[發(fā)明專利]不可靠移動邊緣環(huán)境下服務(wù)質(zhì)量的預(yù)測方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110050515.2
• 申請日: 2021-01-14
• 公開（公告）號: CN112700067A
• 公開（公告）日: 2021-04-23
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 章一磊;程厚敏;羅永龍;張佩云;接標(biāo);張夢蝶;李欣園
• 申請（專利權(quán)）人: 安徽師范大學(xué)
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06
• 代理公司: 蘇州市中南偉業(yè)知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 32257
• 代理人: 張榮

本發(fā)明涉及一種不可靠移動邊緣環(huán)境下服務(wù)質(zhì)量的預(yù)測方法及系統(tǒng),包括：對每個用戶收集到的數(shù)據(jù)集中的數(shù)值進行預(yù)處理；每個用戶根據(jù)預(yù)處理的數(shù)據(jù)，構(gòu)建一個本地服務(wù)質(zhì)量矩陣，且每個用戶將所述本地服務(wù)質(zhì)量矩陣分解為本地用戶潛在矩陣和本地服務(wù)潛在矩陣；中央服務(wù)器收集所有用戶的本地服務(wù)潛在矩陣，并整合為全局服務(wù)潛在矩陣，所述中央服務(wù)器將所述全局服務(wù)潛在矩陣發(fā)送到所有用戶，每個用戶根據(jù)本地用戶潛在矩陣和全局服務(wù)潛在矩陣來預(yù)測未訪問服務(wù)質(zhì)量的數(shù)值。本發(fā)明預(yù)測準(zhǔn)確，可靠性更高。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及服務(wù)質(zhì)量預(yù)測的技術(shù)領(lǐng)域，尤其是指一種不可靠移動邊緣環(huán)境下服務(wù)質(zhì)量的預(yù)測方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著5G蜂窩網(wǎng)絡(luò)的快速部署和廣泛采用，許多物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用正在智能醫(yī)療、實時娛樂、虛擬現(xiàn)實、智能交通、智能制造等各個領(lǐng)域出現(xiàn)，這些應(yīng)用通常運行在用戶設(shè)備(UE)上，通常是智能手機和平板電腦，用于連接智能物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，并依賴MEC訪問各種遠(yuǎn)程云服務(wù)。物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的實時交互能力[1]不僅需要智能物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的及時響應(yīng)，而且對遠(yuǎn)程云服務(wù)提出了高質(zhì)量的要求，如低響應(yīng)時間、高吞吐量、高可用性等，由于服務(wù)是由第三方以黑匣子的形式交付的，因此保證物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的性能，特別是在政府、衛(wèi)生保健和緊急情況等關(guān)鍵領(lǐng)域使用的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，是一項重大挑戰(zhàn)。

為了保證物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的性能，面向服務(wù)的體系結(jié)構(gòu)(SOA)已經(jīng)成為從大量可公開訪問的候選服務(wù)中發(fā)現(xiàn)高質(zhì)量服務(wù)，并在設(shè)計時和運行時以松散耦合的方式組合所需服務(wù)的主要架構(gòu)范式。在服務(wù)選擇中，服務(wù)質(zhì)量通常作為識別高質(zhì)量服務(wù)的關(guān)鍵指標(biāo)。QoS表征服務(wù)的非功能屬性，包括響應(yīng)時間、吞吐量、可用性等。由于服務(wù)器端因素(例如帶寬、工作負(fù)載等)、用戶端因素(例如UE容量、地理位置等)以及用戶和服務(wù)之間的MEC環(huán)境(例如，容量、帶寬、邊緣節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)擁塞等)，用戶感知服務(wù)的QoS值可以有效地提高服務(wù)選擇的性能。然而，獲取所有候選服務(wù)的QoS值非常困難，因為每個用戶只觀察被調(diào)用服務(wù)的QoS值。由于UE有限的計算能力和調(diào)用大量服務(wù)的高成本，主動評估這些QoS值也是不可行的。

在現(xiàn)有文獻中，協(xié)同過濾技術(shù)被用于預(yù)測模型來預(yù)測未知的QoS值。圖1給出了傳統(tǒng)的QoS預(yù)測框架。用戶將本地服務(wù)使用記錄提供給中央服務(wù)器，以形成全局QoS數(shù)據(jù)集。中心服務(wù)器在這個數(shù)據(jù)集上建立一個預(yù)測模型，并向用戶提供QoS預(yù)測服務(wù)，以減少測量所需的實際服務(wù)調(diào)用。不幸的是，不可靠的MEC環(huán)境使得這些方法不可行。

在實踐中，這些方法在效率、隱私和可靠性方面受到嚴(yán)重限制：對于效率：用戶需要將本地QoS數(shù)據(jù)傳輸?shù)街行姆?wù)器。由于MEC[5]中UE的容量和能量限制，用戶無法承受大量數(shù)據(jù)的傳輸效率和開銷。另外，在服務(wù)器端訓(xùn)練預(yù)測模型需要在短時間內(nèi)處理大量的數(shù)據(jù)，這對中央服務(wù)器的存儲和計算能力提出了極高的要求。對于中央服務(wù)器來說，在運行時為所有用戶提供及時的預(yù)測服務(wù)是一個非常大的挑戰(zhàn)。

對于隱私：遠(yuǎn)程中央服務(wù)器可能不可信。為了獲得預(yù)測服務(wù)，用戶需要將本地的使用數(shù)據(jù)提供給中心服務(wù)器，這將帶來數(shù)據(jù)泄漏的風(fēng)險。中央服務(wù)器可能從這些數(shù)據(jù)中推斷出個人信息，甚至出售他們的數(shù)據(jù)。因此，由于擔(dān)心他們的數(shù)據(jù)可能會被泄露，一些用戶可能不愿意參與預(yù)測模型的協(xié)作構(gòu)建。所以，有限的歷史訓(xùn)練數(shù)據(jù)對模型的預(yù)測精度有很大影響。因此，QoS預(yù)測方法需要能夠保護用戶隱私不受不可信中心服務(wù)器的威脅，同時利用盡可能多的用戶的數(shù)據(jù)產(chǎn)生準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果。

對于可靠性：MEC中的用戶可能不可信。由于中央服務(wù)器通過收集和分析用戶所觀察到的歷史QoS數(shù)據(jù)來建立預(yù)測模型，因此QoS數(shù)據(jù)的可靠性在很大程度上決定了預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性和可信度。然而，MEC中許多不可信的用戶在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中存在惡意行為。一些用戶提交隨機的QoS值，這些值是模型的噪聲數(shù)據(jù)。一些用戶提交恒定的QoS值，這些值為模型構(gòu)建提供了有限的有用信息。其他惡意用戶通過提交虛假的QoS值來操縱模型的預(yù)測，從而高估了某些服務(wù)的性能，而低估了其他競爭服務(wù)的性能。因此，可信的QoS預(yù)測方法需要能夠基于部分不可靠的數(shù)據(jù)進行準(zhǔn)確的預(yù)測，以容忍MEC中不可信的用戶。

發(fā)明內(nèi)容