【技术实现步骤摘要】
一种基于边缘计算网络的任务调度方法及装置
本专利技术涉及边缘计算
，尤其涉及一种基于边缘计算网络的任务调度方法及装置。
技术介绍
随着移动设备的普及，计算密集型、时延敏感型等新兴移动应用不断涌现并迅速受到用户的青睐，如虚拟现实、增强现实、视频直播等场景。在上述场景中，按照现有技术，终端进行图像、视频、互动信息的数据采集并上传至云计算平台，云计算平台进行视频资源调度、实时渲染及压缩编码等数据处理后，再将数据从云计算平台传输到终端，在终端解码进行展示。在这些场景中要求终端设备能对人给出的信号做出及时的反应，因此，人机交互体验的优化对时延提出高要求。但是，终端上传任务至云计算平台进行处理时会导致任务在云计算平台的排队时延，而且终端设备在地理位置上往往相距较远，由于无线通信的能量损耗会导致传输时延。因此，由终端上传任务至云计算平台进行处理会产生较高的云端处理时延和网络传输时延，增加能量消耗，不能满足上述场景中对于低时延和低计算功耗的要求。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种基于边缘计算网...
【技术保护点】
1.一种基于边缘计算网络的任务调度方法，其特征在于，包括：/n基于终端设备请求的待调度任务的特征生成任务特征向量，将所述任务特征向量聚类为多个任务特征向量集合；/n利用优先调度算法计算所述任务特征向量集合各自的调度优先级；根据所述任务特征向量集合各自的调度优先级，从所述任务特征向量集合中确定优先调度的任务特征向量集合；/n基于可分配任务的边缘计算节点的特征生成边缘计算节点特征向量，计算所述边缘计算节点特征向量的分配优先级；根据所述任务分配优先级，从所述边缘计算节点特征向量表示的可分配任务的边缘计算节点中确定优先分配任务的边缘计算节点；/n将所述优先调度的任务特征向量集合中任...
【技术特征摘要】
20200327 CN 20201023130591.一种基于边缘计算网络的任务调度方法，其特征在于，包括：
基于终端设备请求的待调度任务的特征生成任务特征向量，将所述任务特征向量聚类为多个任务特征向量集合；
利用优先调度算法计算所述任务特征向量集合各自的调度优先级；根据所述任务特征向量集合各自的调度优先级，从所述任务特征向量集合中确定优先调度的任务特征向量集合；
基于可分配任务的边缘计算节点的特征生成边缘计算节点特征向量，计算所述边缘计算节点特征向量的分配优先级；根据所述任务分配优先级，从所述边缘计算节点特征向量表示的可分配任务的边缘计算节点中确定优先分配任务的边缘计算节点；
将所述优先调度的任务特征向量集合中任务特征向量表示的任务，下发至所述优先分配任务的边缘计算节点进行处理。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述任务特征向量的特征向量维度包括：任务重要度和任务工作量。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，基于终端设备请求的待调度任务生成任务特征向量，将所述任务特征向量聚类为多个任务特征向量集合，包括：
基于终端设备请求的待调度任务生成任务特征向量，采用预设聚类算法，将所述任务特征向量聚类为多个任务特征向量集合；
其中，所述预设聚类算法，包含如下计算公式
其中，i表示所述任务特征向量的编号；
D表示编号为i的任务特征向量到聚类中心cj的最短距离；
mi*为编号为i的任务特征向量归一化计算后的任务重要度；
ni*为编号为i的任务特征向量归一化计算后的任务工作量；
cjm为聚类中心cj的任务重要度，cjn为聚类中心cj的任务工作量。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述优先调度算法，包括：
其中，P表示所述任务特征向量集合的调度优先级；
表示对所述任务特征向量集合中各个任务特征向量的任务重要度进行归一化后计算得到的任务重要度平均值；
表示对所述任务特征向量集合中各个任务特征向量的任务工作量进行归一化后计算得到的工作量平均值；
wm为任务重要度平均值的权重；
wn为任务工作量平均值的权重，且wm+wn＝1。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述边缘计算节点特征向量的特征向量维度包括：任务卸载耗时、所述可分配任务的边缘计算节点与所述终端设备之间的通信距离、和任务卸载功耗。
6.如权利要求5所...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈升，申成钢，沈寓实，
申请(专利权)人：北京世纪互联宽带数据中心有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。