边缘服务部署方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本申请提供的边缘服务部署方法、装置及电子设备。涉及数据处理技术领域，根据各移动性特征分块的历史服务请求数量计算当前时间片的各移动性特征分块的服务请求估计量，针对任一移动性特征分块，确定当前时间片内该移动性特征分块所对应的用户的服务请求，根据各待部署节点接收到的用户的服务请求及各服务请求估计量，得到各移动性特征分块的待部署节点集合，计算各待部署节点集合的服务时延及部署服务的代价，据此选取目标边缘节点集合用于部署各用户的服务请求所对应的边缘服务。通过利用用户的移动性特征信息，根据历史用户需求学习到当前的用户服务需求，解决了现有技术中由于移动性引起的移动边缘应用服务部署问题。

【技术实现步骤摘要】
边缘服务部署方法、装置及电子设备
本申请涉及数据处理
，特别是涉及边缘服务部署方法、装置及电子设备。
技术介绍
移动边缘网络是基于移动边缘计算(MobileEdgeComputing,MEC)的新型网络，可以为未来移动应用的低延迟、高计算要求提供支持，如虚拟现实、移动游戏、车联网应用等。由于移动用户会在不同的边缘节点服务范围间移动，而用户移动行为的时空分布规律导致对于不同的边缘节点，来自移动用户的移动边缘服务请求数量可能相差很大，如某些位置的边缘节点的服务请求数量大，因而需要部署边缘应用服务，而某些边缘节点没有服务请求，因而不需要部署边缘应用服务。因此，亟待提供边缘节点的边缘服务部署方法。
技术实现思路
本申请实施例的目的在于提供边缘服务部署方法、装置及电子设备，以提供一种边缘节点的边缘服务部署方法。具体技术方案如下：第一方面，本申请实施例提供了一种边缘服务部署方法，应用于边缘服务部署系统中的管理器，所述边缘服务部署系统还包括云平台及多个边缘节点；所述方法包括：获取移动性特征空间，所述移本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种边缘服务部署方法，其特征在于，应用于边缘服务部署系统中的管理器，所述边缘服务部署系统还包括云平台及多个边缘节点；所述方法包括：/n获取移动性特征空间，所述移动性特征空间包括多个移动性特征分块，移动性特征信息与所述移动性特征分块具有对应关系，不同的移动性特征分块中的移动性特征信息不同，所述移动性特征信息表示用户的移动性特征；/n获取各所述移动性特征分块的历史服务请求数量；根据各所述移动性特征分块的历史服务请求数量计算当前时间片的各所述移动性特征分块的服务请求估计量；时间片表示预设的时间周期内的一时段；/n获取当前时间片内各用户的移动性特征信息，按照各所述用户的移动性特征信息，分别确定各所...

【技术特征摘要】
1.一种边缘服务部署方法，其特征在于，应用于边缘服务部署系统中的管理器，所述边缘服务部署系统还包括云平台及多个边缘节点；所述方法包括：
获取移动性特征空间，所述移动性特征空间包括多个移动性特征分块，移动性特征信息与所述移动性特征分块具有对应关系，不同的移动性特征分块中的移动性特征信息不同，所述移动性特征信息表示用户的移动性特征；
获取各所述移动性特征分块的历史服务请求数量；根据各所述移动性特征分块的历史服务请求数量计算当前时间片的各所述移动性特征分块的服务请求估计量；时间片表示预设的时间周期内的一时段；
获取当前时间片内各用户的移动性特征信息，按照各所述用户的移动性特征信息，分别确定各所述用户所对应的移动性特征分块；
获取当前时间片内各边缘节点接收到的用户的服务请求，将接收到服务请求的数量小于预设服务请求数量阈值的边缘节点作为待部署节点，针对任一移动性特征分块，确定当前时间片内该移动性特征分块所对应的用户的服务请求；得到各移动性特征分块的待部署节点集合；
获取各所述待部署节点集合的所有的边缘节点子集，所述边缘节点子集包括至少一个待部署节点；
针对任一边缘节点子集，根据各待部署节点接收到的用户的服务请求及各所述服务请求估计量，计算该边缘节点子集的服务时延及部署服务的代价；
根据各所述边缘节点子集的服务时延及部署服务的代价，选取目标边缘节点集合用于部署各所述用户的服务请求所对应的边缘服务。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将预设的时间周期划分为T个离散的时间片；将移动性特征空间表示为χ＝[0,1]D，D为移动性特征信息维度，χ为D维移动性特征空间；
所述获取当前时间片内各边缘节点接收到的用户的服务请求，将接收到服务请求的数量小于预设服务请求数量阈值的边缘节点作为待部署节点，针对任一移动性特征分块，确定当前时间片内该移动性特征分块所对应的用户的服务请求；得到各移动性特征分块的待部署节点集合，包括：
根据如下公式，设置所述预设服务请求阈值：



其中，1≥α>0；α为赫尔德指数；
待部署节点集合表示为：



其中，N为时间片t内边缘节点集合；为在时间片t内边缘节点n上的用户集合，t∈{1,…,T}，n∈N；m表示任一用户并且满足pt为时间片t的移动性特征分块集合，其中，表示用户m在时间片t所属的移动性特征分块；表示移动性特征分块上的服务请求数量；表示时间片t的待部署节点集合。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，的边缘节点子集表示为Lj，其中j∈{1,…,k}，k为边缘节点子集的个数；
根据如下公式，计算各边缘节点子集Lj的服务时延：



其中：









其中，为边缘节点子集的服务时延，表示估计的不确定性，为移动性特征分块为pt的用户在边缘服务器子集Lj(n∈Lj)上的服务请求数量；

为移动特征向量为的用户m所属的移动性特征分块；

表示移动性特征分块在当前时间片的总服务请求估计量；表示移动性特征分块为的服务请求量；为移动性特征分块为的用户服务请求集合，
其中，
其中，表示边缘节点提供服务时的响应时延；表示云平台提供服务时的响应时延；
其中，λ为用户的服务请求所对应的边缘服务的输入数据大小；μ为计算所述用户的服务请求所对应的边缘服务所需的计算资源周期；为时间片t中用户m与边缘节点n之间的传输速率，fn为边缘节点n的处理速度；fC为云平台的处理速度；Ct为边缘节点n与云平台之间的传输速率；ht为用户发送服务请求至用户接收到云平台给所述用户提供服务响应的时间；
根据如下公式，计算各边缘节点子集Lj的部署服务代价：



其中：



其中，ω为在一个边缘节点部署边缘服务的部署成本；f(ω·|Lj|)为在边缘节点子集Lj中的边缘节点部署边缘服务的部署成本。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在为非空集合的情况下，所述根据各所述边缘节点子集的服务时延及部署服务的代价，选取目标边缘节点集合用于部署各所述用户的服务请求所对应的边缘服务，包括：
在的情况下，β、L为常数，lt表示为目标边缘节点集合；根据如下公式，确定目标边缘节点集合lt：



在的情况下，根据如下公式，确定目标边缘节点集合：



其中，


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在为空集的情况下，所述根据各所述边缘节点子集的服务时延及部署服务的代价，选取目标边缘节点集合用于部署各所述用户的服务请求所对应的边缘服务，包括：

【专利技术属性】
技术研发人员：时岩，赵旭辉，陈山枝，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：北京;11