应用于雾计算网络的任务卸载方法、系统、设备及介质技术方案

技术编号:24168055 阅读:38 留言:0更新日期:2020-05-16 02:03
本发明专利技术的应用于雾计算网络的任务卸载方法、系统、设备及介质,其中,任务节点将其前若干时隙内产生的若干个任务中的至少一个归于自身,且将其余任务分别卸载至各服务节点;获取各任务的资源占用信息;其中,资源占用信息包含:各任务被所在节点处理的开销、以及各该任务的卸载决策;根据所获取的资源占用信息估计各该组中各节点的可用资源状况;在生成新任务时,根据估计的该组中各节点的可用资源,估计该新任务在该组中各节点被处理所需的开销;将任务卸载到所估计的开销最小的节点;本发明专利技术将动态权衡利用和探索之间的利弊,赋予用户实时智能地做出任务卸载决策,从而以在线学习的方式解决雾计算网络中的任务卸载问题。

Task unloading methods, systems, devices and media for fog computing networks

【技术实现步骤摘要】
应用于雾计算网络的任务卸载方法、系统、设备及介质
本专利技术涉及通信
,尤其涉及应用于雾计算网络的任务卸载方法、系统、设备及介质。
技术介绍
随着物联网的快速发展,各类移动智能设备需要处理的任务量不断提高。比如,应用了增强现实技术的在线交互游戏设备需要大量计算和通信可用资源状况。因此,传统的个人电脑、智能手机等移动设备和物联网设备在电池和计算能力方面遇到了巨大的挑战。虽然将这些计算任务卸载到能源和计算可用资源状况丰富的云端服务器是一个解决方案,但是远距离云端传输将会不可避免的引来额外的通信时间。为了满足低时延的服务要求,研究人员提出利用雾计算节点(如具有闲置可用资源状况的移动、物联网设备)数量庞大、无处不在的天然优势,将计算、存储、控制和通信服务分布在云到雾的连续体中[1]。因此,为了更好的利用周围的雾节点,我们急需一个高效的算法,来决定在雾计算网络中哪些计算任务需要卸载、以及卸载到哪个节点。一般来说,把高复杂度的计算任务卸载到其他的节点上,能够有效的节约自己本地节点上的计算可用资源状况与能量可用资源状况。任务卸载问题在[2]-[本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种应用于雾计算网络的任务卸载方法,其特征在于,所述雾计算网络包括:至少一组节点;每组节点包括:至少一任务节点及相应的多个服务节点;包括:/n所述任务节点将其前若干时隙内产生的若干个任务中的至少一个归于自身,且将其余任务分别卸载至各所述服务节点;/n所述任务节点获取各所述任务的资源占用信息;其中,所述资源占用信息包含:各所述任务被所在节点处理的开销、以及各该任务的卸载决策;/n所述任务节点根据所获取的资源占用信息估计各该组中各节点的可用资源状况;/n所述任务节点在生成新任务时,根据估计的该组中各节点的可用资源状况,估计该新任务在该组中各节点被处理所需的开销;/n将任务卸载到所估计的开销最小...

【技术特征摘要】
1.一种应用于雾计算网络的任务卸载方法,其特征在于,所述雾计算网络包括:至少一组节点;每组节点包括:至少一任务节点及相应的多个服务节点;包括:
所述任务节点将其前若干时隙内产生的若干个任务中的至少一个归于自身,且将其余任务分别卸载至各所述服务节点;
所述任务节点获取各所述任务的资源占用信息;其中,所述资源占用信息包含:各所述任务被所在节点处理的开销、以及各该任务的卸载决策;
所述任务节点根据所获取的资源占用信息估计各该组中各节点的可用资源状况;
所述任务节点在生成新任务时,根据估计的该组中各节点的可用资源状况,估计该新任务在该组中各节点被处理所需的开销;
将任务卸载到所估计的开销最小的节点。


2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述开销包括:任务在节点的计算队列中等待时的和被处理时的开销。


3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述任务节点根据所获取的资源占用信息估计各该组中各节点的可用资源状况,包括:
任务节点按下式估计该组中各节点的可用资源状况:









其中,代表任务节点根据前t个任务估计的该组内各节点的单位数据开销;ws(i),ps(i)分别为任务t在节点i计算队列中等待时和处理时的单位数据开销的估计值;参数γ是用户设定的折扣因子;变量Is表示任务s的卸载决策,Is=i表示将任务s卸载到节点i;1{x}为指示函数,若x为真,则1{x}=1,否则1{x}=0;参数τs为任务s处理完成时对应的时间;参数γ是用户设定的折扣因子;参数Nt(γ,i)为归一化因子。


4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述任务节点根据所获取的资源占用信息估计各该组中各节点的可用资源状况,还包括:
按照下式更新w(i),p(i):






其中,Lt为任务t的数据长度;Qt(i)为节点i在时隙t时计算队列中的数据长度。
<...

【专利技术属性】
技术研发人员:罗喜良刘婷
申请(专利权)人:上海科技大学
类型:发明
国别省市:上海;31

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