本发明涉及工业互联网，具体涉及一种工业互联网的任务分解分配方法及系统。
背景技术：
1、在工业4.0和智能制造的背景下，工业互联网逐渐成为推动制造业转型升级的重要技术手段。它通过将物联网、大数据、云计算、人工智能等先进技术与传统工业相结合，实现设备互联、数据驱动和智能决策，提升生产效率和资源利用率。
2、在当前的工业智能制造生产过程中，通常采取将单个任务分解为多个子任务并行处理的策略，旨在提升生产效率和优化资源利用。然而，随着任务拆分数量的不断增加，物联网监测数据亦呈现显著增长趋势。在大量任务高负荷并行运行的情境下，数据传输时间将显著延长，同时计算资源的负载程度亦会加剧。这一状况可能导致对工业生产过程中各子任务节点产品质量等相关信息的实时识别和处理能力下降，进而造成任务拥堵现象的发生。
技术实现思路
1、为了解决工业任务分割后所面临的有限网络资源分配，引发任务延迟现象，严重影响生产效率的技术问题，本发明的目的在于提供一种工业互联网的任务分解分配方法及系统，所采用的技术方案具体如下：
2、第一方面，本发明是一种工业互联网的任务分解分配方法，所述方法包括：将工业互联网中的生产任务分解为多个独立的单个子任务；在所述生产任务整体生产效率最低时，将单个子任务所需的最低计算资源作为对应的单个子任务的初始资源量；根据单个子任务的影响程度、单个子任务的预备资源量牺牲系数和所述单个子任务的初始资源量，确定单个子任务的预备资源量；将所述单个子任务的初始资源量和所述单个子任务的预备资源量合计作为单个子任务的资源配置需求量；根据工业任务分割体系将计算网络资源划分为多个簇域；遍历簇域中的各个边缘服务器，根据生产任务中各个所述单个子任务的资源配置需求量，将各个子任务分配至边缘服务器，进而确定边缘服务器的数量以及单个边缘服务器的配置资源。
3、针对现有技术中，工业任务被细分至各个子任务时，会产生大量数据需求，涉及存储与计算，这往往导致中央服务器带宽承受巨大压力，进而引发任务延迟现象，严重影响生产效率。本发明根据工业任务分割体系将计算网络资源划分为多个簇域，引入簇域网络架构，旨在将计算资源有效分散至多个边缘服务器，以减轻中央服务器的负担。随后，针对每个子任务实施精细评估，通过深入剖析，精确确定该子任务所需的最低计算资源阈值，即初始资源量。同时，依据各子任务对整体流程的影响程度，合理分配相应的预备资源量，以确保资源的灵活性与应对突发情况的能力，从而确定单个子任务的预备资源量。在此基础上，将初始资源量与预备资源量共同视为单个子任务的实际使用资源总量，即单个子任务的资源配置需求量。为进一步优化资源配置，采用遍历策略，对边缘服务器节点的数量进行全面考察，并对每次遍历的结果进行严格的计算资源优化度评估。最终，选定计算资源优化度达到峰值的节点数量作为当前工业任务的理想节点配置。通过上述措施，从网络资源分配的角度出发，有效提升了工业任务的生产效率，为企业的持续发展与竞争力提升奠定了坚实基础。
4、进一步的，所述单个子任务所需的最低计算资源的获取方法如下：通过对所述单个子任务的历史生产数据和资源占用量的分析，得到单个子任务的计算资源和所述单个子任务的生产效率；根据所述单个子任务的计算资源和生产效率之间的拟合关系，确定单个子任务所需的最低计算资源。所述单个子任务的计算资源可通过单位时间的资源负载量进行展示。
5、进一步的，所述生产数据包括：生产任务数据、设备监测数据、生产环境数据、物料数据和订单数据。
6、进一步的，通过分析所述单个子任务的关联任务数量以及影响任务情况、所述单个子任务的质检计算资源使用占比情况，得到所述单个子任务的影响程度。
7、进一步的，根据所述单个子任务所属层次的任务数量和所述单个子任务的关联任务数量，确定所述单个子任务的关联任务数量以及影响任务情况。
8、进一步的，根据所述单个子任务的计算资源的种类数量、所述单个子任务的各个计算资源在质检层面的需求数量、所述单个子任务的初始资源量，确定所述单个子任务的质检计算资源使用占比情况。
9、进一步的，根据所述单个子任务的计算资源使用情况、需求日产量和当前日产量，确定所述单个子任务的预备资源量牺牲系数。
10、进一步的，遍历簇域中的各个边缘服务器，根据生产任务中各个所述单个子任务的资源配置需求量，将各个子任务分配至边缘服务器，进而确定边缘服务器的数量以及单个边缘服务器的配置资源，具体包括：遍历簇域中的各个边缘服务器，根据生产任务中各个所述单个子任务的资源配置需求量，采用贪心算法为每个子任务分配边缘服务器，每分配完一个子任务，再次遍历簇域中的各个边缘服务器的已分配资源情况，并优先将新的子任务分配到当前资源占用最少的边缘服务器上。
11、进一步的，在所有子任务分配后，通过对当前生产任务的最高效率和延迟的比值进行分析，当其比值最高时，所述边缘服务器的数量以及单个边缘服务器的配置资源，为最佳分配方式。
12、第二方面，本发明是一种工业互联网的任务分解分配系统，所述系统包括：任务分解单元：用于将工业互联网中的生产任务分解为多个独立的单个子任务；初始资源确定单元：用于在所述生产任务整体生产效率最低时，将单个子任务所需的最低计算资源作为对应的单个子任务的初始资源量；预备资源确定单元：用于根据单个子任务的影响程度、单个子任务的预备资源量牺牲系数和所述单个子任务的初始资源量，确定单个子任务的预备资源量；任务分配单元：用于将所述单个子任务的初始资源量和所述单个子任务的预备资源量合计作为单个子任务的资源配置需求量；用于根据工业任务分割体系将计算网络资源划分为多个簇域；遍历簇域中的各个边缘服务器，根据生产任务中各个所述单个子任务的资源配置需求量，将各个子任务分配至边缘服务器，进而确定边缘服务器的数量以及单个边缘服务器的配置资源。
13、本发明具有如下有益效果：
14、本发明根据工业任务分割体系将计算网络资源划分为多个簇域，引入簇域网络架构，旨在将计算资源有效分散至多个边缘服务器，以减轻中央服务器的负担。随后，针对每个单个子任务实施精细评估，通过深入剖析，精确确定该子任务所需的最低计算资源阈值，即初始资源量。同时，依据各子任务对整体流程的影响程度，合理分配相应的预备资源量，以确保资源的灵活性与应对突发情况的能力，从而确定单个子任务的预备资源量。在此基础上，将初始资源量与预备资源量共同视为单个子任务的实际使用资源总量，即单个子任务的资源配置需求量。为进一步优化资源配置，采用遍历策略，对边缘服务器节点的数量进行全面考察，并对每次遍历的结果进行严格的计算资源优化度评估。从而确定边缘服务器的数量以及单个边缘服务器的配置资源。通过上述措施，从网络资源分配的角度出发，有效提升了工业任务的生产效率，为企业的持续发展与竞争力提升奠定了坚实基础。
1.一种工业互联网的任务分解分配方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种工业互联网的任务分解分配方法，其特征在于，所述单个子任务所需的最低计算资源的获取方法如下：
3.根据权利要求2所述的一种工业互联网的任务分解分配方法，其特征在于，所述生产数据包括：生产任务数据、设备监测数据、生产环境数据、物料数据和订单数据。
4.根据权利要求1所述的一种工业互联网的任务分解分配方法，其特征在于，通过分析所述单个子任务的关联任务数量以及影响任务情况、所述单个子任务的质检计算资源使用占比情况，得到所述单个子任务的影响程度。
5.根据权利要求4所述的一种工业互联网的任务分解分配方法，其特征在于，根据所述单个子任务所属层次的任务数量和所述单个子任务的关联任务数量，确定所述单个子任务的关联任务数量以及影响任务情况。
6.根据权利要求4所述的一种工业互联网的任务分解分配方法，其特征在于，根据所述单个子任务的计算资源的种类数量、所述单个子任务的各个计算资源在质检层面的需求数量、所述单个子任务的初始资源量，确定所述单个子任务的质检计算资源使用占比情况。
7.根据权利要求1所述的一种工业互联网的任务分解分配方法，其特征在于，根据所述单个子任务的计算资源使用情况、需求日产量和当前日产量，确定所述单个子任务的预备资源量牺牲系数。
8.根据权利要求1所述的一种工业互联网的任务分解分配方法，其特征在于，遍历簇域中的各个边缘服务器，根据生产任务中各个所述单个子任务的资源配置需求量，将各个子任务分配至边缘服务器，进而确定边缘服务器的数量以及单个边缘服务器的配置资源，具体包括：
9.根据权利要求8所述的一种工业互联网的任务分解分配方法，其特征在于，在所有子任务分配后，通过对当前生产任务的最高效率和延迟的比值进行分析，当其比值最高时，所述边缘服务器的数量以及单个边缘服务器的配置资源，为最佳分配方式。
10.一种工业互联网的任务分解分配系统，其特征在于，所述系统包括：
