本发明涉及端侧计算，特别是涉及一种基于边缘编排技术的端侧设备卸载方法及系统。
背景技术：
1、随着端侧设备（如智能手机、物联网设备等）的功能不断增强和应用场景的日益丰富，对计算能力的需求也不断提高。然而，端侧设备的资源（如计算能力、存储、电池续航等）通常有限，难以满足复杂和大规模的计算任务。云端无服务器平台计算作为一种新兴的计算模式，为解决这一问题提供了新的思路。移动边缘计算通过将计算任务卸载到边缘服务器，为解决这一问题提供了有效的途径。
2、但现有的针对端侧设备资源有限的卸载策略在嵌入式系统应用中存在的策略不够精准，对系统的动态变化适应性差以及受各种资源的约束。
技术实现思路
1、为了解决上述背景技术中存在的技术问题，本发明提供了一种基于边缘编排技术的端侧设备卸载方法及系统，有助于实现端侧设备的高效、准确的任务卸载以及提高嵌入式系统的资源利用效率和性能。
2、为了实现上述技术方案，第一方面，本发明提供了一种基于边缘编排技术的端侧设备卸载方法，包括以下步骤：
3、步骤一：构建策略树；
4、步骤二：通过所构建的策略树对任务进行特征分析，以确定任务类型和任务特征；
5、步骤三：实时评估端侧设备的可用的资源量；
6、步骤四：基于所确定的任务类型、任务特征以及实时评估出的端侧设备的可用资源量，生成执行策略，其中，执行策略包括将任务卸载到云端无服务器平台上进行执行的第一执行策略和在端侧设备生执行任务的第二执行策略；
7、步骤五：基于所生成的执行策略，执行任务。
8、进一步地，所述任务特征包括计算复杂度、数据量和任务延迟容忍度；
9、端侧设备的可用的资源量包括端侧设备的计算端侧设备的cpu空闲比率，内存空闲比率和网络延迟度。
10、进一步地，所述步骤一包括：
11、创建包括任务特征和处理策略的数据集；
12、计算数据集中每个任务特征的信息增益，以将信息增益最大的任务特征作为策略树的根节点；
13、对根节点进行递归分裂，以构建完整的策略树；
14、进一步地，所述步骤四包括：
15、判断每个任务的计算复杂度、数据量、延迟容忍度与计算端侧设备的cpu空闲比率、内存空闲比率、网络延迟度是否分别满足以下预设条件：
16、
17、为计算复杂度；为数据量；为延迟容忍度；为端侧设备的cpu空闲比率、为端侧设备的内存空闲比率、为端侧设备的网络延迟度，为调节系数，为正整数；
18、若满足，则根据确定的每个任务的计算复杂度、数据量和延迟容忍度和任务类型，来计算卸载策略指标；若不满足，则将生成第一执行策略。
19、进一步地，所述步骤四还包括：
20、计算任务在端侧设备和云端执行的成本；
21、基于计算出任务在端侧设备和云端执行的成本以及计算出的卸载策略指标，生成执行策略。
22、进一步地，所述步骤五包括：
23、在任务执行过程中，持续监测系统状态和任务执行情况，以动态调整权重系数以及预设指标阈值。
24、进一步地，所述根据确定的每个任务的计算复杂度、数据量和延迟容忍度和任务类型，来计算卸载策略指标包括：
25、根据确定的每个任务的计算复杂度、数据量和延迟容忍度来制定卸载策略指标，其中，卸载策略指标计算公式为：
26、
27、其中，为卸载策略指标；为计算复杂度；为数据量；为延迟容忍度，、和为权重系数，且权重系数满足以下公式：
28、
29、其中，取值为3；
30、根据确定的任务类型，调整、和权重系数，以计算出卸载策略指标。
31、进一步地，所述方法还包括监测任务执行性能并提供反馈。
32、第二方面，本发明提供了一种基于边缘编排技术的端侧设备卸载系统，包括：
33、构建模块，用于构建策略树；
34、任务特征分析模块，用于通过所构建的策略树对任务进行特征分析，以确定任务类型、任务特征以及任务所需要的资源；
35、端侧资源评估模块：用于实时评估端侧设备当前可用的计算资源；
36、卸载策略制定模块：基于所确定的任务类型、任务特征以及实时评估出的端侧设备的可用资源量，生成执行策略，其中，执行策略包括将任务卸载到云端无服务器平台上进行执行的第一执行策略和在端侧设备生执行任务的第二执行策略；
37、任务执行模块：用于基于所生成的执行策略，执行任务。
38、第三方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行以上所述的基于边缘编排技术的端侧设备卸载方法。
39、本发明的有益效果在于：
40、（1）本发明通过构建策略树，利用策略树对任务进行特征分析，以确定任务类型和任务特征并实时评估评估端侧设备的可用的资源量，基于所确定的任务类型、任务特征以及实时评估出的端侧设备的可用资源量，生成执行策略，并基于所生成的执行策略，执行任务，从而有助于实现端侧设备的高效、准确的任务卸载以及提高嵌入式系统的资源利用效率和性能。
41、（2）通过构建策略树来确定哪些任务在边缘设备执行，哪些任务在云端无服务器平台执行，实现更高效的资源分配，通过策略树的分支判断，能将有限的计算、存储和网络资源合理分配到不同类型的任务中，避免资源浪费，提高整体资源的利用效率。
1.一种基于边缘编排技术的端侧设备卸载方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于边缘编排技术的端侧设备卸载方法，其特征在于，所述任务特征包括计算复杂度、数据量和任务延迟容忍度；
3.根据权利要求1所述的基于边缘编排技术的端侧设备卸载方法，其特征在于，所述步骤一包括：
4.根据权利要求2所述的基于边缘编排技术的端侧设备卸载方法，其特征在于，所述步骤四包括：
5.根据权利要求4所述的基于边缘编排技术的端侧设备卸载方法，其特征在于，所述步骤四还包括：
6.根据权利要求1所述的基于边缘编排技术的端侧设备卸载方法，其特征在于，所述步骤五包括：
7.根据权利要求4所述的基于边缘编排技术的端侧设备卸载方法，其特征在于，所述根据确定的每个任务的计算复杂度、数据量和延迟容忍度和任务类型，来计算卸载策略指标包括：
8.根据权利要求1所述的基于边缘编排技术的端侧设备卸载方法，其特征在于，所述方法还包括监测任务执行性能并提供反馈。
9.一种基于边缘编排技术的端侧设备卸载系统，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1至8中任一项所述的基于边缘编排技术的端侧设备卸载方法。
