【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及云计算，尤其涉及一种智慧工厂的算网协同调度系统。
技术介绍
1、目前，以工业互联网、边缘计算为代表的新兴业务对计算、网络、大数据和人工智能等各类技术要素的深度融合提出了更高的要求，算力网络作为“算力+网络+能力”的集合，正体现了新基建对5g、工业互联网等融合基础设施，以及ai、云/边缘计算等新技术服务的融合诉求。在各类业务场景需求的驱动之下，多云、多算、多网成为制造业数字化转型的必然路径。从行业角度来说，算力网络与工业互联网相互促进、加速融合成为必然趋势，工业互联网可以促进算力网络在垂直行业领域的应用，同时，算力网络可以激发工业互联网新的发展动力，实现灵活、高效、集约的工业再升级。然而，在智慧工厂背景下，生产设备种类繁多、工业链条长，出现海量的业务和数据计算需求，需对大量的多源异构数据进行分析处理，以及对生产过程进行监控分析，在数据传输、存储、计算以及安全等方面都存在较大压力。随着越来越多的数据处理和计算需求下沉至边缘侧，由于端侧算力资源有限，无法承载大量的业务需求，且算力网络的多层级资源缺少高效协同，导致资源利用率较低，对各类工业场景的覆盖度不足。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种智慧工厂的算网协同调度系统，用以解决现有技术中算力网络的多层级资源缺少高效协同，导致资源利用率低，对工业场景的覆盖度不足的缺陷。
2、本专利技术提供一种智慧工厂的算网协同调度系统，包括：
3、应用服务组件：用于感知业务应用的业务需求，并基于所述业务需求发起服务请
4、端设备管理组件：用于管理端设备，并根据所述服务请求对所述端设备进行监控，采集所述端设备的监控信息；
5、算网动态感知组件：用于根据所述监控信息感知算网资源和所述服务请求对应的算网业务；
6、算网协同调度组件：用于根据所述算网资源和所述算网业务编排协同调度策略，并基于所述协同调度策略将所述算网业务对应的算力任务下发至算力网络的算力节点执行。
7、根据本专利技术提供的智慧工厂的算网协同调度系统，所述算网协同调度组件包括协同编排引擎、调度策略优化引擎和调度执行引擎，其中：
8、所述协同编排引擎用于对所述算力网络的算网资源、算网算法、业务服务和业务应用进行编排管理，编排方式包括静态编排和动态编排；所述动态编排是通过可视化的操作方式进行流程绘制、流程调试和流程发布，所述动态编排是对所述算网业务对应的算网资源和算网能力进行组装；
9、所述调度策略优化引擎用于对所述算力网络的端侧算力进行一致化处理、轻量化容器和虚拟应用环境隔离，以及用于对应用服务和算法模型进行统一的配置管理；
10、所述调度策略优化引擎还用于根据所述算网资源，对所述算网业务对应的算力任务与算网能力进行匹配映射，生成协同调度策略；所述协同调度策略包括所述算力任务的最优处理路径和最优算力节点；所述算网能力包括图像采集、图像筛选、事件检测、告警生成和模型推理；
11、所述调度执行引擎用于将组装后的算网能力和所述算力任务按照所述最优处理路径下发至所述最优算力节点。
12、根据本专利技术提供的智慧工厂的算网协同调度系统，所述最优算力节点为所述算力网络的边缘侧节点或端侧节点，所述算网能力对应的算法模型在所述算力网络的云侧节点进行预训练。
13、根据本专利技术提供的智慧工厂的算网协同调度系统，所述算网动态感知组件通过容器化环境和虚拟环境，构建算法管理能力，用于对所述算力网络中的模型算法进行迭代更新；所述算网动态感知组件对所述模型算法的更新方式包括批量更新、增量更新、在线更新和离线更新。
14、根据本专利技术提供的智慧工厂的算网协同调度系统，所述应用服务组件包括工业视觉引擎，用于将算网业务对应的业务流程原子化为应用服务，并将所述应用服务下发到所述算力网络的算力节点；所述算力节点包括云侧节点、边缘侧节点和端侧节点；
15、所述应用服务组件还包括路径规划引擎，用于实时感知移动式端设备的运行状态，并对所述移动式端设备进行路径规划；所述路径规划引擎还用于在检测到所述移动式端设备出现异常时，对所述移动式端设备中部署的路径规划算法和路障识别算法进行更新。
16、根据本专利技术提供的智慧工厂的算网协同调度系统，所述应用服务组件包括云边端协同服务引擎，用于对所述算力网络中的模型算法进行压缩；
17、所述云边端协同服务引擎还用于将第一端设备的业务需求转发到第二端设备中进行负载均衡；所述第一端设备是负载超过预设阈值的端设备，所述第二端设备是与所述第一端设备相邻的端设备。
18、根据本专利技术提供的智慧工厂的算网协同调度系统，所述应用服务组件包括生产数据管理引擎，用于对生产数据进行分类分级存储，以及对批量历史数据进行动态搬迁、备份和清理。
19、根据本专利技术提供的智慧工厂的算网协同调度系统，所述端设备管理组件所述端设备管理组件还用于提供对所述端设备进行统一的注册、标识、管理和一致性处理，实现端-端互联，以及提供统一的管理调度接口，所述管理调度接口用于控制所述端设备的服务启停和设备启停，以及调节所述端设备的设备参数。
20、根据本专利技术提供的智慧工厂的算网协同调度系统，所述应用服务组件还用于根据所述业务需求下发控制指令，并将所述控制指令下发给所述端设备；所述端设备用于根据所述业务需求执行所述控制指令对应的操作。
21、根据本专利技术提供的智慧工厂的算网协同调度系统，所述应用服务组件还用于在所述算力任务执行过程中，获取所述算力网络的业务指标变化情况，并将所述业务指标变化情况反馈给所述算网动态感知组件。
22、本专利技术提供的智慧工厂的算网协同调度系统，通过对算网资源和算网业务的感知，实现对算力网络的协同调度，并将算力任务下发到算力节点执行，实现智慧工厂场景下对算网资源的统一编排与协同调度，有利于提高资源利用率，提供低时延、高可靠和智能高效的一体化算网服务，实现面向智慧工厂的资源协同和服务延伸，满足各类工业智能化场景的个性化需求，提高了对工业场景的覆盖度。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种智慧工厂的算网协同调度系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的智慧工厂的算网协同调度系统，其特征在于，所述算网协同调度组件包括协同编排引擎、调度策略优化引擎和调度执行引擎，其中：
3.根据权利要求2所述的智慧工厂的算网协同调度系统，其特征在于，所述最优算力节点为所述算力网络的边缘侧节点或端侧节点，所述算网能力对应的算法模型在所述算力网络的云侧节点进行预训练。
4.根据权利要求1所述的智慧工厂的算网协同调度系统，其特征在于，所述算网动态感知组件通过容器化环境和虚拟环境，构建算法管理能力，用于对所述算力网络中的模型算法进行迭代更新；所述算网动态感知组件对所述模型算法的更新方式包括批量更新、增量更新、在线更新和离线更新。
5.根据权利要求1所述的智慧工厂的算网协同调度系统，其特征在于，所述应用服务组件包括工业视觉引擎，用于将所述业务应用的业务流程原子化为应用服务，并将所述应用服务下发到所述算力网络的算力节点；所述算力节点包括云侧节点、边缘侧节点和端侧节点；
6.根据权利要求1所述的智慧工厂的算网协同调度系统，
7.根据权利要求1所述的智慧工厂的算网协同调度系统，其特征在于，所述应用服务组件包括生产数据管理引擎，用于对生产数据进行分类分级存储，以及对批量历史数据进行动态搬迁、备份和清理。
8.根据权利要求1所述的智慧工厂的算网协同调度系统，其特征在于，所述端设备管理组件还用于提供对所述端设备进行统一的注册、标识、管理和一致性处理，实现端-端互联，以及提供统一的管理调度接口，所述管理调度接口用于控制所述端设备的服务启停和设备启停，以及调节所述端设备的设备参数。
9.根据权利要求1所述的智慧工厂的算网协同调度系统，其特征在于，所述应用服务组件还用于根据所述业务需求下发控制指令，并将所述控制指令下发给所述端设备；所述端设备用于根据所述业务需求执行所述控制指令对应的操作。
10.根据权利要求1所述的智慧工厂的算网协同调度系统，其特征在于，所述应用服务组件还用于在所述算力任务执行过程中，获取所述算力网络的业务指标变化情况，并将所述业务指标变化情况反馈给所述算网动态感知组件。
...【技术特征摘要】
1.一种智慧工厂的算网协同调度系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的智慧工厂的算网协同调度系统，其特征在于，所述算网协同调度组件包括协同编排引擎、调度策略优化引擎和调度执行引擎，其中：
3.根据权利要求2所述的智慧工厂的算网协同调度系统，其特征在于，所述最优算力节点为所述算力网络的边缘侧节点或端侧节点，所述算网能力对应的算法模型在所述算力网络的云侧节点进行预训练。
4.根据权利要求1所述的智慧工厂的算网协同调度系统，其特征在于，所述算网动态感知组件通过容器化环境和虚拟环境，构建算法管理能力，用于对所述算力网络中的模型算法进行迭代更新；所述算网动态感知组件对所述模型算法的更新方式包括批量更新、增量更新、在线更新和离线更新。
5.根据权利要求1所述的智慧工厂的算网协同调度系统，其特征在于，所述应用服务组件包括工业视觉引擎，用于将所述业务应用的业务流程原子化为应用服务，并将所述应用服务下发到所述算力网络的算力节点；所述算力节点包括云侧节点、边缘侧节点和端侧节点；
6.根据权利要求1所述的智慧工厂的算网协同调度系统，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：耿晓巧，沈林江，仇树卿，马浩，
申请(专利权)人：浪潮通信信息系统有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。