智能工厂中边缘服务器的部署方法研究

为提高智能工厂系统中数据处理服务的时效性,提出了一种将边缘计算服务器部署在靠近终端设备层的策略。采用Gap-statistic++算法对比待分类样本数据集与参考数据集在不同分类数时的离散程度之差,将最大差值对应的分类数作为最佳边缘服务器数量。以服务时延和负载均衡构建目标函数,运用K-means++算法得出初始簇类,构建以计算时间为权值的边缘服务器与簇的有权二分图,利用匈牙利算法找出最小匹配,得到目标函数最小值,从而达到最优部署。对智能工厂的智能终端设备分布数据集进行仿真实验,结果表明该算法能够使系统实现最小化服务时延和整体的负载均衡。