煤矿井下边缘计算系统的存储可靠性评估方法以及装置制造方法及图纸

本公开提出一种煤矿井下边缘计算系统的存储可靠性评估方法与装置，涉及云计算技术领域，具体方案为：确定目标统计时间内K个节点发生故障的第一概率，其中，K为大于或等于当前备份数量的正整数；确定所述K个节点中包含所述备份数量的存储节点的第二概率；根据所述第一概率以及所述第二概率，对所述边缘计算系统的存储可靠性进行评估。由此，可以提高对边缘计算系统存储调度机制评估的可靠性和准确性，简单可行，保障了对长短时多节点存储的可靠性要求，从而可以防止任务数据丢失。从而可以防止任务数据丢失。从而可以防止任务数据丢失。

Storage reliability evaluation method and device of underground edge computing system in coal mine

【技术实现步骤摘要】
煤矿井下边缘计算系统的存储可靠性评估方法以及装置


[0001]本公开涉及云计算
，尤其涉及一种煤矿井下边缘计算系统的存储可靠性评估方法以及装置。

技术介绍

[0002]伴随煤炭智能化快速发展，考虑煤矿井下特殊环境，边缘计算已成为探索新方向，保障井下重要的海量数据高可靠性存储和高效智能化分析被重点关注研究。
[0003]MEC(Multi－Access Edge Computing，多接入边缘计算)技术是助力智能煤矿建设的重点内容，可以协同使用靠近边缘侧的多个边缘设备协同存储计算，对于长短时多节点存储的可靠性要求很高，为了确保任务数据不丢失，需要完善的存储调度机制。因此，对于该机制的可靠性评估是必要的。基于此，本专利技术旨在解决对边缘计算系统的存储可靠性评估这一问题，以完善煤矿井下边缘计算系统的存储调度机制，并为煤矿智能化的发展提供助力。

技术实现思路

[0004]本公开旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
[0005]本公开提供了一种煤矿井下边缘计算系统的存储可靠性评估方法与装置。
[0006]根据本公开的第一方面，提供了一种煤矿井下边缘计算系统的存储可靠性评估方法，包括：
[0007]确定目标统计时间内K个节点发生故障的第一概率，其中，K为大于或等于当前备份数量的正整数；
[0008]确定所述K个节点中包含所述备份数量的存储节点的第二概率；
[0009]根据所述第一概率以及所述第二概率，对所述边缘计算系统的存储可靠性进行评估。/>[0010]根据本公开的第二方面，提供了一种煤矿井下边缘计算系统的存储可靠性评估方法，包括：
[0011]第一确定模块，用于确定目标统计时间内K个节点发生故障的第一概率，其中，K为大于或等于当前备份数量的正整数；
[0012]第二确定模块，用于确定所述K个节点中包含所述备份数量的存储节点的第二概率；
[0013]评估模块，用于根据所述第一概率以及所述第二概率，对所述边缘计算系统的存储可靠性进行评估。
[0014]根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括：
[0015]至少一个处理器；以及
[0016]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0017]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一
个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行所述第一方面中任一项所述的方法。
[0018]根据本公开的第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行所述第一方面中任一项所述的方法。
[0019]本公开第五方面实施例提出了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令处理器执行时，执行本公开第一方面实施例提出的方法。
[0020]本公开所提供的煤矿井下边缘计算系统的存储可靠性评估方法与装置，至少存在以下有益效果：
[0021]本公开实施例中，首先确定目标统计时间内K个节点发生故障的第一概率，其中，K为大于或等于当前备份数量的正整数，然后确定所述K个节点中包含所述备份数量的存储节点的第二概率，之后根据所述第一概率以及所述第二概率，对所述边缘计算系统的存储可靠性进行评估。由此，可以提高对边缘计算系统存储调度机制评估的可靠性和准确性，简单可行，保障了对长短时多节点存储的可靠性要求，从而可以防止任务数据丢失。
[0022]本公开附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本公开的实践了解到。
附图说明
[0023]本公开上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
[0024]图1是本公开一实施例提出的煤矿井下边缘计算系统的存储可靠性评估方法的流程示意图；
[0025]图2为本公开提供的一种煤矿井下边缘计算系统的存储可靠性评估装置的结构框图。
具体实施方式
[0026]下面详细描述本公开的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本公开，而不能理解为对本公开的限制。相反，本公开的实施例包括落入所附加权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同物。
[0027]其中，可以说明的是，本实施例的煤矿井下边缘计算系统的存储可靠性评估方法的执行主体为边缘计算系统的存储可靠性评估装置，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现，该装置可以配置在计算机设备中，计算机设备可以包括但不限于终端、服务器端等，下面将以边缘计算系统的存储可靠性评估装置作为执行主体来对本公开提出的煤矿井下边缘计算系统的存储可靠性评估方法进行说明，以下简称为“该装置”。
[0028]图1是本公开一实施例提出的煤矿井下边缘计算系统的存储可靠性评估方法的流程示意图。
[0029]如图1所示，该煤矿井下边缘计算系统的存储可靠性评估方法，包括：
[0030]S101，确定目标统计时间内K个节点发生故障的第一概率，其中，K为大于或等于当前备份数量的正整数。
[0031]其中，目标统计时间为任一统计时间，也即可以为一定时长的检查周期，比如1天，或者一周，在此不做限定。
[0032]其中，边缘计算系统中可以包含有多个存储节点，比如可以为N个，其中N可以为大于等于3的正整数。其中，备份数量可以对应有一个数据库集群，其中，该数据库集群可以对应有多个存储节点，比如当前的备份数量为R时，这说明这R个备份每个备份都对应有一个数据库实例，且每个存储节点与数据库服务器对应。
[0033]也即是说，若当前需要备份的任务包含了R个数据库实例，且每个数据库实例都存储于不同的存储节点中，则R即为待备份的数量。
[0034]其中，第一概率为目标统计时间内K个节点发生故障的第一概率，K个节点发生故障为K个节点中每个节点都发生故障。
[0035]本公开中，故障可以为任一故障，且该故障会导致数据丢失。
[0036]可选的，该装置可以首先确定任一节点发生故障的第三概率，然后基于第三概率，确定目标统计时间内K个节点发生故障的第一概率。
[0037]其中，第三概率可以为任一节点发生故障的概率。
[0038]需要说明的是，第三概率可以为先验得到的概率，其可以为一个存储节点的指标。
[0039]举例来说，以λ代表事件发生的频率，也即第三概率，则边缘计算系统在目标统计时间T内出现K个节点发生故障概率为P(N(T)＝K)：
[0040][0041]S102，确定K个节点中包含备份数量的存储节点的第二概率。
[0042]其中，第二概率可以为K个节点中包含备份数量的存储节点时的概率。
[0043]需要说明的是，K个节点中包含备份数量的存储节点，也即是说，当前故障的K个节点中正好包括了备份任务对本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种煤矿井下边缘计算系统的存储可靠性评估方法，其特征在于，包括：确定目标统计时间内K个节点发生故障的第一概率，其中，K为大于或等于当前备份数量的正整数；确定所述K个节点中包含所述备份数量的存储节点的第二概率；根据所述第一概率以及所述第二概率，对所述边缘计算系统的存储可靠性进行评估。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定目标统计时间内K个节点发生故障的第一概率，包括：确定任一节点发生故障的第三概率；基于所述第三概率，确定目标统计时间内K个节点发生故障的第一概率。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述K个节点中包含所述备份数量的存储节点的第二概率，包括：确定从边缘计算系统中的各个存储节点中选择所述K个节点的第一组合数；确定所述K个节点中包含所述备份数量的存储节点的第二组合数；根据所述第一组合数以及所述第二组合数，确定第二概率。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一概率以及所述第二概率，对所述边缘计算系统的存储可靠性进行评估，包括：根据所述第一概率以及所述第二概率，确定所述目标统计时间内所述K个节点发生故障造成所述备份数量的存储节点发生数据丢失的第四概率；根据所述第四概率、所述边缘计算系统中存储节点的数量以及所述备份数量，确定所述边缘计算系统在所述目标统计时间内出现数据丢失的概率；根据所述数据丢失概率，对所述边缘计算系统的存储可靠性进行评估。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述数据丢失概率，对所述边缘计算系统的存储可靠性进行评估，包括：在所述数据丢失概率大于阈值的情况下，确定所述边缘计算系统的存储可靠性为低；或者，在所述数据丢失概率小于或者等于所述阈值的情况下，确定所述边缘计...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨国奇，程健，李和平，孙大智，许鹏远，马永壮，
申请(专利权)人：煤炭科学研究总院有限公司，
类型：发明
国别省市：