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[發(fā)明專利]云邊協(xié)同分層計算方法及云邊協(xié)同分層計算系統(tǒng)有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202010371990.5 申請日: 2020-05-06
公開(公告)號: CN111611062B 公開(公告)日: 2022-10-25
發(fā)明(設(shè)計)人: 孫雁飛;陳奉然;亓?xí)x;許斌 申請(專利權(quán))人: 南京郵電大學(xué)
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(zé)任公司 32102 代理人: 姚姣陽
地址: 210023 江蘇*** 國省代碼: 江蘇;32
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 協(xié)同 分層 計算方法 計算 系統(tǒng)
【說明書】:

發(fā)明提供了一種云邊協(xié)同分層計算方法及云邊協(xié)同分層計算系統(tǒng),所述云邊協(xié)同分層計算方法主要包括以下步驟:設(shè)備層隨機(jī)生成實時任務(wù),對任務(wù)進(jìn)行預(yù)處理后,將任務(wù)傳輸?shù)皆茖踊蜻吘墝樱灰胱畲蠡鄯e獎賞(QoS)作為評價指標(biāo);將QoS代入至深度強化學(xué)習(xí)模型中進(jìn)行訓(xùn)練,以獲得最優(yōu)策略;對傳入云層的任務(wù)直接進(jìn)行處理;對傳入邊緣層的任務(wù)進(jìn)行單邊計算或邊邊協(xié)同計算。本發(fā)明依托深度強化學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)和算法,并且結(jié)合了云計算和邊緣計算各自的計算優(yōu)勢,有助于集成和充分利用不同的計算資源,達(dá)成云邊資源協(xié)同、高效的最佳利用,在計算能力、任務(wù)處理效率以及低延遲的綜合層面上,相較于傳統(tǒng)的單云或單邊計算系統(tǒng)有了很大的提升。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種云邊協(xié)同分層計算方法及云邊協(xié)同分層計算系統(tǒng),屬于邊緣計算和云計算領(lǐng)域。

背景技術(shù)

傳統(tǒng)的計算環(huán)境中所有的任務(wù)都被傳輸?shù)皆苹蜻吘夁M(jìn)行計算,隨著移動數(shù)據(jù)流量的巨大增長以及AI等計算密集型復(fù)雜任務(wù)的出現(xiàn),傳統(tǒng)以云為核心的計算系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)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(wù)。而邊緣很少通過考慮多個計算服務(wù)器的協(xié)同來解決問題,造成邊緣服務(wù)器(ES)中的許多任務(wù)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(xié)同計算方法,發(fā)揮云計算和邊緣計算的最大優(yōu)勢,從而緩解現(xiàn)有云計算和邊緣計算隔離或不協(xié)調(diào)造成的高時延、高能耗和超負(fù)載等問題,是當(dāng)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(wù)使用適合的計算資源,以及構(gòu)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(xié)同分層計算方法及云邊協(xié)同分層計算系統(tǒng),以解決上述問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種云邊協(xié)同分層計算方法及云邊協(xié)同分層計算系統(tǒng),以充分利用云邊資源的各自優(yōu)勢,使云邊所有計算資源都集成到分層計算體系結(jié)構(gòu)中,將不同的計算任務(wù)移動到合適的計算資源。

為實現(xiàn)上述目的,本發(fā)明提供了一種云邊協(xié)同分層計算方法,主要包括以下步驟:

步驟1、設(shè)備層隨機(jī)生成實時任務(wù),對任務(wù)進(jìn)行預(yù)處理后,將任務(wù)傳輸?shù)皆茖踊蜻吘墝樱?/p>

步驟2、引入最大化累積獎賞(QoS)作為評價指標(biāo);

步驟3、將QoS代入至深度強化學(xué)習(xí)模型中進(jìn)行訓(xùn)練,以獲得最優(yōu)策略;

步驟4、對傳入云層的任務(wù)直接進(jìn)行處理;對傳入邊緣層的任務(wù)進(jìn)行單邊計算或邊邊協(xié)同計算;

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

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

可選的,步驟1中所述預(yù)處理包括:分析并得到任務(wù)調(diào)度的響應(yīng)時間、吞吐量、處理任務(wù)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(wù)調(diào)度的響應(yīng)時間,Thr為吞吐量,En為處理任務(wù)所需的能耗,計算公式如下:

其中,m表示傳輸?shù)皆茖拥娜蝿?wù)數(shù),n表示傳輸?shù)竭吘墝拥娜蝿?wù)數(shù)。

可選的,步驟2中最大化累積獎賞(QoS)的優(yōu)化目標(biāo)為:

max(QoS)=max({ReT′,Thr′,En′}),

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