一种任务卸载方法、装置及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种任务卸载方法、装置及计算机可读存储介质，涉及云计算技术领域。通过获取各边缘服务器的单位计算资源价格；根据各单位计算资源价格和用户效用函数模型获取对应的边缘服务器；发送任务卸载请求至对应的边缘服务器，以便各边缘服务器分别根据边缘服务器效用函数模型和接收到的对应的任务卸载请求确定对应的目标用户终端并提供计算服务。上述方案中用户效用函数模型和边缘服务器效用函数模型能够分别有效衡量不同的卸载策略对用户终端和边缘服务器提供商的影响程度，以此产生的任务卸载的博弈论流程实现了边缘服务器和用户终端之间进行相互决策、相互选择的过程，从而提供了更加符合实际的任务卸载策略，实现了计算资源的有效分配。实现了计算资源的有效分配。实现了计算资源的有效分配。

【技术实现步骤摘要】
一种任务卸载方法、装置及计算机可读存储介质


[0001]本申请涉及云计算
，特别是涉及一种任务卸载方法、装置及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]边缘计算是近些年来一种新兴的体系结构，是云计算的延伸；它将数据计算、应用服务从云计算中心引导到网络的边缘，从而减少了用户的等待时间。边缘计算的关键是任务卸载。任务卸载是指用户设备处理某些计算量庞大的应用时，在权衡延迟、能耗或费用等指标的情况下，将处理这些用户的计算任务通过无线信道上传到边缘服务器；边缘服务器进一步进行资源分配，即为上传处理的计算任务分配一定的计算资源，以处理完成计算任务。这样一方面解决了用户业务的计算需求，另一方面减少了设备将计算任务上传到云计算中心所花费的大量时延与能耗，提供更好的用户体验。
[0003]然而，目前对边缘计算的研究主要围绕延时、资源有效分配等方面，将用户的计算任务卸载到边缘服务器上，围绕的核心是用户的业务需求，提高用户的体验。因此在进行边缘计算任务卸载过程中，只满足用户方的效用而忽略边缘服务器一方的效用，常常会造成边缘服务器负载不均、网络系统性能下降等不利结果。
[0004]鉴于上述问题，如何实现在边缘计算任务卸载过程中同时兼顾用户和边缘服务器的效用需求，是该领域技术人员亟待解决的问题。

技术实现思路

[0005]本申请的目的是提供一种任务卸载方法、装置及计算机可读存储介质，以实现在边缘计算任务卸载过程中同时兼顾用户和边缘服务器的效用需求。
[0006]为解决上述技术问题，本申请提供一种任务卸载方法，应用于用户终端；其中，所述用户终端的数量为多个；所述方法包括：
[0007]分别获取各边缘服务器在单位时间内的单位计算资源价格；
[0008]根据各所述单位计算资源价格和用户效用函数模型获取对应的所述边缘服务器；
[0009]发送任务卸载请求至对应的所述边缘服务器，以用于各所述边缘服务器分别根据边缘服务器效用函数模型和接收到的对应的所述任务卸载请求确定对应的目标用户终端，以为所述目标用户终端提供计算服务；
[0010]其中，所述用户效用函数模型是用于选取全部所述边缘服务器中时延最小和支付费用最低的所述边缘服务器的模型；所述边缘服务器效用函数模型是用于选取全部所述用户终端中支付费用最高的所述用户终端的模型。
[0011]优选地，在所述发送任务卸载请求至对应的所述边缘服务器之前，还包括：
[0012]判断是否获取到对应的所述边缘服务器；
[0013]若是，进入所述发送任务卸载请求至对应的所述边缘服务器的步骤；
[0014]若否，输出价格调整信息至各所述边缘服务器，以用于各所述边缘服务器调整对
应的所述单位计算资源价格，返回所述分别获取各边缘服务器在单位时间内的单位计算资源价格的步骤。
[0015]优选地，在所述各所述边缘服务器分别根据边缘服务器效用函数模型和接收到的对应的所述任务卸载请求确定对应的目标用户终端之后，还包括：
[0016]判断是否被所述边缘服务器确定为目标用户终端；
[0017]若是，则结束；
[0018]若否，根据其余的所述边缘服务器的所述单位计算资源价格和用户效用函数模型获取对应的所述边缘服务器，并返回至发送任务卸载请求至对应的所述边缘服务器的步骤。
[0019]优选地，所述用户效用函数模型的构建步骤包括：
[0020]分别获取各所述边缘服务器对应的任务卸载总执行时间和各所述边缘服务器对应的所述支付费用，并设置决策变量；
[0021]根据所述决策变量、各所述任务卸载总执行时间和各所述支付费用生成所述用户效用函数模型，并设置所述用户效用函数模型的约束条件。
[0022]优选地，分别获取各所述边缘服务器对应的所述任务卸载总执行时间包括：
[0023]获取任务信息，并获取对各所述边缘服务器的数据传输速率和计算资源购买量；其中，所述任务信息中至少包含任务大小、任务所需计算资源和任务最大容忍时延；
[0024]根据所述任务信息、各所述数据传输速率和各所述计算资源购买量获取各所述边缘服务器对应的所述任务卸载总执行时间。
[0025]优选地，所述根据所述任务信息、各所述数据传输速率和各所述计算资源购买量获取各所述边缘服务器对应的所述任务卸载总执行时间包括：
[0026]根据所述任务大小和各所述数据传输速率获取各所述边缘服务器对应的任务上传时间；
[0027]根据所述任务大小、所述任务所需计算资源和各所述计算资源购买量获取各所述边缘服务器对应的任务处理时间；
[0028]根据各所述任务上传时间和各所述任务处理时间获取各所述边缘服务器对应的所述任务卸载总执行时间。
[0029]优选地，分别获取各所述边缘服务器对应的所述支付费用包括：
[0030]根据所述任务信息和各所述边缘服务器对应的所述单位计算资源价格获取各所述边缘服务器对应的所述支付费用。
[0031]优选地，所述根据所述任务信息和各所述边缘服务器对应的所述单位计算资源价格获取各所述边缘服务器对应的所述支付费用包括：
[0032]根据所述任务大小、所述任务所需计算资源和各所述单位计算资源价格获取各所述边缘服务器对应的所述支付费用。
[0033]优选地，所述设置所述用户效用函数模型的约束条件包括：
[0034]设置各所述用户终端的所述任务卸载总执行时间不大于对应的所述任务最大容忍时延；
[0035]设置各所述用户终端对所述边缘服务器的所述支付费用不大于对应的预设最高支付费用；
[0036]设置各所述用户终端的只能选取各所述边缘服务器中的一个所述边缘服务器；
[0037]设置所述决策变量的值为0或1；
[0038]设置各所述用户终端的所述计算资源购买量与所述决策变量的对应关系；
[0039]设置各所述用户终端对同一所述边缘服务器的所述计算资源购买量之和不大于对应所述边缘服务器的最大计算资源。
[0040]优选地，所述边缘服务器效用函数模型的构建步骤包括：
[0041]根据所述决策变量和各所述支付费用生成所述边缘服务器效用函数模型；
[0042]设置所述边缘服务器效用函数模型的约束条件。
[0043]优选地，所述设置所述边缘服务器效用函数模型的约束条件包括：
[0044]设置各所述用户终端的所述任务卸载总执行时间不大于对应的所述任务最大容忍时延；
[0045]设置各所述用户终端对所述边缘服务器的所述支付费用不大于对应的预设最高支付费用；
[0046]设置各所述用户终端的只能选取各所述边缘服务器中的一个所述边缘服务器；
[0047]设置所述决策变量的值为0或1；
[0048]设置各所述用户终端的所述计算资源购买量与所述决策变量的对应关系；
[0049]设置各所述用户终端对同一所述边缘服务器的所述计算资源购买量之和不大于对应所述边缘服务本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种任务卸载方法，其特征在于，应用于用户终端；其中，所述用户终端的数量为多个；所述方法包括：分别获取各边缘服务器在单位时间内的单位计算资源价格；根据各所述单位计算资源价格和用户效用函数模型获取对应的所述边缘服务器；发送任务卸载请求至对应的所述边缘服务器，以用于各所述边缘服务器分别根据边缘服务器效用函数模型和接收到的对应的所述任务卸载请求确定对应的目标用户终端，以为所述目标用户终端提供计算服务；其中，所述用户效用函数模型是用于选取全部所述边缘服务器中时延最小和支付费用最低的所述边缘服务器的模型；所述边缘服务器效用函数模型是用于选取全部所述用户终端中支付费用最高的所述用户终端的模型。2.根据权利要求1所述的任务卸载方法，其特征在于，在所述发送任务卸载请求至对应的所述边缘服务器之前，还包括：判断是否获取到对应的所述边缘服务器；若是，进入所述发送任务卸载请求至对应的所述边缘服务器的步骤；若否，输出价格调整信息至各所述边缘服务器，以用于各所述边缘服务器调整对应的所述单位计算资源价格，返回所述分别获取各边缘服务器在单位时间内的单位计算资源价格的步骤。3.根据权利要求1所述的任务卸载方法，其特征在于，在所述各所述边缘服务器分别根据边缘服务器效用函数模型和接收到的对应的所述任务卸载请求确定对应的目标用户终端之后，还包括：判断是否被所述边缘服务器确定为目标用户终端；若是，则结束；若否，根据其余的所述边缘服务器的所述单位计算资源价格和用户效用函数模型获取对应的所述边缘服务器，并返回至发送任务卸载请求至对应的所述边缘服务器的步骤。4.根据权利要求1所述的任务卸载方法，其特征在于，所述用户效用函数模型的构建步骤包括：分别获取各所述边缘服务器对应的任务卸载总执行时间和各所述边缘服务器对应的所述支付费用，并设置决策变量；根据所述决策变量、各所述任务卸载总执行时间和各所述支付费用生成所述用户效用函数模型，并设置所述用户效用函数模型的约束条件。5.根据权利要求4所述的任务卸载方法，其特征在于，分别获取各所述边缘服务器对应的所述任务卸载总执行时间包括：获取任务信息，并获取对各所述边缘服务器的数据传输速率和计算资源购买量；其中，所述任务信息中至少包含任务大小、任务所需计算资源和任务最大容忍时延；根据所述任务信息、各所述数据传输速率和各所述计算资源购买量获取各所述边缘服务器对应的所述任务卸载总执行时间。6.根据权利要求5所述的任务卸载方法，其特征在于，所述根据所述任务信息、各所述数据传输速率和各所述计算资源购买量获取各所述边缘服务器对应的所述任务卸载总执行时间包括：
根据所述任务大小和各所述数据传输速率获取各所述边缘服务器对应的任务上传时间；根据所述任务大小、所述任务所需计算资源和各所述计算资源购买量获取各所述边缘服务器对应的任务处理时间；根据各所述任务上传时间和各所述任务处理时间获取各所述边缘服务器对应的所述任务卸载总执行时间。7.根据权利要求5所述的任务卸载方法，其特征在于，分别获取各所述边缘服务器对应的所述支付费用包括：根据所述任务信息和各所述边缘服务器对应的所述单位计算资源价格获取各所述边缘服务器对应的所述支付费用。8.根据权利要求7所述的任务卸载方法，其特征在于，所述根据所述任务信息和各所述边缘服务器对应的所述单位计算资源价格获取各所述边缘服务器对应的所述支付费用包括：根据所述任务大小、所述任务所需计算资源和各所述单位计算资源价格获取各所述边缘服务器对应的所述支付费用。9.根据权利要求5所述的任务卸载方法，其特征在于，所述设置所述用户效用函数模型的约束条件包括：设置各所述用户终端的所述任务卸载总执行时间不大于对应的所述任务最大容忍时延；设置各所述用户终端对所述边缘服务器的所述支付费用不大于对应的预设最高支付费用；设置各所述用户终端的只能选取各所述边缘服务器中的一个所述边缘服务器；设置所述决策变量的值为0或1；设置各所述用户终端的所述计算资源购买量与所述决策变量的对应关系；设置各所述用户终端对同一所述边缘服务器的所述计算资源购买量之和不大于对应所述边缘服务器的最大计算资源。10.根据权利要求9所述的任务卸载方法，其特征在于，所述边缘服务器效用函数模型的构建步骤包括：根据所述决策变量和各所述支付费用生成所述边缘服务器效用函数模...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨乐，阚宏伟，
申请(专利权)人：广东浪潮智慧计算技术有限公司，
类型：发明
国别省市：