[發(fā)明專利]邊緣計算的服務實例跨節(jié)點伸縮方法和裝置

有效

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• 申請日: 2020-02-27
• 公開（公告）號: CN111338760B
• 公開（公告）日: 2023-04-25
• 發(fā)明（設計）人: 李焓丹;陳順;黃廖若;宋爽;寇力;熊原
• 申請（專利權）人: 長沙市源本信息科技有限公司
• 主分類號: G06F9/455
• 分類號: G06F9/455;G06F9/50
• 代理公司: 長沙國科天河知識產(chǎn)權代理有限公司 43225
• 代理人: 邱軼

本申請涉及一種邊緣計算的服務實例跨節(jié)點伸縮方法和裝置。所述方法包括：接收服務實例的伸縮請求，根據(jù)伸縮請求，獲取當前邊緣計算節(jié)點的第一排隊時延和目標邊緣計算節(jié)點的第二排隊時延，根據(jù)第一排隊時延和第二排隊時延，確定服務實例進行作業(yè)的平均時延，根據(jù)平均時延、當前邊緣計算節(jié)點的性能參數(shù)以及目標邊緣計算節(jié)點的性能參數(shù)，構建決策模型，根據(jù)決策模型，確定伸縮請求對應的伸縮行為，伸縮行為包括：服務實例復制、服務實例擴展、服務實例遷移以及服務實例合并，根據(jù)伸縮行為進行服務實例跨節(jié)點伸縮。采用本方法能夠在節(jié)點伸縮時大幅度減小用戶服務中斷時間。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，特別是涉及一種邊緣計算的服務實例跨節(jié)點伸縮方法和裝置。

背景技術

微服務架構是當前軟件開發(fā)使用的主流架構之一，相比于傳統(tǒng)的單體式軟件開發(fā)方法，其可以將一個大型軟件分解為若干具有特定功能的服務模塊，并進行獨立的部署和運維，因此具有易伸縮，模塊化程度高，方便按需部署等優(yōu)點，被廣泛應用于分布式軟件的開發(fā)中。隨著邊緣計算的不斷發(fā)展，微服務架構不斷與邊緣計算模式相融合，基于微服務架構設計的服務模塊被大量部署于云端和邊緣計算節(jié)點上，采用分布式的方式，向用戶就近按需提供相應的服務，逐漸成為了邊緣計算中采用的主流技術之一。通常情況下，每個服務模塊部署于一個單獨的“容器(Docker)”中，從而實現(xiàn)了資源和環(huán)境的隔離，使得服務的按需部署和靈活運維成為了可能，以下將服務模塊與承載它的容器合稱為一個服務實例，如圖1所示，展示了傳統(tǒng)技術中邊緣計算架構。

近年來，隨著物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、車聯(lián)網(wǎng)、虛擬增強現(xiàn)實(AR/VR)等新型業(yè)務的發(fā)展，用戶終端逐漸從PC和智能手機，延伸到了傳感器、汽車、無人機等設備中，導致用戶節(jié)點的移動性大大增加，同時也導致了整個網(wǎng)絡的拓撲和狀態(tài)產(chǎn)生了劇烈的變化，網(wǎng)絡弱連接或間歇連接的狀況時有發(fā)生，連接的質量和速率亦大幅波動，使得邊緣計算和微服務的應用場景，逐漸由傳統(tǒng)的靜態(tài)網(wǎng)絡演化到動態(tài)網(wǎng)絡，進而對于其采用的各項技術提出了更加嚴峻的挑戰(zhàn)。然而，微服務架構最初是為可靠網(wǎng)絡設計的軟件架構，在動態(tài)網(wǎng)絡中使用時，則逐漸暴露出了以下幾個問題：

(1)首先，微服務架構雖然具備較為完備的高可用、多實例和透明重連機制，然而其主要關注服務層面的服務治理和運維，對于網(wǎng)絡層面的拓撲變化，連接狀態(tài)變化等缺少相應的監(jiān)測機制和應對機制，因此，難以及時觀察到網(wǎng)絡狀態(tài)的變化并做出有效的應對；

(2)其次，微服務架構雖然具有較為初步的按需部署和自適應伸縮機制，但是由于其設計為在可靠網(wǎng)絡中應用，服務實例無法根據(jù)用戶的移動性及時調(diào)整當前的部署位置，因此降低了服務的可用性和服務質量；

(3)最后，當前的微服務架構缺少服務實例的跨節(jié)點調(diào)度算法，無法根據(jù)當前的網(wǎng)絡狀態(tài)，各個邊緣計算節(jié)點的資源狀況以及用戶的服務需求，對服務實例的最優(yōu)部署位置進行計算，并對調(diào)度行為進行判斷，因此，難以實現(xiàn)服務質量的最優(yōu)化，和系統(tǒng)運維成本的最小化。

為了解決上述問題，傳統(tǒng)技術中僅考慮如何對服務實例進行調(diào)度，沒有綜合考慮到服務實例遷移時的開銷問題，導致服務中斷時間長。

發(fā)明內(nèi)容

基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種能夠解決服務實例跨節(jié)點伸縮導致服務中斷時間長問題的邊緣計算的服務實例跨節(jié)點伸縮方法和裝置。

一種邊緣計算的服務實例跨節(jié)點伸縮方法，所述方法包括：

接收服務實例的伸縮請求；所述服務實例配置在邊緣計算節(jié)點的容器中；

根據(jù)所述伸縮請求，獲取當前邊緣計算節(jié)點的第一排隊時延和目標邊緣計算節(jié)點的第二排隊時延；

根據(jù)所述第一排隊時延和所述第二排隊時延，確定所述服務實例進行作業(yè)的平均時延；

根據(jù)所述平均時延、所述當前邊緣計算節(jié)點的性能參數(shù)以及所述目標邊緣計算節(jié)點的性能參數(shù)，構建決策模型；