一种边缘计算的云边资源协同卸载方法技术

本发明专利技术公开了一种边缘计算的云边资源协同卸载方法，其中，计算边缘层和云服务层之间传输数据所产生的往返时延RT、任务在车联网用户层执行的时延任务在边缘层执行的时延和任务在云服务器执行的时延求得总服务时延将总服务时延发送到云服务层，判断是否为处于预设的延迟范围内，若处于则输出总服务时延，否则，则对总服务时延进行最小化处理，得到最小时延；任务会合理进行分配；减少等待时间，提升用户体验。提升用户体验。提升用户体验。

【技术实现步骤摘要】
一种边缘计算的云边资源协同卸载方法


[0001]本专利技术涉及协同卸载的
，尤其涉及一种边缘计算的云边资源协同卸载方法。

技术介绍

[0002]近年来，随着车联网智能化、信息化的发展，车载终端的应用逐渐向多媒体娱乐发展，使得任务数据呈爆炸式增长，给稀缺的网络资源带来了沉重的压力；智能车辆允许车辆在本地计算其任务，然而车辆本身有限的计算能力往往无法满足任务的低时延任务，使得用户在处理任务时等待时间过长，汽车电机显示屏卡顿等，十分影响用户体验；因此，针对车联网资源的有限性，合理分配车联网资源及缓存、计算和通信资源，可以有效提高资源利用率。

技术实现思路

[0003]本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。
[0004]鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。
[0005]因此，本专利技术提供了一种边缘计算的云边资源协同卸载技术方法，能够避免：任务分配不均，导致用户等待时间过长的问题，无法充分使用闲置的资源问题。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：包括，计算边缘层和云服务层之间传输数据所产生的往返时延RT、任务在车联网用户层执行的时延任务在边缘层执行的时延和任务在云服务器执行的时延求得总服务时延
[0007]将所述总服务时延发送到云服务层，判断是否为处于预设的延迟范围内，若处于则输出总服务时延，否则，则对总服务时延进行最小化处理，得到最小时延。
[0008]作为本专利技术所述的边缘计算的云边资源协同卸载方法的一种优选方案，其中：包括，
[0009]所述边缘层和车联网用户层通过无线信道连接；
[0010]所述边缘层和云服务层通过有线信道连接。
[0011]作为本专利技术所述的边缘计算的云边资源协同卸载方法的一种优选方案，其中：计算所述往返时延RT包括，
[0012]RT＝2t
c
[0013]其中，t
c
为将数据从边缘层转发到云端所产生的时延。
[0014]作为本专利技术所述的边缘计算的云边资源协同卸载方法的一种优选方案，其中：任务在所述车联网用户层执行的时延包括，
[0015][0016]其中，n
i
为完成该服务任务所需的计算量，v
i
为用户i所配备的本地计算资源的计算速率大小。
[0017]作为本专利技术所述的边缘计算的云边资源协同卸载方法的一种优选方案，其中：任务在所述边缘层执行的时延包括，
[0018][0019]其中，a为分配给用户i边缘服务所需的资源量，v
M
代表边缘服务器计算的速率。
[0020]作为本专利技术所述的边缘计算的云边资源协同卸载方法的一种优选方案，其中：任务在所述云服务器执行的时延包括，
[0021][0022]作为本专利技术所述的边缘计算的云边资源协同卸载方法的一种优选方案，其中：总服务时延包括，
[0023]每一个用户的任务仅可被卸载到本地、边缘层和云端中的其中一处执行，用二进制变量X
i
表示卸载在本地执行的情况；X
i
＝1为在本地执行，X
i
＝0则为不在本地执行；用二进制变量Y
i
表示卸载在边缘服务的情况；Y
i
＝1为卸载在边缘执行，Y
i
＝0则为不卸载在边缘执行；则，总服务时延为：
[0024][0025]作为本专利技术所述的边缘计算的云边资源协同卸载方法的一种优选方案，其中：所述延迟最小化处理包括，
[0026]初始化RT、和迭代次数；
[0027]利用第一缩减策略计算分别计算RT、和的最优值；
[0028]将最优值更新到所述总服务时延；
[0029]判断是否满足准许延迟范围，若满足则退出，输出结果，否则重复计算最优值，直到到达迭代次数。
[0030]作为本专利技术所述的边缘计算的云边资源协同卸载方法的一种优选方案，其中：所述第一缩减策略包括，
[0031]通过以下公式寻找最优值，由n个时延组成的数集可表示为如下形式：
[0032][0033][0034][0035][0036][0037][0038][0039][0040][0041]其中，d为待优化问题变量的维数、n为用户数量、T
nRd
为第n个用户在d维数下边缘计算节点和云服务器之间传输数据所产生的往返时延、T
nsd
为第n个用户在d维数下任务在车联网用户层执行的时延，T
nedged
为第n个用户在d维数下任务在边缘层执行的时延，T
ncloudd
为第n个用户在d维数下任务在云服务器执行的时延，RT～为边缘计算节点和云服务器之间传输数据所产生的往返时延集合，为任务在车联网用户层执行的时延集合，为任务在边缘层执行的时延集合，为任务在云服务器执行的时延集合，RT～`为边缘计算节点和云服务器之间传输数据所产生的往返时延的最优值，为任务在车联网用户层执行的最优值时延，为任务在边缘层执行的最优值时延，为任务在边缘层执行的最优值时延，为任务在云服务器执行的最优值时延，i为第i个用户，ion
max
为最大的迭代次数，为总服务时延的最优值。
[0042]作为本专利技术所述的边缘计算的云边资源协同卸载方法的一种优选方案，其中：还包括，若迭代次数达到预设值，且对应的总服务时延不在准许延迟范围内，则直接输出。
[0043]本专利技术的有益效果：提升用户体验，减少用户的等待时间。
附图说明
[0044]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：
[0045]图1为本专利技术第一个实施例所述的边缘计算的云边资源协同卸载方法的结构图。
具体实施方式
[0046]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本专利技术的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本专利技术的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术的保护的范围。
[0047]在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本专利技术，但是本专利技术还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本专利技术内涵的情况下做类似推广，因此本专利技术不受下面公开的具体实施例的限制。
[0048]其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本专利技术至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种边缘计算的云边资源协同卸载方法，其特征在于：包括，计算边缘层和云服务层之间传输数据所产生的往返时延RT、任务在车联网用户层执行的时延任务在边缘层执行的时延和任务在云服务器执行的时延求得总服务时延将所述总服务时延发送到云服务层，判断是否为处于预设的延迟范围内，若处于则输出总服务时延，否则，则对总服务时延进行最小化处理，得到最小时延。2.如权利要求1所述的边缘计算的云边资源协同卸载方法，其特征在于：包括，所述边缘层和车联网用户层通过无线信道连接；所述边缘层和云服务层通过有线信道连接。3.如权利要求2所述的边缘计算的云边资源协同卸载方法，其特征在于：计算所述往返时延RT包括，RT＝2t
c
其中，t
c
为将数据从边缘层转发到云端所产生的时延。4.如权利要求3所述的边缘计算的云边资源协同卸载方法，其特征在于：任务在所述车联网用户层执行的时延包括，其中，n
i
为完成该服务任务所需的计算量，v
i
为用户i所配备的本地计算资源的计算速率大小。5.如权利要求4所述的边缘计算的云边资源协同卸载方法，其特征在于：任务在所述边缘层执行的时延包括，其中，a为分配给用户i边缘服务所需的资源量，v
M
代表边缘服务器计算的速率。6.如权利要求5所述的边缘计算的云边资源协同卸载方法，其特征在于：任务在所述云服务器执行的时延包括，7.如权利要求6所述的边缘计算的云边资源协同卸载方法，其特征在于：总服务时延包括，每一个用户的任务仅可被卸载到本地、边缘层和云端中的其中一处执行，用二进制变量X
i
表示卸载在本地执行的情况；X
i
＝1为在本地执行，X
i
＝0则为不在本地执行；用二进制变量Y
i
表示卸载在边缘服务的情况；Y
i
＝1为卸载在边缘执行，Y
i
＝0则为不卸载在边缘执
行；则，总服务时延为：8.如权利要求7所述的边...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾纪钧，龙震岳，张小陆，梁哲恒，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：