[发明专利]一种时空数据可视化任务驱动的云边端资源协同调度方法

说明书

本发明公开了一种时空数据可视化任务驱动的云边端资源协同调度方法，该方法包括：将云边端的资源信息进行服务化，得到资源信息对应的服务任务；当获得时空数据可视化任务时，对所述时空数据可视化任务进行任务分解，得到与所述时空数据可视化任务对应的调度工作流；将与所述调度工作流对应的服务任务作为服务单元，并对所述服务单元进行连接，得到与所述时空数据可视化任务对应的调度服务链；根据所述调度服务链，对所述资源信息进行动态分配并执行所述调度服务链。本发明通过对资源信息的服务化以及对时空数据可视化任务的分解，将资源信息与服务进行对应，并根据任务的情况，进行资源信息的调配，实现可视化任务的高效执行。

技术领域

本发明涉及时空数据可视化技术领域，尤其涉及一种时空数据可视化任务驱动的云边端资源协同调度方法。

背景技术

时空数据随着传感设备快速增加和时间的积累量级变得越来越大，随着地理信息、大数据和数据可视化等技术的快速发展，以及领域信息化项目的推动，时空大数据动态分析成为当前的重要需求。目前时空场景可视化与调度方法主要依赖建立空间索引、数据动态调度和数据简化等优化手段，例如针对大范围海量地形渲染，主要通过构建地形金字塔，动态调度不同分辨率的地形瓦片来实现高效率高保真地形调度与可视化；同时，针对空间分布不均匀的城市三维模型可视化，则主要通过构建多细节层次模型，通过四叉树、R树和八叉树等多种索引组合构建多层次混合多细节模型场景，并通过核外渲染（Out-of-CoreRendering）技术进行调度与可视化，从而保证城市级三维场景的有效组织与高效调度。虽然通过空间索引等方式实现时空数据等资源的调度发展成熟且应用广泛，但其主要以图形学算法为中心，缺乏对可视化系统资源的协同调度，因此资源调度效率较低。

时空数据资源的调度除了调度方法本身，还与执行调度方法的设备的硬件有关。随着计算机软硬件技术的不断发展，如何充分利用并协同调度系统资源，最大限度优化可视化调度机制成为时空数据可视化调度的一个重要研究点。主要利用现代计算平台特点，采用多核多线程技术以及多级缓存技术，同时高效协同CPU与GPU，完成时空场景的高效调度与可视化。此外，考虑到网络环境下时空场景可视化调度过程中网络带宽不稳定与场景数据传输量巨大的冲突，不少研究者提出适应网络状况的时空数据调度优化方法，这类研究主要包括：场景数据压缩、顾及网络状况的场景数据筛选以及渐进式传输方式等。随着移动智能设备、虚拟现实以及增强现实可视化设备等多样化可视化设备的广泛使用，能够适应多样化可视化设备的调度机制也成为研究者们考虑的范畴，但是目前的主流方法是服务端根据发起数据请求的设备类型调度不同细节层次的场景数据来实现，设备适应能力十分有限。

由此可见，现有的时空数据调度方案，主要以图形学算法优化为主，虽然在其他网络压缩筛选等方法的优化下，能够一定程度上顾及多样化网络环境和可视化设备差异，但其场景组织方式决定了需要将时空场景数据按照特定的组织形式进行加工处理，场景表征固定化，调度的灵活性低，因此在面对多样的场景可视化需求时，处理效率低。同时在面对多样化的计算平台与接入终端时，这种单纯靠图形学优化的调度方法已经不能满足快速的多样化可视化需求。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种时空数据可视化任务驱动的云边端资源协同调度方法，旨在解决现有技术中时空数据可视化效率较低的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种时空数据可视化任务驱动的云边端资源协同调度方法，所述时空数据可视化任务驱动的云边端资源协同调度方法包括如下步骤：

将存储在云边端的资源信息进行服务化，得到资源信息对应的服务任务；

当获得时空数据可视化任务时，对所述时空数据可视化任务进行任务分解，得到与所述时空数据可视化任务对应的调度工作流；

将与所述调度工作流对应的服务任务作为服务单元，并对所述服务单元进行连接，得到与所述时空数据可视化任务对应的调度服务链；

根据所述调度服务链，对所述资源信息进行动态分配并执行所述调度服务链，以完成所述时空数据可视化任务的执行。