物联网设备的边缘分布式多副本处理方法、装置及介质与流程

1.本发明涉及计算机物联网领域，具体涉及了一种物联网设备的边缘分布式多副本处理方法、装置及介质。


背景技术：

2.基于scada组态技术的传统类物联网应用通常是相对独立的系统，与其他系统对接的相对较少，更多的关注的是监视功能，对控制相对较弱，而物联网要求信息全网互通，实现设备互联、系统互联、数据互联、服务互联后的跨系统、跨设备联动。目前系统ai联动行为需要依靠第三方平台算法算力丰富自身产品，同时边缘设备节点分配资源不太合理，没有去中心化管理自动调配节点资源负载能力。
3.针对现有技术问题，在边缘网关系统中心化管理，只能通过手动部署，调配边缘设备节点服务器中各设备数量，实现效率低下。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提供了一种物联网设备的边缘分布式多副本处理方法、装置及介质，提升了物联网设备系统的并发数量。
5.本发明的技术方案包括一种物联网设备的边缘分布式多副本处理方法，其特征在于，该方法包括：s100，获取边缘网关的分布式物联网设备列表，执行所述物联网设备列表的变量初始化处理；s200，创建所述边缘网关对应的副本，所述副本用于根据所述物联网设备列表对物联网设备根据算法进行任务分配。
6.根据所述的物联网设备的边缘分布式多副本处理方法，其中该方法还包括：检测到所述分布式物联网设备列表的任意节点宕机时，将对应所述节点的权重归零，所述节点为物联网设备，所述变量包括边缘设备序号列表、有效边缘节点数、初始化设备数量、负载率列表、最大承载量、约定加权、任务数量、边缘节点列表、当前节点设备类型下的设备量及当前节点数量。
7.根据所述的物联网设备的边缘分布式多副本处理方法，其中该方法还包括：当任意所述任务已分配物联网设备数量大于最大承载量时，创建新的设备节点服务器，同时分配新的初始化变量；根据分配当前节点设备数量计算公式得到最大承载量，重新分配权重值、设备节点，根据最大承载量分配对应的任务设备数量，并使任务的优先级最低。
8.根据所述的物联网设备的边缘分布式多副本处理方法，其中所述副本包括：所述物联网设备列表中任意所述变量发生变化时，保持动态更新并上报。
9.根据所述的物联网设备的边缘分布式多副本处理方法，其中该方法还包括：设置有主副本，所述主副本通过实施监控所述副本，并同步多个所述副本的所述变量。
10.根据所述的物联网设备的边缘分布式多副本处理方法，其中根据所述物联网设备列表对物联网设备根据算法进行任务分配包括：
11.所述任务的分配算法为
12.其中，nedgenode为物联网设备列表，nedgenodetypenum为当前节点数量，currentweight有效边缘节点权重，totalnum为初始化设备数量，nslbrate为负载率列表，nmaxholdlist最大承载量。
13.本发明的技术方案还包括一种物联网设备的边缘分布式多副本处理装置，该装置包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现任一所述的方法步骤。
14.本发明的技术方案还包括一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现任一所述的方法步骤。
15.本发明的有益效果为：自动监控并调配边缘设备节点服务器中各设备数量，提高了物联网设备系统的并发数量。
附图说明
16.下面结合附图和实施例对本发明进一步地说明；
17.图1所示为根据本发明实施方式的总体流程图。
18.图2所示为根据本发明实施方式的变量示意图。
19.图3所示为根据本发明实施方式的分布式多副本处理流程图。
20.图4所示为根据本发明实施方式的物联网系统示意图。
21.图5示为根据本发明实施方式的装置图。
具体实施方式
22.本部分将详细描述本发明的具体实施例，本发明之较佳实施例在附图中示出，附图的作用在于用图形补充说明书文字部分的描述，使人能够直观地、形象地理解本发明的每个技术特征和整体技术方案，但其不能理解为对本发明保护范围的限制。
23.本发明的描述中，除非另有明确的限定，设置等词语应做广义理解，所属技术领域技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在本发明中的具体含义。
24.图1所示为根据本发明实施方式的总体流程图。该流程包括：s100，获取边缘网关的分布式物联网设备列表，执行物联网设备列表的变量初始化处理；s200，创建边缘网关对应的副本，副本用于根据物联网设备列表对物联网设备根据算法进行任务分配。
25.图2所示为根据本发明实施方式的变量示意图。如图2，其中每条变量分为包括其英文，中文及其变量类型。这些变量类型经过初始化后，写入副本记录当前所有变量值，保存最新的副本更新状态。图2中的范围仅为一种示例，在实际处理时，变量可以自定设置。
26.图3所示为根据本发明实施方式的分布式多副本处理流程图。其流程主要如下：
27.取节点约定权重从大到小进行排序得到边缘节点列表；servernodelist＝{s1,s2...}，初始化相关变量如图2所示；
28.通过判定条件，根据分配当前节点设备数量计算公式进行分配设备列表序号；创建并写入副本记录当前所有变量值，保存最新的副本更新状态。
29.若遇到设备列表中某节点宕机状态，有效边缘节点权重会初始化为零，宕机状态并不影响自动分配计算公式。同时更新写入副本记录当前所有变量值，保存最新的副本更新状态。
30.当任务分配设备数量大于最大承载量时，会创建新的设备节点服务器，分配新的初始化各变量，各节点更新副本记录信息。根据分配当前节点设备数量计算公式得到根据最大承载量，重新分配约定权重值，重新分配设备节点，根据最大最后顺序排序分配任务设备数量。
31.下面是对整个流程图计算公式详细描述，
32.其中，nedgenode为物联网设备列表，nedgenodetypenum为当前节点数量，currentweight有效边缘节点权重，totalnum为初始化设备数量，nslbrate为负载率列表，nmaxholdlist最大承载量。
33.图4所示为根据本发明实施方式的物联网系统示意图。该系统包括分布式多副本中心，通过主副本对边缘网关的设备列表进行监控和同步，主副本通过如图3的流程执行多副本的分配和处理，设备列表中的设备主要是物联网设备，如摄像头、门禁、各种感应装置等。
34.图5示为根据本发明实施方式的装置图。装置包括存储器100及处理器200，其中处理器200存储有计算机程序，计算机程序用于执行：获取边缘网关的分布式物联网设备列表，执行物联网设备列表的变量初始化处理；创建边缘网关对应的副本，副本用于根据物联网设备列表对物联网设备根据算法进行任务分配。其中，存储器100用于存储数据。
35.应当认识到，本发明实施例中的方法步骤可以由计算机硬件、硬件和软件的组合、或者通过存储在非暂时性计算机可读存储器中的计算机指令来实现或实施。所述方法可以使用标准编程技术。每个程序可以以高级过程或面向对象的编程语言来实现以与计算机系统通信。然而，若需要，该程序可以以汇编或机器语言实现。在任何情况下，该语言可以是编译或解释的语言。此外，为此目的该程序能够在编程的专用集成电路上运行。
36.此外，可按任何合适的顺序来执行本文描述的过程的操作，除非本文另外指示或以其他方式明显地与上下文矛盾。本文描述的过程(或变型和/或其组合)可在配置有可执行指令的一个或多个计算机系统的控制下执行，并且可作为共同地在一个或多个处理器上执行的代码(例如，可执行指令、一个或多个计算机程序或一个或多个应用)、由硬件或其组合来实现。所述计算机程序包括可由一个或多个处理器执行的多个指令。
37.进一步，所述方法可以在可操作地连接至合适的任何类型的计算平台中实现，包括但不限于个人电脑、迷你计算机、主框架、工作站、网络或分布式计算环境、单独的或集成的计算机平台、或者与带电粒子工具或其它成像装置通信等等。本发明的各方面可以以存储在非暂时性存储介质或设备上的机器可读代码来实现，无论是可移动的还是集成至计算平台，如硬盘、光学读取和/或写入存储介质、ram、rom等，使得其可由可编程计算机读取，当存储介质或设备由计算机读取时可用于配置和操作计算机以执行在此所描述的过程。此外，机器可读代码，或其部分可以通过有线或无线网络传输。当此类媒体包括结合微处理器
或其他数据处理器实现上文所述步骤的指令或程序时，本文所述的发明包括这些和其他不同类型的非暂时性计算机可读存储介质。当根据本发明所述的方法和技术编程时，本发明还包括计算机本身。
38.计算机程序能够应用于输入数据以执行本文所述的功能，从而转换输入数据以生成存储至非易失性存储器的输出数据。输出信息还可以应用于一个或多个输出设备如显示器。在本发明优选的实施例中，转换的数据表示物理和有形的对象，包括显示器上产生的物理和有形对象的特定视觉描绘。
39.上面结合附图对本发明实施例作了详细说明，但是本发明不限于上述实施例，在技术领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。