本发明涉及智能控制，具体涉及一种多源算力数据整合与智能调度系统及方法。
背景技术：
1、在当今飞速发展的信息时代，算力资源已成为推动社会进步的关键动力。随着云计算、大数据、人工智能等前沿技术的快速发展，算力资源的调度和管理面临着诸多新的挑战。
2、如何实现算力资源的高效配置和利用，已成为业界关注的重点。算力调度是指在接收算力任务请求后，根据任务特性及算力需求，通过优化算法将任务分配至合适的算力资源进行处理的过程。现有的算力任务调度方法不够智能、不够灵活，执行效率比较低。
技术实现思路
1、本发明正是基于上述问题，提出了一种多源算力数据整合与智能调度系统及方法，通过本发明方案可以大幅提高多源异构计算资源的利用率，能够更智能、更灵活、更精准地匹配任务需求和可用资源，减少资源闲置和浪费；可以提高系统对网络波动和负载变化的适应能力和增强系统的数据处理能力和数据质量控制。
2、有鉴于此，本发明的一方面提出了一种多源算力数据整合与智能调度系统，包括：中央控制服务器、云平台、边缘设备和本地终端；
3、所述中央控制服务器被配置为：
4、建立统一的资源抽象层，将多源异构计算资源标准化描述并进行虚拟化管理；
5、构建用于实现多源异构数据的实时采集、清洗和标准化处理的动态数据整合模块；
6、设计自适应智能调度引擎，集成机器学习算法，根据历史执行任务数据和实时系统状态数据进行任务分配和资源调度；
7、构建能支持计算任务的动态迁移和负载均衡的边缘-云-终端协同计算框架；
8、建立全局性能优化模型，通过强化学习技术持续优化系统整体性能和资源利用率；
9、集成安全多方计算和差分隐私技术以确保数据在整合和处理过程中的隐私保护和安全性；
10、确定弹性伸缩机制以支持系统规模的动态调整和新型计算资源的无缝接入。
11、本发明的另一方面提供一种多源算力数据整合与智能调度方法，包括：
12、建立统一的资源抽象层，将多源异构计算资源标准化描述并进行虚拟化管理；
13、构建用于实现多源异构数据的实时采集、清洗和标准化处理的动态数据整合模块；
14、设计自适应智能调度引擎，集成机器学习算法，根据历史执行任务数据和实时系统状态数据进行任务分配和资源调度；
15、构建能支持计算任务的动态迁移和负载均衡的边缘-云-终端协同计算框架；
16、建立全局性能优化模型，通过强化学习技术持续优化系统整体性能和资源利用率；
17、集成安全多方计算和差分隐私技术以确保数据在整合和处理过程中的隐私保护和安全性；
18、确定弹性伸缩机制以支持系统规模的动态调整和新型计算资源的无缝接入。
19、可选地，所述建立统一的资源抽象层，将多源异构计算资源标准化描述并进行虚拟化管理的步骤，包括：
20、识别系统中所有的计算资源类型；
21、对计算资源进行分类，建立资源类型层次结构；
22、设计通用的计算资源描述模型；
23、定义每种计算资源类型的关键属性；
24、开发自动化工具，收集每个具体计算资源的详细信息；
25、将收集到的信息映射到计算资源描述模型中；
26、设计虚拟化管理接口，抽象底层硬件细节；
27、实现资源池化机制，将物理资源转化为可管理的虚拟资源单元；
28、设计统一的api，用于资源分配、监控和回收；
29、生成跨平台的资源管理协议；
30、部署分布式监控代理，实时收集资源使用情况；
31、设计中央监控面板，展示整体资源状态；
32、构建动态资源发现和注册机制；
33、构建基于角色的访问控制系统；
34、设计加密通信通道，保护资源信息传输；
35、构建缓存机制，加速频繁访问的资源信息查询；
36、优化计算资源描述的存储和检索算法；
37、设计模块化架构以支持新计算资源类型的接入；
38、构建分布式资源管理构架以支持大规模集群。
39、可选地，所述构建用于实现多源异构数据的实时采集、清洗和标准化处理的动态数据整合模块的步骤，包括：
40、识别所有数据源类型，并对数据源进行分类，建立数据源目录；
41、定义通用的数据结构，并设计元数据模型以描述数据的属性、来源、时间戳；
42、为每种数据源类型开发专用的数据采集器，并构建支持多协议的数据接入层；
43、构建流处理框架，并设计和实现流式数据处理管道；
44、设计数据格式转换功能，开发数据验证和错误处理机制，设计数据清洗算法；
45、进行数据字段映射和转换，开发单位换算和标准化函数库，并设计数据语义转换机制；
46、构建实时数据质量检测算法，设计数据质量评分系统，并开发异常数据处理机制；
47、设计数据融合算法，处理多源数据的冲突和互补，并开发数据关联分析功能和数据一致性检查机制；
48、构建数据缓存机制和设计并行处理架构，优化数据存储和索引策略；
49、采用微服务架构、确定动态配置管理，并设计分布式处理框架；
50、开发数据流监控仪表板以实现数据处理过程的可视化展示，并设计报警和通知机制。
51、可选地，所述设计自适应智能调度引擎，集成机器学习算法，根据历史执行任务数据和实时系统状态数据进行任务分配和资源调度的步骤，包括：
52、根据数据采集器设计数据收集模块，利用数据收集模块获取历史任务执行数据和实时系统状态数据；
53、对历史任务执行数据和实时系统状态数据进行数据清洗和特征提取流程，构建数据存储系统以支持快速查询和分析；
54、根据从历史任务执行数据提取的特征定义任务特征集，开发任务分类算法，对任务进行类型识别，并构建任务需求预测模型；
55、结合从实时系统状态数据提取的特征设计资源状态特征集，开发资源性能预测模型和资源可用性评估算法；
56、选择机器学习算法，设计模型训练流程和模型评估/验证机制；
57、根据任务需求预测模型、资源性能预测模型和资源可用性评估算法，开发基于机器学习模型的资源调度决策模型，确定多目标优化机制，并设计调度策略评分系统；
58、构建实时推理模块，生成调度决策；
59、确定决策执行和反馈机制；
60、开发异常检测和处理流程。
61、可选地，所述构建能支持计算任务的动态迁移和负载均衡的边缘-云-终端协同计算框架的步骤，包括：
62、开发用于在数据源头的位置进行初步的数据处理和分析的轻量级边缘设备；
63、设计边缘设备间的通信协议以支持分布式协作；
64、开发动态资源管理和任务调度算法，实现边缘设备间的负载均衡；
65、建立弹性扩展的云平台，用于处理大规模的数据和复杂计算任务；
66、开发基于机器学习的云平台资源管理和任务调度算法，实现跨边缘设备的动态迁移和负载均衡；
67、提供api接口，支持边缘设备与云平台的双向通信和协作；
68、制定边缘设备与云平台的协作机制，包括任务分配策略、数据传输协议、安全认证机制；
69、开发跨层级的资源监控和调度算法，实现边缘-云-终端的动态负载均衡；
70、设计容错机制以确保计算任务的持续可靠运行。
71、可选地，所述建立全局性能优化模型，通过强化学习技术持续优化系统整体性能和资源利用率的步骤，包括：
72、确定描述系统整体性能的关键指标；
73、建立涵盖边缘设备、通信网络、本地终端和云平台的全局性能模型，描述各层级指标之间的关系和影响因素；
74、定义系统状态空间；
75、设计适合该问题的强化学习算法；
76、以系统整体性能指标为目标确定奖励函数；
77、建立边缘-云端的实时监控机制，收集系统运行状态数据；
78、设计数据预处理和特征提取方法，为强化学习提供输入数据；
79、利用经过预处理和特征提取的运行状态数据，训练强化学习模型，学习最优的资源调度和任务迁移策略；
80、将训练好的模型部署到系统中，实时执行性能优化决策；
81、持续监控系统运行状态，并迭代优化强化学习模型；
82、将强化学习优化模块集成到边缘-云-终端协同框架中，确保各组件的协调工作。
83、可选地，所述集成安全多方计算和差分隐私技术以确保数据在整合和处理过程中的隐私保护和安全性的步骤，包括：
84、明确系统中各方主体的隐私需求和合规要求；
85、设计基于安全多方计算和差分隐私的全面隐私保护框架，覆盖数据收集、传输、存储和处理各环节；
86、选择对应的安全多方计算算法；
87、设计多方之间的安全通信和计算协议，确保各方只能获得最终结果，无法窥探中间过程；
88、实现安全多方计算模块，并与系统其他组件进行集成；
89、识别系统中的隐私敏感数据，确定对应的差分隐私保护目标；
90、设计基于噪声注入的差分隐私算法，在最小化隐私泄露的同时保证数据可用性；
91、将差分隐私模块集成到数据处理流程中，确保各环节数据的隐私保护；
92、建立隐私风险评估机制，定期评估系统的隐私保护效果；
93、设计实时监控模块，检测可能的隐私泄露事件并触发响应措施；
94、根据评估结果和监控反馈，持续优化隐私保护方案；
95、设计针对性的隐私保护测试场景，涵盖不同的攻击模型和数据处理场景；
96、通过测试验证安全多方计算和差分隐私技术的有效性和可靠性；
97、根据测试结果进行优化和改进。
98、可选地，所述确定弹性伸缩机制以支持系统规模的动态调整和新型计算资源的无缝接入的步骤，包括：
99、分析系统的业务需求和服务特点，确定弹性伸缩的目标和关键指标；
100、根据业务需求和技术特点，设计弹性伸缩的架构和机制；
101、建立系统资源监控模块，实时采集cpu、内存、网络指标数据；
102、基于监控数据和历史负载模式，使用机器学习方法预测未来的资源需求变化趋势；
103、根据资源需求变化趋势预测结果，制定动态扩缩容决策策略；
104、实现自动化的扩缩容执行机制；
105、设计新型计算资源的接入机制，支持异构硬件设备、云服务的无缝对接；
106、实现资源发现、调度和编排功能，确保新资源能够被系统有效利；
107、建立基于资源利用率和服务指标的优化算法，分配和调度计算资源；
108、根据资源特点和应用需求，采用合适的资源调度策略；
109、设计冗余备份和自愈机制，确保在资源故障或波动时系统仍能平稳运行；
110、设计故障检测、隔离和自动恢复的功能以提高系统的可靠性。
111、可选地，所述基于监控数据和历史负载模式，使用机器学习方法预测未来的资源需求变化趋势的步骤，包括：
112、实时采集来自云平台、边缘设备和本地终端的监控数据；
113、对采集的监控数据进行清洗、缺失值填充、异常值检测的操作，得到第一监控数据；
114、根据业务特点和监控指标，从所述第一监控数据中提取合适的特征变量；
115、对特征变量进行归一化、标准化处理，确保特征之间的量纲一致；
116、选用适合时间序列预测的机器学习算法作为待训练模型；
117、获取云平台、边缘设备和终端的历史监控数据、历史负载模式；
118、将历史监控数据划分为训练集和验证集，对待训练模型进行训练和交叉验证，得到第一模型；
119、评估第一模型性能指标，并对第一模型进行迭代优化；
120、利用训练好的第一模型，输入历史负载模式和特征变量，针对不同资源类型分别预测未来一定时间内的资源需求变化趋势。
121、采用本发明的技术方案，多源算力数据整合与智能调度方法包括建立统一的资源抽象层，将多源异构计算资源标准化描述并进行虚拟化管理；构建用于实现多源异构数据的实时采集、清洗和标准化处理的动态数据整合模块；设计自适应智能调度引擎，集成机器学习算法，根据历史执行任务数据和实时系统状态数据进行任务分配和资源调度；构建能支持计算任务的动态迁移和负载均衡的边缘-云-终端协同计算框架；建立全局性能优化模型，通过强化学习技术持续优化系统整体性能和资源利用率；集成安全多方计算和差分隐私技术以确保数据在整合和处理过程中的隐私保护和安全性；确定弹性伸缩机制以支持系统规模的动态调整和新型计算资源的无缝接入。通过本方案，可以大幅提高多源异构计算资源的利用率，能够更智能、更灵活、更精准地匹配任务需求和可用资源，减少资源闲置和浪费；可以提高系统对网络波动和负载变化的适应能力和增强系统的数据处理能力和数据质量控制。
1.一种多源算力数据整合与智能调度系统，其特征在于，包括：中央控制服务器、云平台、边缘设备和本地终端；
2.一种多源算力数据整合与智能调度方法，其特征在于，包括：
3.根据权利要求2所述的多源算力数据整合与智能调度方法，其特征在于，所述建立统一的资源抽象层，将多源异构计算资源标准化描述并进行虚拟化管理的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的多源算力数据整合与智能调度方法，其特征在于，所述构建用于实现多源异构数据的实时采集、清洗和标准化处理的动态数据整合模块的步骤，包括：
5.根据权利要求4所述的多源算力数据整合与智能调度方法，其特征在于，所述设计自适应智能调度引擎，集成机器学习算法，根据历史执行任务数据和实时系统状态数据进行任务分配和资源调度的步骤，包括：
6.根据权利要求5所述的多源算力数据整合与智能调度方法，其特征在于，所述构建能支持计算任务的动态迁移和负载均衡的边缘-云-终端协同计算框架的步骤，包括：
7.根据权利要求6所述的多源算力数据整合与智能调度方法，其特征在于，所述建立全局性能优化模型，通过强化学习技术持续优化系统整体性能和资源利用率的步骤，包括：
8.根据权利要求7所述的多源算力数据整合与智能调度方法，其特征在于，所述集成安全多方计算和差分隐私技术以确保数据在整合和处理过程中的隐私保护和安全性的步骤，包括：
9.根据权利要求8所述的多源算力数据整合与智能调度方法，其特征在于，所述确定弹性伸缩机制以支持系统规模的动态调整和新型计算资源的无缝接入的步骤，包括：
10.根据权利要求9所述的多源算力数据整合与智能调度方法，其特征在于，所述基于监控数据和历史负载模式，使用机器学习方法预测未来的资源需求变化趋势的步骤，包括：
