一种基于优先级的分层边缘计算卸载方法技术

本发明专利技术公开了一种基于优先级的分层边缘计算卸载方法，包括以时延最小化为优化目标的资源分配与任务调度策略。一方面针对紧急场景构建分层边缘计算框架，距离用户设备较近而计算资源较少的边缘节点处理简单任务，以快速返回警告信息，距离用户设备较远而计算资源较多的服务器处理复杂任务，最终返回精确结果。另一方面针对有限的资源竞争会增加时延的问题，提出了基于服务紧急优先级的资源分配和任务调度优化方案，以最小化系统总时延。为了保证高优先级任务在非常密集的情况下时延依然最小，设计了在服务器上的动态优先级任务调度算法(DPTSA)。使得用户在出现紧急状况时，能最快地得到实时响应。

【技术实现步骤摘要】
一种基于优先级的分层边缘计算卸载方法
本专利技术属计算机边缘计算
，具体涉及了一种基于优先级的分层边缘计算卸载方法。
技术介绍
随着5G通信技术和物联网的发展，大量的移动设备及其服务导致了移动数据流量的爆炸性增长，越来越多的移动应用对实时通信和密集计算提出了严格的要求。在传统的物联网网络中，终端设备的数据通常传输到云服务器进行处理，然而，海量的物联网设备数据给云服务器和无线链路带来了沉重的负担，系统性能将受到影响而急剧退化。为了改进用户的体验质量，尤其是减少端到端时延，移动边缘计算(MobileEdgeComputing,MEC)技术的出现得到了广泛关注。通过在蜂窝基站或者本地无线接入点上实现MEC服务器，它将计算任务的处理推向与本地用户接近的网络边缘，可以为物联网应用程序提供更高的服务质量(QualityofService,QoS)，满足5G网络的关键端到端时延要求。一方面，物联网的普及给人们的生活带来了极大的便利，它成为人与物、物与物之间沟通的桥梁。物联网与边缘计算的有机结合将会推动许多领域的发展，特别是智能家居、智能健康等。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于优先级的分层边缘计算卸载方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：/n步骤1：构建分层边缘计算卸载系统的架构，包括本地层、边缘层和雾层；其中,本地层包括一组用户设备，边缘层包括一组边缘节点，雾层包括一个服务器；/n步骤2：描述从本地设备产生的用户任务的特征参数，给出任务的初始要求元组；在任务经过边缘计算后，发往基站之前，更新任务的要求元组，并附加上无线资源分配比例和紧急优先级参数；/n步骤3：为分层边缘计算卸载系统建模，包括队列模型、通信模型和计算模型；通信模型描述无线通信资源分配的关系，计算模型描述边缘节点和服务器中计算资源分配的关系，通过建立通信模型和计算模型构造出任务通信与计算时...

【技术特征摘要】
1.一种基于优先级的分层边缘计算卸载方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤1：构建分层边缘计算卸载系统的架构，包括本地层、边缘层和雾层；其中,本地层包括一组用户设备，边缘层包括一组边缘节点，雾层包括一个服务器；
步骤2：描述从本地设备产生的用户任务的特征参数，给出任务的初始要求元组；在任务经过边缘计算后，发往基站之前，更新任务的要求元组，并附加上无线资源分配比例和紧急优先级参数；
步骤3：为分层边缘计算卸载系统建模，包括队列模型、通信模型和计算模型；通信模型描述无线通信资源分配的关系，计算模型描述边缘节点和服务器中计算资源分配的关系，通过建立通信模型和计算模型构造出任务通信与计算时延的表达式；
步骤4：根据步骤3所得的时延表达式，对分层边缘计算卸载系统进行联合无线与计算资源分配优化；先构造优化问题，再分别求出无线资源分配比例与计算资源分配值的最优解，以最小化时延。


2.根据权利要求1所述的一种基于优先级的分层边缘计算卸载方法，其特征在于，服务器中的任务调度队列使用动态优先级的任务调度算法进行任务调度。


3.根据权利要求1或2所述的一种基于优先级的分层边缘计算卸载方法，其特征在于，步骤1中，构建分层边缘计算卸载系统的总体架构，系统架构包括一个服务器，一组边缘节点每个边缘节点负责一组本地设备，其中一个设备记作k，假设第i个边缘节点能服务一组终端设备Mi。


4.根据权利要求3所述的一种基于优先级的分层边缘计算卸载方法，其特征在于，步骤2中，描述用户任务的特征参数和要求元组，从第i个边缘节点的第k个设备产生的任务记作τi,k，任务τi,k的初始要求表示为元组{Ci,k,Di,k,DLi,k}，其中，Ci,k表示该任务边缘计算所需的CPU循环周期数，Di,k表示任务的数据量大小，DLi,k表示任务完成截止时刻，任务应在该时刻前完成；边缘节点对任务τi,k进行快速计算后，任务被区分出优先级，处理后元组变为{C'i,k,D'i,k,DLi,k,p,αi,k}，其中，C'i,k为任务在服务器上进行计算所需要的CPU循环周期数，D'i,k为任务进行服务器计算所需的数据量，p表示按照紧急程度区分的三个优先级，αi,k为基站分配给该任务的无线资源比例。


5.根据权利要求4所述的一种基于优先级的分层边缘计算卸载方法，其特征在于，步骤3中，为分层边缘计算卸载系统建模，包括队列模型、通信模型和计算模型，构造通信与计算时延表达式，具体包括以下步骤：
(1)队列模型，队列模型包括边缘队列qedge、无线队列qtran和雾计算队列qfog，边缘队列和无线队列位于边缘节点中，而雾计算队列位于服务器中，整个系统中共有N个qedge队列和N个qtran队列，任务在到达边缘节点之前，还没有区分出优先级，qedge是普通的M/M/1队列，qtran是非抢占式优先级M/M/1队列，在雾计算队列中，使用动态优先级的任务调度算法进行任务调度；
(2)通信模型，该模型包含一个服务器、一个基站和N个边缘节点，基站与服务器相连，边缘节点通过基站将任务发送到服务器，基站将无线资源正交地分配给系统内所有用户设备的任务，总频谱带宽为B，将任务τi,k的上行传输速率记作Ri,k，其表示为：



其中，Pi是边缘节点i的发射功率，hi,B表示上行链路的信道衰落系数，di,B是基站和边缘节点i之间的距离，r表示路径损失指数，σ2表示噪声功率，αi,k表示分配给第i个边缘节点的第k个设备的上行频谱资源比例，αi,k∈[0,1]且pi,k为第i个边缘节点的第k个设备无线资源分配的优先级权重；
任务τi,k的通信时延为：



(3)计算模型，由于系统有两层需要计算的步骤，将计算模型分为两部分，第一部分是边缘节点上的计算资源分配，假设每个服务器相连的所有边缘节点的计算资源都相等，记作fn，用户设备k将任务卸载到对应的边缘节点上进行计算，将边缘节点分配给设备k的任务的计算能力记作每个边缘节点分配给所有设备的计算能力之和应不超过边缘节点的最大计算资源，即
第二部分是服务器...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴学文，廖婧贤，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32