一种基于移动边缘计算的任务卸载方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种基于移动边缘计算的任务卸载方法及装置，应用于边缘服务器，方法包括：确定用户终端发送的服务请求，服务请求中包含每个服务的待处理任务；基于预设的针对服务器资源的第一约束方程，针对任务卸载的第二约束方程，确定针对服务请求的最大期望收益的优化方程；基于最大期望收益的优化方程，确定服务部署决策，以及任务卸载决策。考虑了服务部署以及任务卸载的相互依赖性，能够在服务器资源受限的情况下，联合制定服务部署以及任务卸载，以提高通信资源的利用率，也提高了运营商的期望收益。

A Task Unloading Method and Device Based on Mobile Edge Computing

【技术实现步骤摘要】
一种基于移动边缘计算的任务卸载方法及装置
本专利技术涉及无线通信
，特别是涉及一种基于移动边缘计算的任务卸载方法及装置。
技术介绍
随着通信行业的不断发展，运营商能够为用户提供多种类型的服务。为了保证服务质量，运营商通常采用移动边缘计算技术。即在用户周边设置边缘服务器，边缘服务器接收用户终端发送的服务请求，进行计算，并将计算结果反馈给用户终端。随着服务规模的日益扩大，移动边缘计算对边缘服务器的依赖性也日益增强。一方面，由于边缘服务器的存储和计算能力有限，不可能部署所有类型的服务，因此，在边缘服务器上部署何种类型的服务是运营商应该考虑的。另一方面，由于通信资源有限，可能无法满足所有用户针对待处理任务的卸载需求，因此，针对各个服务的任务卸载量也是需要考虑的。现有的方案中，运营商没有综合考虑服务部署以及任务卸载，导致通信资源的利用率较低，相应的，运营商的营收也较低。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供一种基于移动边缘计算的任务卸载方法及装置，以提高通信资源的利用率，增加运营商的营收。具体技术方案如下：为了实现上述目的，本专利技术实施例提供了一种基于移动边缘计算的任务卸载方法，方法包括：确定用户终端发送的服务请求，所述服务请求中包含每个服务的待处理任务；基于预设的针对服务器资源的第一约束方程，针对任务卸载的第二约束方程，确定针对所述服务请求的最大期望收益的优化方程；基于所述最大期望收益的优化方程，确定服务部署决策，以及任务卸载决策。可选的，所述服务器资源包括存储资源、虚拟机资源和计算资源；所述第一约束方程为：所述第二约束方程为：其中，k表示服务的标号，K表示服务的总数，ak表示是否在边缘服务器中部署服务k，是则ak＝1，否则ak＝0；Sk表示部署服务k所需的存储资源，Smax表示边缘服务器可提供的存储资源；Vk表示部署服务k所需的虚拟机个数，Vmax表示边缘服务器可提供的虚拟机个数；i表示信道的标号，I表示信道的总数；j表示用户终端的标号，J表示用户终端的总数；bi,j,k表示针对服务k，将信道i分配给用户j的信道容量比例，Ri,j表示信道i分配给用户终端j的平均信道容量，ek表示边缘服务器计算服务k的单位任务量所需的CPU周期数，Cmax表示边缘服务器可提供的最大CPU周期数。可选的，所述最大期望收益的优化方程为：s.t.其中，A表示服务部署集合，B表示任务卸载集合，且pk表示预设的边缘服务器计算服务k的单位任务量的收益。可选的，所述基于所述最大期望收益的优化方程，确定服务部署决策，以及任务卸载决策的步骤，包括：确定第一服务部署集合，基于所述优化方程，求解第一任务卸载集合；基于所述第一任务卸载集合，以及所述优化方程，求解第二服务部署集合；将所述第二服务部署集合作为新的第一服务部署集合，并返回基于所述优化方程，求解第一任务卸载集合的步骤，直至当前期望收益达到预设期望收益阈值；基于当前第一服务部署集合确定服务部署决策，基于当前第一任务卸载集合确定任务卸载决策。为了实现上述目的，本专利技术实施例提供了一种基于移动边缘计算的任务卸载装置，应用于边缘服务器，所述装置包括：第一确定模块，用于确定用户终端发送的服务请求，所述服务请求中包含每个服务的待处理任务；第二确定模块，用于基于预设的针对服务器资源的第一约束方程，针对任务卸载的第二约束方程，确定针对所述服务请求的最大期望收益的优化方程；第三确定模块，用于基于所述最大期望收益的优化方程，确定服务部署决策，以及任务卸载决策。可选的，所述服务器资源包括存储资源、虚拟机资源和计算资源；所述第一约束方程为：所述第二约束方程为：其中，k表示服务的标号，K表示服务的总数，ak表示是否在边缘服务器中部署服务k，是则ak＝1，否则ak＝0；Sk表示部署服务k所需的存储资源，Smax表示边缘服务器可提供的存储资源；Vk表示部署服务k所需的虚拟机个数，Vmax表示边缘服务器可提供的虚拟机个数；i表示信道的标号，I表示信道的总数；j表示用户终端的标号，J表示用户终端的总数；bi,j,k表示针对服务k，将信道i分配给用户j的信道容量比例，Ri,j表示信道i分配给用户终端j的平均信道容量，ek表示边缘服务器计算服务k的单位任务量所需的CPU周期数，Cmax表示边缘服务器可提供的最大CPU周期数。可选的，所述最大期望收益的优化方程为：s.t.其中，A表示服务部署集合，B表示任务卸载集合，且pk表示预设的边缘服务器计算服务k的单位任务量的收益。可选的，所述第三确定模块，具体用于：确定第一服务部署集合，基于所述优化方程，求解第一任务卸载集合；基于所述第一任务卸载集合，以及所述优化方程，求解第二服务部署集合；将所述第二服务部署集合作为新的第一服务部署集合，并返回基于所述优化方程，求解第一任务卸载集合的步骤，直至当前期望收益达到预设期望收益阈值；基于当前第一服务部署集合确定服务部署决策，基于当前第一任务卸载集合确定任务卸载决策。为了实现上述目的，本专利技术实施例提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；存储器，用于存放计算机程序；处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述任一方法步骤。为了实现上述目的，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一方法步骤。可见，应用本专利技术实施例提供的基于移动边缘计算的任务卸载方法及装置，能够确定用户终端发送的服务请求，所述服务请求中包含每个服务的待处理任务；基于预设的针对服务器资源的第一约束方程，针对任务卸载的第二约束方程，确定针对所述服务请求的最大期望收益的优化方程；基于所述最大期望收益的优化方程，确定服务部署决策，以及任务卸载决策。考虑了服务部署以及任务卸载的相互依赖性，能够在服务器资源受限的情况下，联合制定服务部署以及任务卸载，以提高通信资源的利用率，也提高了运营商的期望收益。当然，实施本专利技术的任一产品或方法必不一定需要同时达到以上所述的所有优点。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的基于移动边缘计算的任务卸载方法的一种流程图；图2为本专利技术实施例提供的基于移动边缘计算的任务卸载方法的应用场景示意图；图3为本专利技术实施例提供的基于移动边缘计算的任务卸载装置的一种结构示意图；图4为本专利技术实施例提供的电子设备的一种结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。为了解决现有的移动边缘计算技术中，通信资源的利用率不高，导致运营商的营收也较低的问题，本专利技术实施例提供了一种基于基于移动边缘计算的任务卸载方法，参见图1，图1为本专利技术实施例本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于移动边缘计算的任务卸载方法，其特征在于，应用于边缘服务器，所述方法包括：确定用户终端发送的服务请求，所述服务请求中包含每个服务的待处理任务；基于预设的针对服务器资源的第一约束方程，针对任务卸载的第二约束方程，确定针对所述服务请求的最大期望收益的优化方程；基于所述最大期望收益的优化方程，确定服务部署决策，以及任务卸载决策。

【技术特征摘要】
1.一种基于移动边缘计算的任务卸载方法，其特征在于，应用于边缘服务器，所述方法包括：确定用户终端发送的服务请求，所述服务请求中包含每个服务的待处理任务；基于预设的针对服务器资源的第一约束方程，针对任务卸载的第二约束方程，确定针对所述服务请求的最大期望收益的优化方程；基于所述最大期望收益的优化方程，确定服务部署决策，以及任务卸载决策。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述服务器资源包括存储资源、虚拟机资源和计算资源；所述第一约束方程为：所述第二约束方程为：其中，k表示服务的标号，K表示服务的总数，ak表示是否在边缘服务器中部署服务k，是则ak＝1，否则ak＝0；Sk表示部署服务k所需的存储资源，Smax表示边缘服务器可提供的存储资源；Vk表示部署服务k所需的虚拟机个数，Vmax表示边缘服务器可提供的虚拟机个数；i表示信道的标号，I表示信道的总数；j表示用户终端的标号，J表示用户终端的总数；bi,j,k表示针对服务k，将信道i分配给用户j的信道容量比例，Ri,j表示信道i分配给用户终端j的平均信道容量，ek表示边缘服务器计算服务k的单位任务量所需的CPU周期数，Cmax表示边缘服务器可提供的最大CPU周期数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述最大期望收益的优化方程为：s.t.其中，A表示服务部署集合，A表示任务卸载集合，且pk表示预设的边缘服务器计算服务k的单位任务量的收益。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述最大期望收益的优化方程，确定服务部署决策，以及任务卸载决策的步骤，包括：确定第一服务部署集合，基于所述优化方程，求解第一任务卸载集合；基于所述第一任务卸载集合，以及所述优化方程，求解第二服务部署集合；将所述第二服务部署集合作为新的第一服务部署集合，并返回基于所述优化方程，求解第一任务卸载集合的步骤，直至当前期望收益达到预设期望收益阈值；基于当前第一服务部署集合确定服务部署决策，基于当前第一任务卸载集合确定任务卸载决策。5.一种基于移动边缘计算的任务卸载装置，其特征在于，应用于边缘服务器，所述装置包括：第一确定模块，用于确定用户终端发送的服务请求，所述服务请求中包含每个服务的待处理任务；第二确定模块，用于基于...

【专利技术属性】
技术研发人员：田辉，倪万里，吕昕晨，范绍帅，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：北京,11