[發明專利]一種基于容器技術的邊緣計算任務卸載方法

有效

• 申請號: 202110014275.0
• 申請日: 2021-01-06
• 公開（公告）號: CN112612553B
• 公開（公告）日: 2023-09-26
• 發明（設計）人: 熊安萍;雷元剛
• 申請（專利權）人: 重慶郵電大學
• 主分類號: G06F9/445
• 分類號: G06F9/445;G06F9/455;G06F9/48
• 代理公司: 重慶輝騰律師事務所 50215
• 代理人: 盧勝斌

本發明涉及無線通信技術領域，具體涉及一種基于容器技術的邊緣計算任務卸載方法。包括：分別計算任務在終端和邊緣容器執行的時延和能耗，通過比較時延和能耗的計算結果，得到可卸載計算任務的邊緣容器集合；構建基于容器位置信息和容器特征的成本效益模型，并計算可卸載容器集合中各容器的成本效益值，選擇成本效益值最高的邊緣容器進行任務卸載。本發明實現了低時延和低能耗的邊緣計算任務卸載，結合了最新的容器技術實現計算環境的快速部署，提升了資源利用率，適用于邊緣計算環境容器化部署的物聯網、智聯網環境。

技術領域

本發明涉及無線通信技術領域，具體涉及一種基于容器技術的邊緣計算任務卸載方法。

背景技術

隨著物聯網、5G通信等技術的快速發展，萬物互聯的智能時代正在加速到來。面對每日激增的數據量，采用云計算模型將所有數據通過網絡上傳至云計算中心，利用云計算中心的超強計算能力來集中解決應用的計算需求問題。然而，云計算的集中處理模式在萬物互聯的背景下有幾點不足：

1、萬物互聯實時性需求，萬物互聯環境下，隨著邊緣設備數量的增加，設備產生的數據量也在激增，導致網絡帶寬逐漸成為云計算的一個瓶頸。波音787每秒產生的數據量超過5GB，但飛機與衛星之間的帶寬不足以支持實時數據傳輸；

2、數據安全與隱私需求，隨著智能家居的普及，許多家庭在屋內安裝網絡攝像頭，直接將攝像頭收集的視頻數據上傳至云計算中心會增加泄露用戶隱私數據的風險；

3、設備能耗巨大，隨著在云服務器運行的用戶應用程序越來越多，未來大規模數據中心對能耗的需求將難以滿足。現有的關于云計算中心的能耗研究主要集中在如何提高能耗使用效率方面，僅能提高能耗使用效率，仍不能解決數據中心巨大的能耗問題。

針對于此，萬物互聯應用需求的發展催生了邊緣計算模型。邊緣計算模型是指在網絡邊緣執行計算的一種新型計算模型。邊緣計算模型中邊緣設備具有執行計算和數據分析的處理能力，將原有云計算模型執行的部分或全部計算任務遷移到網絡邊緣設備上，降低云服務器的計算負載，減緩網絡帶寬的壓力，提高萬物互聯時代數據的處理效率。邊緣計算并不是為了取代云，而是對云的補充，為移動計算、物聯網等相關技術提供一個更好的計算平臺。典型地云邊端協同網絡構架由用戶終端、移動邊緣計算(Mobile?Edge?Computing，簡稱MEC)端和云端服務器構成，在該構架中，用戶終端主要負責實時性高、計算簡單的任務，MEC負責時延敏感型、計算密集型任務，邊緣平臺負責延遲不敏感、資源密集型或計算復雜的任務。

計算卸載策略在MEC中起著至關重要的作用，并決定效率和可實現的計算性能。MEC計算卸載技術不僅可以減少網絡帶寬的壓力，而且可以降低由于網絡傳輸帶來的時延。例如傳感器設備和各種可穿戴設備由于設備處理能力有限，只能通過網絡傳輸數據到云端的服務器上，由云端服務器進行數據計算分析。對于海量的IoT設備會產生巨大的數據傳略，不僅會加重核心網絡的流量負載，而且由于IoT設備一般距離云端較遠，需要多跳轉發，會存在較高的時延，降低用戶的QoS。MEC卸載技術可以在離IoT設備很近的MEC服務器上直接進行數據計算，不僅可以避免大量數據傳輸到云端，減輕網絡帶寬壓力，也可以降低響應時延和設備的能耗。對于資源受限的IoT設備，如果要達到萬物互聯的場景，就需要在IoT設備資源受限的情況下將復雜的計算任務卸載到邊緣服務器。此外，計算卸載技術也促進了零延時容忍新興技術的發展。例如，在車聯網服務、自動駕駛等領域，車輛需要通過實時感知道路狀況、障礙物、周圍車輛的行駛信息等，這些信息可通過MEC計算卸載技術實現快速計算和傳輸，從而預測下一步該如何行駛。

目前的計算卸載策略普遍只考慮了時延和能耗方面，并未考慮計算任務本身特征。對于海量的物聯網設備，種類繁多，異構的物聯網設備計算任務要求的CPU計算、通信資源、IO資源等各有側重，如何根據物聯網設備本身的計算任務特征找到最合適的邊緣節點進行任務卸載，從而最小化時延和能耗。并且如何實現邊緣節點上的計算任務遷移，實現邊緣節點的網絡計算任務均衡負載，具有重要的研究意義。

發明內容