本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)調(diào)度，尤其涉及一種面向異構(gòu)多源傳感器的邊緣計(jì)算調(diào)度方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、早期的邊緣計(jì)算主要應(yīng)用于簡(jiǎn)單的傳感器數(shù)據(jù)處理，但隨著異構(gòu)傳感器的增多，如何對(duì)來自不同傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行合理調(diào)度，充分利用邊緣計(jì)算的優(yōu)勢(shì)，成為了一個(gè)新的挑戰(zhàn)。近年來，研究者提出了多種邊緣計(jì)算調(diào)度方法，主要集中在如何根據(jù)不同傳感器的數(shù)據(jù)類型、計(jì)算需求和網(wǎng)絡(luò)狀況進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)度。初期的調(diào)度方法較為簡(jiǎn)單，往往依賴于固定的規(guī)則和靜態(tài)配置。隨著研究的深入，越來越多的基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)調(diào)度方法被提出，能夠?qū)崟r(shí)優(yōu)化任務(wù)分配，提高系統(tǒng)整體效率和資源利用率。然而，目前傳統(tǒng)任務(wù)調(diào)度往往忽略了多目標(biāo)優(yōu)化以及任務(wù)調(diào)度策略的可信驗(yàn)證，容易導(dǎo)致任務(wù)執(zhí)行不穩(wěn)定或調(diào)度策略被篡改，進(jìn)而導(dǎo)致任務(wù)調(diào)度的可信度和穩(wěn)定性較低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于此，有必要提供一種面向異構(gòu)多源傳感器的邊緣計(jì)算調(diào)度方法及系統(tǒng)，以解決至少一個(gè)上述技術(shù)問題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，一種面向異構(gòu)多源傳感器的邊緣計(jì)算調(diào)度方法，所述方法包括以下步驟：

3、步驟s1：利用智能安全帽內(nèi)置的異構(gòu)傳感器采集原始數(shù)據(jù)；對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)指紋生成，得到加密后的異構(gòu)數(shù)據(jù)集；對(duì)所述異構(gòu)數(shù)據(jù)集進(jìn)行任務(wù)類型劃分，生成標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)隊(duì)列；

4、步驟s2：監(jiān)測(cè)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)狀態(tài)構(gòu)建資源動(dòng)態(tài)感知矩陣；根據(jù)資源動(dòng)態(tài)感知矩陣對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)隊(duì)列進(jìn)行資源分配安全隔離，生成資源調(diào)度日志；

5、步驟s3：將資源調(diào)度日志輸入至ai邊緣計(jì)算安全協(xié)處理器中進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化，生成任務(wù)調(diào)度策略；對(duì)任務(wù)調(diào)度策略進(jìn)行可信驗(yàn)證，并根據(jù)可信驗(yàn)證的結(jié)果將任務(wù)調(diào)度策略部署至目標(biāo)邊緣節(jié)點(diǎn)，生成最終調(diào)度指令集；

6、步驟s4：對(duì)最終調(diào)度指令集進(jìn)行節(jié)點(diǎn)調(diào)度過程數(shù)據(jù)采集，得到任務(wù)執(zhí)行數(shù)據(jù)；檢測(cè)任務(wù)執(zhí)行數(shù)據(jù)中的異常執(zhí)行類型，并對(duì)任務(wù)調(diào)度策略進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)度分配調(diào)整，生成任務(wù)執(zhí)行報(bào)告以及安全審計(jì)日志并同步至應(yīng)急指揮中心。

7、本發(fā)明通過智能安全帽與邊緣計(jì)算技術(shù)的結(jié)合，提供了高效、安全的任務(wù)調(diào)度和執(zhí)行方案。首先，通過智能安全帽內(nèi)置的異構(gòu)傳感器采集原始數(shù)據(jù)，并生成數(shù)據(jù)指紋，進(jìn)行加密處理，得到異構(gòu)數(shù)據(jù)集。接著，對(duì)這些數(shù)據(jù)集進(jìn)行任務(wù)類型的劃分，形成標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)隊(duì)列。通過監(jiān)測(cè)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)，構(gòu)建資源動(dòng)態(tài)感知矩陣，根據(jù)矩陣對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)隊(duì)列進(jìn)行資源分配并進(jìn)行安全隔離，生成資源調(diào)度日志。隨后，資源調(diào)度日志被輸入到ai邊緣計(jì)算安全協(xié)處理器中進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化，生成任務(wù)調(diào)度策略，并對(duì)該策略進(jìn)行可信驗(yàn)證，最終根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果將任務(wù)調(diào)度策略部署至目標(biāo)邊緣節(jié)點(diǎn)，生成最終調(diào)度指令集。在任務(wù)執(zhí)行過程中，系統(tǒng)會(huì)對(duì)節(jié)點(diǎn)調(diào)度過程進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，得到任務(wù)執(zhí)行數(shù)據(jù)，并檢測(cè)異常執(zhí)行類型。如果檢測(cè)到異常，系統(tǒng)會(huì)動(dòng)態(tài)調(diào)整任務(wù)調(diào)度策略，并生成任務(wù)執(zhí)行報(bào)告和安全審計(jì)日志，實(shí)時(shí)同步至應(yīng)急指揮中心。通過這一流程，能夠提升任務(wù)調(diào)度效率，增強(qiáng)任務(wù)執(zhí)行過程的安全性與可靠性，優(yōu)化資源配置，確保系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境中的穩(wěn)定運(yùn)行，并能在異常情況發(fā)生時(shí)快速做出應(yīng)急響應(yīng)。因此，本發(fā)明通過智能數(shù)據(jù)加密、動(dòng)態(tài)資源調(diào)度、安全可信驗(yàn)證和異常檢測(cè)，提高了任務(wù)調(diào)度的可信度和穩(wěn)定性。

8、優(yōu)選的，步驟s1包括以下步驟：

9、步驟s11：利用智能安全帽內(nèi)置的異構(gòu)傳感器采集原始數(shù)據(jù)；

10、步驟s12：對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，生成標(biāo)準(zhǔn)異構(gòu)數(shù)據(jù)集，其中預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)去噪、缺失值填充和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化；

11、步驟s13：標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)異構(gòu)數(shù)據(jù)集的采集時(shí)間戳；提取標(biāo)準(zhǔn)異構(gòu)數(shù)據(jù)集的設(shè)備標(biāo)識(shí)；基于設(shè)備標(biāo)識(shí)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)異構(gòu)數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)哈希加密，生成加密后的異構(gòu)數(shù)據(jù)集；

12、步驟s14：對(duì)加密后的異構(gòu)數(shù)據(jù)集進(jìn)行任務(wù)類型劃分，生成異構(gòu)數(shù)據(jù)任務(wù)類型；

13、步驟s15：通過采集時(shí)間戳對(duì)異構(gòu)數(shù)據(jù)任務(wù)類型進(jìn)行任務(wù)排序，生成標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)隊(duì)列。

14、本發(fā)明通過多層次的數(shù)據(jù)處理與任務(wù)排序，有效地優(yōu)化了任務(wù)管理、提高了數(shù)據(jù)安全性并增強(qiáng)了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可擴(kuò)展性。首先，通過智能安全帽內(nèi)置的異構(gòu)傳感器采集原始數(shù)據(jù)，為后續(xù)處理提供了豐富的采集信息。然后，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、去噪、缺失值填充和標(biāo)準(zhǔn)化，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。接著，通過標(biāo)注數(shù)據(jù)的時(shí)間戳、提取設(shè)備標(biāo)識(shí)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)哈希加密，保障了數(shù)據(jù)的安全性和完整性，防止了數(shù)據(jù)篡改和泄露的風(fēng)險(xiǎn)。隨后，通過對(duì)加密后的異構(gòu)數(shù)據(jù)集進(jìn)行任務(wù)類型劃分和任務(wù)排序，有效地組織了任務(wù)的執(zhí)行順序，確保任務(wù)調(diào)度的高效性和系統(tǒng)的有序運(yùn)行，這一系列處理方式不僅提高了數(shù)據(jù)的安全性、可追溯性和可靠性，還確保了任務(wù)調(diào)度過程的高效與穩(wěn)定，極大地提升了智能安全帽系統(tǒng)的整體性能和適應(yīng)性。

15、優(yōu)選的，步驟s2包括以下步驟：

16、步驟s21：部署邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)；

17、步驟s22：對(duì)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行節(jié)點(diǎn)狀態(tài)監(jiān)測(cè)，生成邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)狀態(tài)數(shù)據(jù)，其中節(jié)點(diǎn)狀態(tài)監(jiān)測(cè)包括計(jì)算負(fù)載、存儲(chǔ)余量以及網(wǎng)絡(luò)帶寬狀態(tài)；

18、步驟s23：基于邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)狀態(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)建資源動(dòng)態(tài)感知矩陣；對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)隊(duì)列進(jìn)行任務(wù)優(yōu)先級(jí)計(jì)算，并根據(jù)任務(wù)優(yōu)先級(jí)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)隊(duì)列進(jìn)行任務(wù)順序調(diào)整，生成動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)隊(duì)列；

19、步驟s24：通過可信執(zhí)行環(huán)境對(duì)動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)隊(duì)列進(jìn)行資源分配安全隔離，生成資源調(diào)度日志。

20、本發(fā)明通過部署邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)并對(duì)其狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，優(yōu)化了資源分配和任務(wù)調(diào)度的效率，提升了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性。首先，部署邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)為任務(wù)執(zhí)行提供了強(qiáng)大的計(jì)算和存儲(chǔ)支持。接著，通過對(duì)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，收集計(jì)算負(fù)載、存儲(chǔ)余量和網(wǎng)絡(luò)帶寬狀態(tài)等數(shù)據(jù)，確保了系統(tǒng)在各項(xiàng)資源的使用情況下保持高效運(yùn)行?；谶@些節(jié)點(diǎn)狀態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)建資源動(dòng)態(tài)感知矩陣，能夠?qū)崟r(shí)反映節(jié)點(diǎn)的資源狀況，從而為任務(wù)優(yōu)先級(jí)計(jì)算提供可靠的依據(jù)。隨后，根據(jù)計(jì)算出的任務(wù)優(yōu)先級(jí)對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)隊(duì)列進(jìn)行調(diào)整，生成動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)隊(duì)列，確保重要任務(wù)優(yōu)先處理，提升了任務(wù)執(zhí)行的響應(yīng)速度和效率。最后，通過可信執(zhí)行環(huán)境對(duì)任務(wù)隊(duì)列進(jìn)行資源分配的安全隔離，生成資源調(diào)度日志，這一過程強(qiáng)化了系統(tǒng)的安全性，確保資源在分配過程中的穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)的完整性。整體而言，這一流程通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)調(diào)整和安全隔離機(jī)制，優(yōu)化了資源管理和任務(wù)調(diào)度，提高了系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的適應(yīng)性、穩(wěn)定性與安全性。

21、優(yōu)選的，步驟s24包括以下步驟：

22、步驟s241：初始化可信執(zhí)行環(huán)境：安全內(nèi)存大小為512mb至16gb，加密存儲(chǔ)空間范圍為256mb至4tb，cpu可信執(zhí)行核心數(shù)量在1至8核之間，tee?os啟動(dòng)時(shí)間約50至500ms，加密算法吞吐量可達(dá)100至5000mbps，遠(yuǎn)程認(rèn)證時(shí)間約10至200ms，可信度量時(shí)間為5至100ms，密鑰管理模塊存儲(chǔ)容量介于128kb至32mb，最大并發(fā)可信應(yīng)用數(shù)可支持10至1000個(gè)；

23、步驟s242：驗(yàn)證所述可信執(zhí)行環(huán)境的完整性，生成環(huán)境驗(yàn)證數(shù)據(jù)；對(duì)環(huán)境驗(yàn)證數(shù)據(jù)進(jìn)行安全策略加載，生成策略配置數(shù)據(jù)；對(duì)策略配置數(shù)據(jù)進(jìn)行資源邊界劃分，生成隔離域數(shù)據(jù)；

24、步驟s243：提取動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)隊(duì)列的任務(wù)屬性，并對(duì)動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)隊(duì)列進(jìn)行隊(duì)列調(diào)度，生成調(diào)度序列數(shù)據(jù)；對(duì)調(diào)度序列數(shù)據(jù)進(jìn)行資源需求分析，生成資源映射數(shù)據(jù)；

25、步驟s244：利用隔離域數(shù)據(jù)對(duì)資源映射數(shù)據(jù)進(jìn)行資源安全隔離并分配，生成資源調(diào)度日志。

26、本發(fā)明通過引入可信執(zhí)行環(huán)境（tee）來確保任務(wù)調(diào)度過程中的數(shù)據(jù)安全和資源管理的高效性，有效提升了系統(tǒng)的安全性、可靠性與靈活性。首先，初始化可信執(zhí)行環(huán)境，通過設(shè)置適當(dāng)?shù)陌踩珒?nèi)存、加密存儲(chǔ)空間和計(jì)算資源等參數(shù)，確保tee具備足夠的處理能力，能夠滿足不同任務(wù)對(duì)安全性和資源的需求，這一過程中的多個(gè)參數(shù)設(shè)定，如加密算法吞吐量和密鑰管理模塊存儲(chǔ)容量，確保了系統(tǒng)能夠高效地處理大規(guī)模的任務(wù)并進(jìn)行加密存儲(chǔ)管理。接著，通過驗(yàn)證可信執(zhí)行環(huán)境的完整性，生成環(huán)境驗(yàn)證數(shù)據(jù)并加載安全策略，進(jìn)一步加強(qiáng)了系統(tǒng)的防護(hù)能力，避免潛在的安全漏洞。隨后，通過對(duì)動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)隊(duì)列進(jìn)行任務(wù)屬性提取與隊(duì)列調(diào)度，生成調(diào)度序列數(shù)據(jù)，并結(jié)合資源需求分析生成資源映射數(shù)據(jù)，確保任務(wù)的優(yōu)先級(jí)和所需資源被合理分配。最后，利用隔離域數(shù)據(jù)對(duì)資源映射數(shù)據(jù)進(jìn)行安全隔離，確保資源分配過程中的數(shù)據(jù)安全性，生成資源調(diào)度日志，這一流程不僅加強(qiáng)了任務(wù)調(diào)度過程中的安全性，防止了潛在的資源泄露或數(shù)據(jù)篡改，還通過動(dòng)態(tài)調(diào)整和隔離機(jī)制，優(yōu)化了系統(tǒng)的資源利用效率和任務(wù)執(zhí)行效率。整體而言，這一流程大大提升了任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)在高安全要求環(huán)境中的適應(yīng)性、穩(wěn)定性和安全性。

27、優(yōu)選的，步驟s3中所述將資源調(diào)度日志輸入至ai邊緣計(jì)算安全協(xié)處理器中進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化包括：

28、將資源調(diào)度日志輸入至ai邊緣計(jì)算安全協(xié)處理器中進(jìn)行優(yōu)化目標(biāo)設(shè)置，生成優(yōu)化目標(biāo)設(shè)置數(shù)據(jù)，其中優(yōu)化目標(biāo)設(shè)置數(shù)據(jù)包括時(shí)延目標(biāo)、能耗目標(biāo)以及安全風(fēng)險(xiǎn)目標(biāo)；

29、對(duì)時(shí)延目標(biāo)進(jìn)行時(shí)延最小化優(yōu)化計(jì)算，得到時(shí)延最小化優(yōu)化數(shù)據(jù)，其中時(shí)延最小化優(yōu)化計(jì)算公式如下所示：

30、

31、式中，為優(yōu)化后的總體時(shí)延，為第個(gè)任務(wù)的計(jì)算時(shí)延，為第個(gè)任務(wù)的通信時(shí)延，為任務(wù)的總數(shù)；

32、對(duì)能耗目標(biāo)進(jìn)行能耗均衡化優(yōu)化計(jì)算，得到能耗均衡化優(yōu)化數(shù)據(jù)，其中能耗均衡化優(yōu)化計(jì)算公式如下所示：

33、

34、式中，為優(yōu)化后的總體能耗，為第個(gè)模塊的計(jì)算能耗，為第個(gè)模塊的通信能耗，和是模塊的計(jì)算能耗和通信能耗的權(quán)重系數(shù)，是模塊的總數(shù)；

35、對(duì)安全風(fēng)險(xiǎn)目標(biāo)進(jìn)行安全風(fēng)險(xiǎn)抑制優(yōu)化計(jì)算，得到安全風(fēng)險(xiǎn)抑制優(yōu)化數(shù)據(jù)，其中安全風(fēng)險(xiǎn)抑制優(yōu)化計(jì)算公式如下所示：

36、

37、式中，為優(yōu)化后的安全風(fēng)險(xiǎn)，為第個(gè)任務(wù)的漏洞風(fēng)險(xiǎn)，為第個(gè)任務(wù)的入侵風(fēng)險(xiǎn)，和是漏洞風(fēng)險(xiǎn)和入侵風(fēng)險(xiǎn)的權(quán)重系數(shù)，是任務(wù)的總數(shù)；

38、根據(jù)時(shí)延最小化優(yōu)化數(shù)據(jù)、能耗均衡化優(yōu)化數(shù)據(jù)以及安全風(fēng)險(xiǎn)抑制優(yōu)化數(shù)據(jù)對(duì)資源調(diào)度日志進(jìn)行任務(wù)調(diào)度，生成任務(wù)調(diào)度策略。

39、本發(fā)明通過ai邊緣計(jì)算安全協(xié)處理器的多目標(biāo)優(yōu)化機(jī)制，顯著提升了任務(wù)調(diào)度的效率、安全性和資源利用率，確保系統(tǒng)在高效運(yùn)行的同時(shí)有效降低了時(shí)延、能耗和安全風(fēng)險(xiǎn)。首先，利用優(yōu)化目標(biāo)設(shè)置，ai邊緣計(jì)算安全協(xié)處理器將資源調(diào)度日志轉(zhuǎn)化為多維優(yōu)化目標(biāo)數(shù)據(jù)，包括時(shí)延、能耗和安全風(fēng)險(xiǎn)，這一過程通過明確的優(yōu)化目標(biāo)，為后續(xù)的調(diào)度決策提供了科學(xué)依據(jù)。然后，通過對(duì)時(shí)延進(jìn)行最小化優(yōu)化，能夠降低任務(wù)執(zhí)行過程中的計(jì)算和通信延遲，確保系統(tǒng)的響應(yīng)速度和任務(wù)處理效率達(dá)到最優(yōu)。通過能耗均衡化優(yōu)化，系統(tǒng)在處理任務(wù)時(shí)能夠有效平衡計(jì)算和通信能耗，減少不必要的能耗，從而提升了整體的能效表現(xiàn)，尤其在資源受限的環(huán)境中尤為重要。最后，通過安全風(fēng)險(xiǎn)抑制優(yōu)化，系統(tǒng)能對(duì)任務(wù)的潛在漏洞和入侵風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效控制，降低安全隱患，確保數(shù)據(jù)和任務(wù)執(zhí)行過程的安全性，這一系列的優(yōu)化計(jì)算不僅提升了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性，還確保了資源調(diào)度的高效性。最終，通過綜合這三方面的優(yōu)化數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能夠生成符合時(shí)延、能耗和安全要求的任務(wù)調(diào)度策略，從而在確保系統(tǒng)安全的前提下，實(shí)現(xiàn)了資源的最優(yōu)配置和任務(wù)的高效執(zhí)行。整體而言，這一優(yōu)化過程顯著提升了系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境中的自適應(yīng)能力，減少了延遲和能耗，同時(shí)增強(qiáng)了任務(wù)執(zhí)行過程的安全保障。

40、優(yōu)選的，步驟s3中所述對(duì)任務(wù)調(diào)度策略進(jìn)行可信驗(yàn)證包括：

41、提取任務(wù)調(diào)度策略的源代碼和配置文件進(jìn)行靜態(tài)分析，包括驗(yàn)證任務(wù)調(diào)度算法的邏輯正確性、策略約束條件和安全控制措施，生成任務(wù)調(diào)度策略靜態(tài)驗(yàn)證數(shù)據(jù)；

42、利用可信執(zhí)行環(huán)境對(duì)任務(wù)調(diào)度策略進(jìn)行動(dòng)態(tài)驗(yàn)證，模擬調(diào)度過程，監(jiān)測(cè)任務(wù)調(diào)度策略在真實(shí)運(yùn)行環(huán)境中的行為和資源使用，生成任務(wù)調(diào)度策略動(dòng)態(tài)驗(yàn)證數(shù)據(jù)；

43、整合任務(wù)調(diào)度策略靜態(tài)驗(yàn)證數(shù)據(jù)和任務(wù)調(diào)度策略動(dòng)態(tài)驗(yàn)證數(shù)據(jù)為可信驗(yàn)證結(jié)果。

44、本發(fā)明通過靜態(tài)分析和動(dòng)態(tài)驗(yàn)證相結(jié)合，確保任務(wù)調(diào)度策略在實(shí)施前的邏輯正確性、執(zhí)行安全性和資源利用的合理性，從而大大增強(qiáng)了任務(wù)調(diào)度過程中的信任度和可靠性。首先，通過提取任務(wù)調(diào)度策略的源代碼和配置文件進(jìn)行靜態(tài)分析，能夠系統(tǒng)地檢查任務(wù)調(diào)度算法的邏輯正確性，確保策略的約束條件和安全控制措施不被忽視，這一靜態(tài)驗(yàn)證確保了任務(wù)調(diào)度策略在設(shè)計(jì)階段的正確性，避免了潛在的漏洞或錯(cuò)誤，這一分析生成的任務(wù)調(diào)度策略靜態(tài)驗(yàn)證數(shù)據(jù)為后續(xù)的驗(yàn)證提供了基礎(chǔ)。利用可信執(zhí)行環(huán)境對(duì)任務(wù)調(diào)度策略進(jìn)行動(dòng)態(tài)驗(yàn)證，通過模擬調(diào)度過程和監(jiān)測(cè)策略在真實(shí)運(yùn)行環(huán)境中的表現(xiàn)，能夠更真實(shí)地反映任務(wù)調(diào)度策略在實(shí)際操作中的行為、資源使用和潛在的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，這一過程生成的動(dòng)態(tài)驗(yàn)證數(shù)據(jù)，能夠進(jìn)一步驗(yàn)證策略在運(yùn)行時(shí)的有效性與安全性。將靜態(tài)驗(yàn)證數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)驗(yàn)證數(shù)據(jù)相結(jié)合，生成可信驗(yàn)證結(jié)果，從而確保任務(wù)調(diào)度策略在實(shí)際部署時(shí)的安全性和可行性。通過這一可信驗(yàn)證流程，能夠在任務(wù)調(diào)度前識(shí)別潛在的風(fēng)險(xiǎn)和不符合預(yù)期的行為，降低系統(tǒng)執(zhí)行中的失敗率和潛在的安全隱患。整體而言，可信驗(yàn)證流程極大增強(qiáng)了任務(wù)調(diào)度策略的可靠性，確保了系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下能夠安全、穩(wěn)定、有效地運(yùn)行。

45、優(yōu)選的，步驟s3中所述根據(jù)可信驗(yàn)證的結(jié)果將任務(wù)調(diào)度策略部署至目標(biāo)邊緣節(jié)點(diǎn)包括：

46、根據(jù)可信驗(yàn)證的結(jié)果將任務(wù)調(diào)度策略部署至目標(biāo)邊緣節(jié)點(diǎn)中進(jìn)行節(jié)點(diǎn)狀態(tài)檢測(cè)，生成節(jié)點(diǎn)狀態(tài)數(shù)據(jù)；

47、對(duì)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行部署路徑規(guī)劃，生成部署方案數(shù)據(jù)；

48、通過部署方案數(shù)據(jù)對(duì)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)連接測(cè)試，生成網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量數(shù)據(jù)；

49、對(duì)網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行安全通道建立，生成通道配置數(shù)據(jù)；

50、利用通道配置數(shù)據(jù)對(duì)部署方案數(shù)據(jù)進(jìn)行任務(wù)指令分發(fā)，生成調(diào)度指令數(shù)據(jù)。

51、本發(fā)明通過結(jié)合可信驗(yàn)證結(jié)果、節(jié)點(diǎn)狀態(tài)監(jiān)測(cè)、網(wǎng)絡(luò)測(cè)試和安全通道建設(shè)，確保任務(wù)調(diào)度策略能夠高效且安全地部署到目標(biāo)邊緣節(jié)點(diǎn)。首先，根據(jù)可信驗(yàn)證結(jié)果將任務(wù)調(diào)度策略部署至目標(biāo)邊緣節(jié)點(diǎn)，并進(jìn)行節(jié)點(diǎn)狀態(tài)檢測(cè)，生成節(jié)點(diǎn)狀態(tài)數(shù)據(jù)，這一過程保證了任務(wù)調(diào)度策略能根據(jù)實(shí)際節(jié)點(diǎn)資源情況進(jìn)行合理部署。接下來，對(duì)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行部署路徑規(guī)劃，生成部署方案數(shù)據(jù)，確保任務(wù)可以在合適的路徑上執(zhí)行，并避免資源沖突。通過部署方案數(shù)據(jù)對(duì)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)連接測(cè)試，生成網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量數(shù)據(jù)，確保任務(wù)部署過程中網(wǎng)絡(luò)連接穩(wěn)定，避免因網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量差導(dǎo)致的任務(wù)延遲。隨后，基于網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量數(shù)據(jù)，建立安全通道，生成通道配置數(shù)據(jù)，從而確保數(shù)據(jù)傳輸過程中的安全性，防止數(shù)據(jù)泄露或篡改。最后，利用通道配置數(shù)據(jù)對(duì)部署方案進(jìn)行任務(wù)指令分發(fā)，生成調(diào)度指令數(shù)據(jù)，確保任務(wù)能夠在目標(biāo)節(jié)點(diǎn)中順利執(zhí)行。整體而言，該步驟優(yōu)化了任務(wù)調(diào)度的部署效率、安全性和可靠性，確保任務(wù)按預(yù)期在邊緣節(jié)點(diǎn)順利執(zhí)行。

52、優(yōu)選的，步驟s4包括以下步驟：

53、步驟s41：對(duì)最終調(diào)度指令集進(jìn)行節(jié)點(diǎn)調(diào)度過程數(shù)據(jù)采集，包括任務(wù)執(zhí)行時(shí)間、資源消耗、任務(wù)狀態(tài)及節(jié)點(diǎn)響應(yīng)信息的實(shí)時(shí)記錄，生成任務(wù)執(zhí)行數(shù)據(jù)；

54、步驟s42：對(duì)任務(wù)執(zhí)行數(shù)據(jù)進(jìn)行異常執(zhí)行類型檢測(cè)，生成異常任務(wù)執(zhí)行數(shù)據(jù)；

55、步驟s43：根據(jù)異常任務(wù)執(zhí)行數(shù)據(jù)對(duì)任務(wù)調(diào)度策略進(jìn)行任務(wù)算力分配調(diào)度，生成任務(wù)執(zhí)行報(bào)告以及安全審計(jì)日志并同步至應(yīng)急指揮中心。

56、本發(fā)明通過步驟s4實(shí)現(xiàn)任務(wù)執(zhí)行過程的實(shí)時(shí)監(jiān)控與動(dòng)態(tài)優(yōu)化，以確保調(diào)度的準(zhǔn)確性和任務(wù)的高效執(zhí)行。首先，在步驟s41中，對(duì)最終調(diào)度指令集進(jìn)行節(jié)點(diǎn)調(diào)度過程數(shù)據(jù)采集，包括任務(wù)執(zhí)行時(shí)間、資源消耗、任務(wù)狀態(tài)及節(jié)點(diǎn)響應(yīng)信息的實(shí)時(shí)記錄，從而生成詳細(xì)的任務(wù)執(zhí)行數(shù)據(jù)。接著，在步驟s42中，對(duì)任務(wù)執(zhí)行數(shù)據(jù)進(jìn)行異常執(zhí)行類型檢測(cè)，包括任務(wù)超時(shí)異常、資源超標(biāo)異常、任務(wù)失敗異常和節(jié)點(diǎn)響應(yīng)延遲異常等，確保對(duì)潛在問題進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別，生成異常任務(wù)執(zhí)行數(shù)據(jù)。最后，在步驟s43中，系統(tǒng)根據(jù)異常任務(wù)執(zhí)行數(shù)據(jù)對(duì)任務(wù)調(diào)度策略進(jìn)行任務(wù)算力分配調(diào)度，并生成詳細(xì)的任務(wù)執(zhí)行報(bào)告及安全審計(jì)日志，同步至應(yīng)急指揮中心，以便進(jìn)行進(jìn)一步分析與決策。該步驟的實(shí)施能夠有效提升系統(tǒng)的穩(wěn)定性、任務(wù)執(zhí)行的可靠性以及異常處理的響應(yīng)速度，為智能任務(wù)調(diào)度提供全方位的安全保障。

57、優(yōu)選的，步驟s42包括以下步驟：

58、步驟s421：當(dāng)出現(xiàn)以下任一情況時(shí)，判定為任務(wù)超時(shí)異常，并獲得任務(wù)超時(shí)異常數(shù)據(jù)：任務(wù)執(zhí)行時(shí)間偏離預(yù)定最大執(zhí)行時(shí)間超過±10%，或任務(wù)未能在規(guī)定時(shí)間內(nèi)完成；

59、步驟s422：當(dāng)出現(xiàn)以下任一情況時(shí)，判定為資源超標(biāo)異常，并獲得資源超標(biāo)異常數(shù)據(jù)：cpu使用率超過95%、內(nèi)存使用率超過90%，或存儲(chǔ)使用超過85%；

60、步驟s423：當(dāng)同時(shí)出現(xiàn)以下情況時(shí)，判定為任務(wù)失敗異常，并獲得任務(wù)失敗異常數(shù)據(jù)：任務(wù)失敗次數(shù)連續(xù)超過3次，且每次失敗后重試次數(shù)不超過2次；

61、步驟s424：當(dāng)同時(shí)出現(xiàn)以下情況時(shí)，判定為節(jié)點(diǎn)響應(yīng)延遲異常，并獲得節(jié)點(diǎn)響應(yīng)延遲異常數(shù)據(jù)：節(jié)點(diǎn)響應(yīng)時(shí)間連續(xù)超過5秒，且節(jié)點(diǎn)未響應(yīng)的持續(xù)時(shí)間超過5分鐘；

62、步驟s425：整合任務(wù)超時(shí)異常數(shù)據(jù)、資源超標(biāo)異常數(shù)據(jù)、任務(wù)失敗異常數(shù)據(jù)和節(jié)點(diǎn)響應(yīng)延遲異常數(shù)據(jù)，從而獲得異常任務(wù)執(zhí)行數(shù)據(jù)。

63、本發(fā)明通過對(duì)任務(wù)執(zhí)行過程中出現(xiàn)的不同異常情況進(jìn)行判定和數(shù)據(jù)采集，能夠有效監(jiān)測(cè)和識(shí)別任務(wù)執(zhí)行過程中的問題，確保及時(shí)處理和優(yōu)化系統(tǒng)性能。首先，步驟s421通過檢測(cè)任務(wù)執(zhí)行時(shí)間的偏離或未能按時(shí)完成的情況，能夠及時(shí)識(shí)別任務(wù)超時(shí)異常，確保任務(wù)按預(yù)定時(shí)間框架完成。步驟s422則通過監(jiān)控資源使用情況，及時(shí)識(shí)別資源超標(biāo)異常，避免系統(tǒng)由于過高的資源占用而導(dǎo)致性能下降或崩潰。步驟s423通過監(jiān)控任務(wù)失敗的情況，確保能夠識(shí)別任務(wù)多次失敗的情況，并采取相應(yīng)的應(yīng)急措施，避免任務(wù)長(zhǎng)時(shí)間未能成功執(zhí)行。步驟s424監(jiān)控節(jié)點(diǎn)響應(yīng)延遲異常，能夠識(shí)別節(jié)點(diǎn)長(zhǎng)時(shí)間未響應(yīng)或延遲的情況，從而采取措施避免系統(tǒng)性能瓶頸或故障擴(kuò)展。最終，步驟s425整合各類異常數(shù)據(jù)，生成異常任務(wù)執(zhí)行數(shù)據(jù)，幫助系統(tǒng)管理人員快速定位和解決任務(wù)執(zhí)行過程中出現(xiàn)的問題，從而提高任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。

64、在本說明書中，提供了一種面向異構(gòu)多源傳感器的邊緣計(jì)算調(diào)度系統(tǒng)，用于執(zhí)行上述的面向異構(gòu)多源傳感器的邊緣計(jì)算調(diào)度方法，該面向異構(gòu)多源傳感器的邊緣計(jì)算調(diào)度系統(tǒng)包括：

65、數(shù)據(jù)采集模塊，用于利用智能安全帽內(nèi)置的異構(gòu)傳感器采集原始數(shù)據(jù)；對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)指紋生成，得到加密后的異構(gòu)數(shù)據(jù)集；對(duì)所述異構(gòu)數(shù)據(jù)集進(jìn)行任務(wù)類型劃分，生成標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)隊(duì)列；

66、任務(wù)分配模塊，用于監(jiān)測(cè)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)狀態(tài)構(gòu)建資源動(dòng)態(tài)感知矩陣；根據(jù)資源動(dòng)態(tài)感知矩陣對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)隊(duì)列進(jìn)行資源分配安全隔離，生成資源調(diào)度日志；

67、資源調(diào)度模塊，用于將資源調(diào)度日志輸入至ai邊緣計(jì)算安全協(xié)處理器中進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化，生成任務(wù)調(diào)度策略；對(duì)任務(wù)調(diào)度策略進(jìn)行可信驗(yàn)證，并根據(jù)可信驗(yàn)證的結(jié)果將任務(wù)調(diào)度策略部署至目標(biāo)邊緣節(jié)點(diǎn)，生成最終調(diào)度指令集；

68、異常檢測(cè)模塊，用于對(duì)最終調(diào)度指令集進(jìn)行節(jié)點(diǎn)調(diào)度過程數(shù)據(jù)采集，得到任務(wù)執(zhí)行數(shù)據(jù)；檢測(cè)任務(wù)執(zhí)行數(shù)據(jù)中的異常執(zhí)行類型，并對(duì)任務(wù)調(diào)度策略進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)度分配調(diào)整，生成任務(wù)執(zhí)行報(bào)告以及安全審計(jì)日志并同步至應(yīng)急指揮中心。

69、本發(fā)明的有益效果在于通過數(shù)據(jù)采集模塊利用智能安全帽內(nèi)置的異構(gòu)傳感器采集原始數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行指紋生成與加密，確保數(shù)據(jù)的安全性和完整性。通過任務(wù)類型劃分和標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)隊(duì)列的生成，能夠?yàn)楹罄m(xù)任務(wù)分配提供清晰的指引。任務(wù)分配模塊通過監(jiān)測(cè)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)狀態(tài)，構(gòu)建資源動(dòng)態(tài)感知矩陣，并基于該矩陣對(duì)任務(wù)隊(duì)列進(jìn)行資源分配與安全隔離，生成資源調(diào)度日志，為任務(wù)調(diào)度提供資源保障。資源調(diào)度模塊將資源調(diào)度日志輸入至ai邊緣計(jì)算安全協(xié)處理器中進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化，生成任務(wù)調(diào)度策略，并對(duì)該策略進(jìn)行可信驗(yàn)證。最終，依據(jù)驗(yàn)證結(jié)果將任務(wù)調(diào)度策略部署至目標(biāo)邊緣節(jié)點(diǎn)，生成調(diào)度指令集，確保任務(wù)按預(yù)定計(jì)劃執(zhí)行。異常檢測(cè)模塊則對(duì)任務(wù)執(zhí)行過程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，采集任務(wù)執(zhí)行數(shù)據(jù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)任務(wù)執(zhí)行中的異常情況，并對(duì)任務(wù)調(diào)度策略進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，生成任務(wù)執(zhí)行報(bào)告及安全審計(jì)日志，并同步至應(yīng)急指揮中心。該系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)采集、任務(wù)分配、資源調(diào)度及異常檢測(cè)等多個(gè)環(huán)節(jié)的優(yōu)化，有效提升了任務(wù)執(zhí)行的效率、可靠性與安全性。因此，本發(fā)明通過智能數(shù)據(jù)加密、動(dòng)態(tài)資源調(diào)度、安全可信驗(yàn)證和異常檢測(cè)，提高了任務(wù)調(diào)度的可信度和穩(wěn)定性。