基于工业边缘计算的柔性系统边缘侧实时调度方法研究

Edge computing technology is one of the key issues in Industry 4.0. Large-scale customization and collaborative manufacturing on the premise of low-latency, high-reliability are the main challenges that industrial edge computing systems face. The project uses edge computing technology, virtualization technology and real-time scheduling theory to establish a real-time scheduling theory system for edge side flexible systems. In order to solve the problems of “precise description of heterogeneous edge node capacity”, “unified management of edge side resources” and “the trade-off between real-time performance and resources utilization”, researches of “normalized modeling of multi-dimensional resources of heterogeneous edge nodes considering node constraints”, “lightweight cross-platform resources pool suitable for edge computing scenarios” and “multi-objective collaborative optimization scheduling method” are proposed. Furthermore, a prototype system is designed and developed, with which simulations and experiments are implemented to verify the validity of the proposed methods. The successful development of this project will simultaneously meet the basic requirements of low latency and high reliability and the actual needs of large-scale customization and collaborative manufacturing, and complement the existing manufacturing system scheduling theory. The project is also in line with the development trend of the next generation industry.

边缘计算技术是工业4.0的热点问题之一，如何在保障低时延、高可靠的工业基本要求下实现大规模定制化和协同制造是其应用于工业系统所面临的主要挑战。本项目结合边缘计算技术、虚拟化技术和实时调度理论建立了柔性系统边缘侧实时调度理论体系，针对工业边缘计算中“异构边缘节点性能精准描述”、“边缘侧资源统一管控”以及“高资源利用率实时调度方法”三个问题，提出“考虑节点约束条件的异构边缘节点多维资源归一化建模”、“适用于边缘计算场景的轻量化跨平台资源池设计方法”以及“多目标协同优化调度方法”三个特色研究方案，并在此基础上，设计开发原型系统，通过物理实验和仿真相结合的方式验证所提方法的有效性。本项目的成功开展将同时满足系统对低时延、高可靠的基本要求和大规模定制化、协同制造的实际需求，提高系统可调度性和资源利用率，对现有制造系统调度理论体系进行补充，符合下一代工业的发展趋势。

边缘计算通过赋予终端计算和传输能力，将智能决策能力下沉至边缘，为实现智能制造柔性生产提供了新的解决途径。但，现有嵌入式节点与任务紧绑定，且异构节点算力难以统一度量、管控，成为阻碍边缘计算在工业场景应用的核心因素。本项目以工业生产实际需求为出发点，为构建一套完整的适用于工业边缘计算场景的柔性系统边缘侧实时调度理论体系，分别对多维边缘资源归一化建模、轻量化跨平台资源池设计与多目标协同优化调度方法三方面展开具体研究。在多维边缘资源归一化建模方面，提出了资源为核心的网算控一体化任务模型，发明了边缘侧多维资源归一化度量方法，实现了较高精度的边缘侧计算任务执行时间预测；在轻量化跨平台资源池设计方面，项目组以网络化控制系统为原型，结合kubernetes容器编排平台，设计了支持动态实时重构的边缘计算实时系统，并对该系统调度性能进行分析，为网算控一体化的新一代工业互联网平台提供技术支撑；在多目标协同优化调度方法方面，项目组从边缘节点能耗、网络传输开销以及计算资源利用等角度展开优化研究，提出了工业网络异构路由调度方法，海量实时数据包有限存储空间调度方法，改进的Advantage Actor-critic调度方法，服务质量可信的任务迁移方法等调度策略，实现了系统性能与多维目标的协同优化与保障。项目组成员在重要的国际学术期刊和会议上共计发表论文18篇（期刊论文16篇，会议论文2篇），其中SCI期刊论文10篇（1区期刊4篇），中文核心期刊论文6篇；在执行期内申请发明专利8项，授权4项；项目负责人在项目执行期内完成学术专著1部（Mixed-Criticality Industrial Wireless Networks），并在边缘计算方向提交国家标准1项（面向工业应用的边缘计算：应用指南）；项目负责人夏长清入选中国科学院青年促进会项目，沈阳市高层次人才计划，晋升计算机学会高级会员。

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