一种分层算力网络编排方法、装置及存储介质
技术领域
本公开涉及云计算技术领域，尤其涉及一种分层算力网络编排方法、装置及存储介质。
背景技术
人工智能(Artificial Intelligence，AI)、5G技术推动计算密集型业务广泛应用，促使物联网、大视频、车联网等新兴业务的蓬勃发展，现有网络架构以及云集中式部署方式难以满足业务需求，通过边缘计算使网络和云随业务流向边缘迁移已成为产业新趋势。
算力已成为了支撑智能化社会发展的关键要素，算力分布在不同的网络层级(端，边，云)，各层级算力资源不同，同时边缘计算生态系统涵盖了不同算力提供方，包括：云提供商、应用/服务提供商、网络运营商，中小型的企业、超算中心甚至是个人，如何融合利用各级、各方算力资源充满挑战。
网络低时延是一种非常重要的体验质量(Quality of Experience，QoE),它可以促进新应用发展并带来良好的客户体验。但现有业务应用缺乏网络协作，网络中没有用户访问信息无法确定最佳服务处理节点，很难满足低延迟要求。
大量业务需要更多有保证的算力资源，现有计算资源节点之间缺乏灵活互动调度能力，当计算资源过载时、甚至不可用时，当前依赖客户端应用层重连，等待时间达到秒/分钟级，导致业务体验下降。当今业务静态部署，资源无法复用，同样存在大量闲置资源浪费。
发明内容
有鉴于此，本公开提供一种分层算力网络编排方法、装置及存储介质，以实现算力网络的优化编排。
基于本公开一实施例，本公开提供了一种分层算力网络编排方法，该方法应用于包括区域算力网络编排模块和端到端算力网络编排模块的分层算力网络编排装置中，所述方法包括：
区域算力网络编排模块接收计算节点上报的算力资源信息、网络资源信息，并将接收的信息同步给端到端算力网络编排模块；
端到端算力网络编排模块接收算力网络交易平台发送的用户算力申请，向算力网络交易平台反馈能够满足用户算力请求的端到端算力网络资源列表；
端到端算力网络编排模块接收到算力网络交易平台发送的算力分配请求后，选定相关的区域算力网络编排模块为用户建立网络连接，并分配相应的算力资源；
选定的区域算力网络编排模块为用户建立网络连接，并分配相应的算力资源后，将用户与计算节点之间的网络路径信息及剩余算力资源信息上报给端到端算力网络编排模块，以更新算力和网络资源信息。
基于本公开的另一实施例，本公开还提供一种分层算力网络编排装置，该装置包括两层算力网络编排层，一层为靠近计算节点所在区域部署的区域算力网络编排模块，一层为负责全局端到端算力网络编排的端到端算力网络编排模块；
端到端算力网络编排模块，用于全局的端到端的算力、网络及应用编排；
区域算力网络编排模块，用于区域算力、网络及应用的编排。
本公开实施例采用分层编排的思想实现对用户/租户的算力分配、网络连接及应用部署。一层是靠近计算节点所在区域部署的区域算力网络编排模块，另一层是在区域算力网络编排模块之上的负责全局端到端算力网络编排的端到端算力网络编排模块。在靠近计算节点区域附近布署区域算力网络编排模块，较跨区布署增加了连接的可靠性。同时每个区域内有自己的区域算力网络编排模块，可以根据该区域自己的策略进行调度，具有很好的灵活性。通过本公开可以优化计算资源利用率、提高网络效率。
附图说明
为了更加清楚地说明本公开实施例或者现有技术中的技术方案，下面将对本公开实施例或者现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据本公开实施例的这些附图获得其他的附图。
图1为本公开一实施例提供的算力网络架构示意图；
图2为本公开一实施例提供的分层算力网络编排装置结构及编排过程示意图；
图3为本公开一实施例提供的分层算力网络编排方法的步骤流程图；
图4为本公开一实施例提供的一种分层算力网络编排设备结构示意图。
具体实施方式
在本公开实施例使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的，而非限制本公开实施例。本公开实施例中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其它含义。本公开中使用的术语“和/或”是指包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本公开实施例可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本公开实施例范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，此外，所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
为了解决算力网络的供需矛盾，提高算力网络分配均衡性，提高应用直接的网络协作性，本公开提供了一种分层算力网络编排架构及基于该架构的算力网络编排方法。本公开提供的方案能够根据不同的业务需求，网络实时状况，算力资源实时状况，将客户需求动态路由到不同距离的计算节点上执行计算任务，从而有效保障用户的算力需求，提高算力网络的稳定性，提高用户体验。
图1为本公开一实施例提供的算力网络架构示意图，该算力网络架构利用软件SDN/NFV技术，使用分层编排的思想实现对用户/租户的算力分配、网络连接及应用部署，以达到优化用户体验、优化计算资源利用率、优化网络效率的目的。该算力网络架构分为四层，分别为业务应用层、算力交易层、分层编排层、基础算力层。
基础算力层：主要包括网络基础设施，边缘/核心计算节点基础设施(例如数据中心(Data Center，DC)和多接入边缘计算(Multiple Edge Computing，MEC)节点)，用于异构算力资源的生成与连接。
分层编排层：用于分层编排实现跨地域，跨数据中心的操作，统一实现算力注册，算力相互协同、调度、安全传递等功能。
算力交易层：用于需求解析与匹配，算力计费等。
业务应用层：搭建统一算力应用平台，提供统一的算力应用服务和开放入口。
图2为本公开一实施例提供的分层算力网络编排装置结构及编排过程示意图。该实施例中，分层算力网络编排装置200由两个算力网络编排层构成，一层是靠近计算节点所在区域部署的区域算力网络编排模块，在区域算力网络编排模块之上还包括一层负责全局端到端算力网络编排的端到端算力网络编排模块。分层算力网络编排装置200中的各功能模块可以采用软件模块形式实现，也可以采用硬件单元方式实现。该装置的各模块的功能与本公开实施提供的分层算力网络编排方法中的各步骤具有对应关系。
分层算力网络编排装置200中可包括多个不同规模的区域算力网络编排模块，区域算力网络编排模块的规模由所管理的计算节点规模决定。如图2中所示，区域算力网络编排模块1为管控核心云计算节点的大规模区域算力网络编排模块，区域算力网络编排模块2为管控城域计算节点的中等规模的区域算力网络编排模块，区域算力网络编排模块3为管控多个边缘计算节点的小规模区域算力网络编排模块。本公开实施例通过在靠近计算节点区域附近布署区域算力网络编排模块，较跨区布署增加了连接的可靠性。同时每个区域内有自己的区域算力网络编排模块，可以根据该区域自己的策略进行调度，具有很好的灵活性。
以下结合附图对本公开提供的分层算力网络编排装置200各模块以及各模块所包括的组件进行说明。
端到端算力网络编排模块201，该模块负责全局的端到端算力、网络及应用编排，该模块包括如：
注册同步单元，用于各区域算力网络编排模块上报的算力资源、网络资源的注册及同步。
资源管理单元，用于维护和管理全局算力资源状态及网络拓扑信息；并根据各区域算力网络编排模块上报的资源信息，为算力网络交易平台提供算力网络资源列表；
资源调度单元，用于根据用户的算力分配请求为用户调度和分配算力网络资源。
区域算力网络编排模块202：该模块负责区域算力、网络及应用的编排。该模块进一步包括如：
算力编排单元：该单元用于区域内算力资源的编排，包括算力同步、算力调度、算力管理、算力状态拓扑等组件；该单元还用于区域内部署的服务节点、可用算力资源、可用服务和网络拓扑结构的整体视图的维护。
网络编排单元：该单元包括网络调度、网络管理等组件，用于管理域内网络，在确定用户业务部署位置后，将业务流量路由到所分配的算力节点。
应用编排单元：用于区域内应用的调度，在指定位置触发应用实例化或终止，对应用生命周期进行管理、监控及向端到端算力网络编排模块提供应用相关事件、操作的消息指示。
此外，本公开实施例中，区域算力网络编排模块通常还包括用于安全管理的安全管理单元、用于管理用户及网络策略的策略管理单元、用于对本区域内的资源进行管理维护的资源管理单元及用于对本区域内的算法资源进行管理和维护的算法管理单元等，这些单元通常都是算力网络里的常用单元，为描述简洁起见，本文不做过多赘述。
图3为本公开一实施例提供的分层算力网络编排方法的步骤流程图，该方法应用于包括区域算力网络编排模块和端到端算力网络编排模块的采用分层结构的算力网络编排装置中，包括：
步骤301.区域算力网络编排模块接收计算节点上报的算力资源信息、网络资源信息，并将接收的信息同步给端到端算力网络编排模块。
该步骤中的计算节点可以为边缘计算节点、核心云计算节点、城域计算节点。各类计算节点分别向其所属的区域算力网络编排模块中的算力编排单元、网络编排单元上报算力资源信息与网络资源信息，算力资源信息包括但不限于算力资源的数量、状态，网络资源信息包括但不限于：网络节点之间的网络拓扑信息、网络时延信息等，区域算力网络编排模块将收集上来的信息同步给端到端算力网络编排模块。
步骤302.端到端算力网络编排模块接收算力网络交易平台发送的用户算力申请，向算力网络交易平台反馈能够满足用户算力请求的端到端算力网络资源列表；
该步骤中，用户在请求算力资源时，首先向算力网络交易平台发起算力申请，算力网络交易平台接收到用户的算力申请(包括算力大小、网络时延等需求)后，向端到端算力网络编排模块发送用户算力申请消息。
端到端算力网络编排模块在接收到用户算力申请后，根据本地存储的各区域算力网络编排模块上报的算力资源和网络资源信息，为用户筛选出满足用户算力请求的端到端算力网络资源列表，端到端算力网络资源列表中的每一条记录中包括但不限于计算节点算力信息、存储信息、网络时延信息。
算力网络交易平台接收到端到端算力网络编排模块反馈的端到端算力网络资源列表后，将列表提供给用户进行选择，用户在算力网络交易平台上选择满足其算力申请条件的端到端算力网络资源后(如选择了满足其需求的一个边缘计算节点)，交易平台将交易结果发送给端到端算力网络编排模块(此时明确了需求)。
步骤303.端到端算力网络编排模块接收到算力网络交易平台发送的算力分配请求后，选定相关的区域算力网络编排模块为用户建立网络连接，并分配相应的算力资源。
当用户通过算力网络交易平台选定端到端算力网络资源后，算力网络交易平台向端到端算力网络编排模块发送算力分配请求，请求端到端算力网络编排模块为用户分配用户所选定的算力及网络资源。其中，算力分配请求中包括但不限于用户选定的计算节点的信息以及用户选定的区域计算节点与用户之间的网络资源信息。
端到端算力网络编排模块接收到算力网络交易平台发送的算力分配请求后，根据交易结果，选定相关的区域算力网络编排模块，计算用户到已选计算节点之间的最优路由策略，下发策略到已选定的区域算力网络编排模块(包括用户选定的计算节点对应的区域算力网络编排模块或其他涉及到的用户与边缘计算节点间所选路径对应的区域算力网络编排模块)为用户与已选计算节点之间建立网络连接，用户选定的计算节点对应的区域算力网络编排模块同时也会为用户分配相应的算力资源。
步骤304.已选定的区域算力网络编排模块为用户建立网络连接，并分配相应的算力资源后，将用户与计算节点之间的网络路径信息及剩余算力资源信息上报给端到端算力网络编排模块，以更新算力和网络资源信息。
用户选定的计算节点对应的区域算力网络编排模块中的算力编排模块为用户分配相应的计算、存储资源，应用编排模块部署用户所需的应用，为用户提供服务。
为用户分配相应的算力资源后，已选定的区域算力网络编排模块中算力编排模块和网络编排模块将计算节点与用户之间的网络路径信息及剩余算力资源信息上报给端到端算力网络编排模块，端到端算力网络编排模块更新用户选定计算节点的算力信息及该计算节点与用户之间的网络资源信息。
在本公开一实施例中，在为用户分配算力资源后，用户选定的区域算力网络编排模块中的应用编排模块还负责继续监控应用服务质量，当服务质量下降不能满足业务需求时，则区域算力网络编排模块中的应用编排模块通知端到端算力网络编排模块重新为应用选路，迁移应用到合适的其他计算节点。
本公开采用分层的编排方案，每个区域算力网络编排模块仅对本区域内的计算节点进行管控，管理的计算节点数量降低，存储和分析难度较集中管控方案降低，因此能够有效地提高算力和网络资源的调度性能。
图4为本公开一实施例提供的一种分层算力网络编排设备结构示意图，该设备400包括：诸如中央处理单元(CPU)的处理器410、内部总线420、网络接口440以及计算机可读存储介质430(例如内存、磁盘)。其中，处理器410与计算机可读存储介质430可以通过内部总线420相互通信。计算机可读存储介质430内可存储本公开提供的用于实施本公开提供的分层算力网络编排方法的全部功能或部分功能的计算机程序，当计算机程序被处理器410执行时即可实施本公开提供的分层算力网络编排方法的相应步骤的功能。例如端到端算力网络编排模块可单独以软件模块或硬件模块的形式运行于一设备400中，多个区域算力网络编排模块可单独以软件模块或硬件模块的形式运行于多个设备400中，设备与设备之间通过网络互连以共同实施本公开提供的分层算力网络编排方法的所有步骤功能。
以上所述仅为本公开的实施例而已，并不用于限制本公开。对于本领域技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。
