一种基于云边协同的电力业务时延优化方法

一种基于云边协同的电力业务时延优化方法摘要随着电力行业的数字化转型，云计算技术愈加成熟，将其应用于电力业务已成为必然趋势。然而，云计算存在的问题如互联网高延迟、云端服务不稳定等也带来了一定困扰，为了最大程度上发挥云计算的优势，本文提出了一种基于云边协同的电力业务时延优化方法。该方法在保证电力业务优秀性能的同时，还能在云端和边缘之间达到平衡，有效解决云计算时延问题。模拟实验结果表明，该方法能够大大地减少电力业务的时延，达到良好的可缩放性和实用性。关键词：云边协同；电力业务；时延优化。AbstractWiththedigitaltransformationofthepowerindustryandthematurityofcloudcomputingtechnology,applyingcloudcomputingtopowerserviceshasbecomeaninevitabletrend.However,problemssuchashighlatencyintheInternetandunstablecloudserviceshavealsobroughtsometroubles.Inordertomaximizetheadvantagesofcloudcomputing,thispaperproposesamethodofoptimizingthedelayofpowerservicesbasedoncloud-edgecollaboration.Thismethodcaneffectivelysolvetheproblemofcloudcomputingdelaybybalancingthecloudandedgewhileensuringtheexcellentperformanceofpowerservices.Thesimulationexperimentresultsshowthatthismethodcangreatlyreducethedelayofpowerservicesandachievegoodscalabilityandpracticality.Keywords:Cloud-edgecollaboration;Powerservice;Delayoptimization.一、前言随着经济的发展，电力需求量越来越大，电力行业的数字化转型也愈加迫切。基于云计算的技术愈发成熟，电力公司也逐渐将云计算应用于电力业务中，提高生产效率和服务质量。然而，在实际应用过程中，电力业务的时延问题成为限制性因素之一。而互联网高延迟、云端服务不稳定等也是当前云计算应用中需要解决的问题。因此，如何在保证电力业务优秀性能的同时，解决云计算常见问题已成为亟待解决的问题。本文针对这一问题，提出了一种基于云边协同的电力业务时延优化方法。该方法在云和边缘之间达到平衡，保证电力业务的性能表现，进一步加强云计算技术的应用。二、相关工作近年来，有大量相关研究致力于解决云计算时延问题。其中一项主要方向是研究云边协同技术（Cloud-EdgeCollaborativeTechnology，CECT）来提高云端延迟。云边协同技术将云计算和边缘计算融合起来，提高计算资源的利用率，并将计算任务分配到更适合的计算节点，使计算更加高效。同时，通过改进数据传输方式和选择传输路径也能够改善云计算时延问题。为了提升数据传输效率，有学者提出了一种改进数据传输协议的方法。在选择传输路径方面，基于Kalman滤波器的算法也可以减少计算时间。人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）和机器学习等技术也得到了广泛应用。然而，这些方法由于应用场景和复杂度不同而存在各自的问题。比如，存在时延过长、调试困难、计算复杂等问题。针对这一问题，本文提出了一种基于CECT的电力业务时延优化方法，充分利用云计算和边缘计算两者的优势，实现了优化电力业务时延的目的。三、方法设计本文所提出的基于云边协同的电力业务时延优化方法主要包括以下几个方面：选择最佳边缘设备；边缘设备计算；边缘数据传输；云端计算卸载。详细介绍如下：1.选择最佳边缘设备电力业务需要处理大量数据，每个节点所需计算资源不同。如何为每个节点分配最适合的计算资源，可以提高计算效率。因此，在本文所提出的基于云边协同的电力业务时延优化方法中，我们首先需要根据实际情况选择最适合的边缘设备。2.边缘设备计算为了最大化地利用边缘设备的计算资源，在选择好边缘设备后，需要根据实际情况将任务分配给合适的边缘设备进行计算。此外，为了充分利用边缘设备的计算能力，还需要采用一些优化技巧，如任务切分、数据压缩等，将计算量最小化。3.边缘数据传输电力业务的大量数据往往需要在节点之间进行传输。为了避免数据传输过程中的延迟问题，本文采用了边缘数据传输技术。边缘数据传输技术采用数据缓存和预取技术，可以有效减少数据传输延迟，提高数据传输效率。4.云端计算卸载即使使用边缘设备计算，对于某些复杂任务，边缘设备的计算能力也可能存在瓶颈。因此，在本文所提出的基于云边协同的电力业务时延优化方法中，我们还需要利用云端计算卸载技术，将复杂任务卸载到云端完成计算。以上四个方面共同组成了本文所提出的基于云边协同的电力业务时延优化方法。通过整合云计算和边缘计算的优势，最大化地提高电力业务时延的效率，同时避免互联网高延迟和云端服务不稳定等问题的干扰。四、实验结果分析首先，本文采用SimPY进行仿真实验，模拟电力业务在云边协同下的各种情况。我们设计了不同的计算量和数据大小，并分别采用了传统行动方案和基于CECT的优化方案进行对比。实验结果如图1所示。从图中可以看出，采用基于CECT的优化方案的电力业务在时延方面表现更佳，尤其是在较大数据的情况下优势更加明显。原因在于，基于CECT的优化方案将计算任务更加合理地分配给合适的节点进行处理，同时采用了边缘数据传输和云端计算卸载等优化技术，实现了对电力业务时延的最大优化。图1传统与基于CECT的电力业务时延对比然后，我们对该优化方案的可拓展性和实用性进行了分析。实验结果如图2所示。从图中可以看出，该优化方案在处理不同电力业务量时均能很好地工作。在数据增加时，该方案也能够实现更好的延迟性能。此外，该方案易于实现且易于维护，具有很强的实用性。图2电力业务量与时延关系五、结论本文提出了一