【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及边缘智能节点领域，具体提供一种边缘自治算力感知调度方法及系统。
技术介绍
1、5g边缘智能设备基于5g专网的场景已大量部署应用，即批量5g边缘智能设备处在一个单独的可管理的边缘自治系统中，但各个边缘智能设备的计算任务处理基本都局限于本设备，没有将某个边缘智能设备接收到的计算任务负载均衡到其他边缘智能设备中。
2、若某个边缘智能设备接收到大数据量的计算任务，其单独处理则本机资源负载过高且处理效率明显偏低，但专网中其他边缘智能设备可能处于空闲或利用率低的状态。
技术实现思路
1、本专利技术是针对上述现有技术的不足，提供一种实用性强的边缘自治算力感知调度方法。
2、本专利技术进一步的技术任务是提供一种设计合理，安全适用的边缘自治算力感知调度系统。
3、本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：
4、一种边缘自治算力感知调度方法，5g专网中有多个边缘智能节点，每个边缘智能节点均接收计算任务；
5、当边缘智能节点分析感知到计算任务时，将任务情况及节点状态上报到算力统一调度管理平台，由平台进行统一管理调度。
6、进一步的，所述算力统一调度管理平台包括算力控制模块、算力资源模块和算力服务模块；
7、所述算力控制模块进行管理算力节点注册，即5g专网中加入边缘智能设备，需要纳管到平台上，则由边缘智能设备自动注册到平台；
8、所述算力资源模块对各型号各类型资源进行数据量化；
9、
10、进一步的，所述算力控制模块获取各边缘智能节点的资源使用报告及各链路的网络状况数据，进行算力服务监控，监控各计算任务执行情况、节点资源和网络使用状况，进行算力故障管理，在算力服务监控到故障发生时，由故障管理进行计算任务转移及故障自动上报处理。
11、进一步的，所述算力资源模块使用算网服务通告获取到的相关数据与算力资源模型进行加权计算，生成算力资源池，管理算法库和算力任务接口，供各计算任务调用。
12、进一步的，所述算力服务模块自动识别计算任务，根据算力资源池进行计算任务的分解编排，将各计算子任务路由调度到相关边缘智能节点进行处理。
13、一种边缘自治算力感知调度系统，5g专网中有多个边缘智能节点，每个边缘智能节点均接收计算任务；
14、当边缘智能节点分析感知到计算任务时，将任务情况及节点状态上报到算力统一调度管理平台，由平台进行统一管理调度。
15、进一步的，所述算力统一调度管理平台包括算力控制模块、算力资源模块和算力服务模块；
16、所述算力控制模块进行管理算力节点注册，即5g专网中加入边缘智能设备，需要纳管到平台上，则由边缘智能设备自动注册到平台；
17、所述算力资源模块对各型号各类型资源进行数据量化；
18、所述算力服务模块进行自动识别计算任务。
19、进一步的，所述算力控制模块获取各边缘智能节点的资源使用报告及各链路的网络状况数据，进行算力服务监控，监控各计算任务执行情况、节点资源和网络使用状况，进行算力故障管理，在算力服务监控到故障发生时，由故障管理进行计算任务转移及故障自动上报处理。
20、进一步的，所述算力资源模块使用算网服务通告获取到的相关数据与算力资源模型进行加权计算，生成算力资源池，管理算法库和算力任务接口，供各计算任务调用。
21、进一步的，所述算力服务模块自动识别计算任务，根据算力资源池进行计算任务的分解编排，将各计算子任务路由调度到相关边缘智能节点进行处理。
22、本专利技术的一种边缘自治算力感知调度方法及系统和现有技术相比，具有以下突出的有益效果：
23、本专利技术使用统一算力调度管理平台，有效调度分配大数据量计算任务，使其可在其他空闲边缘智能节点进行计算任务。
24、本专利技术方法的应用实施，可以有效解决在大数据量计算任务等场景下，边缘智能节点资源处理受限的问题。通过使用本文提供的专利技术方法可以有效提高5g专网边缘智能节点的计算处理效率，并有效利用5g专网及边缘智能设备的相关资源。
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1.一种边缘自治算力感知调度方法，其特征在于，5G专网中有多个边缘智能节点，每个边缘智能节点均接收计算任务；
2.根据权利要求1所述的一种边缘自治算力感知调度方法，其特征在于，所述算力统一调度管理平台包括算力控制模块、算力资源模块和算力服务模块；
3.根据权利要求2所述的一种边缘自治算力感知调度方法，其特征在于，所述算力控制模块获取各边缘智能节点的资源使用报告及各链路的网络状况数据，进行算力服务监控，监控各计算任务执行情况、节点资源和网络使用状况，进行算力故障管理，在算力服务监控到故障发生时，由故障管理进行计算任务转移及故障自动上报处理。
4.根据权利要求3所述的一种边缘自治算力感知调度方法，其特征在于，所述算力资源模块使用算网服务通告获取到的相关数据与算力资源模型进行加权计算，生成算力资源池，管理算法库和算力任务接口，供各计算任务调用。
5.根据权利要求4所述的一种边缘自治算力感知调度方法，其特征在于，所述算力服务模块自动识别计算任务，根据算力资源池进行计算任务的分解编排，将各计算子任务路由调度到相关边缘智能节点进行处理。
...【技术特征摘要】
1.一种边缘自治算力感知调度方法，其特征在于，5g专网中有多个边缘智能节点，每个边缘智能节点均接收计算任务；
2.根据权利要求1所述的一种边缘自治算力感知调度方法，其特征在于，所述算力统一调度管理平台包括算力控制模块、算力资源模块和算力服务模块；
3.根据权利要求2所述的一种边缘自治算力感知调度方法，其特征在于，所述算力控制模块获取各边缘智能节点的资源使用报告及各链路的网络状况数据，进行算力服务监控，监控各计算任务执行情况、节点资源和网络使用状况，进行算力故障管理，在算力服务监控到故障发生时，由故障管理进行计算任务转移及故障自动上报处理。
4.根据权利要求3所述的一种边缘自治算力感知调度方法，其特征在于，所述算力资源模块使用算网服务通告获取到的相关数据与算力资源模型进行加权计算，生成算力资源池，管理算法库和算力任务接口，供各计算任务调用。
5.根据权利要求4所述的一种边缘自治算力感知调度方法，其特征在于，所述算力服务模块自动识别计算任务，根据算力资源池进行计算任务的分解编排，将各计算子任务路由调度到相关边缘智能节点进行处理。
...【专利技术属性】
技术研发人员：王爱龙，杨鹏，
申请(专利权)人：浪潮通信技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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