边缘计算方法、平台、计算机设备和可读存储介质

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种边缘计算方法、平台、计算机设备和可读存储介质。

背景技术

为了提升单个计算机的计算速度和可靠性，现有技术中采用多个计算机作为节点，形成边缘集群进行任务处理。但是，发明人研究发现，目前异构的边缘集群的计算资源分别拥有独立的调度平台，因此，对于用户来说，如果需要接入异构的边缘集群，需要对应每类边缘集群分别准备一套标准SDK，实现每类计算资源的分别接入和适配，在资源调度过程中，需要用户确定执行任务所要采用的资源类型，然后才能将任务下发至对应的调度平台进行对应边缘集群内的任务调度，接入方式复杂，且无法实现异构的边缘集群之间的资源调度，资源利用率有待提高。

因此，如何降低用户接入异构的边缘集群的复杂性，并且提升资源利用率，成为本领域亟需解决的技术问题。

发明内容

本申请的目的是提供一种边缘计算方法、平台、计算机设备和可读存储介质，用于解决现有技术中用户接入异构的边缘集群方式复杂以及资源利用率低的技术问题。

一方面，为实现上述目的，本申请提供了一种边缘计算方法。

预置用于提供应用接口的网关层和用于接入异构的边缘集群的接口层，该边缘计算方法包括：经所述网关层接收用户任务；在至少两种结构的所述边缘集群中确定执行所述用户任务的目标集群；以及经所述接口层将所述用户任务下发至所述目标集群。

进一步地，在至少两种结构的所述边缘集群中确定执行所述用户任务的边缘集群，得到目标集群的步骤包括：解析所述用户任务所需的计算资源；计算所述边缘可提供的计算资源；根据所述用户任务所需的计算资源和所述边缘集群可提供的计算资源，在至少两种结构的所述边缘集群中确定执行所述用户任务的目标集群。

进一步地，所述边缘计算方法还包括：实时获取所述边缘集群的资源信息，并利用获取到的所述资源信息更新缓存模块；计算所述边缘集群可提供的计算资源的步骤包括：读取所述缓存模块中的资源信息，根据读取到的所述资源信息计算所述边缘集群可提供的计算资源。

进一步地，所述边缘计算方法还包括：读取增删边缘集群的数据信息；根据所述数据信息生成集群控制命令；根据所述集群控制命令管理所述边缘集群的接入和下线。

进一步地，所述边缘计算方法还包括：对所述边缘集群中的节点进行探活，其中，所述边缘集群包括若干所述节点；根据探活结果生成节点控制命令；以及根据所述节点控制命令管理所述边缘集群中节点的接入和下线。

进一步地，所述异构的边缘集群包括kubernetes集群和非kubernetes集群。

另一方面，为实现上述目的，本申请提供了一种边缘计算平台。

该边缘计算平台包括：网关层，用于提供应用接口以接收用户任务；接口层，用于接入异构的边缘集群；中央管理层，与所述网关层和所述接口层分别通信连接，用于在至少两种结构的所述边缘集群中确定执行所述用户任务的目标集群，并经所述接口层将所述用户任务下发至所述目标集群。

进一步地，所述网关层还用于解析所述用户任务所需的计算资源；所述中央管理层包括：资源管理模块和平台调度模块，所述资源管理模块用于计算所述边缘集群可提供的计算资源，所述平台调度模块用于根据所述用户任务所需的计算资源和所述边缘集群可提供的计算资源，在至少两种结构的所述边缘集群中确定执行所述用户任务的目标集群。

进一步地，所述边缘计算平台还包括：缓存模块，与所述中央管理层通信连接；所述资源管理模块还用于实时获取所述边缘集群的资源信息，并利用获取到的所述资源信息更新所述缓存模块，并在计算所述边缘集群可提供的计算资源时，读取所述缓存模块中的资源信息，根据读取到的所述资源信息计算所述边缘集群可提供的计算资源。

进一步地，所述边缘计算平台还包括：所述边缘计算平台还包括：管理员模块和数据库，其中，所述管理员模块与所述中央管理层和所述数据库分别通信连接，所述数据库用于存储增删边缘集群的数据信息，所述管理员模块用于根据所述数据信息生成集群控制命令；所述中央管理层还包括：节点管理模块，用于根据所述集群控制命令管理所述边缘集群的接入和下线；所述节点管理模块还用于对所述边缘集群中的节点进行探活，并将探活结果写入所述数据库，其中，所述边缘集群包括若干所述节点，所述管理员模块还用于根据所述探活结果生成节点控制命令，所述节点管理模块还用于根据所述节点控制命令管理所述边缘集群中节点的接入和下线。

又一方面，为实现上述目的，本申请还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。

又一方面，为实现上述目的，本申请还提供计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

本申请提供的边缘计算方法、平台、计算机设备和可读存储介质，网关层向用户提供应用接口，用户调用网关层的应用接口下发任务，接口层实现异构的边缘集群的统一接口，将各类异构的边缘集群以统一的形式接入，经网关层接收到用户任务后，对用户任务进行调度，在至少两种结构的边缘集群中确定执行用户任务的目标集群后，经接口层将用户任务下发至此目标集群。通过本发明，解决了对多个异构的边缘集群的容器化调度和管理，实现了多种异构边缘集群的接入与托管，并且屏蔽了底层实现，为用户提供了一个统一的接口层，从而实现了灵活的边缘集群接入和管理方式，对异构的边缘集群实现了统一的边缘计算调度方式，使得该边缘计算方法具有开放的资源托管能力，用户调用一个应用接口，即可同时使用异构的边缘资源，异构的边缘集群接入方式简单，同时提升异构的边缘集群的资源利用率。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本申请的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1为本申请实施例一提供的边缘计算方法的流程图；

图2为本申请实施例二提供的边缘计算方法的流程图；

图3为本申请实施例三提供的边缘计算平台的框图；

图4为本申请实施例四提供的计算机设备的硬件结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请提供了一种边缘计算方法、平台、计算机设备和可读存储介质，在本申请提供的边缘计算方法中，预置用于提供应用接口的网关层，通过此网关层接收用户任务，然后对用户任务进行调度，在至少两种结构的边缘集群中确定执行用户任务的目标集群后，也即确定执行用户任务的边缘集群，确定出的边缘集群具体可以为单个边缘集群，也可以为多个异构的边缘集群，具体基于用户任务所需的计算资源、边缘集群可提供的计算资源以及资源调度策略不同而相应变化，此处将确定出的执行用户任务的边缘集群定义为目标集群。

预置用于接入异构的边缘集群的接口层，异构的边缘集群通过该接口层统一接入后，经此接口层可进行用户任务的下发，通过上述步骤确定用户任务对应的目标集群，即可经此接口层将用户任务下发至目标集群。

从中可以看出，通过接口层能够将不同结构的边缘集群统一接入，通过网关层向用户提供针对不同结构的边缘集群的统一应用接口，因此，对于各用户而言，仅需调用网关层的应用接口下发用户任务，便可针对此用户任务在不同结构的边缘集群之间进行资源调度，而后经接口层将用户任务自动下发至相应类别的边缘集群进行执行，在没有特殊需求指定执行某用户任务需要特定边缘集群的情况下时，用户无需关注接入的边缘集群的种类或结构，接入异构边缘集群的方式简单，异构的边缘集群可统一进行资源调度，能够提升资源利用率。

关于本申请提供的边缘计算方法、平台、计算机设备和可读存储介质的具体实施方式，将在下文中详细描述。

实施例一

本申请实施例提供了一种边缘计算方法，通过该方法，能够降低用户接入异构的边缘集群的复杂度，并可在异构的边缘集群之间进行资源调度，提升资源利用率，具体地，图1为本申请实施例一提供的边缘计算方法的流程图，如图1所示，该实施例提供的边缘计算方法包括如下的步骤S101至步骤S103。

步骤S101：经网关层接收用户任务。

预置用于提供应用接口的网关层，对可执行用户任务的异构边缘集群，由网关层提供统一的任务接收应用接口，接收用户任务。对于用户而言，网关层屏蔽了实现资源调度、任务下发以及异构的边缘集群的接入等功能的底层架构，用户无需关心执行用户任务的具体是来源于哪种结构边缘集群的资源，只需要定义一种需求，该需求在于将任务分配至一种计算资源进行处理即可，在实现这种需求时，用户仅需面对网关层提供的统一应用接口，调用该应用接口即可实现对异构边缘集群的任务下发，进而由边缘集群的计算资源进行处理。可选地，用户任务包括JOB、TASK和/或OPS类型的任务。

步骤S102：在至少两种结构的边缘集群中确定执行用户任务的目标集群。

其中，在该步骤S102中，在接入的至少两种结构的边缘集群中确定边缘集群，作为执行用户任务的边缘集群，也即目标集群。其中，目标集群可以为若干个边缘集群，也就是说，可以将用户任务分配至一个边缘集群执行，或者也可以将用户任务划分为多个子任务，将各个子任务分配至异构的多个边缘集群分布执行，具体使用哪个边缘集群，对用户无感。

例如，某下发的用户任务所需的计算资源为一个CPU，异构的边缘集群包括kubernetes集群和非kubernetes集群，其中，kubernetes集群可以提供N+M个CPU，非kubernetes集群可以提供N个CPU，基于集群负载均衡的资源调度策略，确定执行该用户任务的边缘集群为kubernetes集群，也即，kubernetes集群为目标集群。

步骤S103：经接口层将用户任务下发至目标集群。

预置用于接入异构的边缘集群的接口层，通过该接口层实现不同结构的边缘集群的统一接口，也即分别实现不同结构边缘集群应用容器接口(如容器创建、查询、更新和删除等)，使得各种结构边缘集群通过接口层能够以一种统一的形式接入，从而在确定执行用户任务的目标集群后，经此接口层能够将用户任务下发至目标集群。其中可选地，边缘集群可设置在云端，异构的边缘集群提供不同的云接口，可通过接口层对接各云接口，实现不同边缘集群的统一兼容。

在该实施例提供的边缘计算方法中，网关层向用户提供应用接口，用户调用网关层的应用接口下发任务，接口层实现异构的边缘集群的统一接口，将各类异构的边缘集群以统一的形式接入，经网关层接收到用户任务后，进行资源调度，在至少两种结构的边缘集群中确定执行用户任务的目标集群后，经接口层将用户任务下发至此目标集群。采用该实施例提供的边缘计算方法，解决了对多个异构的边缘集群的容器化调度和管理，实现了多种异构边缘集群的接入与托管，并且屏蔽了底层实现，为用户提供了一个统一的接口层，从而实现了灵活的边缘集群接入和管理方式，对异构的边缘集群实现了统一的边缘计算调度方式，使得该边缘计算方法具有开放的资源托管能力，异构的边缘集群接入方式简单，同时提升异构的边缘集群的资源利用率。

实施例二

本申请实施例提供了一种边缘计算方法，通过该方法，在异构的边缘集群之间根据用户任务所需的计算资源和各边缘集群可提供的计算资源进行资源调度，提升资源利用率，具体地，图2为本申请实施例二提供的边缘计算方法的流程图，如图2所示，该实施例提供的边缘计算方法包括如下的步骤S201至步骤S205。

步骤S201：经网关层接收用户任务。

预置用于提供应用接口的网关层，对可执行用户任务的异构边缘集群，由网关层提供统一的任务接收应用接口，接收用户任务。对于用户而言，网关层屏蔽了实现资源调度、任务下发以及异构的边缘集群的接入等功能的底层架构，用户无需关心执行用户任务的具体是来源于哪种结构边缘集群的资源，只需要定义一种需求，该需求在于将任务分配至一种计算资源进行处理即可，在实现这种需求时，用户仅需面对网关层提供的统一应用接口，调用该应用接口即可实现对异构边缘集群的任务下发，进而由边缘集群的计算资源进行处理。可选地，用户任务包括JOB、TASK和/或OPS类型的任务。

步骤S202：解析用户任务所需的计算资源。

在接收到用户任务后，对用户任务进行解析，确定执行该用户任务所需要的计算资源，例如执行用户任务所需的计算单元数量等。

步骤S203：计算边缘集群可提供的计算资源。

随着计算资源的消费变化(包括资源的占用和释放等)，边缘集群的工作状态变化(包括新边缘集群的接入以及故障边缘集群的下线等)以及集群中节点的工作状态变化(包括边缘集群中新节点的接入以及故障节点的下线等)，边缘集群在不同的时间可提供的计算资源也会相应发生变化，基于此，在针对用户任务进行资源调度时，可计算各边缘集群当前可提供的计算资源，对各类边缘集群可提供的资源进行整合，例如有哪类边缘集群处于满载或超载的状态，无法提供资源；有哪类边缘集群可提供哪些资源，实现可提供的计算资源的信息汇总，以便在各异构边缘集群之间进行资源调度。

步骤S204：根据用户任务所需的计算资源和边缘集群可提供的计算资源，在至少两种结构的边缘集群中确定执行用户任务的目标集群。

其中，可预置资源调度策略，例如，预置基于边缘集群负载平衡的资源调度策略，将用户任务分配至既能够满足用户任务资源需求，而且当前负载较小的边缘集群，又如基于用户任务执行速度最快的资源调度策略，将用户任务分配至可提供计算资源与所需计算资源匹配度最高的边缘集群等。对于具体的资源调度策略，该处不再一一阐述，无论采用什么样的资源调度策略，在该步骤S204中，根据用户任务所需的计算资源和边缘集群可提供的计算资源，在资源调度策略指导的前提下，均可确定执行用户任务的边缘集群，以得到目标集群。其中，目标集群可以为若干个边缘集群，也就是说，可以将用户任务分配至一个边缘集群执行，或者也可以将用户任务划分为多个子任务，将各个子任务分配至异构的多个边缘集群分布执行，具体使用哪个边缘集群，对用户无感。

可选地，当边缘集群可提供的计算资源无法满足用户任务所需的计算资源时，向用户反馈任务下发错误的信息，告知用户基于缺乏计算资源的因素导致任务下发失败。

步骤S205：经接口层将用户任务下发至目标集群。

预置用于接入异构的边缘集群的接口层，通过该接口层实现不同结构的边缘集群的统一接口，也即分别实现不同结构边缘集群应用容器接口(如容器创建、查询、更新和删除等)，使得各种结构边缘集群通过接口层能够以一种统一的形式接入，从而在确定执行用户任务的目标集群后，经此接口层能够将用户任务下发至目标集群。其中可选地，边缘集群可设置在云端，异构的边缘集群提供不同的云接口，可通过接口层对接各云接口，实现不同边缘集群的统一兼容。

在该实施例提供的边缘计算方法中，网关层向用户提供应用接口，用户调用网关层的应用接口下发任务，接口层实现异构的边缘集群的统一接口，将各类异构的边缘集群以统一的形式接入，经网关层接收到用户任务后，解析用户任务以确定用户任务所需的计算资源，并计算边缘集群可提供的计算资源，然后根据用户任务所需的计算资源和边缘集群可提供的计算资源进行资源调度，在至少两种结构的边缘集群中确定执行用户任务的边缘集群作为目标集群后，经接口层将用户任务下发至此目标集群。采用该实施例提供的边缘计算方法，解决了对多个异构的边缘集群的容器化调度和管理，实现了多种异构边缘集群的接入与托管，并且屏蔽了底层实现，为用户提供了一个统一的接口层，从而实现了灵活的边缘集群接入和管理方式，对异构的边缘集群通过用户任务所需的计算资源和各边缘集群总的计算资源情况，进行资源调度，实现了统一的边缘计算调度方式，使得该边缘计算方法具有开放的资源托管能力，异构的边缘集群接入方式简单，同时可提升资源调度的适配性，进一步提升异构的边缘集群的资源利用率。

可选地，在一种实施例中，边缘计算方法还包括：实时获取边缘集群的资源信息，并利用获取到的资源信息更新缓存模块；计算边缘集群可提供的计算资源的步骤包括：读取缓存模块中的资源信息，根据读取到的资源信息计算边缘集群可提供的计算资源。

具体而言，用户在下发任务时，不可无限下发，当边缘集群提供的计算资源能够满足用户任务所需的计算资源时，用户任务可正常被下发执行，而当边缘集群提供的计算资源不发满足用户任务所需的计算资源时，用户任务无法被成功下发和执行，因此，一些场景下，用户调用网关层的应用接口下发用户任务后，需要向用户返回用户任务接口资源的情况，也即用户任务是否可被成功下发，而一些用户对接口资源返回速度要求比较高，特别是当边缘集群数量较多时，在接收到用户任务后实时查询各边缘集群可提供的计算资源耗时较高，无法满足对接口资源返回速度的要求。在该实施例中，通过一个独立进程实时获取各边缘集群的资源信息，并将获取到的资源信息更新到缓存模块里，从而在接收到用户任务需要计算边缘集群可提供的计算资源时，从缓存模块中可快速读取到资源信息，进而根据读取到的资源信息计算边缘集群可提供的计算资源，能够快速向用户反馈接口资源，同时也可快速实现资源调度，提升用户任务的执行速度。

可选地，在一种实施例中，边缘计算方法还包括：读取增删边缘集群的数据信息；根据数据信息生成集群控制命令；以及根据集群控制命令管理边缘集群的接入和下线。

具体而言，可选地，设置管理员模块、数据库和节点管理模块，当边缘集群发生变化时，包括新的边缘集群加入或已有的边缘集群删除时，将边缘集群的数据信息写入数据库，管理员模块读取数据库中的边缘集群数据，并产生相应的控制命令，包括接入新的边缘集群的控制命令和将已有边缘集群下线的控制命令，通过节点管理模块执行集群控制命令，以实现边缘集群的管理。

可选地，在一种实施例中，边缘计算方法还包括：对边缘集群中的节点进行探活，其中，边缘集群包括若干节点；根据探活结果生成节点控制命令；以及根据节点控制命令管理边缘集群中节点的接入和下线。

具体而言，各边缘集群包括多干节点，在工作过程中，部分节点可能出现故障，在该实施例中，可选地，设置管理员模块、数据库和节点管理模块，节点管理模块对各边缘集群中的节点实时进行探活，例如，通过发送心跳信息进行探活，并将探活结果写入数据库，管理员模块读取数据库中的探活结果，并产生相应的控制命令，包括将出现故障的节点下线的控制命令和将之前处于失活状态当前处于活跃状态的节点接入的控制命令，通过节点管理模块执行节点控制命令，以实现节点的管理。

实施例三

对应于上述实施例二，本申请实施例三提供了一种边缘计算平台，该边缘计算平台对应于上述实施例二边缘计算方法，相关技术特征和技术效果可参考上述实施例二，在该实施例中不再赘述。图3为本申请实施例三提供的边缘计算平台的框图，如图3所示，该边缘计算平台包括：网关层301、接口层302和中央管理层303，通过边缘计算平台实现对于异构的边缘集群的接入。

其中，网关层301用于提供应用接口以接收用户任务，并解析所述用户任务所需的计算资源；接口层302，用于接入异构的边缘集群；中央管理层303与所述网关层301和所述接口层302分别通信连接，用于在至少两种结构的所述边缘集群中确定执行所述用户任务的目标集群，并经所述接口层302将所述用户任务下发至所述目标集群。

可选地，在一种实施例中，如图3所示，中央管理层303包括资源管理模块3031和平台调度模块3032，所述资源管理模块3031用于计算所述边缘集群可提供的计算资源，所述平台调度模块3032用于根据所述用户任务所需的计算资源和所述边缘集群可提供的计算资源，在至少两种结构的所述边缘集群中确定执行所述用户任务的目标集群。

可选地，在一种实施例中，如图3所示，所述边缘计算平台还包括：缓存模块304，与所述中央管理层303通信连接；所述资源管理模块3031还用于实时获取所述边缘集群的资源信息，并利用获取到的所述资源信息更新所述缓存模块304，并在计算所述边缘集群可提供的计算资源时，读取所述缓存模块304中的资源信息，根据读取到的所述资源信息计算所述边缘集群可提供的计算资源。

可选地，在一种实施例中，如图3所示，所述边缘计算平台还包括：管理员模块305和数据库306，其中，所述管理员模块305与所述中央管理层303和所述数据库306分别通信连接，所述数据库306用于存储增删边缘集群的数据信息，所述管理员模块305用于根据所述数据信息生成集群控制命令；所述中央管理层303还包括：节点管理模块3033，用于根据所述集群控制命令管理所述边缘集群的接入和下线。

可选地，在一种实施例中，所述节点管理模块3034还用于对所述边缘集群中的节点进行探活，并将探活结果写入所述数据库306，其中，所述边缘集群包括若干所述节点，所述管理员模块305还用于根据所述探活结果生成节点控制命令，所述节点管理模块3033还用于根据所述节点控制命令管理所述边缘集群中节点的接入和下线。

实施例四

本实施例四提供一种计算机设备，如可以执行程序的智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器(包括独立的服务器，或者多个服务器所组成的服务器集群)等。如图4所示，本实施例的计算机设备01至少包括但不限于：可通过系统总线相互通信连接的存储器012、处理器011，如图4所示。需要指出的是，图4仅示出了具有组件存储器012和处理器011的计算机设备01，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。

本实施例中，存储器012(即可读存储介质)包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，存储器012可以是计算机设备01的内部存储单元，例如该计算机设备01的硬盘或内存。在另一些实施例中，存储器012也可以是计算机设备01的外部存储设备，例如该计算机设备01上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。当然，存储器012还可以既包括计算机设备01的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，存储器012通常用于存储安装于计算机设备01的操作系统和各类应用软件，例如实施例三的边缘计算平台的程序代码等。此外，存储器012还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。

处理器011在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器011通常用于控制计算机设备01的总体操作。本实施例中，处理器011用于运行存储器012中存储的程序代码或者处理数据，例如边缘计算方法等。

实施例五

本实施例五提供一种计算机可读存储介质，如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘、服务器、App应用商城等等，其上存储有计算机程序，程序被处理器执行时实现相应功能。本实施例的计算机可读存储介质用于存储边缘计算平台，被处理器执行时实现实施例一的边缘计算方法。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。

以上仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。