[發(fā)明專利]面向大規(guī)模邊緣計算系統(tǒng)的任務(wù)卸載控制方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202111325318.3
• 申請日: 2021-11-10
• 公開（公告）號: CN113766037B
• 公開（公告）日: 2022-02-11
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 呂豐;董哲;吳帆;張堯?qū)W
• 申請（專利權(quán)）人: 中南大學(xué)
• 主分類號: H04L67/1008
• 分類號: H04L67/1008;H04L41/147
• 代理公司: 長沙朕揚知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 43213
• 代理人: 鄧宇

本發(fā)明公開了面向大規(guī)模邊緣計算系統(tǒng)的任務(wù)卸載控制方法及系統(tǒng)，通過對邊緣計算系統(tǒng)中的邊緣服務(wù)器進(jìn)行分組，得到多個服務(wù)器組；對于任意一組服務(wù)器組，獲取歷史數(shù)據(jù)預(yù)測服務(wù)器組下的移動用戶在預(yù)測時刻的平均任務(wù)到達(dá)速率，并根據(jù)服務(wù)器組下的移動用戶在預(yù)測時刻的平均任務(wù)到達(dá)速率計算服務(wù)器組內(nèi)的所有移動用戶計算成本之和最小時對應(yīng)的最優(yōu)卸載概率；再在預(yù)測時刻以最優(yōu)卸載概率控制服務(wù)器組下的移動用戶進(jìn)行任務(wù)卸載；本發(fā)明通過歷史數(shù)據(jù)預(yù)測服務(wù)器組下的移動用戶在預(yù)測時刻的平均任務(wù)到達(dá)速率，并根據(jù)預(yù)測的平均任務(wù)到達(dá)速率控制用戶任務(wù)往用戶計算成本最小的方向進(jìn)行卸載，能減少服務(wù)器過載以及服務(wù)器卸載的計算成本。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及邊緣計算領(lǐng)域，尤其涉及面向大規(guī)模邊緣計算系統(tǒng)的任務(wù)卸載控制方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

在傳統(tǒng)的云計算模式下，數(shù)據(jù)中心（DataCenter，DC）具有強大的計算能力，可以同時為大量的用戶提供計算服務(wù)。為了保證資源的利用率，DC的覆蓋范圍往往較大，這就導(dǎo)致某些用戶與DC的距離較遠(yuǎn)、通信延遲較高。對于傳統(tǒng)的周期性數(shù)據(jù)收集和處理任務(wù)，通信延遲是可以接受的，但是隨著移動智能設(shè)備的普及，實時性較高的任務(wù)逐漸增多，DC的高延遲已經(jīng)不能滿足移動用戶的計算需求。

邊緣計算（EdgeComputing，EC）是一種新的云計算模式。將服務(wù)器部署在網(wǎng)絡(luò)邊緣，為用戶提供計算服務(wù)。網(wǎng)絡(luò)邊緣并不是終端設(shè)備，而是靠近終端設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)位置，其特點是可以以較低的延遲與終端設(shè)備通信。EC正是基于這一特性來滿足移動設(shè)備任務(wù)對實時性的要求。但是由于部署在網(wǎng)絡(luò)邊緣，EC服務(wù)器的覆蓋范圍和計算能力相較于傳統(tǒng)的云都有較大的差距，為了在較大規(guī)模的環(huán)境中（如校園，工廠，港口等）為用戶提供邊緣計算服務(wù)，我們就需要部署較多的移動邊緣計算服務(wù)器（MobileEdgeServer，MES）來保證覆蓋率。由于用戶的實時移動特性，如何在具有較大規(guī)模MES的邊緣計算環(huán)境中進(jìn)行最優(yōu)的任務(wù)調(diào)度是一個難題。首先，在接入用戶量過大時，服務(wù)器被阻塞導(dǎo)致服務(wù)質(zhì)量下降。另外，用戶的分布不均會導(dǎo)致MES的負(fù)載不均，進(jìn)而導(dǎo)致整體資源利用率的下降。因此需要研究設(shè)計相應(yīng)的任務(wù)調(diào)度策略來最大化利用計算資源為移動用戶提供服務(wù)。

任務(wù)調(diào)度大致可以從兩個角度來考慮。一是用戶角度，控制用戶的任務(wù)卸載使得MES的計算資源被充分利用的同時不會導(dǎo)致服務(wù)器阻塞，二是服務(wù)器角度，設(shè)計合理的策略使得MES之間的負(fù)載達(dá)到均衡的狀態(tài)。在動態(tài)的邊緣計算場景中，用戶的地理位置在實時變化，用戶的任務(wù)到達(dá)率也在實時變化，這就導(dǎo)致服務(wù)器不能確定自己的用戶群特征，也就無法準(zhǔn)確控制用戶任務(wù)卸載，進(jìn)而可能導(dǎo)致服務(wù)器過載，處理延遲增大。另外，用戶的動態(tài)特性導(dǎo)致服務(wù)器的負(fù)載也在動態(tài)變化，這就要求負(fù)載均衡策略也需要實時調(diào)整，而傳統(tǒng)的負(fù)載均衡策略往往求解時間復(fù)雜度較大，不能滿足實時性的需求。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供了面向大規(guī)模邊緣計算系統(tǒng)的任務(wù)卸載控制方法及系統(tǒng)，用于解決現(xiàn)有的任務(wù)卸載方法由于用戶的地理位置在實時變化導(dǎo)致服務(wù)器不能確定自己的用戶群特征，也就無法準(zhǔn)確控制用戶任務(wù)卸載的技術(shù)問題。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提出的技術(shù)方案為：

一種面向大規(guī)模邊緣計算系統(tǒng)的任務(wù)卸載控制方法，包括以下步驟：

對邊緣計算系統(tǒng)中的邊緣服務(wù)器進(jìn)行分組，得到多個服務(wù)器組；

對于任意一組服務(wù)器組，獲取所述服務(wù)器組下的移動用戶的歷史平均任務(wù)到達(dá)速率，并根據(jù)所述歷史平均任務(wù)到達(dá)速率預(yù)測所述服務(wù)器組下的移動用戶在預(yù)測時刻的平均任務(wù)到達(dá)速率，并根據(jù)所述服務(wù)器組下的移動用戶在預(yù)測時刻的平均任務(wù)到達(dá)速率計算所述服務(wù)器組內(nèi)的所有移動用戶計算成本之和最小時對應(yīng)的最優(yōu)卸載概率；再在預(yù)測時刻以所述最優(yōu)卸載概率控制所述服務(wù)器組下的移動用戶進(jìn)行任務(wù)卸載。

優(yōu)選的，獲取所述服務(wù)器組下的移動用戶的歷史平均任務(wù)到達(dá)速率，并根據(jù)所述歷史平均任務(wù)到達(dá)速率預(yù)測所述服務(wù)器組下的移動用戶在預(yù)測時刻的平均任務(wù)到達(dá)速率，包括以下步驟：