一种基于边缘计算的资源预测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供的基于边缘计算的资源预测方法及系统，在预测对象的转换以及预处理过程，有效的避免的噪声等干扰因素，提高了预测的准确性和鲁棒性，模型的中间层设计融入尽可能多的先验信息，以保证预测值校正和资源预测模型的权重更新的有根据的进行。循环式的正向传播，反向传递，让预测值的误差逐渐减小并收敛，同时，设立相应的判断条件，以保证循环传播和传递过程的有效的进行。

【技术实现步骤摘要】
一种基于边缘计算的资源预测方法及系统
本专利技术涉及边缘计算领域，特别涉及一种基于边缘计算的资源预测方法及系统。
技术介绍
在互联网时代下，时下应用最多流行的云计算将计算、存储等服务集中化，利用共享数据中心基础设施和规模经济来降低成本。然而在服务的过程中，数据传输的时延等问题逐渐凸显。同时，智能终端的数量呈指数型的增长，云计算已无法匹配海量数据处理，具体变现为带宽受限，高延时，安全性以及能耗。因此靠近数据源头的网络边缘建立集计算，存储和应用的开放平台能就近提供服务，其实时性、安全隐私保护、数据优化、应用智能等需求可得到进一步的提升，故边缘计算的作用域逐渐扩大。虽然，搭配了分布式的边缘计算之后，通过智能路由等设备和技术，在不同设备之间传输数据可以有效减少网络流量，降低数据中心的负荷。但是，所建立的边缘平台主要集中局域网下的相对性能较低的计算设备，有限的可利用资源将资源的优化利用成为重要考虑的问题之一。同时，资源优化利用的前提在于对迁移任务的资源需求的准确掌握，以便于进行合理的资源分配。任务的资源需求包含CPU的占用率、内存的需求量、存储空间、带宽等。针对某一请求任务，对其分配的资源和执本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于边缘计算的资源预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取节点的资源状态数据作为输入进行预测得到待处理任务所需的资源预测值；按照所述资源预测值在给定分配资源的环境下对所述待处理任务的执行时间进行预测得到预测执行时间；根据所述预测执行时间确定时间误差并当所述时间误差符合预设条件时对所述资源预测值进行反馈以使得所述资源预测值的概率分布服从高斯分布。

【技术特征摘要】
1.一种基于边缘计算的资源预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取节点的资源状态数据作为输入进行预测得到待处理任务所需的资源预测值；按照所述资源预测值在给定分配资源的环境下对所述待处理任务的执行时间进行预测得到预测执行时间；根据所述预测执行时间确定时间误差并当所述时间误差符合预设条件时对所述资源预测值进行反馈以使得所述资源预测值的概率分布服从高斯分布。2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的资源预测方法，其特征在于，所述资源状态数据包括CPU、RAM实时使用率、所述待处理任务类型、所述待处理任务输入参数的长度、带宽以及执行时间。3.根据权利要求1所述的基于边缘计算的资源预测方法，其特征在于，所述获取节点的资源状态数据作为输入进行预测得到待处理任务所需的资源预测值，包括：采用资源消耗的均值作为预测参数；建立一步预测模型，将所述资源状态数据作为输入进行一步预测得到待处理任务所需的资源预测值。4.根据权利要求1所述的基于边缘计算的资源预测方法，其特征在于，所述获取节点的资源状态数据作为输入进行预测得到待处理任务所需的资源预测值，包括：建立输入输出对应映射关系F:(id,α,β,B,l,te)→(Uc,Ur,te)；传输时间的计算表达为：其中Nt表示传输噪声，使用资源预测值为中间层参数，资源预测值yi计算表述为：其中，tend-tstart＝te，Nj表示设备CPU和内存的抖动噪声，Fj对应于资源j在执行时间内的变化曲线关系式，当已知任务名称，预测计算表达式转换为：Fj(t,α,l,id)＝Fj(t,α,λ(l,id))；其中λ表示计算复杂度函数，采用资源消耗的均值替代资源状态关系式来进行资源值的预测，具体过程为：其中为单位时间内的资源消耗的均值，为资源预测值，当执行参数转换后，训练输入和输出则转变为在一步预测完成后，需要根据资源预测误差ΔFj进行校正，则调整后的预测值资源的使用量服从高斯分布为训练集的资源消耗的均值，最优预测值可给定为：则资源预测的误差和方差为Δyj...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑梦含，赵毓斌，须成忠，
申请(专利权)人：深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：广东,44