一种移动边缘环境下的服务工作流容错调度方法技术

本发明专利技术公开一种移动边缘环境下的服务工作流容错调度方法。本发明专利技术利用免疫算法保持粒子群寻优的全局性，避免粒子陷入局部最优解中，提高求解效率，同时提出一种混合容错策略，其根据任务子期限以及任务期望执行时间确定任务容错方法，保证服务工作流在执行过程中的鲁棒性。同时将免疫粒子群算法运用到服务工作流调度环境中，减少工作流任务整体运行时间。

A fault tolerant scheduling method of service workflow in mobile edge environment

【技术实现步骤摘要】
一种移动边缘环境下的服务工作流容错调度方法
本专利技术属于服务工作流调度领域，具体涉及一种移动边缘环境下的服务工作流容错调度方法。
技术介绍
随着移动互联网技术的不断发展，越来越多的新型移动应用程序涌现，其中部分应用如人脸识别、自然语言处理和增强现实对于计算资源有较高需求。通过服务工作流调度将移动设备中需要大量计算资源的任务卸载至移动边缘侧的演进节点(EvolvedNodeB，eNB)中执行，可以减少任务执行时间和移动设备的能耗从而提高用户体验。然而随着应用的不断发展，服务工作流所需要的计算资源需求量日益增加，传统的调度方案已经不能够满足日渐增长的计算需求，故需对调度方案进行优化。在增强现实的服务工作流任务在执行过程中，服务器通常会因资源节点的软件或者硬件故障问题出现资源失效情况，导致在其上运行的任务执行失败，故需引入容错技术减少任务失败率，提高工作流执行的稳定性。当前调度方法大多只针对工作流延时问题或容错策略中的某一方面进行考虑，且部分容错算法会有较大的系统冗余，增加了服务任务的运行时间。基于上述分析，针对现有服务工作流调度方本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种移动边缘环境下的服务工作流容错调度方法，其特征在于该方法包括以下步骤：/n步骤(1)：获取待调度的服务工作流，该服务工作流包括多个任务；/n任务在第n个资源节点上运行时的失败概率服从负指数分布，可靠性模型具体如下：/n

【技术特征摘要】
1.一种移动边缘环境下的服务工作流容错调度方法，其特征在于该方法包括以下步骤：
步骤(1)：获取待调度的服务工作流，该服务工作流包括多个任务；
任务在第n个资源节点上运行时的失败概率服从负指数分布，可靠性模型具体如下：



其中为第i条工作流中编号为j的任务ti,j调度至n号资源节点上执行失败的概率；λ为故障系数，RDi和TLn分别为第i条服务工作流可靠性需求和第n个资源节点可靠性水平；
步骤(2)：分层排序
使用异构计算环境下最早完成时间算法HEFT对初始工作流分层生成就绪队；具体是：
2.1：将多条服务工作流的任务按照层次序进行划分，首先判断当前任务是否为出口任务；
若是出口任务则不存在后继任务，任务所在层DP(ti,j)为0，其任务权重如下：
rank(ti,j)＝ci,j/Pref(2)
其中ci,j为任务ti,j所需算力大小，Pref为参考资源节点性能；
若不是出口任务，任务所在层DP(ti,j)为当前任务所在的层数，如下：



其中pred(ti,j)表示任务ti,j的前驱任务集合；然后根据任务执行所需时间和传输时间对任务权重进行计算：



其中succ(ti,j)表示当前任务ti,j的后继任务集合，Ttr(ti,m,ti,j)为当前任务ti,j与后继任务ti,m之间的传输时间；
2.2：将多个层的任务按照层的顺序进行合并成一条长序列，每一层中的任务按照权重值大小升序排序，合并之后的队列称为就绪队列；
步骤(3)：采用结合免疫算法的粒子群算法结合就绪队列对粒子群进行初始化；具体是：
3.1：由于每个任务划分为主本任务和副本任务，副本任务为主本任务的复制体，任务内容相同，但是调度位置不同；其中调度位置为本地或某个编号的边缘服务器；根据粒子种群数s、工作流任务数n、移动边缘侧资源节点eNB数目z初始化当前种群的位置矩阵和速度矩阵；其中种群中粒子表示就绪队列中某个任务的调度位置，种群表示就绪队列中各任务的调度队列；
粒子位置矩阵X为：



其中ai,2j-1、ai,2j分别表示第j个任务的主副本调度位置，其值取值范围为[1,z]；
i∈[1,s],j∈[1,n]；2n表示n个主本任务和n个副本任务；
粒子对应的速度矩阵V为：



其中每一行表示一个粒子的速度，表示在调度过程中粒子转移的速度方向和大小；vi,2j-1、vi,2j表示第i个粒子的第j个任务主副本分配到相应资源节点的速度，在初始化时其值是随机生成的；
3.2：加入随机粒子
增加m个粒子之后的位置矩阵如下所示：



步骤(4)：混合容错策略
4.1：计算任务起止时间
任务ti,j能够被执行的时间为任务的开始时间st(ti,j)，任务的结束时间ft(ti,m)与任务的开始时间st(ti,j)和运行时间Te(ti,m)有关：



其中rt(ti,j)表示任务ti,j的就绪时间，avait(BSn)表示能够使用移动边缘侧资源节点BSn开始执行任务的时间，ft(ti,m)为任务ti,m的结束时间，Te(ti,j)为任务的执行时间，任务的执行时间与资源节点性能P(BS(ti,j))和需要算力大小ci,j有关，其计算如下：



Ttr(ti,j,ti,m)表示两个任务之间的传输时间，其计算如下：



其中tdi,m,n为第i条工作流任务m和任务j之间的传输数据大小；transR(BS(ti,j),BS(ti,m))为两个任务所在资源节点BS(ti,j)、BS(ti,m)之间的传输速率；
4.2：计算任务子期限；
在增强现实的服务工作流中，任务的子期限dl(ti,j)通常与任务ti,j所在层DP(ti,j)的层结束时间lft(wi,b)和每层可分配期限TDP(b)有关:
d...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁友伟，黄锡恺，李忠金，俞东进，李万清，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33