[發明專利]一種面向實時數據處理應用的邊緣協同存儲方法

有效

• 申請號: 201910687788.0
• 申請日: 2019-07-29
• 公開（公告）號: CN110471621B
• 公開（公告）日: 2020-12-29
• 發明（設計）人: 金嘉暉;楊豐赫;羅軍舟;李云昊
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G06F3/06
• 分類號: G06F3/06;H04L29/08
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 許方

1.一種異構邊緣計算環境下面向實時數據處理應用的邊緣協同存儲方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

(1)確定需要參與協同存儲的邊緣服務器集合，對各邊緣服務器來說，集合中的其它邊緣服務器即為其鄰居服務器，云數據中心被認為是所有邊緣服務器共同的鄰居服務器，與邊緣服務器相鄰的各鄰居服務器加上唯一的云數據中心構成鄰居服務器集合，以此確定邊緣服務器的鄰居服務器集合；

(2)以storeProposez,m,income的格式表示存儲候選方案，表示將模型數據m存儲在邊緣服務器z上的存儲效益為income，每個邊緣服務器都存儲一定數量與實時數據處理應用相關的模型數據，只有存儲模型數據才能執行與該模型相關的計算任務，為每個邊緣服務器分別計算所有模型數據對其的存儲效益income，生成初始存儲效益矩陣，存儲效益矩陣為一個矩陣或二維數組，列序號代表邊緣服務器的編號，行序號代表模型編號，矩陣元素的值表示將模型數據m存儲在邊緣服務器z上的存儲效益值income；

(3)對于每個邊緣服務器z，每次存儲一個模型數據，在每次選取下一個模型數據存儲時，都需要先確定z中還未存儲的模型數據集合，然后從存儲效益矩陣中尋找這些未存儲的模型數據中，在邊緣服務器z上具有最大存儲效益的存儲候選方案；

(4)如果(3)中選出的存儲候選方案z，m，income_max中對應的邊緣服務器z還有足夠的空間容納模型數據m，則將模型數據m存儲到邊緣服務器z并計算更新其剩余存儲空間與受本次存儲操作影響的其他模型數據的存儲效益；

(5)重復步驟(3)、(4)，直到所有邊緣服務器的存儲空間都不足以容納新的模型數據為止。

2.根據權利要求1所述的一種異構邊緣計算環境下面向實時數據處理應用的邊緣協同存儲方法，其特征在于，在步驟(2)中，每個模型數據對邊緣服務器的存儲效益計算方法如下：

(2.1)以變量Z表示邊緣服務器集合，以z表示邊緣服務器的編號，統一用z表示邊緣服務器，用k表示z的鄰居服務器，用k’表示k的鄰居服務器，cloud表示云數據中心，以變量f_z和s_z分別表示邊緣服務器z的計算能力和存儲空間，以變量表示邊緣服務器z和鄰居服務器k之間的帶寬，以集合E_z表示邊緣服務器的鄰居服務器集合，該集合中包括與其相鄰的邊緣服務器與一個共同的云數據中心；

(2.2)對于模型數據，以M表示模型數據集合，以m表示模型數據編號，{X_zm}表示數據放置策略，即模型數據m是否存放在邊緣服務器z上，0表示不放置、1表示放置；ω_zm表示邊緣服務器z對模型數據m的偏好程度，即z收到m對應任務的概率，size_m、input_m以及c_m分別表示模型數據m的大小、對應任務的平均輸入大小以及對應的計算量；

(2.3)若邊緣服務器z或其鄰居服務器存有模型數據m，則由存有模型數據的邊緣服務器中處理代價最小的進行任務處理；當邊緣服務器z及其鄰居均未存儲模型數據m時，該模型對應任務只能被丟棄或者遷移給云數據中心處理，遷移到云數據中心時，邊緣服務器z處理該模型數據m對應任務的代價為任務遷移給云數據中心處理所需時間，記作各邊緣服務器處理任務的處理代價表示為將任務遷移到該服務器自身計算的遷移計算代價與該服務器自身的懲罰時間之和，并且用邊緣服務器z對模型數據m對應任務的處理代價和鄰居服務器k對m對應任務的處理代價的加權和來表示m對應的任務在邊緣服務器z上的處理代價，記為t_zm，最終通過和t_zm之間的差值表示邊緣服務器z存儲模型數據m的效益income，公式如下：

(2.4)存儲效益計算所得結果即為存儲候選方案storeProposez,m,income中的income值，將各存儲效益計算后存入存儲效益矩陣，而異構邊緣環境下邊緣層模型數據存儲優化模型的優化目標是最大化模型數據存儲效益，即最小化任務平均遷移處理代價，具體計算公式如下：