基于移动性预测的边缘计算网络中的自适应应用程序部署方法技术

本发明专利技术公开了一种基于移动性预测的边缘计算网络中的自适应应用程序部署方法，该方法实现的部署框架是基于一种通用的自适应的移动性预测框架，能够对不同的移动轨迹取得良好的准确性以及节省模型设计与训练的成本，并提出了一种自适应的应用程序部署方法，以移动用户在未来多个时间段的移动性预测作为输入，以优化最大化用户的服务质量和最小化减少边缘节点的部署成本为目标，将移动用户的服务程序动态地部署到最合适的边缘节点。本发明专利技术构建了一种联合优化来确定服务用户的应用程序所部署的位置和周期。署的位置和周期。署的位置和周期。

【技术实现步骤摘要】
基于移动性预测的边缘计算网络中的自适应应用程序部署方法


[0001]本专利技术属于网络资源管理技术，具体涉及边缘计算网络中的应用程序的部署，尤其涉及一种基于移动性预测的边缘计算网络中的应用程序的部署方法。

技术介绍

[0002]移动设备由于便携性的需求，通常在尺寸、重量和电池容量的受到了限制，从而导致计算和存储资源的匮乏，这严重阻碍了许多延迟敏感型和计算密集型任务的执行。虽然相较于传统云计算，边缘计算能够提供更实时、更便捷、甚至更灵活的计算服务。但是边缘计算也存在着一些固有的限制条件，例如边缘服务器的算力以及存储资源通常并不富裕，边缘服务器的接入覆盖范围一般较为有限。同时终端用户具备移动性，将导致跨网关移动切换频繁，服务持续性难以保证。
[0003]近年来随着大数据技术和人工智能算法的飞速发展，以及各种移动设备产生了多样性的用户移动数据。随着用户对于应用程序个性化的需求不断增加，亟需研究面向泛在移动场景的边缘计算应用服务动态部署优化。同时，借助于深度学习在时序数据集上的优秀能力，促使我们考虑将用户移动性预测和应用程序主动性部署相结合作为本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于移动性预测的边缘计算网络中的自适应应用程序部署方法，所述方法应用于基于边缘计算服务器组建为移动用户的应用程序提供动态分配的应用程序部署系统，其特征在于：所述方法针对于不同移动模式的移动用户，以最大化用户的服务质量和最小化减少边缘节点的部署成本为目标，基于移动性预测模型将移动用户的服务程序动态地部署到相应的边缘节点上；所述方法对于建立边缘计算场景下的移动用户应用程序部署模型包括如下步骤：(1)确定应用程序部署系统的决策变量，包括调整每个用户的服务应用程序部署的位置μ
i,j
和决策每个用户的服务应用程序提前部署的周期W
i,j
；(2)收集用户的移动性数据，设计自适应的移动性预测框架，在周期W
i,j
内，输出移动用户未来一个及以上时间段的位置以及未来接入的边缘节点(3)计算边缘计算网络的部署开销F，包括边缘节点上的应用程序部署成本cost
i,j
和移动用户的服务延迟(4)基于未来若干个时间段的移动性预测的结果，优化移动用户的应用程序部署位置和周期，构建以边缘计算网络的服务延迟和部署成本最小化函数，基于移动性预测的边缘计算网络中的应用程序部署优化问题的函数，其表达式如下：约束条件：约束条件：约束条件：式中，μ
i,j
表示用户的应用程序需要部署的边缘节点的位置，W
i
表示应用程序需要部署的周期；p
i
、p
j
分别表示任务消耗的和边缘节点拥有的处理器的计算资源，表示达到准确率要求的有效部署周期；(5)通过自适应部署算法求解移动用户对应的应用程序的部署优化问题，完成移动用户的计算任务卸载到边缘计算服务器的动态部署。2.根据权利要求1所述的基于移动性预测的边缘计算网络中的自适应应用程序部署方法，其特征在于：步骤(1)中，每个移动用户i∈N产生一个单一类型的计算任务，卸载到边缘节点j∈M来接受相关服务；在提前部署的周期W
i,j
最长的未来时间划分为若干个时间槽，产生和卸载任务发生在每个时间槽内。3.根据权利要求1所述的基于移动性预测的边缘计算网络中的自适应应用程序部署方法，其特征在于：步骤(2)所述用户的移动性数据包括用户的移动速率和移动路径，在移动用户的移动路径上考虑可能存在的沿途基站接入的切换情况，包括接入切换引发的路由开销和部署成本cost
i,j
的计算，且以服务延迟和部署成本cost
i,j
最小为目标。
4.根据权利要求3所述的基于移动性预测的边缘计算网络中的自适应应用程序部署方法，其特征在于：步骤(2)中，通过移动性预测框架获得未来接...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴强，王健，易畅言，王然，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：