[發明專利]云邊協同分層計算方法及云邊協同分層計算系統

有效

• 申請號: 202010371990.5
• 申請日: 2020-05-06
• 公開（公告）號: CN111611062B
• 公開（公告）日: 2022-10-25
• 發明（設計）人: 孫雁飛;陳奉然;亓晉;許斌
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: G06F9/48
• 分類號: G06F9/48;G06F9/50;G06K9/62
• 代理公司: 南京蘇科專利代理有限責任公司 32102
• 代理人: 姚姣陽

本發明提供了一種云邊協同分層計算方法及云邊協同分層計算系統，所述云邊協同分層計算方法主要包括以下步驟：設備層隨機生成實時任務，對任務進行預處理后，將任務傳輸到云層或邊緣層；引入最大化累積獎賞(QoS)作為評價指標；將QoS代入至深度強化學習模型中進行訓練，以獲得最優策略；對傳入云層的任務直接進行處理；對傳入邊緣層的任務進行單邊計算或邊邊協同計算。本發明依托深度強化學習相關技術和算法，并且結合了云計算和邊緣計算各自的計算優勢，有助于集成和充分利用不同的計算資源，達成云邊資源協同、高效的最佳利用，在計算能力、任務處理效率以及低延遲的綜合層面上，相較于傳統的單云或單邊計算系統有了很大的提升。

技術領域

本發明涉及一種云邊協同分層計算方法及云邊協同分層計算系統，屬于邊緣計算和云計算領域。

背景技術

傳統的計算環境中所有的任務都被傳輸到云或邊緣進行計算，隨著移動數據流量的巨大增長以及AI等計算密集型復雜任務的出現，傳統以云為核心的計算系統網絡出現擁塞和傳輸時延長的問題，無法及時地處理實時性需求高的任務。而邊緣很少通過考慮多個計算服務器的協同來解決問題，造成邊緣服務器(ES)中的許多任務排隊，無法滿足實時要求和邊緣資源有效、合理的利用。

如何借助一種有效的云邊協同計算方法，發揮云計算和邊緣計算的最大優勢，從而緩解現有云計算和邊緣計算隔離或不協調造成的高時延、高能耗和超負載等問題，是當前研究的熱點。因此，迫切需要有效的融合計算框架來集成和充分利用不同的計算資源，使得不同的計算任務使用適合的計算資源，以及構建一些新穎而有效的策略和算法以確保資源的有效利用和實時性能。

有鑒于此，確有必要提出一種云邊協同分層計算方法及云邊協同分層計算系統，以解決上述問題。

發明內容

本發明的目的在于提供一種云邊協同分層計算方法及云邊協同分層計算系統，以充分利用云邊資源的各自優勢，使云邊所有計算資源都集成到分層計算體系結構中，將不同的計算任務移動到合適的計算資源。

為實現上述目的，本發明提供了一種云邊協同分層計算方法，主要包括以下步驟：

步驟1、設備層隨機生成實時任務，對任務進行預處理后，將任務傳輸到云層或邊緣層；

步驟2、引入最大化累積獎賞(QoS)作為評價指標；

步驟3、將QoS代入至深度強化學習模型中進行訓練，以獲得最優策略；

步驟4、對傳入云層的任務直接進行處理；對傳入邊緣層的任務進行單邊計算或邊邊協同計算；

步驟5、對于計算量小且時延要求低的任務，通過SAE算法選擇合適的邊緣服務器進行單邊計算；

步驟6、對于計算量大且時延要求較高的任務，通過邊緣計算集群的協同算法對任務以分解、處理、組合的方式進行邊邊協同計算。

可選的，步驟1中所述預處理包括：分析并得到任務調度的響應時間、吞吐量、處理任務所需的能耗。

可選的，步驟2中所述最大化累積獎賞(QoS)為：

QoS＝{Response Time，Throughput，Energy}＝{ReT，Thr，En}，其中，ReT為任務調度的響應時間，Thr為吞吐量，En為處理任務所需的能耗，計算公式如下：

其中，m表示傳輸到云層的任務數，n表示傳輸到邊緣層的任務數。

可選的，步驟2中最大化累積獎賞(QoS)的優化目標為：

max(QoS)＝max({ReT′，Thr′，En′})，