[發明專利]基于形式化模型的任務解析與資源分配方法及系統

有效

• 申請號: 202110356362.4
• 申請日: 2021-04-01
• 公開（公告）號: CN113010296B
• 公開（公告）日: 2022-07-26
• 發明（設計）人: 張政童;孫士勇;陳昊鵬;王見思;黃子昂
• 申請（專利權）人: 上海交通大學
• 主分類號: G06F9/48
• 分類號: G06F9/48;G06F9/50;G06N3/00
• 代理公司: 上海漢聲知識產權代理有限公司 31236
• 代理人: 胡晶

本發明提供了一種基于形式化模型的任務解析與資源分配方法及系統，包括：步驟S1：任務解析模塊解析任務需求，并將任務需求以任務工作流形式化表示；步驟S2：資源分配模塊將形式化的任務工作流合并，得到合并后的任務工作流；步驟S3：將移動終端設備的資源能力抽象成元模型，并在云端進行服務注冊；步驟S4：基于合并后的任務工作流以及在云端注冊的服務，采用啟發式算法進行任務的調度匹配；步驟S5：移動終端設備根據調度匹配結果進行任務的執行。

技術領域

本發明涉及計算機科學領域，具體地，涉及基于形式化模型的任務解析與資源分配方法及系統，更為具體地，涉及面向移動邊緣計算場景的基于形式化模型的的任務解析與資源分配方法及系統。

背景技術

隨著邊緣計算的不斷發展，它可以規避距離遠、容量限制、多個網絡躍點以及集中處理傳統互聯網架構中的負載等多方面問題。目前接入互聯網的設備數量已經十分龐大，每天的數據量也在激增，傳統的云計算模型是講所有數據通過網絡上傳至云計算中心，利用云計算的超強計算能力來解決集中應用的計算需求問題，但是它有三點不足：一、萬物互聯的實時性需求。隨著邊緣設備數量的增加，設備產生的數據量每天也在激增，導致網絡帶寬逐漸成為了云計算的一個瓶頸，例如，移動邊緣設備之間的帶寬就不足以支持數據實時傳輸。二、數據安全與隱私。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。三、能耗較大。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。針對上述這些問題，萬物互聯應用需求的發展催生出了邊緣計算模型，該模型中邊緣設備具有執行計算和數據分析處理的能力，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。

邊緣計算不是為了取代云，而是對云的補充。在云端接收到大量待運行的任務時，如何對這些任務進行調度是一個難點。邊緣計算模型里的邊緣節點性能遠不如云端的服務集群，因此不同的任務到達時，如果簡單地將任務隨機給一個邊緣節點，或者算法的效果不夠好，那么就會出現任務完成率低下或者邊緣節點的負載不均衡甚至任務失敗的問題。對于這些問題，現在有許多的任務調度策略，這些策略是根據一定的資源使用規則，將資源在不同的資源使用者之間進行調整的過程，但是這些策略往往是在云計算中比較成熟，在邊緣計算的場景中服務質量以及資源利用率都要受到邊緣節點的影響。

本發明面向的是移動邊緣計算應用場景，其中的移動邊緣設備具有一定的計算能力，被當作邊緣計算模型中的邊緣節點。在移動邊緣設備集群運作的過程中，在云端會連續不斷地收到各種不同的任務需求，這些任務的類型和需求的資源都不盡相同，與此同時各個邊緣節點的計算能力也各有千秋，因此本發明將提出一種合適此類場景的的任務解析與資源分配機制。

發明內容

針對現有技術中的缺陷，本發明的目的是提供一種基于形式化模型的任務解析與資源分配方法及系統。

根據本發明提供的一種基于形式化模型的任務解析與資源分配方法，包括：

步驟S1：任務解析模塊解析任務需求，并將任務需求以任務工作流形式化表示；

步驟S2：資源分配模塊將形式化的任務工作流基于減少工作流消耗的總資源量進行合并，得到合并后的任務工作流；

步驟S3：將移動終端設備的資源能力抽象成元模型，并在云端進行服務注冊；

步驟S4：基于合并后的任務工作流以及在云端注冊的服務，采用啟發式算法進行任務的調度匹配；

步驟S5：移動終端設備根據調度匹配結果進行任務的執行。

優選地，所述步驟S1包括：

步驟S1.1：采用中文事件抽取中的模式匹配和關鍵字抽取相結合的方法對任務進行任務對資源的需求描述提取；