本发明专利技术公开了一种基于自组织网络的边缘云迁移建模优化方法，具体包括根据自组织网络中边缘云的特点，确定迁移决策因素；并针对每一个因素，确定对应的参数以及对应的数据模型；随后，针对上述各个模型进行优化；同时利用上述数据模型进行迁移决策优化过程可以等价于最优的用户体验质量QoE，并且针对边缘云平台的多任务迁移，用能耗、任务完成时间、安全性三个指标对QoE进行量化。本发明专利技术还提供一种基于自组织网络的边缘云迁移建模优化系统，利用该方法和系统能够有效的实现边缘去的可靠和低延时迁移。低延时迁移。低延时迁移。
【技术实现步骤摘要】
一种基于自组织网络的边缘云迁移建模优化方法和系统
[0001]本专利技术涉及计算机网络
，尤其涉及一种基于自组织网络的边缘云迁移建模优化方法和系统。
[0002]
技术介绍
[0003]边缘云，是基于云计算技术，为网络边缘节节点提供云计算能力的一种技术。它是构筑在边缘基础设施之上的云计算平台。形成边缘位置的计算、网络、存储、安全等能力全面的弹性云平台，并与中心云和物联网终端形成“云边端三体协同”的端到端的技术架构，通过将网络转发、存储、计算，智能化数据分析等工作放在边缘处理，降低响应时延、减轻云端压力、降低带宽成本，并提供全网调度、算力分发等云服务。
[0004]由于边缘云平台部署在网络边缘，支撑平台运行的计算、存储和网络的信息基础设施的性能和可靠性远比传统数据中心差，因此边缘云平台必须具备灵活的快速迁移能力，以保证在某个边缘云平台发生故障或网络异常中断时，系统能够快速迁移到新的平台以保证服务的持续运行。
[0005]云计算平台的资源管理和控制是所有云计算平台的核心功能。其基本思路是针对云计算系统的使用环境，明确需要管理的资源，但针对不同应用场景，提出相应的优化指标，并通过最优化或自适应控制的方法进行管理和控制。因此云计算平台的资源管理内容和控制目标不同，需要采用不同的机制。
[0006]面向在带宽受限（通常小于100Mbps）的无线自组织网络环境中（如应急，冲突和军事行动），边缘云的综合管理和控制技术很重要，由于边缘云平台在网络边缘通过集群方式部署，为终端提供就近的云服务接入。而网络边缘的终端和边缘云平台的类型具有多样性，存在车载、便携、手持和无人平台等节点。这些平台的处理器架构、网络、操作系统、数据库等存在差异。另一方面，不同应用对功耗、实时性、计算能力、数据存储要求也各不相同。边缘云系统的实用化必须要设计合理的机制，适应复杂的平台和应用环境挑战。因此要保证边缘云系统在不同类型平台迁移过程中能够稳定工作，是无线自组织网络中应用边缘云技术的基本要求。
[0007]本专利技术要解决基于无线自组网的边缘云平台的迁移切换等问题，提出相应的解决方案。如带宽受限，网络不可靠，平台计算能力弱，使用环境复杂等问题。
技术实现思路
[0008]本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：本专利技术提供一种基于自组织网络的边缘云迁移建模优化方法，主要是基于虚拟机迁移决策模型的建立，具体包括步骤：步骤1、根据自组织网络中边缘云的特点，确定迁移决策因素；其中，确定影响迁移系统决策的因素包括应用程序、网络和执行平台性能；
步骤2、针对每一个因素，确定对应的参数以及对应的数据模型；步骤3、针对上述各个模型进行优化；步骤4、利用上述数据模型进行迁移决策优化过程可以等价于最优的用户体验质量（QoE），并且针对边缘云平台的多任务迁移，可以用能耗、任务完成时间、安全性三个指标对QoE进行量化。
[0009]优选的，所述步骤2具体包括：步骤2.1、对于应用程序这个因素，可以用有向无环图（DAG）表示，图的顶点表示软件的不同任务或组件，边表示任务之间的数据依赖性；应用程序的每个任务和依赖项都有一个或多个与之关联的成本，这个成本可以表示执行任务或任务切换过程所需要的能量、时间、带宽或任何其他有限的资源；步骤2.2、对于网络这个因素，边缘云的虚拟机迁移需要利用无线网络，而无线网络的状况通常不稳定，而网络条件的变化通常使用带宽变化、连接不稳定、多接口和终端切换这几个参数进行表征；步骤2.3、针对执行平台这一因素，由一个终端设备和一些其他远程计算资源组成；所有这些计算资源都包含一个或多个处理器，每个处理器都有自己的任务执行时间和耗能特性；而执行平台的变化可以使用处理器能力、加速硬件特性、耗电和耗时特性、内存架构特性和边缘云端架构特性这几个参数进行表示。
[0010]优选的，所述步骤3具体包括：步骤3.1、可以用线性规划方法进行迁移决策模型的优化；步骤3.2、根据不同的应用，优化的目标是最大限度地降低时间和/或能源成本，具体方法是在对其他成本施加一定限制的同时最小化一个成本；步骤3.3、自适应迁移决策是对上述各个参数进行频繁采样。
[0011]优选的，步骤4中能耗、任务完成时间、安全性三个指标具体为：能耗表示是终端设备执行应用程序所花费的总能量；完成时间是系统为计算密集型应用程序完成整个程序执行所花费的总时间；安全性是指保持私有数据的机密性和计算数据的完整性。
[0012]本专利技术还提供一种基于自组织网络的边缘云迁移建模优化系统，主要用于基于虚拟机的迁移决策模型建立，具体包括：因素获取模块、模型创建模块、模型优化模块和质量检测模块。
[0013]其中，所述因素获取模块，用于根据自组织网络中边缘云的特点，确定迁移决策因素；所述因素获取模块确定影响迁移系统决策的因素包括应用程序、网络和执行平台性能；所述模型创建模块，用于针对每一个因素，确定对应的参数以及对应的数据模型；所述模型优化模块，用于对上述各个模型进行优化；所述质量检测模块，用于针对边缘云平台的多任务迁移，用能耗、任务完成时间、安全性三个指标对QoE进行量化。
[0014]由于采用以上所述的技术方案，本专利技术可以达到以下有益效果：1．提出了针对无线自组网环境中迁移决策的指标和优化建模方法；
2．能够有效的实现边缘去的可靠和低延时迁移。
附图说明
[0015]图1是基于自组织网络的边缘云迁移建模优化方法流程图；图2是综合设备上的可迁移任务建模结构图；图3是基于自组织网络的边缘云迁移建模优化系统结构图。
[0016]这些附图和文字描述并不旨在以任何方式限制本专利技术的构思范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本专利技术的概念。
具体实施方式
[0017]下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。
[0018]本专利技术的目的在于提供一种基于自组织网络的边缘云迁移建模优化方法，主要是基于虚拟机迁移决策模型的建立，如图1所示，具体包括如下：步骤1、根据自组织网络中边缘云的特点，确定迁移决策因素。
[0019]边缘云迁移机制与当前云计算数据中心的切换机制有相似之处，但这种机制类似于数据中心虚拟机的实时迁移，但至少有以下几个重要方面不同。
[0020]实施网络环境不同：数据中心云计算平台的管理基于可靠的有线光纤连接，通常不需要考虑网络带宽和可靠性; 而5G移动通信中的移动边缘计算技术（MEC）通过在移动基站侧部署边缘云平台，提供了另一类边缘云技术。但5G的MEC技术中边缘云平台之间的连接依然基于基站间的固定有线连接，而且基站本身并不移动，而本专利技术主要针对无线自组织网络中的边缘云平台技术。这种场景中边缘云平台也会移动，边缘云平台之间通过带宽受限的无线网络连接的场景而本专利技术应用的网络环境为无线自组织网络，连接的带宽受限，而且存在连接不可靠的问题，需要资源控制和管理要更灵活和高效。
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于自组织网络的边缘云迁移建模优化方法，用于基于虚拟机迁移决策模型的建立，具体包括步骤：步骤1、根据自组织网络中边缘云的特点，确定迁移决策因素；其中，确定影响迁移系统决策的因素包括应用程序、网络和执行平台性能；步骤2、针对每一个因素，确定对应的参数以及对应的数据模型；步骤3、针对上述各个模型进行优化；步骤4、利用上述数据模型进行迁移决策优化过程可以等价于最优的用户体验质量QoE，并且针对边缘云平台的多任务迁移，用能耗、任务完成时间、安全性三个指标对QoE进行量化。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：步骤2.1、对于应用程序这个因素，可以用有向无环图（DAG）表示，图的顶点表示软件的不同任务或组件，边表示任务之间的数据依赖性；应用程序的每个任务和依赖项都有一个或多个与之关联的成本，这个成本可以表示执行任务或任务切换过程所需要的能量、时间、带宽或任何其他有限的资源；步骤2.2、对于网络这个因素，边缘云的虚拟机迁移需要利用无线网络，而无线网络的状况通常不稳定，而网络条件的变化通常使用带宽变化、连接不稳定、多接口和终端切换这几个参数进行表征；步骤2.3、针对执行平台这一因素，由一个终端设备和一些其他远程计算资源组成；所有这些计算资源都包含一个或多个处理器，每个处理器都有自己的任务执行时间和耗能特性；而执行平台的变化可以使用处理器能力、加速硬件特性、耗电和耗时特性、内存架构特性和边缘云端架构特性这几个参数进行表示。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：步骤3.1、可以用线性规划方法进行迁移决策模型的优化；步骤3.2、根据不同的应用，优化的目标是最大限度地降低时间和/或能源成本，具体方法是在对其他成本施加一定限制的同时最小化一个成本；步骤3.3、自适应迁移决策是对上述各个参数进行频繁采样。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤4中能耗、任务完成时间、安全性三个指标具体为：能耗表示是终端设备执行应用程序所花费的总能量；完成时间是系统为计算密集型应用程序完成整个程序执行所花费的总时间；安全性是指保持私有数据的机密性和计算数据的完整性。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤3.1具体为：用Etot表示执行应用程序的总耗能，而用Eloc和Emig表示本地执行耗能和从终端向云端迁移的耗能；总执行能量Etot是本地执行能量（Eloc）和迁移能量（Emig）之和；同样，用Ttot表示应用程序的总执行时间，用Tloc，Tser和Tmig三个参数分别表示应用在终端上的执行时间、服务器上执行的时间以及迁移数据的时间，所以总...
【专利技术属性】
技术研发人员：方立，姜波，于保宏，
申请(专利权)人：北京韦加智能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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