋势可以包括增长变化趋势(对应于所需求的算力资源增长)、缩减变化趋势(对应于所需求的算力资源缩减)以及平稳变化趋势(对应于所需求的算力资源与总占用算力节点唤醒条件(如，边缘计算节点集群的当前的总空闲算力资源信息无法满足总变化算力集群的节点处理条件为节点休眠条件时，管理服务器100就可以在边缘计算节点集群中确定待休眠边缘计算节点(即在目标时间段内不会再运行的边缘计算节点，可将这些边缘计算节点在目标时间段内从正常运行状态设置为休眠状态)，并在目标时间段内对待休眠边理服务器100就可以在边缘计算节点集群中确定待唤醒边缘计算节点(即在目标时间段内，需要从休眠状态转换为正常运行状态的边缘计算节点)，并在目标时间段内对待唤醒边缘计算节点集群满足节点休眠条件，随后可根据总空闲算力资源信息与总变化算力资源信[0109]可以理解的是，上述设备(如上述管理服务器100、计算服务器11a、计算服务器通过加入该点对点网络而成为该区块链系统中的一上电脑、智能音响、移动互联网设备(MID，mobileinternetdevice)、POS(PointOf务对象A9对应的终端、终端设备10j为业务对象A10对应的终端、终端设备10k为业务对象[0114]管理服务器100可以获取到边缘计算节点11a、边缘计算节点11b、边缘计算节点11c以及边缘计算节点11d分别在当前的空闲算力资源信息(即目标应用在当前运行时，未标应用时，所占用的边缘计算节点11a的算力资源(以下将称之为已占用节点算力资源信力为例，已占用算力资源信息即是统计在运行目标应用时，所占用的边缘计算节点11a的11d分别对应的空闲算力资源信息，确定出边缘计算节点集群11所对应的总空闲算力资源11的总变化算力资源信息的一种具体方法可为：管理服务器100首先确定出边缘计算节点以及边缘计算节点11d)的节点变化算力资源信息(即目标应用在目标时间段内，针对某个算力资源信息d进行相加处理，从而可得到边缘计算节点集群11所对应的总变化算力资源计算节点进行休眠处理(即关闭这些边缘计算节点的功能，这些边缘计算节点不会在目标有多种衡量指标，一般从运算能力(根据运算的类型，通过每秒所执行的浮点运算次数云游戏应用时，应用活动场景可包括游戏主页大厅场景(即业务用户在登录或打开云游戏技场景(即云游戏应用中可进行多人作战的模式，该多人竞技场景可以用于进行多人组队时这些业务对象可称为在线业务对象)在目标应用中所处的应用活动场景，并获取到每个用的边缘计算节点的算力资源，可称之为一个边缘计算节点的已占用节点算力资源信息。括边缘计算节点Mi(i为正整数)为例，对确定边缘计算节点集群的总空闲算力资源信息的在线业务对象所占用的某个边缘计算节点的总的算力资源(即已占用节点算力资源信息)。信息进行相加处理，由此可得到边缘计算节点集群对应的总占用算力资源信息(即至少两后，将边缘计算节点集群的总算力资源信息减去边缘计算节点集群的总占用算力资源信算节点(如边缘计算节点Mi)的已占用节点算力资源信息时，可统计Q个在线业务对象所占用的边缘计算节点Mi的CPU算力资源以及群中每个边缘计算节点的新增业务对象(即在目标时间段内才登录或打开目标应用的业务的在线业务对象中，在目标时间段内预计会退出目标应用的业务用户对应的绑定账号)以减少了还是不会发生变化)。在确定出边缘计算节点集群中的每个边缘计算节点的节点变以是边缘计算节点集群中，所有边缘计算节点(所有当前处于正常运行状态的边缘计算节[0143]若边缘计算节点集群满足节点休眠条件，则可说明该总变化算力资源信息为负资源信息加上应释放掉的算力资源)，即可得到在目标时间段内的预测总空闲算力资源信点中每个正常运行边缘计算节点分别对应的节点空闲算力资源信息；将N个节点空闲算力务对象不会再分配到处于冻结状态的待休眠边缘计算节点(即冻结计算节点)；在此过程除以上述单位算力资源信息，即可得到需要进行唤醒的边缘计算节点的节点数量(即节点与总变化算力资源信息，确定边缘计算节点集群在目标时间段内的预测超限算力资源信服务器)至边缘计算节点集群中(即上线新的计算服务器)，使之在目标时间段内为目标应[0152]在本申请实施例中，在确定出边缘计算节点集群的当前的总空闲算力资源信息、总变化算力资源信息的流程示意图，该流程可以对应于上述图3所对应实施例中步骤S102[0154]步骤S401，预测目标应用在目标时间段内针对边缘计算节点Mi的新增业务对象、[0155]具体的，计算机设备会获取目标应用针对边缘计算节点Mi的历史业务行为数据，在统计已占用节点算力资源信息时并未登录云游戏应用(即不属于边缘计算节点当前的在对象即可称之为下线业务对象；计算机设备也可根据运营活动信息与历史业务行为数据，目标应用的下线业务用户时，可以根据下线预测模型生成业务用户所在的应用活动场景、需求的算力资源)，根据新增业务对象的新增数量以及该初始登录场景对应的平均算力需定新增业务对象对应的新增算力资源信息(如，新增数量与初始登录场景对应的平均算力需求信息的乘积结果)，该新增算力资源信息即可为边缘计算节点Mi为新增业务对象提供信息可以为下线数量与该下线应用活动场景对应的平应用活动场景对应的平均算力需求信息(初始应用活动场景中，平均每个在线业务对象所需求的算力资源)以及目标应用活动场景对应的平均算力需求信息(目标应用活动场景中，平均每个在线业务对象所需求的算力资源)，可将初始应用活动场景对应的平均算力需求进行相加处理，得到的结果即可作为场景切换用户对应的第三变化算力资源信息(可能为足的节点处理条件的方法流程图。该流程可以对应于上述图3所对应实施例中步骤S103中确定边缘计算节点集群的节点处理条件的流程。如图5所示，该流程可以包括以下步骤边缘计算节点集群满足节点休眠条件；若总空闲算力资源信息小于总变化算力资源信息，的运行时间，可以在目标时间段内对边缘计算节点集群的部分边缘计算节点进行休眠处[0176]在本申请实施例中，在确定出边缘计算节点集群的当前的总空闲算力资源信息、该流程可以包括以下步骤S5121-步骤[0204]具体的，可将上述运行状态数据传输到目标边缘计算节点(目标时间段内处于正加载(如云游戏应用中的对局加载)等特殊场景，这个时候业务对象会等待应用加载资源，[0221]算力预测模块：用于预测边缘计算节点的空闲算力或算力缺口(即边缘计算节点[0224]在本申请实施例中，在确定出边缘计算节点集群的当前的总空闲算力资源信息、[0235]休眠数量确定单元131，还用于根据预测总空闲算力资源信息与单位算力资源信[0236]休眠节点确定单元132，用于根据节点休眠数量在边缘计算节点集群中确定待休轮询表获取子单元1322以及休眠节点确定子单元点休眠轮询表中包括边缘计算节点集群中每个边缘计[0244]正常节点获取子单元1324，用于获取边缘计算节点集群中的N个正常运行边缘计[0245]排序子单元1325，用于获取N个正常运行边缘计算节点中每个正常运行边缘计算的具体实现方式，可以参见上述图3所对应实施例中步骤S103的描述，这里将不再进行赘[0249]在一个实施例中，休眠处理模块13可以包括：冻结处理单元133、数量统计单元[0272]空闲资源获取模块11可以包括：占用资源确定单元111以及空闲资源确定单元[0274]占用资源确定单元111，还用于获取每个当前运行信息对应的业务对象占用资源[0276]空闲资源确定单元112，用于当确定出目标应用针对至少两个边缘计算节点中每[0279]空闲资源确定单元112，还具体用于确定至少两个最大算力资源信息对应的总算[0280]空闲资源确定单元112，还具体用于将总算力资源信息与总占用算力资源信息之[0283]对象预测单元121，用于预测目标应用在目标时间段内针对边缘计算节点Mi的新[0285]变化资源确定单元122，还用于当确定出目标应用针对至少两个边缘计算节点中[0289]变化资源确定单元122，还具体用于将下线业务对象在发生下线行为时所处的应[0290]变化资源确定单元122，还具体用于将节点场景切换对象在进行场景切换前所处[0293]变化资源确定单元122，还具体用于根据下线数量与在线应用活动场景对应的平[0294]变化资源确定单元122，还具体用于根据初始应用活动场景对应的平均算力需求[0296]在本申请实施