一种网络边缘异质资源协同调度方法技术

本发明专利技术公开了一种网络边缘异质资源协同调度方法，属于无线通信技术领域。本发明专利技术提出的网络边缘异质资源协同调度方法，针对增加单一资源来提升网络性能可能会导致资源瓶颈的问题，综合考虑实际的应用场景下通信、计算、缓存三种网络边缘异质资源，以最小化用户请求平均时延作为目标函数，以缓存、计算对应的资源限制作为约束条件，构建三种资源协同调度优化模型，通过求解该协同调度优化模型，得到每一种资源瓶颈下的最小化用户请求平均时延以及对应的资源数量，利用得到的网络边缘异质资源协同调度策略可以实现在有限的网络异质资源下最大化用户服务质量，提高了网络的承载能力和网络资源利用率。和网络资源利用率。和网络资源利用率。

【技术实现步骤摘要】
一种网络边缘异质资源协同调度方法


[0001]本专利技术属于无线通信
，更具体地，涉及一种网络边缘异质资源协同调度方法。

技术介绍

[0002]物联网、大数据、云计算、人工智能等信息技术产业繁荣发展，伴随而来的是海量移动设备的接入和高并发的数据传输，给网络资源和服务承载能力带来巨大挑战。网络业务需求由单一网络资源转变为根据业务特征融合调度通信、计算、缓存等多种类型网络资源，并且不同业务对网络异质资源的需求不同，为网络边缘分配的各类资源也在动态变化，给现有网络承载能力带来一定挑战。
[0003]当某种网络资源出现瓶颈时，如果继续增加该种网络资源，可能会带来资源的浪费。通过利用其它类型资源来进行补充替代，就可以保证不同类型网络业务的差异化服务质量(QoS)需求。例如，将一些流行内容缓存在网络边缘，在用户请求内容时直接从边缘获取，实现通信与缓存资源折衷互补；将计算任务在卸载到附近的边缘节点处或者云计算中心进行处理，实现通信与计算资源折衷互补；将某些中间计算结果缓存在网络边缘，实现计算与缓存资源折衷互补。
[0004]现有工作主要考虑网络边缘两种资源的内在联系，但是仍然缺少上述三类网络资源的协同调度。联合考虑通信、计算、缓存资源的动态分配和折衷互补关系，可以作为解决某种资源的瓶颈问题的参考方法。

技术实现思路

[0005]针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本专利技术提供了一种网络边缘异质资源协同调度方法，其目的在于在尽可能节约网络资源的前提下实现最优网络性能，解决网络中可能出现的某种资源瓶颈问题，提高网络承载能力。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供了一种网络边缘异质资源协同调度方法，包括：
[0007]S1.将用户请求分为直接交付、计算处理、云端获取三个子队列，建立网络边缘处用户请求排队模型，基于排队模型计算用户请求平均时延，以缓存策略作为优化对象，以最小化用户请求平均时延作为目标函数，以缓存、计算对应的资源限制作为约束条件，构建三种资源协同调度优化模型；
[0008]S2.通过求解上述协同调度优化模型，得到每一种资源瓶颈下的最小化用户请求平均时延以及对应的资源数量；
[0009]S3.根据每一种资源瓶颈对应的资源数量为网络边缘分配通信、计算、缓存资源。
[0010]进一步地，用户请求平均时延D计算表达式为：
[0011][0012]其中，λ为用户请求到达率，H
e
、H
c
、H
b
分别为缓存命中率、转码命中率、未命中率，
μ
e
、μ
c
、μb分别为三个子队列的业务处理率。
[0013]进一步地，三种资源协同调度优化模型为：
[0014][0015]为内容库，内容的版本库，M是内容库的大小，K为内容的不同版本数量，P(m,k)指示内容m是否在边缘服务器中缓存，P(m,k)＝1表示内容m的版本k缓存在边缘服务器，P(m,k)＝0表示内容m的版本k未缓存在边缘服务器，s(m,k)为内容(m,k)大小，z(m,k)为转码单位比特所需要的CPU周期数，C、Q分别为缓存资源、计算资源大小，P
r
(m,k)表示用户请求第m个内容的第k个版本的概率。
[0016]进一步地，协同调度优化模型求解方法具体为，将具有不等式限制的目标函数进行转化，并应用ADMM算法求解得到最优的缓存策略。
[0017]进一步地，直接交付、计算处理、云端获取的方式分别为：如果缓存中有请求内容的指定版本，则由边缘节点直接提供所需版本；如果缓存中无指定版本，但有请求内容的高比特率版本，则通过对请求内容的高比特率版本计算转码来提供所需版本；否则，由云数据中心提供所需版本。
[0018]进一步地，网络边缘处用户请求排队模型建模为排队论中的M/M/1排队过程。
[0019]总体而言，通过本专利技术所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果。
[0020]本专利技术提出的网络边缘异质资源协同调度方法，综合考虑实际的应用场景下存在的通信、计算、缓存三种网络边缘异质资源，解决了网络资源布局的问题，即实际场景下由于业务类型不同需要为网络边缘动态分配各类资源，如何利用网络边缘有限资源来实现最佳性能。具体地，本专利技术以最小化用户请求平均时延作为目标函数，以缓存、计算对应的资源限制作为约束条件，构建三种资源协同调度优化模型，通过求解该协同调度优化模型，得到每一种资源瓶颈下的最小化用户请求平均时延以及对应的资源数量。利用得到的网络边缘异质资源协同调度策略，可以解决增加单一资源导致的瓶颈问题，实现在有限的网络异质资源下最大化用户服务质量，从而提高网络的承载能力和资源利用率。
附图说明
[0021]图1为本专利技术实施例提供的一种网络边缘异质资源协同调度系统示意图；
[0022]图2为本专利技术实施例提供的一种网络边缘异质资源协同调度方法的流程图；
[0023]图3为本专利技术实施例提供的一种基于ADMM的缓存算法的流程图；
[0024]图4为本专利技术实施例提供的平均时延随着缓存资源C的关系变化图；
[0025]图5为本专利技术实施例提供的平均时延随着计算资源Q的关系变化图；
[0026]图6为本专利技术实施例提供的平均时延随着通信资源R
e
的关系变化图。
具体实施方式
[0027]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。此外，下面所描述的本专利技术各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
[0028]首先，对本专利技术涉及的术语进行如下解释：
[0029]网络边缘，是指网络的接入层(汇接层)。就是靠近用户端，用于汇聚用户网络(LAN)的网络层面。
[0030]异质资源，是指为网络边缘处部署的边缘服务器集群分配的不同类型的资源，包含通信资源、计算资源、缓存资源等。
[0031]协同调度，是指根据上述不同类型的资源之间的折衷互补关系，在出现某种资源瓶颈问题时，增加另一种资源数量，从而提高网络承载能力。
[0032]边缘计算，是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。
[0033]本专利技术公开的一种网络边缘异质资源协同调度方法，基于如图1所示的系统，该系统由边缘至远端分别是用户层、网络边缘层及云数据中心。
[0034]用户层包括若干排队等待服务的用户，用户通过无线链路向距离最近的基站发送请求并建立通信连接。
[0035]网络边缘层的基站中部署边缘服务器集群，并分配有一定的通信、计算、缓存资源，对排队到达的用户请求进行处理。其中，通信资源主要用于请求内容的数据传输，计算资源主要用于请求内容的数据计算，缓存资源主要用于请求内容的数据存储。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种网络边缘异质资源协同调度方法，其特征在于，包括：S1.将用户请求分为直接交付、计算处理、云端获取三个子队列，建立网络边缘处用户请求排队模型，基于排队模型计算用户请求平均时延，以缓存策略作为优化对象，以最小化用户请求平均时延作为目标函数，以缓存、计算对应的资源限制作为约束条件，构建三种资源协同调度优化模型；S2.通过求解上述协同调度优化模型，得到每一种资源瓶颈下的最小化用户请求平均时延以及对应的资源数量；S3.根据每一种资源瓶颈对应的资源数量为网络边缘分配通信、计算和缓存资源。2.根据权利要求1所述的一种网络边缘异质资源协同调度方法，其特征在于，用户请求平均时延D计算表达式为：其中，λ为用户请求到达率，H
e
、H
c
、H
b
分别为缓存命中率、转码命中率、未命中率，μ
e
、μ
c
、μ
b
分别为三个子队列的业务处理率。3.根据权利要求1所述的一种网络边缘异质资源协同调度方法，其特征在于，三种资源协同调度优化模型为：协同调度优化模型为：协同调度优化模型为：协同调度优化模型为：协同调度优化模型为：协同调度优化模型为：为内容库，内容的版本库，M是内容库的大小，K为内容的不同版本数量，P(m,k)指示内容m是否在边缘服务器中缓存，P(m,k)＝1表示内容m的版本k缓存在边...

【专利技术属性】
技术研发人员：李强，尤子硕，葛晓虎，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：