基于边缘计算的资源获取方法及系统与流程

1.本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于边缘计算的资源获取方法及系统。


背景技术：

2.随着移动通信技术的发展，运营商之间对营业厅的职能也在由基本服务向营销服务逐步转变，传统的营销服务手段，如纸质宣传手册、led显示屏、海报屏等方式已经不能满足目前运营新产品多样性、时效性、统一性的需求。互联网的发展为运营商提供了一种全新的管理模式，借助互联网能将分布于不同区域的营业厅显示设备进行统一管理、统一播控，从而实现降本增效的目的。
3.目前联播系统整体架构分为集团侧、省测和市测三级缓存机制。
4.节目发布步骤如下：
5.1、省测部署好服务器并调通好网络：包含文件缓存服务器、负载均衡服务器、请求入口服务器。
6.2、省测打通与集团侧网络策略，集团侧发布节目时，通过ip承载网将节目素材同步到省测文件缓存服务器。
7.3、终端安装联播系统app、启动时通过公网访问省测入口服务器，省测负载均衡服务器将请求均衡分发到文件缓存服务器进行下载。
8.4、终端设备根据后台的闲时下载配置，在链路空闲时将素材下载到本地进行离线播放。
9.5、省测管理员通过后台管理系统一键发布节目，终端app获取节目进行播报。
10.由于联播系统固有的占用大带宽、长链路传输、广覆盖的业务特点，通过有线，无线的形式直连服务器资源池，会出现如下弊端：
11.1、获取资源途径简单，无法适应复杂的场景。
12.2、没有对实时运行资源存储服务器状态进行分析。
13.3、无法获取各边缘端的设备及网络情况进行监控。
14.4、边端节点无法从其他边端节点存储服务器中获取资源。


技术实现要素：

15.本发明提供的基于边缘计算的资源获取方法及系统，用于解决现有技术中存在的上述至少一个问题，通过采用独有的资源同步方案，在边缘节点选择同步目标资源时，通过算法评分选择资源池中分值最高的服务器，并将该服务器存储的目标资源同步到部署在目标边缘节点的终端上，从而解决在边缘节点需要同步的资源存在多处，如何选择资源进行同步的问题，减少服务器的网络拥塞和负载的问题，提升边缘节点同步资源的速度。
16.本发明提供的一种基于边缘计算的资源获取方法，包括：
17.根据候选服务器列表中各候选服务器的实时运行状态评分，确定各所述候选服务
器的分值；
18.将分值最高的候选服务器上存储的目标资源同步到目标边缘节点部署的终端上；
19.其中，所述候选服务器列表是根据云端存储所述目标资源的服务器列表和各边缘节点存储所述目标资源的服务器列表确定的。
20.根据本发明提供的一种基于边缘计算的资源获取方法，所述根据候选服务器列表中各候选服务器的实时运行状态评分，确定各所述候选服务器的分值，包括：
21.确定所述各候选服务器的各资源的使用率所得第一评分和线性影响因素所得第二评分；
22.根据所述第一评分和所述第二评分，确定所述各候选服务器的实时运行状态评分；
23.根据所述实时运行状态评分，确定各所述候选服务器的分值。
24.根据本发明提供的一种基于边缘计算的资源获取方法，所述确定所述各候选服务器的各资源的使用率所得第一评分和线性影响因素所得第二评分，包括：
25.根据所述各资源的使用率的第一分数和所述各资源的使用率的第一权重，确定所述第一评分；
26.根据所述线性影响因素的第二分数和所述线性影响因素的第二权重，确定所述第二评分。
27.根据本发明提供的一种基于边缘计算的资源获取方法，所述第一权重和所述第二权重是通过如下方式确定的：
28.根据预设权重阈值、所述各候选服务器的运行状态的第一最大值参数和所述各候选服务器的运行状态的使用率，确定所述第一权重；
29.根据所述预设权重阈值、所述第二分数和线性影响的第二最大值参数，确定所述第二权重；
30.其中，所述第一最大值参数是根据所述各候选服务器的预期各资源的使用率进行调整的；
31.所述第二最大值参数是根据所述各候选服务器上存储的所述目标资源的下载频率进行调整的。
32.根据本发明提供的一种基于边缘计算的资源获取方法，所述各资源的使用率至少包括时延、带宽使用率、cpu使用率、内存使用率和i/o消耗率；所述线性影响因素至少包括目标资源的大小和目标资源的下载频率。
33.根据本发明提供的一种基于边缘计算的资源获取方法，所述将分值最高的候选服务器上存储的目标资源同步到目标边缘节点部署的终端上，包括：
34.根据所述终端发送给所述分值最高的候选服务器上的资源获取请求，将所述分值最高的候选服务器上存储的所述目标资源下载到所述终端。
35.本发明还提供一种基于边缘计算的资源获取系统，包括：分值确定模块和资源获取模块；
36.所述分值确定模块，用于根据候选服务器列表中各候选服务器的实时运行状态评分，确定各所述候选服务器的分值；
37.所述资源获取模块，用于将分值最高的候选服务器上存储的目标资源同步到目标
边缘节点部署的终端上；
38.其中，所述候选服务器列表是根据云端存储所述目标资源的服务器列表和各边缘节点存储所述目标资源的服务器列表确定的。
39.本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述基于边缘计算的资源获取方法的步骤。
40.本发明还提供一种处理器可读存储介质，所述处理器可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于使所述处理器执行，如上述任一种所述基于边缘计算的资源获取方法的步骤。
41.本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于边缘计算的资源获取方法的步骤。
42.本发明提供的基于边缘计算的资源获取方法及系统，采用独有的资源同步方案，在边缘节点选择同步目标资源时，通过算法评分选择资源池中分值最高的服务器，并将该服务器存储的目标资源同步到部署在目标边缘节点的终端上，从而解决在边缘节点需要同步的资源存在多处，如何选择资源进行同步的问题，减少服务器的网络拥塞和负载的问题，提升边缘节点同步资源的速度。
附图说明
43.为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
44.图1是本发明提供的基于边缘计算的资源获取方法的流程示意图之一；
45.图2是本发明提供的新型联播系统的架构示意图；
46.图3是本发明提供的第一权重和各资源的使用率的关系示意图；
47.图4是本发明提供的第一最大值参数调整后第一权重的变化示意图；
48.图5是本发明提供的基于边缘计算的资源获取方法的流程示意图之二；
49.图6是本发明提供的基于边缘计算的资源获取系统的结构示意图；
50.图7是本发明提供的电子设备的实体结构示意图。
具体实施方式
51.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
52.图1是本发明提供的基于边缘计算的资源获取方法的流程示意图之一，如图1所示，方法包括：
53.s1、根据候选服务器列表中各候选服务器的实时运行状态评分，确定各候选服务器的分值；
54.s2、将分值最高的候选服务器上存储的目标资源同步到目标边缘节点部署的终端上；
55.其中，候选服务器列表是根据云端存储目标资源的服务器列表和各边缘节点存储所述目标资源的服务器列表确定的。
56.需要说明的是，上述方法的执行主体可以是计算机设备。
57.可选地，本发明提供的基于边缘计算的资源获取方法可以适用于新型联播系统中各边缘(边端)节点的终端或设备的资源同步，新型联播系统是专业数字媒体信息发布系统，数字信息主要是以流媒体的形式在android、i/os等各种终端显示设备上播放，新型联播系统的架构示意图如图2所示：
58.通过对新型联播系统的改造，采用边缘计算的架构对整个新型联播系统的资源存储进行重构。云端将目标资源(例如视频播放资源)存放在指定的资源池当中，边缘节点会选取云端资源池中所需要的目标资源进行下载。
59.采用云边协同的方式，将云端的目标资源采用最优且下载最快的方式同步到分布在各地区的边缘节点上，终端/设备通过接入到离其最近的边缘节点上，能够最快的获取边缘节点上的目标资源，这就能够满足一些存储空间比较小的播放设备的实时播放需求，达到了降本增效的目的。
60.将终端接入到边缘节点之后，在云端也可以对终端进行控制，增加了对终端控制的另一种方式。
61.部署在边缘节点的终端例如部署在厅店的终端需要下载播放的目标资源，向所在的目标边缘节点上发送选取节点上目标资源的请求，当该目标边缘节点上已经存在该资源，设备将会直接从所属的目标边缘节点上下载该资源进行播放。当目标边缘节点上不存在终端所需要播放的目标资源时，边缘节点则需要去从云端资源池当中将该资源下载到边缘节点上。在边缘节点选择云端资源池内的资源时，先获取云端资源池中所有存储目标资源的云端的服务器列表(云端存储目标资源的服务器是可以分布在各地区的)，再获取该目标资源所在的边缘节点的服务器列表，并由此得到所有存储该目标资源的候选服务器列表。
62.通过对候选服务器列表中的各候选服务器进行分析之后，对每台候选服务器的实时运行状态进行评分，得到各个候选服务器的分值，并将分值最高的候选服务器上存储的目标资源同步到目标边缘节点部署的终端上。
63.本发明提供的基于边缘计算的资源获取方法，采用独有的资源同步方案，在边缘节点选择同步目标资源时，通过算法评分选择资源池中分值最高的服务器，并将该服务器存储的目标资源同步到部署在目标边缘节点的终端上，从而解决在边缘节点需要同步的资源存在多处，如何选择资源进行同步的问题，减少服务器的网络拥塞和负载的问题，提升边缘节点同步资源的速度。
64.进一步地，在一个实施例中，步骤s1，可以具体包括：
65.s11、确定各候选服务器的各资源的使用率所得第一评分和线性影响因素所得第二评分；
66.s12、根据第一评分和所述第二评分，确定各候选服务器的实时运行状态评分；
67.s13、根据实时运行状态评分，确定各候选服务器的分值。
68.进一步地，在一个实施例中，各资源的使用率至少包括时延、带宽使用率、cpu使用率、内存使用率和i/o消耗率；线性影响因素至少包括目标资源的大小和目标资源的下载频率。
69.可选地，在边缘节点选择云端资源池内的目标资源时，通过对候选服务器列表中各候选服务器(包括云端存储目标资源的服务器和边缘节点存储目标资源的服务器)进行带宽使用率、时延、cpu使用率、内存使用率以及i/o消耗率进行分析之后，会对每台候选服务器的当前运行情况进行评分，得到每台候选服务器的各资源的使用率的第一评分，在对每台服务器的当前运行情况评分完成之后，会对每台服务器上的目标资源进行评分，通过对目标资源的线性影响因素例如目标资源的大小和目标资源的下载频率进行分析，以对目标资源进行评分，得到线性影响因素的第二评分。
70.根据上述得到的各候选服务器的各资源的使用率的第一评分和线性影响因素的第二评分，计算得到各候选服务器的实时运行状态评分，并各候选服务器的实时运行状态评分作为各候选服务器的分值，并将分值最高的候选服务器上存储的目标资源同步到目标边缘节点部署的终端上。
71.本发明提供的基于边缘计算的资源获取方法，在分布在各地的边缘节点上的存储服务器在选择同步云端存储服务器中的资源时候，会通过算法评分选择资源池中分值最高的服务器上存储的资源(如视频播放资源)同步到边缘节点的终端上，能够降低终端实时播放视频资源占用过大的网络带宽，造成的网络拥塞，使得用户观看视频卡顿、推流、拉流失败的问题。
72.进一步地，在一个实施例中，步骤s11可以具体包括：
73.s111、根据各资源的使用率的第一分数和各资源的使用率的第一权重，确定第一评分；
74.s112、根据线性影响因素的第二分数和线性影响因素的第二权重，确定第二评分。
75.可选地，当前需要同步的目标资源存在不同服务器(如服务器a至服务器d)上，在同步目标资源前对服务器a至服务器d的实时运行状态评分，根据服务器a至服务器d的各资源的使用率的第一分数以及各资源的使用率对应的第一权重，计算得到第一评分，服务器a至服务器d的各资源的使用率的第一分数和对应的第一权重如表1所示：
76.表1
[0077][0078]
线性影响因素的第二分数以及线性影响因素的第二权重如表2所示：
[0079]
表2
[0080][0081]
根据计算得到的服务器a至服务器d的第一评分和第二评分得到服务器a至服务器d的分值分别为365、370、315和371。
[0082]
经过对同一目标资源分布在不同服务器进行评分，可以清晰的看到目前服务器d评分最高，所以边缘节点去服务器d同步目标资源对服务器的影响最小。
[0083]
本发明提供的基于边缘计算的资源获取方法，当边缘节点部署的终端需要下载资源时，边缘节点能够通过对资源所在的服务器和资源本身的情况做出最优的下载选择，保证下载的过程中对其他业务影响降到最小化。
[0084]
进一步地，在一个实施例中，第一权重和第二权重是通过如下方式确定的：
[0085]
根据预设权重阈值、各候选服务器的运行状态的第一最大值参数和各候选服务器的运行状态的使用率，确定第一权重；
[0086]
根据预设权重阈值、第二分数和线性影响的第二最大值参数，确定第二权重；
[0087]
其中，第一最大值参数是根据各候选服务器的预期各资源的使用率进行调整的；
[0088]
第二最大值参数是根据各候选服务器上存储的目标资源的下载频率进行调整的。
[0089]
可选地，根据预设权重阈值weimax、各候选服务器的运行状态的第一最大值参数rate和各候选服务器的运行状态的使用率xn，确定第一权重w1：
[0090][0091]
根据预设权重阈值weimax、线性影响因素的第二分数mn和线性影响的第二最大值参数m
max
，确定第二权重w2：
[0092][0093]
由此可以得到各候选服务器的实时运行状态评分socre：
[0094][0095]
其中，{e1,e2,...,en}为各候选服务器的运行状态的使用率(包括带宽使用率、cpu使用率、内存使用率和i/o消耗率)，etar为各候选服务器的运行状态的第一最大值参数，其最大值为80，代表预留服务器正常运行所需要的空间，{m1,m2,...,mn}为线性影响因素(包
括目标资源的大小和目标资源的下载频率)的第二分数，weimax的最大取值为10，以保证最后的计算得到的第一权重和第二权重只会在10分以内。
[0096]
第一权重的调整和各资源的使用率的一个关系图如3所示，越靠近各候选服务器的运行状态的最大值参数rate的第一权重调整的越快且越低，其中，各候选服务器的运行状态的第一最大值参数rate是根据各候选服务器的预期各资源的使用率进行调整的。
[0097]
线性影响的第二最大值参数m
max
是根据各候选服务器上存储的目标资源的下载频率进行调整的。
[0098]
影响资源同步的因素包括时延、带宽使用率、cpu使用率、内存使用率、i/o消耗率、目标资源的大小以及目标资源的下载频率。
[0099]
各候选服务器(服务器a至服务器d)的运行状态的使用率xn如表3所示：
[0100]
表3
[0101][0102]
对各候选服务器(服务器a至服务器d)的评分(即各资源的使用率的第一分数)如表1所示，服务器a至服务器d中存储的目标资源的大小和下载频率如表2所示，由此可以得到服务器a至服务器d的实时运行状态评分(即服务器a至服务器d的分值)。
[0103]
经过计算后得知服务器d的分值最高，当服务器d运行一段时间过后，由于目标资源获取请求都选择从服务器d下载目标资源，这就会导致服务器d的运行参数会改变，当连接数增多的时候，通过监控服务器运行的各项参数变化得出，服务器d的带宽占用率升高到70％，cpu使用率升高到60％，内存使用率升高到75％，i/o消耗率升高到71％，根据服务器d的运行参数计算新的第一权重，同时由于服务器d的目标资源的下载频率增大导致线性影响的第二最大值参数m
max
发生变化，这导致目标资源的下载频率的第二权重同样会发生变化，经过计算得到服务器d的各资源的使用率的第一权重和线性影响因素的第二权重如表4所示：
[0104]
表4
[0105][0106]
其他未有资源获取请求的服务器a至服务器c的分值保持不变，经过重新评分之后，可以发现最适合同步资源到目标边边缘节点的服务器变为了服务器b，且在对服务器影响影响不大的情况下，可以选择同步速度最快的服务器b进行资源同步。
[0107]
根据预期各资源的使用率来调整第一最大值参数rate，从而对第一权重进行调整。对于各候选服务器的预期的各资源的使用率来动态调整各资源的使用率的第一权重，在资源联播资源同步的过程，因为目标资源大小的原因会导致同步的时间也会不同，不同的候选服务器存放着各个业务系统的资源，在其他的业务系统需要快速同步资源的情况时，为了不影响其他业务的响应速度，会根据不同的候选服务器运行的高峰期不同而调整第一权重计算公式中第一最大值参数rate的值。以服务器d的分值为例，当服务器d在高峰运行时期，rate的值从80调整到50，服务器d的分值通过计算之后如表4所示。
[0108]
当候选服务器d的第一最大值参数rate调整到50后(这个动态调整过程是经过统计过去在这个时间段资源服务器的运行情况得出的调整结果，这个结果在不同的服务器上对应的值也是不一样的)，服务器d的第一最大值参数调整后第一权重的变化示意图如图4所示。
[0109]
通过调整服务器d的第一最大值参数，可以得出最后资源获取请求会发送到服务器b上面进行资源的同步，从而使得在之后的一段时间内不会有资源获取请求发送到服务器d上面，保证了服务器d的平稳运行。
[0110]
本发明提供的基于边缘计算的资源获取方法，采用实时动态调整影响因素的权重来达到调整服务器评分的机制，达到了分散下载请求的目的，同时也减少了资源同步的过程对资源服务器运行的影响，采用预期的方式动态调整服务器的权重和多维度评分机制，对在不同的服务器上的资源进行评分，通过评分的机制选取评分最高的存储服务器上的资源进行同步，达到了以最优的速度和状态同步将资源同步到边缘节点上，将资源同步到设备上的压力下沉到边端与设备之间网络通信上，达到了对资源服务器的影响降到最小的目的。
[0111]
进一步地，在一个实施例中，步骤s2可以具体包括：
[0112]
s21、根据终端发送给分值最高的候选服务器上的资源获取请求，将分值最高的候选服务器上存储的目标资源下载到终端。
[0113]
可选地，部署在边缘节点的终端例如部署在厅店的终端需要下载播放的目标资源，该终端发起下载资源到本地播放的请求(即资源获取请求)，资源获取请求发起后，会在终端位于的边缘节点上的服务器上面查找是否有符合的目标资源，如果有就可以直接下载，如果没有，资源获取请求会转发到分值最高的候选服务器上，将分值最高的候选服务器
上存储的目标资源下载到终端上。
[0114]
在基于边缘计算的存储方案，由于相同的目标资源会存在各边端节点上，在业务繁忙的时候，云端与边端的网络使用率过高，此时边端需要同步资源，为了不占用云边端网络通信，在计算出各候选服务器得分之后，如果当前选择的是位于云端的服务器，但是此时云边端通信网络占用率过高，可以将资源获取请求发送到可访问到的分值最高的候选服务器上进行资源同步。
[0115]
如图5所示，在实际的应用场景中，位于厅店的设备需要下载播放的资源时，向所在的边缘节点上发送选取节点上资源的请求，当节点上已经存在该资源，设备将会直接从所属的边缘节点上下载该资源进行播放。当节点上不存在设备所需要播放的视频资源时，边缘节点则需要去从云端资源池当中将该资源下载到边缘节点上。
[0116]
位于厅店的设备发起下载资源到本地播放的请求，请求发起后，会在设备位于的边缘节点上的资源存储服务器上面查找是否有符合的资源，如果有就可以直接下载，如果没有，请求会转发到边缘节点上。先获取云端资源池中所有的资源存放的云端服务器列表(云端存储资源服务器是可以分布在各地区的存储的)，再获取该资源所在的边缘节点的服务器列表。
[0117]
通过判断云端服务器列表和边缘节点的服务器列表中的各候选服务器是否存在带宽差别，若是，将带宽按照从大到小排序，并按带宽占用率(即带宽使用率)赋值评分，若否，则判断各候选服务器是否存在时延差异；
[0118]
若是，则按照将各候选服务器按时延从大到小排序，给不同时延的候选服务器评分，并判断各候选服务器负载是否正常；
[0119]
若是，则按照cpu使用率、内存使用率和io消耗率对各候选服务器评分，并结合资源的大小和资源的下载频率计算各候选服务器的分值，并在云端资源池连接的候选服务器数量(ftp服务器)未满时，从分值最高的候选服务器将资源下载到厅店的设备上。
[0120]
本发明提供的基于边缘计算的资源获取方法，采用基于边缘计算的存储方案，边缘节点可以按照所需要播放的目标资源去云端资源池和其他边缘节点上获取资源，不需要在云端存储相同的目标资源，可以通过将终端绑定在边缘节点上的，使得终端能够实时获取节点上资源进行播放，减少终端对存储空间的需求。
[0121]
下面对本发明提供的基于边缘计算的资源获取系统进行描述，下文描述的基于边缘计算的资源获取系统与上文描述的基于边缘计算的资源获取方法可相互对应参照。
[0122]
图6是本发明提供的基于边缘计算的资源获取系统的结构示意图，如图6所示，包括：分值确定模块610和资源获取模块611；
[0123]
分值确定模块610，用于根据候选服务器列表中各候选服务器的实时运行状态评分，确定各候选服务器的分值；
[0124]
资源获取模块611，用于将分值最高的候选服务器上存储的目标资源同步到目标边缘节点部署的终端上；
[0125]
其中，候选服务器列表是根据云端存储目标资源的服务器列表和各边缘节点存储目标资源的服务器列表确定的。
[0126]
本发明提供的基于边缘计算的资源获取系统，采用独有的资源同步方案，在边缘节点选择同步目标资源时，通过算法评分选择资源池中分值最高的服务器，并将该服务器
存储的目标资源同步到部署在目标边缘节点的终端上，从而解决在边缘节点需要同步的资源存在多处，如何选择资源进行同步的问题，减少服务器的网络拥塞和负载的问题，提升边缘节点同步资源的速度。
[0127]
进一步地，在一个实施例中，分值确定模块610，可以具体包括：
[0128]
第一计算子模块，用于确定各候选服务器的各资源的使用率所得第一评分和线性影响因素所得第二评分；
[0129]
第二计算子模块，用于根据第一评分和第二评分，确定各候选服务器的实时运行状态评分；
[0130]
第三计算子模块，用于根据实时运行状态评分，确定各候选服务器的分值；
[0131]
其中，各资源的使用率至少包括时延、带宽使用率、cpu使用率、内存使用率和i/o消耗率；线性影响因素至少包括目标资源的大小和目标资源的下载频率。
[0132]
本发明提供的基于边缘计算的资源获取系统，在分布在各地的边缘节点上的存储服务器在选择同步云端存储服务器中的资源时候，会通过算法评分选择资源池中分值最高的服务器上存储的资源(如视频播放资源)同步到边缘节点的终端上，能够降低终端实时播放视频资源占用过大的网络带宽，造成的网络拥塞，使得用户观看视频卡顿、推流、拉流失败的问题。
[0133]
进一步地，在一个实施例中，第一计算子模块，还可以具体用于：
[0134]
根据各资源的使用率的第一分数和各资源的使用率的第一权重，确定第一评分；
[0135]
根据线性影响因素的第二分数和线性影响因素的第二权重，确定第二评分。
[0136]
本发明提供的基于边缘计算的资源获取系统，当边缘节点部署的终端需要下载资源时，边缘节点能够通过对资源所在的服务器和资源本身的情况做出最优的下载选择，保证下载的过程中对其他业务影响降到最小化。
[0137]
进一步地，在一个实施例中，分值确定模块610还可以具体包括：
[0138]
权重确定子模块，用于根据预设权重阈值、各候选服务器的运行状态的第一最大值参数和各候选服务器的运行状态的使用率，确定第一权重；以及
[0139]
根据预设权重阈值、第二分数和线性影响的第二最大值参数，确定第二权重；
[0140]
其中，第一最大值参数是根据各候选服务器的预期各资源的使用率进行调整的；
[0141]
第二最大值参数是根据各候选服务器上存储的目标资源的下载频率进行调整的。
[0142]
本发明提供的基于边缘计算的资源获取系统，采用实时动态调整影响因素的权重来达到调整服务器评分的机制，达到了分散下载请求的目的，同时也减少了资源同步的过程对资源服务器运行的影响，采用预期的方式动态调整服务器的权重和多维度评分机制，对在不同的服务器上的资源进行评分，通过评分的机制选取评分最高的存储服务器上的资源进行同步，达到了以最优的速度和状态同步将资源同步到边缘节点上，将资源同步到设备上的压力下沉到边端与设备之间网络通信上，达到了对资源服务器的影响降到最小的目的。
[0143]
进一步地，在一个实施例中，资源获取模块611，还可以具体用于：
[0144]
根据终端发送给分值最高的候选服务器上的资源获取请求，将分值最高的候选服务器上存储的目标资源下载到终端。
[0145]
本发明提供的基于边缘计算的资源获取系统，采用基于边缘计算的存储方案，边
缘节点可以按照所需要播放的目标资源去云端资源池和其他边缘节点上获取资源，不需要在云端存储相同的目标资源，可以通过将终端绑定在边缘节点上的，使得终端能够实时获取节点上资源进行播放，减少终端对存储空间的需求。
[0146]
图7是本发明提供的一种电子设备的实体结构示意图，如图7所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)710、通信接口(communication interface)711、存储器(memory)712和总线(bus)713，其中，处理器710，通信接口711，存储器712通过总线713完成相互间的通信。处理器710可以调用存储器712中的逻辑指令，以执行如下方法：
[0147]
根据候选服务器列表中各候选服务器的实时运行状态评分，确定各候选服务器的分值；
[0148]
将分值最高的候选服务器上存储的目标资源同步到目标边缘节点部署的终端上；
[0149]
其中，候选服务器列表是根据云端存储目标资源的服务器列表和各边缘节点存储目标资源的服务器列表确定的。
[0150]
此外，上述的存储器中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机电源屏(可以是个人计算机，服务器，或者网络电源屏等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0151]
进一步地，本发明公开一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的基于边缘计算的资源获取方法，例如包括：
[0152]
根据候选服务器列表中各候选服务器的实时运行状态评分，确定各候选服务器的分值；
[0153]
将分值最高的候选服务器上存储的目标资源同步到目标边缘节点部署的终端上；
[0154]
其中，候选服务器列表是根据云端存储目标资源的服务器列表和各边缘节点存储目标资源的服务器列表确定的。
[0155]
另一方面，本发明还提供一种处理器可读存储介质，所述处理器可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于使所述处理器执行上述各实施例提供的方法，例如包括
[0156]
根据候选服务器列表中各候选服务器的实时运行状态评分，确定各候选服务器的分值；
[0157]
将分值最高的候选服务器上存储的目标资源同步到目标边缘节点部署的终端上；
[0158]
其中，候选服务器列表是根据云端存储目标资源的服务器列表和各边缘节点存储目标资源的服务器列表确定的。
[0159]
以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单
元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
[0160]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机电源屏(可以是个人计算机，服务器，或者网络电源屏等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
[0161]
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

技术特征：
1.一种基于边缘计算的资源获取方法，其特征在于，包括：根据候选服务器列表中各候选服务器的实时运行状态评分，确定各所述候选服务器的分值；将分值最高的候选服务器上存储的目标资源同步到目标边缘节点部署的终端上；其中，所述候选服务器列表是根据云端存储所述目标资源的服务器列表和各边缘节点存储所述目标资源的服务器列表确定的。2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的资源获取方法，其特征在于，所述根据候选服务器列表中各候选服务器的实时运行状态评分，确定各所述候选服务器的分值，包括：确定所述各候选服务器的各资源的使用率所得第一评分和线性影响因素所得第二评分；根据所述第一评分和所述第二评分，确定所述各候选服务器的实时运行状态评分；根据所述实时运行状态评分，确定各所述候选服务器的分值。3.根据权利要求2所述的基于边缘计算的资源获取方法，其特征在于，所述确定所述各候选服务器的各资源的使用率所得第一评分和线性影响因素所得第二评分，包括：根据所述各资源的使用率的第一分数和所述各资源的使用率的第一权重，确定所述第一评分；根据所述线性影响因素的第二分数和所述线性影响因素的第二权重，确定所述第二评分。4.根据权利要求3所述的基于边缘计算的资源获取方法，其特征在于，所述第一权重和所述第二权重是通过如下方式确定的：根据预设权重阈值、所述各候选服务器的运行状态的第一最大值参数和所述各候选服务器的运行状态的使用率，确定所述第一权重；根据所述预设权重阈值、所述第二分数和线性影响的第二最大值参数，确定所述第二权重；其中，所述第一最大值参数是根据所述各候选服务器的预期各资源的使用率进行调整的；所述第二最大值参数是根据所述各候选服务器上存储的所述目标资源的下载频率进行调整的。5.根据权利要求2-4任一项所述的基于边缘计算的联播资源资源获取方法，其特征在于，所述各资源的使用率至少包括时延、带宽使用率、cpu使用率、内存使用率和i/o消耗率；所述线性影响因素至少包括目标资源的大小和目标资源的下载频率。6.根据权利要求1所述的基于边缘计算的资源获取方法，其特征在于，所述将分值最高的候选服务器上存储的目标资源同步到目标边缘节点部署的终端上，包括：根据所述终端发送给所述分值最高的候选服务器上的资源获取请求，将所述分值最高的候选服务器上存储的所述目标资源下载到所述终端。7.一种基于边缘计算的资源获取系统，其特征在于，包括：分值确定模块和资源获取模块；所述分值确定模块，用于根据候选服务器列表中各候选服务器的实时运行状态评分，确定各所述候选服务器的分值；
所述资源获取模块，用于将分值最高的候选服务器上存储的目标资源同步到目标边缘节点部署的终端上；其中，所述候选服务器列表是根据云端存储所述目标资源的服务器列表和各边缘节点存储所述目标资源的服务器列表确定的。8.一种电子设备，包括处理器和存储有计算机程序的存储器，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6任一项所述基于边缘计算的资源获取方法的步骤。9.一种处理器可读存储介质，其特征在于，所述处理器可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于使所述处理器执行权利要求1至6任一项所述基于边缘计算的资源获取方法的步骤。10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述基于边缘计算的资源获取方法的步骤。

技术总结
本发明提供一种基于边缘计算的资源获取方法及系统，方法包括：根据候选服务器列表中各候选服务器的实时运行状态评分，确定各候选服务器的分值；将分值最高的候选服务器上存储的目标资源同步到目标边缘节点部署的终端上。所述系统用于执行上述方法。本发明采用独有的资源同步方案，在边缘节点选择同步目标资源时，通过算法评分选择资源池中分值最高的服务器，并将该服务器存储的目标资源同步到部署在目标边缘节点的终端上，从而解决在边缘节点需要同步的资源存在多处，如何选择资源进行同步的问题，减少服务器的网络拥塞和负载的问题，提升边缘节点同步资源的速度。提升边缘节点同步资源的速度。提升边缘节点同步资源的速度。


技术研发人员：付兵兰 陈国 江乾荣 欧阳端 何慧敏 陈健森 崔莉 蔡亚妮 张敏 刘春林 吴志强 彭伟军
受保护的技术使用者：中国移动通信集团有限公司
技术研发日：2022.01.30
技术公布日：2023/8/8