用于互连分布式网络的边缘设备的传输频率管理的制作方法

用于互连分布式网络的边缘设备的传输频率管理


背景技术：

1.本发明一般涉及分布式网络领域，尤其涉及一种用于管理互连分布式网络的多个边缘设备的传输频率的方法。
2.边缘设备是提供进入企业或服务提供方核心网络的入口点的设备。示例包括路由器、路由交换机、综合接入设备(iad)、多路复用器以及各种城域网(man)和广域网(wan)接入设备。边缘设备还提供到运营方和服务提供方网络的连接。将局域网连接到高速交换机或骨干的边缘设备可以被称为边缘集中器。通常，边缘设备通常是提供到更快、更有效的骨干和核心网络的认证接入(最常见的是pppoa和pppoe)的路由器。因此，核心网络通常被设计为具有使用路由协议的交换机，路由协议诸如开放式最短路径优先(ospf)或多协议标签交换(mpls)以获得可靠性和可扩展性，从而允许边缘路由器具有到核心网络的冗余链路。核心网络之间的链路是不同的，例如边界网关协议(bgp)路由器通常用于对等交换。
3.在典型的互连分布式网络中，来自各种传感器和边缘设备的数据被收集、通过网关和云传输、并被存储在数据库中以用于分析。然而，互连分布式网络的所有设备实际上可以写入数据库的数据流写入频率(dfwf)通常受到最大写入频率(mwf)的限制。例如，在一些商业应用中，边缘设备可以被配置为允许对于基本/标准用户十(10)次写入/秒，而对于高级/高级用户五十(50)次写入/秒。因此，如果mwf未被正确管理，则互连的分布式网络的设备的性能可能受到写入速度约束的限制。


技术实现要素：

4.本发明的实施例公开了一种用于管理互连分布式网络的多个边缘设备的传输频率的计算机实现的方法、计算机程序产品和系统。该计算机实现的方法包括一个或多个计算机处理器确定针对互连分布式网络的最大写入频率mwf。一个或多个计算机处理器根据基于mwf的优化算法迭代处理互连分布式网络的多个边缘设备的数据流写入频率dfwf的值，以标识dfwf的值的收敛，其中处理值的每次迭代包括在多个边缘设备中的每个边缘设备处基于相应边缘设备的相关联效用函数来确定dfwf的值，其中效用函数是设备的取决于dfwf的效用的度量。一个或多个计算机处理器响应于标识收敛，将dfwf的收敛值确定为针对多个边缘设备的dfwf的最优值。
5.根据一个方面，提供了一种计算机实现的方法，包括：由一个或多个计算机处理器确定针对互连的分布式网络的最大写入频率mwf；由一个或多个计算机处理器针对互连的分布式网络的多个边缘设备迭代处理数据流写入频率dfwf的值，方法基于根据mwf的优化算法来标识dfwf的值的收敛，其中处理值的每次迭代包括在多个边缘设备中的每个边缘设备处基于相应边缘设备的相关联的效用函数来确定dfwf的值，其中效用函数是设备的取决于dfwf的效用的度量；以及响应于标识收敛，通过一个或多个计算机处理器将dfwf的收敛值确定为用于多个边缘设备的dfwf的最优值。
6.根据另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括：一个或多个计算机可读存储介质和存储在一个或多个计算机可读存储介质上的程序指令，所存储的程序指令包括：用于
确定分布式网络的最大写入频率(mwf)的程序指令；用于根据基于mwf的优化算法迭代处理互连分布式网络的多个边缘设备的数据流写入频率(dfwf)的值以标识dfwf的值的收敛的程序指令，其中处理值的每次迭代包括在每个边缘设备处基于边缘设备的相关联的效用函数来确定dfwf的值，效用函数定义作为dfwf的函数的设备的效用的度量；以及用于响应于标识收敛而将dfwf的收敛值确定为边缘设备的dfwf的最优值的程序指令。
7.根据另一方面，提供了一种系统，包括：处理组件，被配置为确定分布式网络的最大写入频率mwf；互连分布式网络的多个边缘设备，其中多个边缘设备中的每个边缘设备被配置为基于相应边缘设备的相关联的效用函数来确定数据流写入频率dfwf的值，效用函数定义设备的取决于dfwf的效用的度量；以及优化装置，被配置为根据基于mwf的优化算法迭代处理多个边缘设备的dfwf的值，以标识dfwf的值的收敛，并且响应于标识收敛，将dfwf的收敛值确定为边缘设备的dfwf的最优值。
附图说明
8.现在将参考附图仅通过示例的方式描述本发明的实施例，在附图中：
9.图1描绘了根据本发明的实施例的示例分布式系统的图形表示；
10.图2是根据本发明的实施例的示例系统的框图；
11.图3a是根据本发明的实施例的所提出的分布式通信系统的示意图；
12.图3b是描述根据本发明实施例的算法迭代的示意图；
13.图4是根据本发明的实施例的方法的简化流程图；以及
14.图5示出了根据本发明的实施例的系统。
具体实施方式
15.本发明一般涉及分布式网络领域，并且特别涉及用于管理互连分布式网络的多个边缘设备的传输频率的方法。本发明还涉及一种包括计算机可读程序代码的计算机程序产品，该计算机可读程序代码使得系统的处理器或网络的多个处理器能够实现这种方法。本发明还涉及一种用于管理互连分布式网络的多个边缘设备的传输频率的系统。本发明寻求提供一种用于管理互连分布式网络的多个边缘设备的传输频率的方法。这种方法可以是计算机实现的。
16.本发明还试图提供一种计算机程序产品，其包括用于在由处理单元执行时实现所提出的方法的计算机程序代码。本发明还试图提供一种适于执行该计算机程序代码的处理系统。本发明还试图提供一种用于管理互连分布式网络的多个边缘设备的传输频率的系统。根据本发明的实施例，提供了一种用于管理互连分布式网络的多个边缘设备的传输频率的计算机实现的方法。该方法包括确定针对分布式网络的最大写入频率mwf。该方法还包括根据基于mwf的优化算法迭代处理边缘设备的数据流写入频率dfwf的值，以标识dfwf的值的收敛。处理值的每次迭代包括在每个边缘设备处基于边缘设备的相关联的效用函数来确定dfwf的值，效用函数基于dfwf定义设备的效用的度量。响应于标识收敛，该方法将dfwf的收敛值确定为边缘设备的dfwf的最优值。
17.提出了针对去中心化架构(即，互连分布式网络)的边缘设备的传输频率管理的概念。在这样的概念中，mwf可以相对于多个(例如，组)iot设备来优化。对于这种优化，每个边
缘设备可以具有相关联的效用函数。效用函数可以表示对于给定dfwf，用户可以从设备中实际获益的程度。换言之，设备的相关联效用函数可以定义设备的取决于dfwf的效用的度量。作为示例，在机器学习应用中，实用函数可以相对于设备的dfwf对经训练的模型的准确度进行建模。
18.本发明的实施例可以寻求在给定边缘设备所连接到的分布式网络的mwf的情况下最大化多个边缘设备的整体效用。特别地，所提出的实施例可以跨网关设备和多个边缘设备采用去中心化优化算法，使得边缘设备的隐私得以保留。例如，实用功能可以在每个边缘设备处被本地定义，并且不被泄露给任何其他第三方设备或管理平台，包括实现实施例所采用的优化算法的一部分的网关设备。
19.本发明的实施例涉及采用去中心化优化算法的概念，该算法保持与多个边缘设备相关联的公用事业功能的私密性。以此方式，实施例可以提供对传输频率的优化管理，同时维持与分布式网络的边缘装置有关的敏感/机密实用信息的隐私。特别地，提出了在现有的分布式通信架构(例如，iot架构)上利用去中心化隐私感知算法。
20.在本发明的实施例中，工作负载调度问题可以被建模为受约束的凹/凸优化问题。代替查看工作负载隐私，所提出的实施例的主要焦点可以是保护用户定义的边缘设备(例如，iot)的敏感信息(例如，效用函数)，其可以例如捕获/描述分布式网络中的特定设备的重要性。作为示例，在一些实施例中，不仅可以根据外部系统资源而且可以考虑(多个)用户可定制偏好来最优地计算传输频率。
21.本发明的一些实施例采用协作去中心化算法来以即插即用和隐私感知的方式最优地计算边缘设备的传输频率。作为采用这种去中心化方法的结果，相对于边缘设备的上层节点(例如网关)可能仅需要收集(多个)边缘设备的有限信息以用于计算目的，因此不需要完全访问(多个)边缘设备的实用功能。尽管在一些实施例中，设备的相关联的效用函数可能先前已经被生成或定义(例如，基于用户输入和/或控制信号)，但是其他实施例可以被配置为生成这样的效用函数(例如，基于用户输入信号)。因此，一些实施例可以进一步包括，在每个边缘设备处，确定用于设备的效用函数，并且将所确定的效用函数与设备相关联。这样，可以提供改进的灵活性。此外，可以促进实用功能的动态更新或重新计算。
22.可以在互连的分布式网络的非边缘设备处部分地进行迭代处理。例如，网关可以承担优化处理的一部分。这样，可以采用去中心化方法，其防止边缘设备本地的实用功能被暴露或暴露。实施例因此可以涉及作为迭代过程的一部分的网关。换句话说，网关可以承担部分优化处理，并且非边缘设备可以承担部分优化处理，以便实现去中心化/分布式优化处理装置。
23.多个边缘设备的第一边缘设备可以具有相关的效用函数，其包括连续可微的非递减的凹函数。例如，第一边缘设备的相关联效用函数可以被建模为加权对数函数的聚类。其它凸/凹函数也可以用于实用函数。此外，对数函数，比如说y＝log(x)是连续可微的，并且是非递减的凹函数。然而，根据所提出的实施例，效用函数不必是连续地非递减的。例如，凹函数可以在一个区间中不减小，而在另一个区间中减小。因此，根据实施例，与第一边缘设备相关联的效用函数可以是连续可微的，并且具有递减的一阶导数。优化算法可以包括交替方向乘子法admm算法。这仅仅是可以采用的去中心化算法的一个示例。可以使用其他不同的去中心化算法，包括公知的双重分解方法。因此，所提出的实施例可以利用公知的和已
建立的去中心化算法，从而降低实现所提出的实施例的成本和/或复杂度。
24.一些实施例可以进一步包括将dfwf的最优值传递到其相应的边缘设备。这样，可以为每个边缘设备设置最优dfwf值，然后边缘设备可以开始将数据推送到分布式网络。这里，还应当注意，通过分布式网络传递的数据可以存储在场外数据库中(例如，在云中)以用于进一步的数据分析和/或可视化。该实施例还可以包括：响应于互连分布式网络的操作参数改变：根据基于mwf的优化算法迭代处理边缘设备的dfwf的值以标识dfwf的值的新收敛；以及响应于标识出新收敛，将dfwf的新收敛值确定为针对边缘设备的dfwf的新最优值。
25.当与常规方法相比时，所提出的实施例可以提供以下优点中的一个或多个：(i)实用功能可以在任何实际场景中定制(具有某些凹度假设)；(ii)没有对边缘设备的采样率的直接控制，这通常是复杂的，相反，实施例可以计算受mwf约束的每个设备的最佳写入频率；(iii)去中心化架构对于各种设备访问具有高可扩展性；(iv)可以在不泄露关于效用函数的信息的情况下计算最优解；(v)当外部环境改变时，例如mwf、边缘设备的数目改变(由于边缘设备断开/连接)等，可以自适应地重新计算最优解；以及(vi)所提出的实施例可用于防止关键边缘设备暴露于外部恶意攻击者，尤其是在安全相关应用(例如，金融系统)中。
26.根据本发明的另一实施例，提供了一种计算机程序产品。该计算机程序产品包括计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质具有随其体现的程序指令，该程序指令由处理单元可执行以使处理单元执行根据所提出的实施例的方法。根据本发明的另一实施例，提供了一种包括至少一个处理器和计算机程序产品的计算机系统。至少一个处理器适于执行计算机程序产品的计算机程序代码。根据本发明的又一实施例，提供了一种用于管理互连分布式网络的多个边缘设备的传输频率的系统。该系统包括处理组件，被配置成确定针对分布式网络的最大写入频率mwf。该系统还包括多个边缘设备。每个边缘设备被配置为基于边缘设备的相关联的效用函数来确定数据流写入频率dfwf的值，效用函数定义设备的取决于dfwf的效用的度量。该系统还包括优化组件，被配置为根据基于mwf的优化算法迭代处理边缘设备的dfwf的值，以标识dfwf的值的收敛，并且响应于标识收敛，将dfwf的收敛值确定为边缘设备的dfwf的最优值。
27.在本技术的上下文中，其中本发明的实施例构成方法，应当理解，这样的方法可以是用于由计算机执行的过程，即，可以是计算机可实现的方法。因此，该方法的各个步骤可以反映计算机程序的各个部分，例如一个或多个算法的各个部分。
28.此外，在本技术的上下文中，系统可以是适于执行本发明的方法的一个或多个实施例的单个设备或分布式设备的集合。例如，系统可以是个人计算机(pc)、服务器或经由诸如局域网、互联网等网络连接的pc和/或服务器的集合，以便协作地执行本发明的方法的至少一个实施例。此外，边缘设备可以是被配置成通信地耦合到互连的分布式网络的边缘的物联网(iot)设备。
29.提出了针对去中心化架构(即，互连分布式网络)的边缘设备的传输频率管理的概念。在这样的概念中，mwf可以相对于多个(例如，组)iot设备来优化。这种优化可以在非边缘设备和多个边缘设备上采用去中心化优化算法，从而保护(多个)边缘设备的隐私。例如，效用函数可以在每个边缘设备处被本地定义，并且不被泄露给任何其他第三方设备或管理平台，包括实现优化算法的一部分的非边缘设备。
30.提出了一种采用去中心化优化算法的概念，该算法保持与多个边缘设备相关联的
公用事业功能的私密性。作为采用这种去中心化方法的结果，相对于边缘设备的上层节点(例如，网关)可能仅需要收集边缘设备的有限信息用于计算目的，因此不需要完全访问边缘设备的实用功能。以此方式，实施例可以提供对传输频率的优化管理，同时维持与分布式网络的边缘装置有关的敏感/机密实用信息的隐私。具体地，实施例可以在现有的分布式通信架构(例如，iot架构)上利用去中心化隐私感知算法。
31.本发明的实施例的实现可以采取各种形式，并且随后参考附图讨论示例性实现细节。应当理解，附图仅仅是示意性的，并且不是按比例绘制的。还应当理解，在所有附图中使用相同的附图标记来表示相同或相似的部件。
32.现在将参照附图详细描述本发明的优选实施例。
33.图1描述了其中可以实现示例性实施例的各方面的示例性分布式系统的图形表示。分布式系统100可以包括其中可以实现说明性实施例的各方面的计算机网络。分布式系统100包含至少一个网络102，其是用于在分布式数据处理系统100内连接在一起的各种设备和计算机之间提供通信链路的介质。网络102可以包括诸如有线、无线通信链路或光纤电缆的连接。
34.在所描述的例子中，第一服务器104和第二服务器106与存储单元108一起连接到网络102。另外，客户端110、112和114也连接到网络102。客户端110、112和114可以是边缘设备，例如个人计算机、网络计算机、iot设备等。在所描述的示例中，第一服务器104向客户端110、112和114提供诸如引导文件、操作系统映像和应用的数据。在所描述的例子中，客户端110、112和114是第一服务器104的客户端。分布式处理系统100可以包括未示出的附加服务器、客户端和其他设备。
35.在所描述的示例中，分布式系统100是互联网，其中网络102表示使用传输控制协议/互联网协议(tcp/ip)协议集来彼此通信的网络和网关的世界范围的集合。互联网的核心是主节点或主机之间的高速数据通信线路的主干，其由路由数据和消息的数千个商业、政府、教育和其它计算机系统组成。当然，分布式系统100也可以被实现为包括多个不同类型的网络，例如内联网、局域网(lan)、广域网(wan)等。如上所述，图1旨在作为示例，而不是作为对本发明的不同实施例的体系结构限制，因此，图1中所示的特定元素不应被认为是对其中可实现本发明的说明性实施例的环境的限制。
36.图2描绘了其中可以实现说明性实施例的各方面的示例系统200的框图。系统200是诸如图1中的客户端110的计算机的示例，实现本发明的说明性实施例的过程的计算机可用代码或指令可以位于其中。例如，所提出的实施例可以部分地在系统200的处理单元206中实现。
37.在所描述的例子中，系统200采用集线器体系结构，其包括北桥和存储器控制器集线器(nb/mch)202以及南桥和输入/输出(i/o)控制器集线器(sb/ich)204。因此，可以在系统200的存储器控制器集线器202中实现另一提出的实施例。处理单元206、主存储器208和图形处理器210连接到nb/mch 202。图形处理器210可以通过加速图形端口(agp)连接到nb/mch 202。
38.在所描述的例子中，局域网(lan)适配器212连接到sb/ich 204。音频适配器216、键盘和鼠标适配器220、调制解调器222、只读存储器(rom)224、硬盘驱动器(hdd)226、cd-rom驱动器230、通用串行总线(usb)端口和其它通信端口232，以及pci/pcie设备234通过第
一总线238和第二总线240连接到sb/ich 204。pci/pcie设备可以包括例如以太网适配器、附加卡和用于笔记本计算机的pc卡。pci使用卡总线控制器，而pcie不使用。rom 224可以是例如闪速基本输入/输出系统(bios)。
39.hdd 226和cd-rom驱动器230通过第二总线240连接到sb/ich 204。hdd 226和cd-rom驱动器230可以使用例如集成驱动电子设备(ide)或串行高级技术附件(sata)接口。超级i/o(sio)设备236可以连接到sb/ich 204。
40.操作系统在处理单元206上运行。操作系统协调并提供对图2中的系统200内的各种组件的控制。作为客户机，操作系统可以是市场上可买到的操作系统。面向对象的编程系统可以与操作系统一起运行，并且提供从在系统200上执行的多个程序或应用对操作系统的调用。
41.作为服务器，系统200可以是例如运行开源操作系统的计算机系统。系统200可以是在处理单元206中包括多个处理器的对称多处理器(smp)系统。
42.或者，可以采用单处理器系统。用于操作系统、编程系统以及应用或程序的指令位于诸如hdd 226的存储设备上，并且可以被加载到主存储器208中以便由处理单元206执行。类似地，根据实施例的一个或多个程序可以适于由存储设备和/或主存储器208存储。
43.本发明的说明性实施例的过程可以由处理单元206使用计算机可用程序代码来执行，计算机可用程序代码可以位于诸如主存储器208、rom 224的存储器中，或者位于一个或多个外围设备226和230中。
44.诸如图2所示的第一总线238或第二总线240的总线系统可以包括一个或多个总线。在一个实施例中，总线系统可以使用任何类型的通信结构或架构来实现，该通信结构或架构提供在附接到该结构或架构的不同组件或设备之间的数据传输。诸如图2的调制解调器222或网络适配器212的通信单元可以包括用于发送和接收数据的一个或多个设备。存储器可以是例如主存储器208、rom 224或诸如在图2中的nb/mch 202中找到的高速缓存。
45.本领域的普通技术人员将理解，图1和2中的硬件可以根据实现而变化。除了图1和图2中描述的硬件之外，或者作为其替代，可以使用诸如闪存、等效的非易失性存储器或光盘驱动器等的其它内部硬件或外围设备，此外，在不脱离本发明的范围的情况下，除了先前提到的系统之外，可以将示例性实施例的处理应用于多处理器数据处理系统。
46.此外，系统200可以采取多种不同数据处理系统中的任何一种的形式，包括客户端计算设备、服务器计算设备、平板计算机、膝上型计算机、电话或其他通信设备、个人数字助理(pda)等。在一些说明性示例中，系统200可以是便携式计算设备，其配置有闪存以提供用于存储例如操作系统文件和/或用户生成的数据的非易失性存储器。因此，系统200本质上可以是任何已知的或以后开发的数据处理系统，而没有架构限制。
47.如上所述，所提出的实施例提供了用于优化分布式通信网络的边缘设备的隐私感知传输频率管理的方法和系统。通过进一步解释，现在将利用iot边缘设备来描述所提出的实施例。
48.图3a描绘了根据实施例的所提出的分布式通信系统的示意图。系统300包括四个主要组件：iot设备310；网关320、云网络平台330；以及用户340。示例性系统还包括数据存储系统350，其经由云网络平台330可访问并且也由用户340直接可访问。系统300中还包括用于促进数据分析的数据可视化组件。
49.四个主要组件中的每个主要组件的主要功能总结如下：iot设备310：连接到网关320的边缘设备，例如传感器或设备，具有定义实用功能的能力，用于以去中心化的方式解决感兴趣的优化问题。网关320：从iot设备/传感器收集数据，将数据传递到云网络平台330，以及执行基本数据处理任务。云网络平台330：用于数据分析、监测和存储的中央集线器。用户340：iot设备310的所有者出于某些应用目的而希望助益区域中的设备。
50.考虑n个iot设备310连接到网关320的示例，与第i个设备相关联的效用函数可被表示为fi(xi)。然后，利用每时隙的最大写入频率mwf，用户u可能希望确定每个iot设备310的传输速率的最优数据流写入频率(dfwf)，以使得整个iot设备310组的总体效用可被最大化。数学上，这个优化问题可以使用以下等式(等式1和2)来表示，其中：
51.(1)
52.(2)
53.关于等式(1)和(2)，xi表示在每个时隙(例如，1秒)第i个设备的dfwf，并且c表示所有设备的mwf。如上所述，对于基本/标准用户，c可以被设置为10，对于高级/功率用户，c可以被设置为50。最后，表示在xi给定的情况下第i个设备的效用，并且在实践中，这意味着用户可以如何从设备i的dfwf xi中获益。
54.在该示例中，我们假设每个效用函数fi可以被建模为连续可微、非递减、严格凹函数。这是在对互联网业务行为建模中看到的常见假设。作为示例，效用函数fi可以被建模为加权对数函数的聚类，其表示关于用户u的最优资源分配的比例公平模式。图3b示出了算法迭代的示意图。
55.在图3b中，每个iot设备310可被解释为物理实体，例如，树莓派设备，或“虚拟设备”，即，可用于与系统交互的任何其他类型的传感器或设备。此外，网关320包括：处理组件370，其被配置为确定分布式网络的mwf；以及优化组件380，其被配置为根据基于mwf的优化算法迭代处理边缘设备的dfwf的值，以标识dfwf的值的收敛。
56.为了解决优化问题，为了完整，算法的示例性实现的步骤可以表示如下：
57.(3)初始化：k＝0，xi(k)＝0，y(k)＝y0，α(k)＝α058.同时执行：
59.网关广播y(k)到iot设备的网络
60.针对每个iot设备执行：
61.获取y(k)从网关
62.更新xi：
[0063][0064]
发送xi(k 1)到网关
[0065]
网关收集xi(k 1)
[0066]
网关更新
[0067]
更新k：k＝k 1
[0068]
关于算法(3)，σ表示算法收敛的阈值(例如，小的实数)，c是定义要为所有iot设备分配的资源总量(mwf)的常数，xi(k)表示在第k次迭代时xi的状态，因此期望xi在算法收敛时(即，当时)收敛到最优，并且y是取决于剩余资源量以及步长α(k)的参数。部署这种去中心化算法的好处在于，每个iot设备以迭代方式局部地解决简单的子优化问题，这最终收敛到整个群的最优性。这可以全部在不将其相关联的效用函数共享给中央代理(例如，网关)的情况下完成，从而保护隐私。
[0069]
图4描绘了示例性实施例的简化流程图。
[0070]
步骤410——初始化：在初始化阶段，用户在运行算法之前指定一些参数。这例如包括iot设备的数目、可用的mwf以及与每个设备相关联的实用功能。
[0071]
步骤420——计算最优dfwf：在初始化完成之后，admm算法被实现以找到用于每个设备的最佳dfwf。
[0072]
步骤430——收敛检查：以迭代方式实现该算法以检查其是否收敛到最优性。如果没有标识到收敛，则该方法返回到步骤420。如果标识到收敛，则该方法进行到步骤430。
[0073]
步骤440——将数据推送到网络：当算法收敛时，将对每个设备设置最优dfwf，然后设备可以开始向云推送数据。注意，通过云传递的数据最终可以被存储在云数据库中以用于进一步的数据分析和可视化。
[0074]
步骤450——检查参数变化：如果在运行时间期间有任何参数改变，则系统将停止向云推送数据，并且算法将动态地捕获改变以便返回到步骤420并且在给定新的参数组的情况下重新计算最优解。
[0075]
图5描述了根据本发明的说明性实施例的计算机系统70的组件的框图，该计算机系统可以形成联网系统7的一部分。应当理解，图5仅提供了一种实现的说明，而不暗示对其中可实现不同实施例的环境的任何限制。可以对所描述的环境进行许多修改。
[0076]
在一个实例中，根据实施例的被配置为确定分布式网络的mwf的处理组件可以在计算机系统70中实现(例如，作为处理单元71)。计算机系统/服务器70的组件可以包括但不限于一个或多个处理装置，例如包括处理器或处理单元71、系统存储器74和将包括系统存储器74的各种系统组件耦合到处理单元71的总线90。系统存储器74可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(ram)75和/或高速缓冲存储器76。计算机系统/服务器70还可以包括其他可移除/不可移除、易失性/非易失性计算机系统存储介质。在这种情况下，每个都可以通过一个或多个数据介质接口连接到总线90。存储器74可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如，至少一个)程序模块，这些程序模块被配置成执行所提出的实施例的功能。例如，存储器74可以包括计算机程序产品，该计算机程序产品具有由处理单元71可执行以使输入/输出(i/o)接口72执行根据所提出的实施例的方法的程序。具有一组(至少一个)程序模块79的程序/实用程序78可以存储在存储器74中，程序模块79通常执行所提出的实施例的功能和/或方法，用于对存储器的部分写操作。
[0077]
计算机系统/服务器70还可以与一个或多个外部设备80通信，诸如键盘、指示设备、显示器85等；一个或多个设备，其使得用户能够与计算机系统/服务器70交互；和/或任何使计算机系统/服务器70能够与一个或多个其它计算设备通信的设备(例如网卡、调制解
调器等)。这种通信可经由输入/输出(i/o)接口72发生，然而，计算机系统/服务器70可经由网络适配器73与一个或多个网络通信，诸如局域网(lan)、通用广域网(wan)和/或公共网络(例如，互联网)(例如，以将dfwf的所确定的最优值传递到分布式网络的边缘设备)。
[0078]
在本技术的上下文中，其中本发明的实施例构成方法，应当理解，这样的方法是用于由计算机执行的过程，即，是计算机可实现的方法。因此，该方法的步骤反映了计算机程序的各个部分，例如一个或多个算法的部分。
[0079]
这里描述的程序是基于在本发明的特定实施例中实现它们的应用来标识的。然而，应当理解，这里的任何特定程序术语仅是为了方便而使用，因此本发明不应当限于仅在由这样的术语标识和/或暗示的任何特定应用中使用。本发明可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括其上具有计算机可读程序指令的计算机可读存储介质(或多个介质)，计算机可读程序指令用于使处理器执行本发明的各方面。
[0080]
计算机可读存储介质可以是能够保留和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质可以是例如但不限于电子存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或前述的任何合适的组合。计算机可读存储介质的更具体示例的非穷举列表包括以下：便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或闪存)、静态随机存取存储器(sram)、便携式光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能盘(dvd)、记忆棒、软盘、诸如上面记录有指令的打孔卡或凹槽中的凸起结构的机械编码装置，以及上述的任何适当组合。如本文所使用的计算机可读存储介质不应被解释为暂时性信号本身，诸如无线电波或其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输介质传播的电磁波(例如，通过光纤线缆的光脉冲)、或通过导线传输的电信号。
[0081]
本文描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到相应的计算/处理设备，或者经由网络，例如互联网、局域网、广域网和/或无线网络，下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光传输光纤、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发计算机可读程序指令以存储在相应计算/处理设备内的计算机可读存储介质中。
[0082]
用于执行本发明的操作的计算机可读程序指令可以是汇编指令、指令集架构(isa)指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据，或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，编程语言包括面向对象的编程语言，诸如smalltalk、c 等，常规的过程编程语言，诸如“c”编程语言或类似的编程语言，以及量子编程语言，诸如“q”编程语言、q#、量子计算语言(qcl)或类似的编程语言，低级编程语言，诸如汇编语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全在用户的计算机上执行，部分在用户的计算机上执行，作为独立的软件包执行，部分在用户的计算机上并且部分在远程计算机上执行，或者完全在远程计算机或服务器上执行。在后一种情况下，远程计算机可以通过任何类型的网络连接到用户的计算机，包括局域网(lan)或广域网(wan)，或者可以连接到外部计算机(例如，使用互联网服务提供商通过互联网)。在一些实施例中，为了执行本发明的各方面，包括例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(fpga)或可编程逻辑阵列(pla)的电子电路可以通过利用计算机可读程序指令的状态信息来执行计算机可读程序指
令以使电子电路个性化。
[0083]
在此参考根据本发明实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述本发明的各方面。将理解，流程图和/或框图的每个框以及流程图和/或框图中的框的组合可以由计算机可读程序指令来实现。
[0084]
这些计算机可读程序指令可以被提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器以产生机器，使得经由计算机或其他可编程数据处理装置的处理器执行的指令创建用于实现流程图和/或框图的一个或多个框中指定的功能/动作的装置。这些计算机可读程序指令还可以存储在计算机可读存储介质中，其可以引导计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，使得其中存储有指令的计算机可读存储介质包括制品，该制品包括实现流程图和/或框图的一个或多个框中指定的功能/动作的各方面的指令。
[0085]
计算机可读程序指令还可以被加载到计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上，以使得在计算机、其他可编程装置或其他设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，使得在计算机、其他可编程装置或其他设备上执行的指令实现流程图和/或框图的一个或多个框中指定的功能/动作。
[0086]
附图中的流程图和框图示出了根据本发明的各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个框可以表示指令的模块、段或部分，其包括用于实现指定的逻辑功能的一个或多个可执行指令。在一些替代实施方案中，框中所提及的功能可不按图中所提及的次序发生。例如，连续示出的两个框实际上可以基本上同时执行，或者这些框有时可以以相反的顺序执行，这取决于所涉及的功能。还将注意，框图和/或流程图图示的每个框以及框图和/或流程图图示中的框的组合可以由执行指定功能或动作或执行专用硬件和计算机指令的组合的专用的基于硬件的系统来实现。
[0087]
已经出于说明的目的给出了本发明的各种实施例的描述，但是其不旨在是穷尽的或限于所公开的实施例。在不背离本发明的范围和精神的情况下，许多修改和变化对于本领域的普通技术人员来说是明显的。选择本文所使用的术语是为了最好地解释实施例的原理、实际应用或对市场上存在的技术改进，或为了使本领域的其他普通技术人员能够理解本文所公开的实施例。