一种异构集群安监设备的安全负载均衡的方法与流程

本发明涉及一种异构集群安监设备的安全负载均衡的方法。

背景技术：

企业要想发展，最根本的是要安全生产，对员工和公共资源的生命财产安全负责。而安监设备是进行安全生产的第一道也是最重要的一道防线。但由于资金问题，大多数企业的安监设备并不是整套的更新，而是分批局部更新。这就造成了安监设备的产品代数不同，能承载的负载压力不同，安监设备的大规模异构性造成了在某些平均负载压力过大的情况下，老设备容易超负荷运载，造成设备的损坏，从而对生产安全造成很大的潜在风险。本专利致力于如何统筹新老设备，对安监设备进行负载均衡，从而使得每个安监设备承载的负载都要小于其最高负载的红线，降低安监设备的损坏率，提高生产安全。

技术实现要素：

本发明提供一种异构集群安监设备安全负载均衡的方法：

①确定异构集群安监设备的实施节点集NS。

②按照节点间具有的相同数据块副本数划分为N个节点域。

③搜集各节点设备的额定负载LR与实际负载LS。

④设置节点域内阈值M＝安监设备额定负载LR×125％。

⑤在该节点域内，若有节点实际负载>阈值M，则节点域内须进行负载均衡，否则无需负载均衡(本文并称为负载成功)。

⑥检查节点域数量N(N＝N⁺)是否有N＝0，若N≠0，则进行下一步操作；若N＝0，则均衡过程结束并返回结果。

⑦将同一节点域内超过阈值的节点与另外几个不超过阈值的节点进行算法1所示的负载均衡，同时N--。

⑧计算此时Ls与每个设备M差值H，并判断H的正负，同时判断步骤⑥：

⑨若均衡结束后节点域任意H均<＝0,则均衡成功；否则仍然存在H>0则均衡失败，现有设备无法进行有效安全的负载均衡。

本发明有益结果为：可以为异构集群安监设备进行有效、安全的负载均衡方案，使得各个安监节点均工作在常规负载以内的负载，减少因负载过重而造成的设备老化损坏，杜绝因安监设备损坏对事故的监控管理不足造成的安全事故。

【具体实施方案】

①确定异构集群安监设备的实施节点集NS。

安监节点集NS的选取不是本专利讨论范围，故在本专利中，假定已经选取完成了安监设备的实施节点集NS，NS中任意节点ns可能有任意数量的作业任务数据块副本；要想完成整个任务，NS必须包含所有完成任务所需要的数据块集D，D中小任务块di∈D，i＝N⁺,有ri个副本随机分布在随机ns上。

②按照任务数据块副本对NS进行划分节点域。

在初始状态，若两个节点的交集具有任意一个相同的数据块副本，则作为一个一级节点域；接着对一级节点域中每两个节点，继续进行交集计算，若有节点具有任意两个相同的数据块副本，则作为二级节点域…以此类推，直到第n 级节点域的节点之间具有最多n个的数据块副本，如图1所示。

③搜集各节点设备的常规负载LR与实际负载LS。

采用工业物联网的方式将各个节点的常规负载LR和实际负载LS数据上传至云端数据中心进行存储，以备下一步的处理。

④设置节点域内阈值M＝安监设备常规负载LR×125％。

⑤检查该节点域内，计算Ls与每个M差值H：H＝Ls-M，若存在H>0 则节点域内须进行负载均衡，否则无需负载均衡(本文也称为负载成功)。

⑥检查节点域数量N是否有剩余：均衡时分级向上合并处理，每次合并进行“N--”操作；若N＝0时，表示节点域已无剩余，此时停止合并处理，并结合H正负返回结果(结果叙述见步骤⑨)；若N≠0，继续进行下一步操作。

⑦将同一节点域内超过阈值的节点与另外几个不超过阈值的节点进行算法1所示的负载均衡。

⑧计算均衡后的Ls与每个M差值H：H＝Ls-M；并判断H的正负作为下一步操作的条件。

⑨此时进行步骤⑥判断节点域N是否还有剩余和H的正负；若N≠0，则与上一级节点域合并，继续按照算法1进行均衡；若N＝0且H>0，则说明现有的节点域无法完成异构安监集群的安全负载均衡，须更换升级设备集群或减少负载总量；若N＝0且所有H<＝0，则说明目前节点域内所有Ls已经小于等于阈值，说明负载均衡成功。

算法1(该算法运行在任意一级节点域内部)包括以下步骤：

①计算节点域内的负载平均值Lavg。

②将节点域内的节点负载数进行从小到大的排序。

③以负载数为参照准则，建立一棵平衡二叉树。

④对叶子结点进行配对均衡，每次均衡量为τ，下同。

⑤若均衡后，对任意两个叶子节点的均衡结果 Tij，(i，j∈N⁺，Tij表示i号节点与j号节点均衡的结果)，Tij内的任意H<＝0，则该步均衡成功；若均衡后，对任意两个叶子节点的均衡结果Tij，存在Tij内的 H>0，则该步均衡失败。

⑥当失败的均衡结果Tij>一个时，失败的均衡结果之间继续进行步骤④的均衡；当失败的均衡结果Tij数量＝1或当第P(x为叶子结点个数) 次的均衡仍然无法成功，此时无论均衡成功与否，均与第一次均衡时节点的父节点均衡结果进行均衡，重复步骤④，并重复⑤⑥的判断。

⑦当向上均衡到和根节点均衡时，均衡结束。此时若H<＝0,则均衡成功， return均衡结果；否则return现有设备无法进行有效的安全负载均衡。

算法1具体实施步骤(如图5所示)：

①当i节点的负载Li>M时，该节点即需要进行负载均衡。假设节点域中有P个节点，Li代表节点域内第i(i∈N⁺)个节点的负载数，则节点域内负载平均值 Lavg：

②将节点域内的节点负载数进行从小到大的排序。建立一个完全二叉树；将其时进行调整，使其成为一棵平衡二叉树，最终形成的二叉树左子树均小于右子树，将其作为接受(receive)方；右子树将作为发送(send)方，发送方将一部分负载均衡给接受方，如图4所示。

③对二叉树的最左最右叶子结点、次左次右叶子结点…….两两一组 (Group)进行均衡；若某节点为空，则其配对节点直接合并到父节点并在后期参与进行父节点之间的均衡，每次均衡量为τ，下同。

④若均衡后，对任意两个叶子节点的均衡结果 Tij，(i，j∈N⁺，Tij表示i号节点与j号节点均衡的结果)，Tij内的任意H<＝0，则该步均衡成功。若均衡后，对任意两个叶子节点的均衡结果Tij，存在Tij内的 H>0，则该步均衡失败。

⑤因为若有失败的均衡结果，则只有两种可能：一个失败结果或多个结果；当失败的均衡结果Tij>1个时，失败的均衡结果之间继续进行步骤④的均衡；当失败的均衡结果Tij数量＝1或当第P(x为叶子结点个数)次的均衡仍然无法成功，此时无论均衡成功与否，均与第一次均衡时节点的父节点均衡结果进行均衡，重复步骤③，并重复④⑤的判断。

⑥当向上均衡到和根节点均衡时，均衡结束；此时若H<＝0,则均衡成功， return均衡结果。否则return现有设备无法进行有效的安全负载均衡。

⑦令ρ为节点实际负载相异度，任意两个叶子节点i，j之间的实际负载相异度为：

ρ＝Li-Lj；

负载相异度作为一个重要的参数，在作业并发量比较大的时候，可以提高确定两个不同负载节点之间均衡量的准确性；通过测算可得实验图如图6所示。

每次均衡时，send方主动发送请求给receive，由于均衡节点时外界环境如网络环境的干扰，导致会有一定的响应延迟和丢包率；若receive第一次未给予回应，即为响应延迟；此时send方重发请求，直到收到回应。

send请求的域内丢数据块包率为∈，receive响应延迟率为θ，丢包率越高，响应延迟率越高，负载相异度越高，则均衡数据量会相应增多以求成功均衡，则每次均衡的数据块量τ为：

V作为系数，是安监监控等级，V越高，则均衡量相应提高；已知节点安监监控等级为V，取值为1,2,3,4,5。等级越高，其取值越大。若无特殊安监监控需求，则监控等级值取1。若有特殊需求，则按照以下标准定性：

附图说明：

图1是节点域划分示意图；

图2是分级均衡示意图

图3：单个节点域内部示意图(注：其中的图形代表安监异构节点设备)

图4：节点域内平衡二叉树示意图

图5：算法1示意图

图6：有无ρ对均衡负载量的差异

图7：异构集群安监设备的安全负载均衡的方法具体流程图。