边缘节点的评估方法、装置以及计算机可读存储介质与流程

1.本技术涉及边缘云技术领域，尤其涉及一种边缘节点的评估方法、装置以及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.边缘云是基于云计算技术的核心和边缘计算能力，构筑在边缘基础设施之上的云计算系统。边缘云由分布在同一地区的边缘机房组成，边缘机房中可以包含多种节点类型的边缘节点，边缘节点指在靠近用户的网络边缘侧构建的业务平台，提供存储、计算、网络等资源，将部分关键业务应用下沉到接入网络边缘，以减少网络传输和多级转发带来的宽度和时延损耗。为方便管理，可以将边缘节点集群化，即将多个距离相近或者处于同一内网的多个边缘节点组成边缘服务集群。
3.随着边缘节点的增加，各边缘节点的服务质量差异逐步显现，而边缘节点的服务质量可以作为评估边缘服务集群优劣的重要特征，根据边缘节点的服务质量可以合理调度、分配资源，为用户提供更加高效、高质的服务。目前，通常通过边缘节点的可用时间与工作时间的比值来评估边缘节点的服务质量，但评估标准只有时间这一维度，导致评估策略过于单一，所评估的服务质量不准确。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供了一种边缘节点的评估方法、装置以及计算机可读存储介质，可以提高评估边缘节点的服务质量的准确度。
5.本技术实施例提供了一种边缘节点的评估方法，该方法包括：获取边缘服务集群的服务参数，边缘服务集群包含一个或多个第一节点类型分别对应的第一边缘节点，服务参数包括每个第一节点类型分别对应的第一边缘节点的数量和每个第一节点类型分别对应的单节点服务容量；根据每个第一节点类型分别对应的第一边缘节点的数量和每个第一节点类型分别对应的单节点服务容量，确定边缘服务集群的第一服务总容量；获取第一边缘节点在第一时长内的工作状态，根据第一边缘节点的工作状态、每个第一节点类型分别对应的第一边缘节点的数量以及每个第一节点类型分别对应的单节点服务容量，确定边缘服务集群在第一时长内的第一不可用服务容量；根据第一服务总容量和第一不可用服务容量，确定边缘服务集群在第一时长内的第一可用率。
6.本技术实施例一方面提供了一种边缘节点的评估装置，包括：获取模块，用于获取边缘服务集群的服务参数，边缘服务集群包含一个或多个第一节点类型分别对应的第一边缘节点，服务参数包括每个第一节点类型分别对应的第一边缘节点的数量和每个第一节点类型分别对应的单节点服务容量；第一处理模块，用于根据每个第一节点类型分别对应的第一边缘节点的数量和每
个第一节点类型分别对应的单节点服务容量，确定边缘服务集群的第一服务总容量；第二处理模块，用于获取第一边缘节点在第一时长内的工作状态，根据第一边缘节点的工作状态、每个第一节点类型分别对应的第一边缘节点的数量以及每个第一节点类型分别对应的单节点服务容量，确定边缘服务集群在第一时长内的第一不可用服务容量；第三处理模块，用于根据第一服务总容量和第一不可用服务容量，确定边缘服务集群在第一时长内的第一可用率。
7.其中，上述第一处理模块，包括：第一处理单元，用于将属于相同第一节点类型的第一边缘节点的数量与所具有的单节点服务容量相乘，得到每个第一节点类型对应的第一服务容量；第二处理单元，用于将每个第一节点类型对应的第一服务容量求和，得到边缘服务集群的第一服务总容量。
8.其中，工作状态包括可用工作状态和不可用工作状态；第一时长由s个第二时长构成，s个第二时长包括第二时长ti，i为小于或等于s的正整数；上述第二处理模块，包括：工作状态确定单元，用于将第二时长ti内的工作状态为不可用工作状态的第一边缘节点，确定为第二边缘节点；节点类型确定单元，用于将第二边缘节点所关联的h个第一节点类型确定为h个第二节点类型；h为小于或等于边缘服务集群所包含的第一节点类型的数量的正整数；第三处理单元，用于根据每个第二节点类型分别对应的第二边缘节点的数量和每个第二节点类型分别对应的单节点服务容量，确定第二时长ti内的单位不可用服务容量；第四处理单元，用于将每个第二时长内的单位不可用服务容量之和，确定为边缘服务集群在第一时长内的第一不可用服务容量。
9.其中，上述h个第二节点类型包括第二节点类型kj，j为小于或等于h的正整数；上述第四处理单元，包括：第一处理子单元，用于将属于相同第二节点类型kj对应的第二边缘节点的数量与第二节点类型kj对应的单节点服务容量相乘，得到第二节点类型kj对应的第二服务容量；第二处理子单元，用于将每个第二节点类型kj分别对应的第二服务容量之和，确定为第二时长ti内的单位不可用服务容量。
10.其中，上述边缘服务集群的数量为p，p为大于1的正整数，p个边缘服务集群属于边缘服务总集群；上述装置还包括：第一处理模块，用于对p个边缘服务集群分别对应的第一服务总容量进行求和，得到边缘服务总集群的第二服务总容量；第二处理模块，用于对p个边缘服务集群分别对应的第一不可用服务容量进行求和，得到边缘服务总集群的第二不可用服务容量；第三处理模块，用于根据第二服务总容量和第二不可用服务容量，确定边缘服务总集群的第二可用率。
11.其中，上述第一边缘节点的工作状态是由第一边缘节点的网络环境、硬件设备参数以及基础组件所确定的。
12.其中，上述装置还包括：第四处理模块，用于确定第一边缘节点所在网络环境下的网络可用系数；
第四处理模块，用于根据第一边缘节点的硬件设备参数，确定第一边缘节点对应的硬件可用系数；第四处理模块，用于确定第一边缘节点所包含的基础组件对应的组件可用系数；工作状态确定单元，用于根据网络可用系数、硬件可用系数以及组件可用系数，确定第一边缘节点的工作状态。
13.本技术实施例提供了一种计算机设备，计算机设备包括：处理器、存储器以及网络接口；处理器与存储器、网络接口相连，其中，网络接口用于提供数据通信功能，存储器用于存储程序代码，处理器用于调用程序代码，以执行如本技术实施例提供的方法。
14.本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序包括程序指令，当处理器执行程序指令时执行如本技术实施例提供的方法。
15.本技术实施例一方面提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中；计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行本技术实施例中的方法。
16.在本技术实施例中，通过获取边缘服务集群的服务参数，根据服务参数中每个第一节点类型分别对应的第一边缘节点的数量和每个第一节点类型分别对应的单节点服务容量，确定边缘服务集群的第一服务总容量，根据第一边缘节点的工作状态、每个第一节点类型分别对应的第一边缘节点的数量以及每个第一节点类型分别对应的单节点服务容量，确定边缘服务集群在第一时长内的第一不可用服务容量。进一步，根据第一服务总容量和第一不可用服务容量，确定边缘服务集群在第一时长内的第一可用率。可以理解，本技术采用边缘服务集群的服务容量和服务时长（如第一时长）结合的方式来计算边缘服务集群的可用率，而可用率越高，边缘服务集群的服务质量越好，由此可见，基于可用率所确定的服务质量是基于服务容量和服务时长两个维度确定，丰富了服务质量的评估策略，提高了评估服务质量的准确性。
附图说明
17.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
18.图1为本技术实施例提供的边缘节点的评估方法的系统架构示意图；图2是本技术实施例提供的边缘节点的评估方法的第一种流程示意图；图3是本技术实施例提供的边缘节点的评估方法的第二种流程示意图；图4是本技术实施例提供的边缘节点的评估装置的一结构示意图；图5是本技术实施例提供的计算机设备的一结构示意图。
具体实施方式
19.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
20.为了更好的理解本公开的技术方案，下面对本公开所涉及的相关技术进行进一步的详细介绍。
21.1、云技术（cloud technology）：是指在广域网或局域网内将硬件、软件、网络等系列资源统一起来，实现数据的计算、储存、处理和共享的一种托管技术。云技术基于云计算商业模式应用的网络技术、信息技术、整合技术、管理平台技术、应用技术等的总称，可以组成资源池，按需所用，灵活便利。云计算技术将变成重要支撑。技术网络系统的后台服务需要大量的计算、存储资源，如视频网站、图片类网站和更多的门户网站。伴随着互联网行业的高度发展和应用，将来每个物品都有可能存在自己的识别标志，都需要传输到后台系统进行逻辑处理，不同程度级别的数据将会分开处理，各类行业数据皆需要强大的系统后盾支撑，只能通过云计算来实现。
22.2、云计算（cloud computing）：是一种计算模式，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。
23.3、云游戏（cloud gaming）：又可称为游戏点播（gaming on demand），是一种以云计算技术为基础的在线游戏技术。云游戏技术使图形处理与数据运算能力相对有限的轻端设备（thin client）能运行高品质游戏。在云游戏场景下，游戏并不在玩家游戏终端，而是在云游戏客户端（如云游戏渲染服务器）中运行，并由云游戏客户端将游戏场景渲染为视频音频流，通过网络传输给玩家游戏终端。玩家游戏终端无需拥有强大的图形运算与数据处理能力，仅需拥有基本的流媒体播放能力与获取玩家输入指令并发送给云游戏客户端的能力即可。例如，游戏画面经过云端服务器编码压缩后通过网络传送给游戏设备，用户通过游戏设备体验到游戏角色的动作行为表现。用户在游戏设备上的操作以指令的形式传送到云游戏客户端，云游戏客户端解析指令实现对游戏角色的操控。
24.4、游戏设备：用于连接云游戏客户端的设备，支持游戏画面显示、游戏音频的播放和用户对游戏角色操作的输入、语音对讲等功能。例如手机终端、游戏手柄、tv盒子、智能电视、智能穿戴设备等。
25.5、云游戏客户端：用于接收用户操作指令，并将指令解析成游戏角色对应动作的虚拟客户端，可运行在云端，并且能将游戏画面渲染成视频流，并传送到用户的游戏设备中。
26.6、云游戏渲染服务器：用于运行云游戏客户端的服务器设备。云游戏渲染服务器可以为图形处理器(graphics processing unit，gpu)，不同类型的gpu服务器支持的并发路数也不同，即不同节点类型的边缘节点对应的单节点服务容量也不同。
27.7、第一边缘节点：是指分散在各个地区、且离用户（如云游戏玩家）更近、网络延迟更低的服务器机房。如各个第一边缘节点可以分布在地区1、地区2、地区3等等；需要说明的
是，第一边缘节点具有对应所属的运营商，如地区1的第一边缘节点有运营商1、运营商2分别对应的第一边缘节点，换句话说，第一边缘节点具有对应的地址以及所属运营商。
28.8、边缘服务集群：为减少用户的游戏设备到云游戏集群的网络距离，减少数据的传输耗时，将云游戏渲染服务器（即第一边缘节点）部署到离用户更近的机房部署，实现用户就近接入，即一个边缘机房中可以包含多个第一边缘节点。同一内网的多个第一边缘节点组成一个边缘服务集群（即边缘机房）。其中，每个第一边缘节点都以对接收到的用户的服务请求进行处理，对本第一边缘节点的容器进行水平扩展、自动迁移等，从而提供高可用性。其中，边缘服务集群中各个第一边缘节点可以是部署在各个地区下不同运营商的第一边缘节点。
29.9、单节点服务容量：是指第一边缘节点可处理的数据流并发路数，即第一边缘节点可以同时服务的用户数。不同节点类型对应的单节点服务容量不同，不同节点类型的第一边缘节点针对同一服务（如同一款游戏）的单节点服务容量也不同。
30.10、服务总容量：边缘服务集群内所有第一边缘节点的单节点服务容量之和，即边缘服务集群同时服务的总用户数。
31.下面结合附图来对本技术的技术方案的实施作进一步的详细描述。
32.请参见图1，图1为本技术实施例提供的边缘节点的评估方法的系统架构示意图。如图1所示，该系统可以包括：边缘服务集群100a和终端设备集群。其中，上述边缘服务集群100a可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云数据库、云服务、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络（content delivery network，cdn）、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。终端设备（终端设备集群中包括的终端设备100b、终端设备100c、终端设备100d、
……
、终端设备100n）可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、掌上电脑、可穿戴设备（例如智能手表、智能手环等）、智能电视、智能车载等智能终端。
33.其中，边缘服务集群100a可以包括：第一边缘节点10a、第一边缘节点10b、第一边缘节点10c、第一边缘节点10d以及第一边缘节点10e。可以理解的是，本技术对边缘服务集群100a中包括的第一边缘节点的数量不做限制。在该边缘服务集群100a中，可以包括多个第一节点类型对应的第一边缘节点，例如，第一边缘节点10a、第一边缘节点10b以及第一边缘节点10c为同一个第一节点类型，第一边缘节点10d和第一边缘节点10e为同一个第一节点类型，本技术对第一边缘节点所关联的第一节点类型、每个第一节点类型分别对应的第一边缘节点的数量不做进行限制。应当理解，边缘服务集群100a中的任意两个第一边缘节点均可以建立通信连接，终端集群中的各终端设备之间也可建立通信连接。例如，第一边缘节点10a与第一边缘节点10c之间可建立通信连接，第一边缘节点10a与第一边缘节点10d之间可建立通信连接，终端设备100b与终端设备100c之间可建立通信连接，终端设备100b与终端设备100d之间也可建立通信连接。其中，上述通信连接不限定连接方式，可以通过有线通信方式进行直接或间接地连接，也可以通过无线通信方式进行直接或间接地连接等，具体可根据实际应用场景确定，本技术在此不做限制。应当理解，边缘服务集群100a中的每个第一边缘节点均可以与多个终端设备建立通信连接。换句话说，在该边缘服务集群100a中，第一边缘节点10a、第一边缘节点10b、第一边缘节点10c、第一边缘节点10d以及第一边缘节
点10e均能够与图1所示的终端设备集群中任一终端设备（如终端设备100b、终端设备100c、终端设备100d、
……
、终端设备100n）建立通信连接，也可以与图1所示的终端设备集群之外的其他终端设备建立通信连接，本技术在此不做限制。
34.其中，可以理解的是，如图1所示的第一边缘节点10a、第一边缘节点10b、第一边缘节点10c、第一边缘节点10d以及第一边缘节点10e等可以分别与需要接入边缘服务集群100a中的相应角色（即相应业务场景下的实体对象）之间存在一一对应关系。这里的业务场景具体可以包含电子票据场景、社交场景、资源发行场景、支付场景、云游戏等。此时，相应业务场景下的业务数据信息具体可以包含电子票据场景下的电子票据信息、社交场景下的数据交互信息、资源发行场景下的资源发行信息、支付场景下的资产流转记录、游戏指令等，这里将不对相应的业务场景下的业务数据信息具体内容进行一一列举。
35.其中，第一边缘节点可以用于部署为云应用提供服务的云服务器。云应用可以是云游戏、云教育、云会议等等；本技术实施例以云应用为云游戏为例对第一边缘节点的选择进行相关阐述。可以理解的是，云游戏是以云计算为基础的游戏方式，可以把本应在终端进行逻辑计算和画面渲染逻辑放在了云端，即云游戏可在云端服务器对游戏画面进行逻辑计算和渲染。其中，可能涉及虚拟化技术、音视频编解码技术、网络传输技术、边缘计算技术等，这些技术可以让游戏玩家在不受终端限制下获得较为满意的游戏体验。进而云端服务器可以将进行计算和渲染后的游戏画面、指令压缩后通过网络传送给终端，终端只需要简单的解码和画面显示以及终端设备指令的交互。
36.也就是说，上述边缘服务集群100a中的每个第一边缘节点均为具有云计算能力的云服务器。应当理解，上述边缘服务集群100a中的任意两个第一边缘节点可以进行数据交互，任意一个第一边缘节点均可以获取上述边缘服务集群100a的服务参数。应当理解，如图1所示的终端设备集群中的每个终端设备均可以安装有应用客户端，当该应用客户端运行于各终端设备中时，可以分别与上述图1所示的第一边缘节点进行数据交互。其中，该应用客户端可以为数字资产应用、云游戏应用等具有云计算能力的应用客户端。其中，该应用客户端可以为独立的客户端，也可以为集成在某客户端（例如云游戏客户端、区块链应用客户端等）中的嵌入式子客户端，在此不做限定。以云游戏客户端为例，装载有上述云游戏客户端的终端设备可以与图1所示的第一边缘节点进行数据交互。例如，在云游戏的运行模式下，第一边缘节点可以将游戏画面经过编码压缩处理后，传输至终端设备，以向终端对象（即用户）展示游戏角色的动作行为，终端设备也可以通过云游戏客户端将接受到的对象操作指令传输至第一边缘节点，第一边缘节点可以将对象操作指令解析成游戏角色对应的动作，并将游戏角色对应的动作渲染成视频流传输至终端设备。
37.应当理解，本技术实施例提供的边缘节点的评估方法的实现过程可以在图1所示的任意一个第一边缘节点中进行，也可以在终端设备中进行，还可以在终端设备和第一边缘节点交互进行，此处不做限制，其中，终端设备可以为上述图1所对应实施例的终端设备集群中的任意一个终端设备。为便于后续理解和说明，本技术实施例可以以图1所示的第一边缘节点10c为例进行详细说明。应当理解，上述第一边缘节点10c可以向图1所示的终端设备集群中任一终端设备提供服务资源，以使装载在上述终端设备上的云游戏客户端可以处理终端对象的对象操作指令。
38.应当理解，上述第一边缘节点10c可以获取边缘服务集群100a的服务参数。其中，
边缘服务集群100a包含一个或多个第一节点类型分别对应的第一边缘节点，服务参数包括每个第一节点类型分别对应的第一边缘节点的数量和每个第一节点类型分别对应的单节点服务容量。第一边缘节点10c可以根据每个第一节点类型分别对应的第一边缘节点的数量和每个第一节点类型分别对应的单节点服务容量，确定边缘服务集群100a的第一服务总容量。进一步地，第一边缘节点10c可以获取第一边缘节点在第一时长内的工作状态，根据第一边缘节点的工作状态、每个第一节点类型分别对应的第一边缘节点的数量以及每个第一节点类型分别对应的单节点服务容量，确定边缘服务集群100a在第一时长内的第一不可用服务容量。更进一步地，第一边缘节点10c可以根据第一服务总容量和第一不可用服务容量，确定边缘服务集群100a在第一时长内的第一可用率。采用本技术，通过将边缘服务集群100a的服务容量和服务时长（如第一时长）结合的方式来评估第一边缘节点的服务质量，可以根据不同第一边缘节点的可用率比较不同第一边缘节点的服务质量，以根据不同第一边缘节点的服务质量提升第一边缘节点的服务质量。
39.进一步地，请参见图2，图2是本技术实施例提供的边缘节点的评估方法的第一种流程示意图。为了便于理解，本技术实施例以第一边缘节点10c为例进行说明。在图2所示的边缘节点的评估方法中，边缘节点的评估方法的各个步骤可由第一边缘节点10c来执行，如图2所示，该边缘节点的评估方法至少可以包括以下步骤s101-步骤s104。
40.步骤s101，获取边缘服务集群的服务参数，边缘服务集群包含一个或多个第一节点类型分别对应的第一边缘节点，服务参数包括每个第一节点类型分别对应的第一边缘节点的数量和每个第一节点类型分别对应的单节点服务容量。
41.在一些可行的实施方式中，本技术实施例提供的边缘节点的评估方法可以得到第一边缘节点或者边缘服务集群的可用率，通过可用率来评估边缘服务集群的服务质量。应当理解，第一边缘节点可以为gpu服务器，通过虚拟化技术可以根据不同云游戏客户端在运行时需要的资源配额，将gpu服务器的服务资源切分为许多份，所切分的份数即是该gpu服务器的支持最大并发路数。换句话说，第一边缘节点的服务资源切分的份数，为第一边缘节点的单节点服务容量，即第一边缘节点能够同时处理的最大并发路数，也就是第一边缘节点可以同时服务的用户数。
42.请再参见图1，第一边缘节点10c可以获取边缘服务集群100a的服务参数。其中，边缘服务集群100a包含一个或多个第一节点类型分别对应的第一边缘节点。应当理解，边缘服务集群100a中包含的第一节点类型、第一节点类型的数量以及每个第一节点类型对应的第一边缘节点的个数，本技术在此不作限制。例如，边缘服务集群100a可以包含第一边缘节点10a、第一边缘节点10b、第一边缘节点10c、第一边缘节点10d以及第一边缘节点10e，第一边缘节点10a、第一边缘节点10b以及第一边缘节点10c可以为一个第一节点类型，如第一节点类型1，第一边缘节点10d和第一边缘节点10e为一个第一节点类型，如第一节点类型2。第一边缘节点10c可以为gpu服务器，即第一节点类型1和第一节点类型2为不同类型的gpu服务器，如第一节点类型1可以为t0-gg58-a型gpu服务器，第一节点类型可以为2t0-gg60-b型gpu服务器，本技术在此不做限制。
43.其中，边缘服务集群100a的服务参数包括每个第一节点类型分别对应的第一边缘节点的数量和每个第一节点类型分别对应的单节点服务容量。例如，边缘服务集群100a的服务参数包括第一节点类型1对应的第一边缘节点的数量、第一节点类型1对应的单节点服
务容量、第一节点类型2对应的第一边缘节点的数量以及第一节点类型2对应的单节点服务容量。应当理解，第一节点类型1对应的单节点服务容量与第一节点类型2对应的单节点服务容量为针对同一类型服务的单节点服务容量，本技术在此不作限制。例如，上述单节点服务容量为第一节点类型1与第一节点类型2针对同一游戏的单节点服务容量。
44.步骤s102，根据每个第一节点类型分别对应的第一边缘节点的数量和每个第一节点类型分别对应的单节点服务容量，确定边缘服务集群的第一服务总容量。
45.在一些可行的实施方式中，如图1所示的第一边缘节点10c可以根据每个第一节点类型分别对应的第一边缘节点的数量和每个第一节点类型分别对应的单节点服务容量，确定边缘服务集群100a的第一服务总容量。具体地，第一边缘节点10c可以将属于相同第一节点类型的第一边缘节点的数量与所具有的单节点服务容量相乘，得到每个第一节点类型对应的第一服务容量。进一步地，第一边缘节点10c可以将每个第一节点类型对应的第一服务容量求和，得到边缘服务集群的第一服务总容量。请参见表1，表1为不同第一节点类型针对游戏1的单节点服务容量的数据表：表1如表1所示，第一节点类型1针对游戏1对应的单节点服务容量为100，第一节点类型2针对游戏1对应的单节点服务容量为140，则根据公式（1）可确定边缘服务集群100a的第一服务总容量。
46.（1）其中，表示第一节点类型m对应的单节点服务容量，表示第一节点类型m对应的第一边缘节点数量，表示边缘服务集群100a的第一服务总容量，n为第一节点类型的数量。根据表1，可以确定第一节点类型1对应的第一服务容量为，第一节点类型2对应的第一服务容量为，边缘服务集群100a的第一服务总容量为，即边缘服务集群100a的第一服务总容量为。
47.步骤s103，获取第一边缘节点在第一时长内的工作状态，根据第一边缘节点的工作状态、每个第一节点类型分别对应的第一边缘节点的数量以及每个第一节点类型分别对应的单节点服务容量，确定边缘服务集群在第一时长内的第一不可用服务容量。
48.在一些可行的实施方式中，如图1所示的第一边缘节点10c可以获取边缘服务集群100a中包括的每个第一边缘节点的工作状态。其中，第一边缘节点的工作状态包括可用工作状态和不可用工作状态。第一边缘节点的工作状态是由第一边缘节点的网络环境、硬件设备参数以及基础组件所确定的。请参见表2，表2为影响第一边缘节点的工作状态的第一种因素分析表：
表2请参见表3，表3为第一边缘节点的工作状态的第二种因素分析表：表3如表2可知，网络环境可以包括网络割接、运营商链路抖动以及交换机/路由器故障等其他因素。应当理解，上述边缘服务集群的服务参数中包括的各个第一边缘节点可以是处于各个地区下各种运营商的第一边缘节点。例如，上述边缘服务集群中包括的各个第
一边缘节点可以是在地区1中存在运营商1、运营商2以及运营商3分别对应的第一边缘节点。应当理解，网络环境因素可以影响整个边缘机房的网络，导致整个边缘机房中的第一边缘节点的工作状态均为不可用工作状态。示例性的，当网络环境因素为边缘机房网络割接时，如路有变更后网络不通，或者由于传输距离过长、网络设备故障、收发终端异常等问题导致数据包在传输过程中丢失，当网络丢包率大于15%时，则确定第一边缘节点的工作状态为不可用工作状态。当网络环境因素为运营商链路抖动时，如出现网络延时，或者当网络丢包率大于5%时，则确定第一边缘节点的工作状态为不可用工作状态。当网络环境因素为交换机/路由器故障时，如网络设备故障导致链路不通，或者当网络丢包率大于15%时，则确定第一边缘节点的工作状态为不可用工作状态。示例性的，当硬件设备参数为第一边缘节点（即gpu服务器）故障时，如gpu服务器上报超时或检测端口不通时，则确定第一边缘节点的工作状态为不可用工作状态。当硬件设备参数为个人服务器（例如x86服务器）故障时，当x86服务器上报超时或检测端口不通时，确定第一边缘节点的工作状态为不可用工作状态。示例性的，当基础组件为网络地址转换网关（network address translator，nat网关）故障时，如不带外网地址的机器无法访问公网，或者当网络丢包率大于5%时，则确定第一边缘节点的工作状态为不可用工作状态。当基础组件为pvgw网关（用于基础网络虚拟机之间的通信或者虚拟机与物理机网络通信）故障时，如同一内网下，虚拟机与物理机之间网络不通导致链路不通，或者当网络丢包率大于5%时，则确定第一边缘节点的工作状态为不可用工作状态。当基础组件为交易网关（tencent gateway，tgw网关）故障时，如虚拟机无法访问公网导致链路不通，或者当网络丢包率大于5%时，则确定第一边缘节点的工作状态为不可用工作状态。应当理解，上述网络因素、硬件设备参数以及基础组件的故障分类仅为示例，实际上故障分类具体可根据实际应用场景确定，本技术在此不做限制。
49.进一步地，第一边缘节点10c可以确定边缘服务集群100a中每个第一边缘节点的工作状态。具体地，第一边缘节点10c可以确定边缘服务集群100a中每个第一边缘节点所在网络环境下的网络可用系数，根据边缘服务集群100a中每个第一边缘节点的硬件设备参数，确定每个第一边缘节点对应的硬件可用系数，确定边缘服务集群100a中每个第一边缘节点所包含的基础组件对应的组件可用系数。进一步地，第一边缘节点10c可以根据网络可用系数、硬件可用系数以及组件可用系数，确定每个第一边缘节点的工作状态。其中，第一边缘节点的工作状态可根据公式（2）确定。
50.（2）其中，为第一边缘节点所在网络环境下的网络可用系数，为第一边缘节点对应的硬件可用系数，为第一边缘节点所包含的基础组件对应的组件可用系数。其中，、以及的取值为1或0，当为1时，表示第一边缘节点在该网络环境下的工作状态为可用工作状态，当为0时，表示第一边缘节点在该网络环境下的工作状态为不可用工作状态。同样地，当为1时，表示第一边缘节点在该硬件设备参数下的工作状态为可用工作状态，当为0时，表示第一边缘节点在该硬件设备参数下的工作状态为不可用工作状态。同样地，当为1时，表示第一边缘节点在该基础组件下的工作状态为可用工作状态，当为0时，表示第一
s102，这里不再进行赘述。
60.步骤s203，将第二时长ti内的工作状态为不可用工作状态的第一边缘节点，确定为第二边缘节点。
61.在一些可行的实施方式中，请在参见图1，第一边缘节点10c可以获取边缘服务集群100a中包括的每个第一边缘节点的工作状态。其中，第一边缘节点的工作状态包括可用工作状态和不可用工作状态。其中，第一时长由s个第二时长构成，s为正整数，s个第二时长包括第二时长ti，i为小于或等于s的正整数。应当理解，第二时长小于或等于第一时长，第一时长和第二时长的时长具体可根据实际应用场景确定，本技术在此不作限制。示例性的，若s=1，即第一时长由1个第二时长构成，则第一边缘节点10c可以获取边缘服务集群100a中包括的每个第一边缘节点在第二时长t1内的工作状态。进一步，第一边缘节点10c将边缘服务集群100a中工作状态为不可用工作状态的第一边缘节点，确定为第二边缘节点。例如，请参见表4，表4为s=1时，第一边缘节点的工作状态表：表4如表4所示，第一节点类型1对应的第一边缘节点的数量为3，例如第一边缘节点10a、第一边缘节点10b和第一边缘节点10c，其中，工作状态为不可用工作状态的第一边缘节点的数量为2，例如第一边缘节点10a和第一边缘节点10b，则第一边缘节点10c可以将第一边缘节点10a和第一边缘节点10b确定为第二边缘节点。同样地，第一节点类型2对应的第一边缘节点的数量为2，例如第一边缘节点10d和第一边缘节点10e，其中，工作状态为不可用工作状态的第一边缘节点的数量为1，例如第一边缘节点10d，则第一边缘节点10c可以将第一边缘节点10d确定为第二边缘节点。
62.步骤s204，将第二边缘节点所关联的h个第一节点类型确定为h个第二节点类型；h为小于或等于边缘服务集群所包含的第一节点类型的数量的正整数。
63.在一些可行的实施方式中，如图1所示的第一边缘节点10c将边缘服务集群100a中工作状态为不可用工作状态的第一边缘节点，确定为第二边缘节点之后，第一边缘节点10c将第二边缘节点所关联的h个第一节点类型确定为h个第二节点类型。h为小于或等于边缘服务集群所包含的第一节点类型的数量的正整数。示例性的，请参见表4，当s=1时，即在第二时长t1内，第一边缘节点10c将第一边缘节点10a、第一边缘节点10b和第一边缘节点10d，确定为第二边缘节点后，第一边缘节点10c可以将第一边缘节点10a、第一边缘节点10b所关联的第一节点类型确定为第二节点类型，可记为第二节点类型k1，第一边缘节点10c可以将第一边缘节点10d所关联的第一节点类型2，确定为第二节点类型，可记为第二节点类型k2。
64.步骤s205，将第二节点类型kj对应的第二边缘节点的数量与第二节点类型kj对应的单节点服务容量相乘，得到第二节点类型kj对应的第二服务容量。
65.在一些可行的实施方式中，在如图1所示的第一边缘节点10c确定第二节点类型后，第一边缘节点10c将第二节点类型kj对应的第二边缘节点的数量与第二节点类型kj对应
的单节点服务容量相乘，得到第二节点类型kj对应的第二服务容量。其中，h个第二节点类型包括第二节点类型kj，j为小于或等于h的正整数。具体地，第一边缘节点10c将第一边缘节点10a、第一边缘节点10b和第一边缘节点10d所关联的2个第一节点类型确定为2个第二节点类型，即h=2，2个第二节点类型包括第二节点类型k1和第二节点类型k2。其中，第二节点类型k1对应的第二边缘节点的数量为2，第二节点类型k2对应的第二边缘节点的数量为1。如表4可知，第二节点类型k1（即第一节点类型1）对应的单节点服务容量为100，第二节点类型k2（即第一节点类型2）对应的单节点服务容量为140。进一步地，第一边缘节点10c可以将第二节点类型k1对应的第二边缘节点的数量与第二节点类型k1对应的单节点服务容量相乘，确定第二节点类型k1对应的第二服务容量，即第二节点类型k1对应的第二服务容量为。同样地，第一边缘节点10c可以将第二节点类型k2对应的第二边缘节点的数量与第二节点类型k2对应的单节点服务容量相乘，确定第二节点类型k2对应的第二服务容量，即第二节点类型k2对应的第二服务容量为。
66.步骤s206，将每个第二节点类型kj分别对应的第二服务容量之和，确定为第二时长ti内的单位不可用服务容量。
67.在一些可行的实施方式中，如图1所示的第一边缘节点10c将每个第二节点类型kj分别对应的第二服务容量之和，确定为第二时长ti内的单位不可用服务容量，即可根据公式（4）确定为第二时长ti内的单位不可用服务容量。
68.（4）其中，表示第二时长ti内的单位不可用服务容量，表示第二节点类型kj对应的单节点服务容量，表示第二节点类型kj对应的第二边缘节点数量，n为第一节点类型的个数。例如，请再参见表4，如表4可知，当s=1时，即在第二时长t1内，第二节点类型k1对应的单节点服务容量为100，第二节点类型k2对应的单节点服务容量为140，则根据公式（4）可确定边缘服务集群100a在第二时长t1内的单位不可用服务容量。
69.步骤s207，将每个第二时长内的单位不可用服务容量之和，确定为边缘服务集群在第一时长内的第一不可用服务容量。
70.在一些可行的实施方式中，如图1所示的第一边缘节点10c在得到每个第二时长内的单位不可用服务容量之后，将每个第二时长内的单位不可用服务容量之和，确定为边缘服务集群在第一时长内的第一不可用服务容量，记为，s为第二时长的个数。其中，边缘服务集群100a在第一时长内的第一不可用服务容量公式（5）可确定。
71.（5）其中，为边缘服务集群100a在第一时长内的第一不可用服务容量，s为第二时长的个数，为第二时长ti内的单位不可用服务容量，n为第一节点类型的个数。例如，请再参见表4，当s=1时，即第一时长由1个第二时长t1构成，则边缘服务集群100a在第一时长内的第一不可用服务容量。
72.步骤s208，根据第一服务总容量和第一不可用服务容量，确定边缘服务集群在第一时长内的第一可用率。
73.在一些可行的实施方式中，如图1所示的第一边缘节点10c可以根据第一服务总容量和第一不可用服务容量，确定边缘服务集群在第一时长内的第一可用率。具体地，可以根据公式（6）确定边缘服务集群100a在第一时长内的第一可用率。
74.（6）其中，a为边缘服务集群100a在第一时长内的第一可用率，表示边缘服务集群100a在第一时长内的第一服务总容量，表示边缘服务集群100a在第一时长内的第一不可用服务容量，n为第一节点类型的个数。例如，当s=1时，即第一时长由1个第二时长t1构成，边缘服务集群100a的第一服务总容量为，边缘服务集群100a在第一时长内的第一不可用服务容量340，则边缘服务集群100a在第一时长内的第一可用率为。
75.在一些可行的实施方式中，第一时长可以由s个第二时长构成，s为正整数，s个第二时长包括第二时长ti，i为小于或等于s的正整数。应当理解，构成第一时长的第二时长的数量可根据实际应用场景确定，本技术在此不做限制。请再参见图1，第一边缘节点10c可以获取边缘服务集群100a中的每个第一边缘节点在s个第二时长ti中的工作状态，并在s个第二时长ti中，将工作状态为不可用工作状态的第一边缘节点，确定为第二边缘节点，将第二边缘节点所关联的h个第一节点类型确定为h个第二节点类型。例如，第一边缘节点10a、第一边缘节点10b和第一边缘节点10c为第一节点类型1，第一边缘节点10d和第一边缘节点10e为第一节点类型2。请参见表5，表5为s=4时，第一边缘节点的不可用工作状态表：表5如表5所示，表5表示在s个第二时长中，工作状态为不可用工作状态的第二边缘节点的个数以及所关联的第二节点类型。例如，在第二时长t1内，第一边缘节点10c将工作状态为不可用工作状态的第一边缘节点10a、第一边缘节点10b以及第一边缘节点10d确定为第二边缘节点，将第一边缘节点10a、第一边缘节点10b所关联的第一节点类型1确定为第二节点类型k1，即第二节点类型k1对应的工作状态为不可用工作状态的第二边缘节点的数量为2。第一边缘节点10c将第一边缘节点10d所关联的第一节点类型2确定为第二节点类型k2，即第二节点类型k2对应的工作状态为不可用工作状态的第二边缘节点的数量为1，根据
公式（4）可确定在第二时长t1内的单位不可用服务容量为340。同样地，第一边缘节点10c可以确定第二时长t2、第二时长t3以及第二时长t4的单位不可用服务容量分别为0、380以及240。第一边缘节点10c将第二时长t1、第二时长t2、第二时长t3以及第二时长t4的单位不可用服务容量求和，得到边缘服务集群100a在第一时长内的第一不可用服务容量。此时，即s=4时，边缘服务集群100a在第一时长内的第一不可用服务容量，边缘服务集群100a在第一时长内的第一服务总容量为。进一步地，根据公式（6）可确定边缘服务集群100a在第一时长内的第一可用率，。
76.在一些可行的实施方式中，当需要求多个边缘服务集群的可用率时，即边缘服务集群的数量为p，且p为大于1的正整数，p个边缘服务集群属于边缘服务总集群。具体地，如图1所示的第一边缘节点10c可以获取p个边缘服务集群的服务参数，并得到p个边缘服务集群的在第一时长内的第一服务总容量和p个边缘服务集群的在第一时长内的第一不可用服务容量。应当理解，第一边缘节点10c得到p个边缘服务集群的在第一时长内的第一服务总容量和p个边缘服务集群的在第一时长内的第一不可用服务容量的步骤具体可参见步骤s201-步骤s208，在此不过多赘述。进一步地，第一边缘节点10c可以对p个边缘服务集群分别对应的第一服务总容量进行求和，得到边缘服务总集群的第二服务总容量，第一边缘节点10c可以对p个边缘服务集群分别对应的第一不可用服务容量进行求和，得到边缘服务总集群的第二不可用服务容量。更进一步地，第一边缘节点10c可以根据第二服务总容量和第二不可用服务容量，确定边缘服务总集群的第二可用率。
77.具体地，则根据公式（7）可确定上述边缘服务总集群的第二可用率。
78.（7）其中，为边缘服务总集群的第二可用率，p为边缘服务集群的个数，为每个边缘服务集群在第一时长内的第一不可用服务容量，s为第一时长内第二时长的数量，表示每个边缘服务集群在第一时长内的第一服务总容量。请参见表6，表6为2个边缘服务集群的工作参数表：表6其中，边缘服务集群a与边缘服务集群b属于边缘服务总集群，边缘服务集群a在第一时长的第二服务总容量为2160，边缘服务集群a在第一时长的第二不可用服务容量为960，边缘服务集群b在第一时长的第二服务总容量为1400，边缘服务集群b在第一时长的第二不可用服务容量为1000，根据公式（7）可确定上述边缘服务总集群的第二可用率，。
79.在本技术实施例中，本技术提供的边缘节点的评估方法可以通过边缘服务集群的第一服务总容量和边缘服务集群在第一时长内的第一不可用服务容量，确定边缘服务集群在第一时长内的第一可用率，即通过将边缘服务集群的服务容量与服务时长结合的方式来评估边缘服务集群的服务质量，可用率越高，服务质量越好，提高了对边缘服务集群的评估效率，评估策略更加全面，适用性更强。
80.基于上述边缘节点的评估方法的实施例的描述，本技术实施例还公开了一种边缘节点的评估装置。该边缘节点的评估装置可以被应用于图2至图3所示实施例的边缘节点的评估方法中，以用于执行边缘节点的评估方法中的步骤。这里，边缘节点的评估装置可以是上述图2至图3所示实施例中的第一边缘节点10c，即该边缘节点的评估装置可以为上述图2至图3所示实施例中边缘节点的评估方法的执行主体。请参见图4，图4是本技术实施例提供的边缘节点的评估装置的一结构示意图。在本技术实施例中，该装置1可运行如下模块：获取模块11，用于获取边缘服务集群的服务参数，边缘服务集群包含一个或多个第一节点类型分别对应的第一边缘节点，服务参数包括每个第一节点类型分别对应的第一边缘节点的数量和每个第一节点类型分别对应的单节点服务容量；第一处理模块12，用于根据每个第一节点类型分别对应的第一边缘节点的数量和每个第一节点类型分别对应的单节点服务容量，确定边缘服务集群的第一服务总容量；第二处理模块13，用于获取第一边缘节点在第一时长内的工作状态，根据第一边缘节点的工作状态、每个第一节点类型分别对应的第一边缘节点的数量以及每个第一节点类型分别对应的单节点服务容量，确定边缘服务集群在第一时长内的第一不可用服务容量；第三处理模块14，用于根据第一服务总容量和第一不可用服务容量，确定边缘服务集群在第一时长内的第一可用率。
81.根据上述图2所对应的实施例，图2所示的边缘节点的评估方法中步骤s101至s104所描述的实现方式可由图4所示的装置1的各个模块执行。例如，上述图2所示的边缘节点的评估方法中步骤s101所描述的实现方式可由图2所示的装置1中获取模块11来执行，步骤s102所描述的实现方式可由第一处理模块12来执行，步骤s103所描述的实现方式可由第二处理模块13来执行，步骤s104所描述的实现方式可由第三处理模块14来执行。其中，上述获取模块11、第一处理模块12、第二处理模块13以及第三处理模块14所执行的实现方式可参见上述图2所对应的实施例中各个步骤所提供的实现方式，在此不再赘述。
82.其中，上述第一处理模块12，包括：第一处理单元121，用于将属于相同第一节点类型的第一边缘节点的数量与所具有的单节点服务容量相乘，得到每个第一节点类型对应的第一服务容量；第二处理单元122，用于将每个第一节点类型对应的第一服务容量求和，得到边缘服务集群的第一服务总容量。
83.其中，工作状态包括可用工作状态和不可用工作状态；第一时长由s个第二时长构成，s个第二时长包括第二时长ti，i为小于或等于s的正整数；上述第二处理模块13，包括：工作状态确定单元131，用于将第二时长ti内的工作状态为不可用工作状态的第一边缘节点，确定为第二边缘节点；节点类型确定单元132，用于将第二边缘节点所关联的h个第一节点类型确定为h
个第二节点类型；h为小于或等于边缘服务集群所包含的第一节点类型的数量的正整数；第三处理单元133，用于根据每个第二节点类型分别对应的第二边缘节点的数量和每个第二节点类型分别对应的单节点服务容量，确定第二时长ti内的单位不可用服务容量；第四处理单元134，用于将每个第二时长内的单位不可用服务容量之和，确定为边缘服务集群在第一时长内的第一不可用服务容量。
84.其中，上述h个第二节点类型包括第二节点类型kj，j为小于或等于h的正整数；上述第四处理单元134，包括：第一处理子单元1341，用于将属于相同第二节点类型kj对应的第二边缘节点的数量与第二节点类型kj对应的单节点服务容量相乘，得到第二节点类型kj对应的第二服务容量；第二处理子单元1342，用于将每个第二节点类型kj分别对应的第二服务容量之和，确定为第二时长ti内的单位不可用服务容量。
85.其中，上述边缘服务集群的数量为p，p为大于1的正整数，p个边缘服务集群属于边缘服务总集群；上述装置1包括：第一处理模块12，用于对p个边缘服务集群分别对应的第一服务总容量进行求和，得到边缘服务总集群的第二服务总容量；第二处理模块13，用于对p个边缘服务集群分别对应的第一不可用服务容量进行求和，得到边缘服务总集群的第二不可用服务容量；第三处理模块14，用于根据第二服务总容量和第二不可用服务容量，确定边缘服务总集群的第二可用率。
86.其中，上述第一边缘节点的工作状态是由第一边缘节点的网络环境、硬件设备参数以及基础组件所确定的。
87.其中，上述装置1还包括：第四处理模块15，用于确定第一边缘节点所在网络环境下的网络可用系数；第四处理模块15，用于根据第一边缘节点的硬件设备参数，确定第一边缘节点对应的硬件可用系数；第四处理模块15，用于确定第一边缘节点所包含的基础组件对应的组件可用系数；工作状态确定单元131，用于根据网络可用系数、硬件可用系数以及组件可用系数，确定第一边缘节点的工作状态。
88.在本技术实施例，基于边缘节点的评估装置1中各个单元的功能实现，可以得到边缘服务集群的第一服务总容量和边缘服务集群在第一时长内的第一不可用服务容量，并根据第一服务总容量和第一不可用服务容量确定边缘服务集群在第一时长内的第一可用率，能够结合服务容量和服务时长两方面确定边缘服务集群的可用率，进而根据可用率评估边缘服务集群的服务质量，适用性强。
89.进一步地，请参见图5，图5是本技术实施例提供的计算机设备的一结构示意图。如图5所示，该计算机设备1000可以包括：至少一个处理器1001，例如cpu，至少一个网络接口1004，收发器1003，存储器1005，至少一个通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些
组件之间的连接通信。其中，网络接口1004可选地可以包括标准的有线接口、无线接口（如wi-fi接口）。存储器1005可以是高速ram存储器，也可以是非不稳定的存储器（non-volatile memory），例如至少一个磁盘存储器。存储器1005可选地还可以是至少一个位于远离前述处理器1001的存储装置。如图5所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及设备控制应用程序。
90.在图5所示的计算机设备1000中，网络接口1004可提供网络通讯功能；而收发器1003和处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的设备控制应用程序，以实现：获取边缘服务集群的服务参数，边缘服务集群包含一个或多个第一节点类型分别对应的第一边缘节点，服务参数包括每个第一节点类型分别对应的第一边缘节点的数量和每个第一节点类型分别对应的单节点服务容量；根据每个第一节点类型分别对应的第一边缘节点的数量和每个第一节点类型分别对应的单节点服务容量，确定边缘服务集群的第一服务总容量；获取第一边缘节点在第一时长内的工作状态，根据第一边缘节点的工作状态、每个第一节点类型分别对应的第一边缘节点的数量以及每个第一节点类型分别对应的单节点服务容量，确定边缘服务集群在第一时长内的第一不可用服务容量；根据第一服务总容量和第一不可用服务容量，确定边缘服务集群在第一时长内的第一可用率。
91.应当理解，本技术实施例中所描述的计算机设备1000可执行前文图2、图3所对应实施例中对边缘节点的评估方法的描述，也可执行前文图4所对应实施例中对边缘节点的评估装置1的描述，在此不再赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。
92.此外，这里需要指出的是：本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，且计算机可读存储介质中存储有前文提及的边缘节点的评估装置所执行的计算机程序，当处理器执行计算机程序时，能够执行前文图2、图3所对应实施例中对边缘节点的评估方法的描述，因此，这里将不再进行赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。对于本技术所涉及的计算机可读存储介质实施例中未披露的技术细节，请参照本技术方法实施例的描述。作为示例，程序指令可被部署在一个计算设备上执行，或者在位于一个地点的多个计算设备上执行，又或者，在分布在多个地点且通过通信网络互连的多个计算设备上执行，分布在多个地点且通过通信网络互连的多个计算设备可以组成边缘服务集群。
93.此外，需要说明的是：本技术实施例还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品，该计算机程序产品可以包括计算机程序，该计算机程序可以存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机程序，处理器可以执行该计算机程序，使得该计算机设备可执行前文图2、图3所对应实施例中对边缘节点的评估方法的描述，在此不再赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。对于本技术所涉及的计算机程序产品实施例中未披露的技术细节，请参照本技术方法实施例的描述。
94.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，存储介质可为磁碟、光
盘、只读存储记忆体（read-only memory，rom）或随机存储记忆体（random access memory，ram）等。
95.本技术实施例的说明书和权利要求书及附图中的术语“第二”、“第二”等是用于区别不同对象，而非用于描述特定顺序。此外，术语“包括”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、装置、产品或设备没有限定于已列出的步骤或模块，而是可选地还包括没有列出的步骤或模块，或可选地还包括对于这些过程、方法、装置、产品或设备固有的其他步骤单元。
96.本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
97.本技术实施例提供的方法及相关装置是参照本技术实施例提供的方法流程图和/或结构示意图来描述的，具体可由计算机程序指令实现方法流程图和/或结构示意图的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。这些计算机程序指令可提供到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或结构示意图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或结构示意图一个方框或多个方框中指定的功能。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或结构示意一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
98.以上所揭露的仅为本技术较佳实施例而已，当然不能以此来限定本技术之权利范围，因此依本技术权利要求所作的等同变化，仍属本技术所涵盖的范围。

技术特征：
1.一种边缘节点的评估方法，其特征在于，所述方法包括：获取边缘服务集群的服务参数，所述边缘服务集群包含一个或多个第一节点类型分别对应的第一边缘节点，所述服务参数包括每个第一节点类型分别对应的第一边缘节点的数量和所述每个第一节点类型分别对应的单节点服务容量；根据所述每个第一节点类型分别对应的第一边缘节点的数量和所述每个第一节点类型分别对应的单节点服务容量，确定所述边缘服务集群的第一服务总容量；获取所述第一边缘节点在第一时长内的工作状态，根据所述第一边缘节点的工作状态、所述每个第一节点类型分别对应的第一边缘节点的数量以及所述每个第一节点类型分别对应的单节点服务容量，确定所述边缘服务集群在所述第一时长内的第一不可用服务容量；根据所述第一服务总容量和所述第一不可用服务容量，确定所述边缘服务集群在所述第一时长内的第一可用率。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个第一节点类型分别对应的第一边缘节点的数量和所述每个第一节点类型分别对应的单节点服务容量，确定所述边缘服务集群的第一服务总容量，包括：将属于相同第一节点类型的第一边缘节点的数量与所具有的单节点服务容量相乘，得到所述每个第一节点类型对应的第一服务容量；将所述每个第一节点类型对应的第一服务容量求和，得到所述边缘服务集群的所述第一服务总容量。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述工作状态包括可用工作状态和不可用工作状态；所述第一时长由s个第二时长构成，s为正整数，s个所述第二时长包括第二时长t
i
，i为小于或等于s的正整数；所述获取所述第一边缘节点在第一时长内的工作状态，根据所述第一边缘节点的工作状态、所述每个第一节点类型分别对应的第一边缘节点的数量以及所述每个第一节点类型分别对应的单节点服务容量，确定所述边缘服务集群在所述第一时长内的第一不可用服务容量，包括：将所述第二时长t
i
内的所述工作状态为不可用工作状态的所述第一边缘节点，确定为第二边缘节点；将所述第二边缘节点所关联的h个第一节点类型确定为h个第二节点类型；h为小于或等于所述边缘服务集群所包含的第一节点类型的数量的正整数；根据每个所述第二节点类型分别对应的第二边缘节点的数量和每个所述第二节点类型分别对应的单节点服务容量，确定所述第二时长t
i
内的单位不可用服务容量；将每个所述第二时长内的单位不可用服务容量之和，确定为所述边缘服务集群在所述第一时长内的第一不可用服务容量。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，h个所述第二节点类型包括第二节点类型k
j
，j为小于或等于h的正整数；所述根据每个所述第二节点类型分别对应的第二边缘节点的数量和每个所述第二节点类型分别对应的单节点服务容量，确定所述第二时长t
i
内的单位不可用服务容量，包括：将属于相同第二节点类型k
j
对应的第二边缘节点的数量与所述第二节点类型k
j
对应的单节点服务容量相乘，得到所述第二节点类型k
j
对应的第二服务容量；
将每个所述第二节点类型k
j
分别对应的第二服务容量之和，确定为所述第二时长t
i
内的单位不可用服务容量。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述边缘服务集群的数量为p，p为大于1的正整数，p个所述边缘服务集群属于边缘服务总集群；所述方法还包括：对p个所述边缘服务集群分别对应的第一服务总容量进行求和，得到所述边缘服务总集群的第二服务总容量；对p个所述边缘服务集群分别对应的第一不可用服务容量进行求和，得到所述边缘服务总集群的第二不可用服务容量；根据所述第二服务总容量和所述第二不可用服务容量，确定所述边缘服务总集群的第二可用率。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一边缘节点的工作状态是由所述第一边缘节点的网络环境、硬件设备参数以及基础组件所确定的。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，包括：确定所述第一边缘节点所在网络环境下的网络可用系数；根据所述第一边缘节点的硬件设备参数，确定所述第一边缘节点对应的硬件可用系数；确定所述第一边缘节点所包含的基础组件对应的组件可用系数；根据所述网络可用系数、所述硬件可用系数以及所述组件可用系数，确定所述第一边缘节点的工作状态。8.一种边缘节点的评估装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取边缘服务集群的服务参数，所述边缘服务集群包含一个或多个第一节点类型分别对应的第一边缘节点，所述服务参数包括每个第一节点类型分别对应的第一边缘节点的数量和所述每个第一节点类型分别对应的单节点服务容量；第一处理模块，用于根据所述每个第一节点类型分别对应的第一边缘节点的数量和所述每个第一节点类型分别对应的单节点服务容量，确定所述边缘服务集群的第一服务总容量；第二处理模块，用于获取所述第一边缘节点在第一时长内的工作状态，根据所述第一边缘节点的工作状态、所述每个第一节点类型分别对应的第一边缘节点的数量以及所述每个第一节点类型分别对应的单节点服务容量，确定所述边缘服务集群在所述第一时长内的第一不可用服务容量；第三处理模块，用于根据所述第一服务总容量和所述第一不可用服务容量，确定所述边缘服务集群在所述第一时长内的第一可用率。9.一种计算机设备，其特征在于，包括：处理器、存储器以及网络接口；所述处理器与所述存储器、所述网络接口相连，其中，所述网络接口用于提供数据通信功能，所述存储器用于存储程序代码，所述处理器用于调用所述程序代码，以执行权利要求1-7任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序适于由处理器加载并执行权利要求1-7任一项所述的方法。

技术总结
本申请实施例公开了一种边缘节点的评估方法、装置以及计算机可读存储介质，包括：获取边缘服务集群以及第一边缘服务集群的服务参数；根据服务参数中每个第一节点类型分别对应的第一边缘节点的数量和每个第一节点类型分别对应的最大单节点服务容量，确定边缘服务集群的第一服务总容量；获取第一边缘节点在第一时长内的工作状态，根据第一边缘节点的工作状态、每个第一节点类型分别对应的第一边缘节点的数量以及每个第一节点类型分别对应的单节点服务容量，确定边缘服务集群在第一时长内的第一不可用服务容量；根据第一服务总容量和第一不可用服务容量，确定边缘服务集群在第一时长内的第一可用率。可以提高评估边缘节点的服务质量的准确性。务质量的准确性。务质量的准确性。


技术研发人员：胡玉林
受保护的技术使用者：腾讯科技（深圳）有限公司
技术研发日：2023.08.29
技术公布日：2023/10/5