基于服务部署更新的任务调度方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及基于服务部署更新的任务调度方法及系统，其方法包括以下步骤：S1、对边缘网络中的各边缘服务器进行服务部署的初始化；S2、将系统时间离散为若干个时帧，每个时帧由若干个时隙组成，服务部署发生在每个时帧的第一个时隙，任务调度发生在每个时帧的第一个时隙之后的任意时隙；S3、在每个时帧的开始时隙，对服务部署进行动态调整，以得到任务集合的超时损失达到目标要求对应的目标服务部署；S4、基于目标服务部署，计算边缘服务器对任务集合的任务的调度优先级；S5、基于任务的调度优先级进行任务调度。本发明专利技术将将服务部署和任务调度进行时间分离，动态调整服务部署，并在任务调度根据优先级确定调度策略，提升用户的服务质量。质量。质量。

【技术实现步骤摘要】
基于服务部署更新的任务调度方法及系统


[0001]本专利技术属于边缘计算
，具体涉及基于服务部署更新的任务调度方法及系统。

技术介绍

[0002]为了对海量数据进行处理，催生出大量的数据密集型应用，这类应用的工作模式是以数据为核心，在运行过程中不断获取、更新、存储大量数据，并对这些数据进行各种计算。传统的云计算技术基于数据中心强大的计算与存储能力，能够处理来自终端设备收集的大量数据。但随着数据密集型应用的发展，用户更加追求流畅的体验，对任务响应时间和服务质量的要求逐步变高，导致云计算难以满足许多应用场景的需求。
[0003]移动边缘计算(Mobile Edge Computing，MEC)通过将原属于云数据中心的计算、存储资源部署到无线接入网络的边缘，减少了传统云计算模式下大量的网络交互延时，同时还为终端用户提供了计算、存储能力以及更低的能量消耗。与传统的计算任务卸载不同，由于用户请求的依赖性，只有当边缘服务器部署了应用相关的服务缓存以后，才能对某种类型服务的用户任务进行处理。受限于存储资源，边缘服务器只能选择部分服务进行部署，不同的部署方案会对任务卸载决策造成影响。另外，从边缘集群的角度出发，使用高效的任务调度算法以向用户提供高质量的服务是非常重要的。考虑到一些任务有着响应时延的约束，降低用户任务的响应时间以满足时延敏感型任务的需要成为保障用户服务质量的关键。而不合理的任务调度方式可能会造成部分边缘节点的负载过重，导致能够提供的服务质量降低。
[0004]服务部署和任务调度之间是强耦合的关系，服务部署策略决定了任务调度的决策空间，而任务调度结果反映了服务部署策略的性能。现有的任务调度方法缺少对服务部署的综合考量。

技术实现思路

[0005]基于现有技术存在的上述不足，本专利技术的目的是提供基于服务部署更新的任务调度方法及系统。
[0006]为了实现上述专利技术目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0007]基于服务部署更新的任务调度方法，包括以下步骤：
[0008]S1、对边缘网络中的各边缘服务器进行服务部署的初始化；
[0009]S2、将系统时间离散为若干个时帧，每个时帧由若干个时隙组成，服务部署发生在每个时帧的第一个时隙，任务调度发生在每个时帧的第一个时隙之后的任意时隙；
[0010]S3、在每个时帧的开始时隙，对服务部署进行动态调整，以得到任务集合的超时损失达到目标要求对应的目标服务部署；
[0011]S4、基于目标服务部署，计算边缘服务器对任务集合的任务的调度优先级；
[0012]S5、基于任务的调度优先级进行任务调度。
[0013]作为优选方案，所述步骤S1，包括：
[0014]将边缘网络内所有边缘服务器按照存储容量排序，并根据第一存储容量划分阈值将边缘服务器集合划分为高容量组N
high
和低容量组 N
low
；
[0015]将服务对应的应用程序集合根据应用程序所需的存储容量排序，并根据第二存储容量划分阈值将应用程序集合划分为高需求组S
high
和低需求组S
low
；
[0016]按照Top
‑
K算法将S
high
中的应用程序部署至N
high
中的各边缘服务器、将S
low
中的应用程序部署至N
low
中的各边缘服务器。
[0017]作为优选方案，所述步骤S3中，任务集合的超时损失为：
[0018][0019]T
u
为任务集合中的任务u卸载至其对应的边缘服务器的响应时间， t
u
为任务集合中的任务u的期望响应时间，w
u
表示权重系数，用来衡量任务u对于时延的敏感性，其大小与任务对应的服务类型相关。
[0020]作为优选方案，任务u卸载至其对应的边缘服务器n的响应时间为：
[0021][0022]其中，为发送任务u的任务数据至边缘服务器n的传输时延，为边缘服务器n执行任务u的排队时延，为边缘服务器 n执行任务u的计算时延。
[0023]作为优选方案，所述步骤S3中的，目标要求为预设的超时损失阈值。
[0024]作为优选方案，所述步骤S4，包括：
[0025]对于任务u，若其被调度至边缘服务器n上，设任务u在边缘服务器n等待队列中的位置是idx，则任务u的开始处理时间为其前一个任务的完成时间；结合任务u的计算量c
u
与边缘服务器n的计算能力W
n
，则任务u的预估响应时间为：
[0026][0027]其中，curTime表示当前时刻，arriveTime
u
表示任务u的产生时间，为计算时延，为排队时延；由于任务u的加入，等待队列中排在任务u后的任务相较之前实际响应时间有所延后，会造成原先能在期望响应时间内完成的任务未能按时完成，采用超时损失增量Δ
u,n
来描述由于加入新任务后引起的任务集合超时损失变化；
[0028]对于每个排在新任务u后的任务v，需要重新计算它的预估响应时间结合该任务之前的预估响应时间得到超时损失增量Δ
u,n
为：下面具体计算方式，。
[0029][0030]其中，qsize表示边缘服务器n的任务队列长度；
[0031]在得到任务u在边缘服务器n上的预估响应时间T
u,n
，以及任务u 在边缘服务器n上的超时损失增量Δ
u,n
后，计算边缘服务器n对于任务u的调度优先级为：
[0032][0033]其中，α1为任务调度权重系数，β作为缩放系数。
[0034]作为优选方案，所述调度优先级E
n,u
越小，则边缘服务器n面对任务u时被选作任务调度的目标服务器的优先级越高。
[0035]作为优选方案，边缘服务器的计算能力为CPU处理能力。
[0036]本专利技术还提供基于服务部署更新的任务调度系统，应用如上任一项方案所述的任务调度方法，所述任务调度系统包括：
[0037]服务部署初始化模块，用于对边缘网络中的各边缘服务器进行服务部署的初始化；
[0038]时间离散模块，用于将系统时间离散为若干个时帧，每个时帧由若干个时隙组成，服务部署发生在每个时帧的第一个时隙，任务调度发生在每个时帧的第一个时隙之后的任意时隙；
[0039]服务部署调整模块，用于在每个时帧的开始时隙，对服务部署进行动态调整，以得到任务集合的超时损失达到目标要求对应的目标服务部署；
[0040]优先级计算模块，用于基于目标服务部署，计算边缘服务器对任务集合的任务的调度优先级；
[0041]任务调度模块，用于基于任务的调度优先级进行任务调度。
[0042]与现有技术相比，本专利技术具有如下有益效果：
[0043]本专利技术将系统时间划分为若干个时隙，将服本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于服务部署更新的任务调度方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对边缘网络中的各边缘服务器进行服务部署的初始化；S2、将系统时间离散为若干个时帧，每个时帧由若干个时隙组成，服务部署发生在每个时帧的第一个时隙，任务调度发生在每个时帧的第一个时隙之后的任意时隙；S3、在每个时帧的开始时隙，对服务部署进行动态调整，以得到任务集合的超时损失达到目标要求对应的目标服务部署；S4、基于目标服务部署，计算边缘服务器对任务集合的任务的调度优先级；S5、基于任务的调度优先级进行任务调度。2.根据权利要求1所述的基于服务部署更新的任务调度方法，其特征在于，所述步骤S1，包括：将边缘网络内所有边缘服务器按照存储容量排序，并根据第一存储容量划分阈值将边缘服务器集合划分为高容量组N
high
和低容量组N
low
；将服务对应的应用程序集合根据应用程序所需的存储容量排序，并根据第二存储容量划分阈值将应用程序集合划分为高需求组S
high
和低需求组S
low
；按照Top
‑
K算法将S
high
中的应用程序部署至N
high
中的各边缘服务器、将S
low
中的应用程序部署至N
low
中的各边缘服务器。3.根据权利要求2所述的基于服务部署更新的任务调度方法，其特征在于，所述步骤S3中，任务集合的超时损失为：T
u
为任务集合中的任务u卸载至其对应的边缘服务器的响应时间，t
u
为任务集合中的任务u的期望响应时间，w
u
表示权重系数，用来衡量任务u对于时延的敏感性，其大小与任务对应的服务类型相关。4.根据权利要求3所述的基于服务部署更新的任务调度方法，其特征在于，任务u卸载至其对应的边缘服务器n的响应时间为：其中，为发送任务u的任务数据至边缘服务器n的传输时延，为边缘服务器n执行任务u的排队时延，为边缘服务器n执行任务u的计算时延。5.根据权利要求3或4所述的基于服务部署更新的任务调度方法，其特征在于，所述步骤S3中的，目标要求为预设的超时损失阈值。6.根据权利要求4所述的基于服务部署更新的任务调度方法，其特征在于，所述步骤S4，包括：对于...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾刚勇，李佳伟，饶欢乐，洪陈杰，赵育淼，徐宏，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：