一种基于边缘云定价机制的任务卸载决策方法技术

本发明专利技术涉及一种基于边缘云定价机制的任务卸载决策方法，属于移动通信网络技术领域。所述方法包括：将移动终端本身的资源抽象为一种与边缘云竞争的虚拟本地资源，然后将用户发起的请求划分成多个任务，通过边缘云价格动态变化，调整用户发起请求中任务卸载比例。根据边缘云与虚拟本地资源的联合效用值，并选取所述联合效用值最大时候的边缘云价格作为最终的定价。本发明专利技术公开的基于边缘云定价机制的任务卸载决策方法，在确保每一个任务服务质量的同时，可以有效平衡本地资源与边缘云资源的负载，充分利用系统各部分计算资源，使系统整体效用最大化。

A method of task unloading decision based on edge cloud pricing mechanism

The invention relates to a task unloading decision-making method based on an edge cloud pricing mechanism, which belongs to the technical field of mobile communication networks. The method comprises the following steps: the mobile terminal resource is abstracted as a competitive edge and cloud virtual local resources, then the user initiated request is divided into multiple tasks, through the cloud edge price changes, adjust the user request in the task of unloading proportion. According to the joint utility value of the edge cloud and the virtual local resource, the marginal cloud price at the maximum of the joint utility value is selected as the final pricing. Offload decision-making method based on cloud edge pricing mechanism is disclosed, to ensure that each task service quality at the same time, can effectively balance the load of local resources and the edge of cloud resources, make full use of the computing resources of each part of the system, the overall system utility maximization.

【技术实现步骤摘要】
一种基于边缘云定价机制的任务卸载决策方法
本专利技术属于移动通信网络
，涉及一种基于边缘云定价机制的任务卸载决策方法。
技术介绍
在过去的几十年中，移动通信系统经历了从承载简单的语音业务到承载各类应用业务的迅猛发展，很大程度改变了人们的生活方式，同时成为推动国民经济发展、提升社会信息化水平的重要引擎。随着智能设备的普及，移动通信已经成为人们日常生活的一部分。而智能设备普及的结果就是一系列新的面向用户的移动多媒体应用随之而来，例如移动视频会议、流媒体、电子医疗和在线游戏等。这些新兴多媒体应用的引进使业务数据量呈指数倍的增长。近年来，研究人员采用移动云计算解决了业务数据量极具增长的问题。其中，任务卸载(Offloading)是移动云计算的基本实现方式，但该方式不能够总保持节省能量的状态。对于运算任务量比较小的时候，卸载可能比在本地处理消耗的能量更多。例如当一个修改代码编译后的大小为500KB，卸载需要消耗大约5％的设备电量用来通信，在本地处理需要大约10％的电量。在这种情况下，卸载节省了大约一半的电量。然而，当数据大小为250KB时，能效反而减少了30％。因为当数据量较小时，卸载比本地处理消耗了更多的电量。因此，决定是否卸载和卸载应用的哪一部分数据对于提高能效来说非常关键。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于边缘云定价机制的任务卸载决策方法，可以有效平衡本地资源与边缘云资源的负载，充分利用系统各部分计算资源，使系统整体效用最大化。为达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于边缘云定价机制的任务卸载决策方法，包括以下步骤：S1：将终端本身的计算资源抽象为一种与边缘云竞争的虚拟本地资源，并将终端发起的请求划分成多个任务；S2：根据虚拟本地资源与边缘云资源的联合效用值，选取该联合效用值最大时的边缘云价格作为最终定价；S3：通过边缘云价格的最终定价，调整终端发起的任务在虚拟本地资源或者卸载到边缘云处理的比例。进一步，所述终端发起的任务卸载到边缘云处理需满足每一个任务的服务质量；所述每一个任务的服务质量表示为执行任务时关于时延和价格的表达式。进一步，所述终端发起的任务的到达服从泊松分布，设总到达率为λ，选择在虚拟本地资源处理的任务比例为fl，选择卸载到边缘云处理的任务比例为fe，则虚拟本地资源任务到达率为flλ，边缘云处理的任务达到率为feλ，且fe+fl＝1。进一步，所述任务选择在虚拟本地资源处理时，完成任务所经历的总时间为tp(l)＝tle+tlw，其中tle表示本地处理的时延，tlw表示本地处理等待的时延；所述任务卸载到边缘云处理时，完成任务所经历的总时间tp(e)＝twl+tb+tew+tee，其中twl表示终端将任务卸载到边缘云在无线链路所用的传输时延，tb表示任务卸载在基站和边缘云之间的传输时延，tew表示任务在边缘云排队等待时间，tee表示任务在边缘云处理的时延。进一步，所述终端发起的任务的效用函数u(α)＝R-ρE(tp(α))-ηpα，其中α∈{e,l},η,ρ＞0，η与ρ分别是价格与时延对应的加权值，表示使用计算资源付出的费用与任务所经历的平均时延的重要程度，R表示完成一个任务的固定收益，对于每一个卸载到边缘云处理的任务，边缘云都会获得一定的收益pe，pe是任务使用边缘云资源付出的费用，任务使用本地资源处理的时候，需要付出的费用为pl；假定每个任务要求的收益最小为u0≥0；则有u(α)≥u0。进一步，所述虚拟本地资源与边缘云资源的联合效用值由边缘云的效用函数决定，由收益和成本构成；成本是关于部署资源量ue相关的函数，当ue为定值时，成本也为一个定值，即运营成本Ce；设fe表示选择边缘云处理的任务比例，终端发起的任务总到达率为λ，则边缘云的任务达到率为feλ；边缘云的效用函数为Ue＝feλpe-Ce；设fl表示选择在本地处理的任务比例，其中fe+fl＝1，本地计算资源任务到达率为flλ，本地计算资源的效用函数为：Ul＝flλpl-cl。进一步，所述S3按照下列公式确定：Ue＞0；fe+f1＝1；0≤fl≤1；其中，Ul表示虚拟本地资源的效用，Ue表示边缘云资源的效用，u(α)表示完成一个任务的效用，fe表示选择边缘云进行处理的任务比例，fl表示选择在本地处理的任务比例，u0表示每个任务必须达到的最小收益。本专利技术的有益效果在于：对在有边缘云部署的移动云计算场景中，本专利技术能合理调整任务在云端的卸载比例，有效平衡本地资源与边缘云资源的负载，使系统的负载达到均衡，充分利用系统各部分计算资源，提高资源利用率，在确保每一个任务服务质量(QualityofService，QoS)的同时，使系统整体效用最大化。附图说明为了使本专利技术的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本专利技术提供如下附图进行说明：图1为任务卸载决策场景示意图；图2为任务划分与价格调整流程图；图3为任务卸载决策流程图。具体实施方式下面将结合附图，对本专利技术的优选实施例进行详细的描述。本专利技术提供一种基于边缘云定价机制的任务卸载决策方法，请参阅图1，所述方法包括：将终端自身的计算资源看作为虚拟本地资源，则虚拟本地资源可以抽象为一种边缘云的竞争者，移动终端发起的任务会选择在虚拟本地资源或者卸载到边缘云处理。而用户终端本身资源即虚拟本地资源是有限的。如果任务要使用虚拟本地资源处理，需要排队等待。而与本地资源相比，边缘云的计算资源虽然比较大，但是仍然是有限的，同时由于边缘云服务的范围比较广，所以任务在边缘云处理仍然需要排队。将每一个任务的服务质量抽象表达为一个执行任务时关于时延和价格的表达式。任务在进行卸载决策时，首先需要满足每一个任务的服务质量。联合考虑虚拟本地资源和边缘云资源的总体效用，当该效用值最大时，此时的边缘云价格和任务卸载比例就是最终的边缘云价格和任务卸载比例。进一步地，将终端自身的计算资源看作为虚拟本地资源之后，所述方法还包括：将用户发起的请求划分成相同的多个任务，可以选择在虚拟本地资源或者边缘云资源处理。假定计算任务的到达服从泊松分布，总到达率为λ。选择在本地处理的任务比例为fl，选择在边缘云处理的任务比例为fe；其中fe+fl＝1。进一步地，所述方法还包括：当任务选择使用在移动终端本身即虚拟本地资源处理时，完成任务所经历的总时间tp(l)为：tp(l)＝tle+tlw其中tle表示本地处理的时延，tlw表示本地处理等待的时延。当任务选择在边缘云处理时，完成任务所经历的总时间tp(e)为：tp(e)＝twl+tb+tew+tee其中twl表示移动终端将任务卸载到边缘云在无线链路所用的传输时延，tb表示任务卸载时，在基站和边缘云之间的传输时延，tew表示任务在边缘云排队等待时间，tee表示任务在边缘云处理的时延。进一步地，将每一个任务的服务质量抽象表达为一个执行任务时关于时延和价格的表达式，任务在进行卸载决策时，首先需要满足每一个任务的服务质量包括：完成一个任务的效用函数u(α)为：u(α)＝R-ρE(tp(α))-ηpα其中α∈{e,l}，η,ρ＞0，η与ρ分别是价格与时延对应的加权值，表示使用计算资源付出的费用与任务所经历的平均时延的重要程度。R表示完成一个任务的固定收益，对于每一个卸载到边缘云计算的任务，边缘云本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于边缘云定价机制的任务卸载决策方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：将终端本身的计算资源抽象为一种与边缘云竞争的虚拟本地资源，并将终端发起的请求划分成多个任务；S2：根据虚拟本地资源与边缘云资源的联合效用值，选取该联合效用值最大时的边缘云价格作为最终定价；S3：通过边缘云价格的最终定价，调整终端发起的任务在虚拟本地资源或者卸载到边缘云处理的比例。

【技术特征摘要】
1.一种基于边缘云定价机制的任务卸载决策方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：将终端本身的计算资源抽象为一种与边缘云竞争的虚拟本地资源，并将终端发起的请求划分成多个任务；S2：根据虚拟本地资源与边缘云资源的联合效用值，选取该联合效用值最大时的边缘云价格作为最终定价；S3：通过边缘云价格的最终定价，调整终端发起的任务在虚拟本地资源或者卸载到边缘云处理的比例。2.根据权利要求1所述的一种基于边缘云定价机制的任务卸载决策方法，其特征在于：所述终端发起的任务卸载到边缘云处理需满足每一个任务的服务质量；所述每一个任务的服务质量表示为执行任务时关于时延和价格的表达式。3.根据权利要求1所述的一种基于边缘云定价机制的任务卸载决策方法，其特征在于：所述终端发起的任务的到达服从泊松分布，设总到达率为λ，选择在虚拟本地资源处理的任务比例为fl，选择卸载到边缘云处理的任务比例为fe，则虚拟本地资源任务到达率为flλ，边缘云处理的任务达到率为feλ，且fe+fl＝1。4.根据权利要求1或3所述的一种基于边缘云定价机制的任务卸载决策方法，其特征在于：所述任务选择在虚拟本地资源处理时，完成任务所经历的总时间为tp(l)＝tle+tlw，其中tle表示本地处理的时延，tlw表示本地处理等待的时延；所述任务卸载到边缘云处理时，完成任务所经历的总时间tp(e)＝twl+tb+tew+tee，其中twl表示终端将任务卸载到边缘云在无线链路所用的传输时延，tb表示任务卸载在基站和边缘云之间的传输时延，tew表示任务在边缘云排队等待时间，tee表示任务在边缘云处理的时延。5.根据权利要求1所述的一种基于边缘云定价机制的任务卸载决策方法，其特征在于：所述终端发起的任务的效用函数u(α...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐伦，牛瑞彪，陈婉，张亚，陈前斌，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50