一种基于QoE感知的边缘计算任务调度方法技术

一种基于QoE感知的边缘计算任务调度方法。步骤为：路由器周期收集设备资源状态信息以及网络状态信息。当路由器接收到任务调度请求时，首先根据预测模型，预测任务在不同设备上的执行时间。在此基础上，基于设备资源状态信息、网络状态信息以及任务本身数据，建立边缘计算任务调度模型，并使用线性规划模型求解器求解任务调度模型，得到任务调度结果。最后，基于任务调度结果，路由器负责将任务分发到对应的边缘设备/云服务器上执行，并将结果返回至任务请求设备。

An Edge Computing Task Scheduling Method Based on QoE Perception

【技术实现步骤摘要】
一种基于QoE感知的边缘计算任务调度方法
本专利技术涉及一种基于QoE感知的边缘计算任务调度方法。
技术介绍
物联网技术的发展带来了海量的异构数据以及大量的物联网设备。在视频监控领域，一个800万像素的摄像头，每小时产生3.6GB的数据，一个城市一个月的数据量就达到了数百PB。目前，大部分物联网数据的处理依靠云计算技术。数据量的增加给云计算带来了新的挑战。一是云计算的计算能力无法实时处理海量的数据。物联网环境下，数据量呈现爆炸式的增长，云计算技术虽然可以通过增加集群中设备的数量提高系统的计算能力，但是，其仍然无法满足海量数据实时计算的要求。二是大量数据从网络设备传输到云端，增加了网络负载，造成网络时延过大。云计算设备通常与终端设备相距较远，因此，在数据传输的过程中，会有相对较大的延迟，从而增加终端等待的时间，降低数据处理的实时性。三是云计算环境下，数据安全与用户隐私问题尤为突出。当用户使用云计算服务时，用户的隐私数据会被上传到云端，增加了用户数据泄露的风险。边缘计算是最近兴起的一种计算模式，通过在数据源附近的网络边缘执行数据处理来优化云计算系统。边缘计算技术将原有的云计算模型的部分或本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于QoE感知的边缘计算任务调度方法，包括以下步骤：步骤1：在路由器上运行系统数据采集工具，周期收集网络中所有的设备资源状态信息以及网络状态信息；具体信息包括：每个设备的CPU最大负载

【技术特征摘要】
1.一种基于QoE感知的边缘计算任务调度方法，包括以下步骤：步骤1：在路由器上运行系统数据采集工具，周期收集网络中所有的设备资源状态信息以及网络状态信息；具体信息包括：每个设备的CPU最大负载(一般和CPU核数相同)；每个设备的CPU当前负载每个设备与路由器之间的网络带宽Pi，每个设备与路由器之间的往返时延Ri；步骤2：预测当前任务在不同设备上运行所需要的时间以及任务消耗的CPU资源；在调度模型中，任务在设备上执行的时间与任务的数据量以及设备类型有关，为每一个任务建立了一个线性执行时间预测模型；执行时间预测模型如公式(1)所示，其中τij代表任务j在设备i上执行所需要的时间；Dj代表任务j所需要处理的数据量；aij和bij是模型的参数；对于某一特定任务，需要提前测量得到任务在不同设备上处理不同数据量所需要的时间数据；基于测量得到的数据，使用最小二乘法进行拟合，得到时间预测模型的参数；另外，任务消耗的CPU资源也和任务的数据量和设备类型有关，也为每一个任务建立一个线性的CPU资源消耗预测模型，如公式(2)所示；与执行时间预测模型类似，lij表示任务j在设备i上执行所需要的CPU资源；Dj表示任务j所需要处理的数据量；kij和tij是模型的参数；对于特定的任务，需要提前测量任务在不同设备上处理不同数据量引起的设备CPU负载的增加值；基于测试数据，使用最小二乘法进行拟合，得到CPU资源消耗预测模型的参数；τij＝aij*Dj+bij公式(1)lij＝kij*Dj+tij公式(2)步骤3：任务调度模型搭建；基于步骤1和步骤2所得到的数据，构建任务调度模型；任务调度模型如下，其中，M代表所有的边缘设备以及云服务器的数量；N代表所有待调度的任务数量；dij为模型变量，dij＝1表示任务j调度到设备i上执行，dij＝0表示不把任务j调度到设备i上执行；(3.1)QoE...

【专利技术属性】
技术研发人员：董玮，卜佳俊，高艺，张甲栋，管高扬，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33