一种移动边缘缓存网络边缘节点负载均衡方法技术

本发明专利技术公开了一种移动边缘缓存网络边缘节点负载均衡方法，包括：获取用户节点的候选边缘节点集合；建立每个边缘节点的内容缓存集合和请求队列；建立以用户节点为根的广度优先搜索树；对于候选边缘节点集合中元素个数不为1的任意一个用户节点，如果时间片

【技术实现步骤摘要】
一种移动边缘缓存网络边缘节点负载均衡方法


[0001]本专利技术属于无线通信
，具体涉及一种移动边缘缓存网络边缘节点负载均衡方法
。

技术介绍

[0002]边缘计算网络是指由多个边缘节点组成的分布式网络，这些节点位于网络边缘，负责在本地执行计算任务
、
存储数据并提供服务
。
边缘计算网络的目标是在数据产生的源头位置提供更低延迟
、
更高带宽和更好的用户体验，其核心组成部分是边缘节点，节点之间通过高速网络连接，相互进行通信和协作，共享计算资源
、
协同处理任务，并在需要时进行数据交换和同步
。
边缘计算网络为各种应用场景提供了高效实时的计算和数据处理能力，尤其适用于物联网
、
智能城市等领域
。
通过将计算和存储能力下沉到网络边缘，边缘计算网络可以降低网络延迟
、
减少数据传输量，并提供更好的用户体验和隐私安全性
。
[0003]边缘缓存技术是一种在网络边缘部署缓存服务器的技术，旨在提高内容分发和应用性能，减少网络延迟，并减轻中心服务器的负载
。
传统的互联网应用架构通常将内容存储在位于数据中心的中央服务器上，当用户请求内容时，服务器会将内容发送给用户
。
然而，这种架构可能导致延迟高
、
网络拥塞和服务器负载过重的问题，尤其是对于分布广泛的用户群体来说
。
边缘缓存技术通过在网络边缘部署缓存服务器，将内容存储在靠近用户的位置，从而减少用户与中央服务器之间的距离和网络传输延迟
。
当用户请求内容时，缓存服务器可以直接响应请求，而无需将请求转发到中央服务器
。
这样可以显著提高内容传输速度和用户体验
。
边缘缓存技术已经被广泛应用于内容分发网络
(Content Delivery Network
，
CDN)、
边缘计算
、
物联网等领域
。
随着用户对高性能
、
低延迟的需求不断增加，边缘缓存技术将继续演进和创新，为用户提供更好的网络体验和应用性能
。
[0004]移动边缘缓存网络
(Mobile Edge Caching Networks
，
MEN)
是一种新兴的网络架构，旨在解决移动网络中的高延迟和带宽限制问题
。
通过利用移动边缘计算和边缘缓存技术，在网络边缘部署缓存节点存储热门或者频繁访问的内容来提供快速的内容交付和处理能力
。
移动边缘缓存网络的核心思想是将数据和应用程序尽可能地靠近用户，减少了数据在传输过程中的延迟和带宽消耗
。
边缘缓存节点通常分布在移动网络的边缘，例如移动通信基站
、
无线接入点和云边缘服务器等位置，使得用户可以更快地获取所需的内容，减少了对远程数据中心的依赖
。
此外，移动边缘缓存网络还具备更好的可扩展性和弹性，能够适应不断增长的移动数据需求
。
移动边缘缓存网络对各种应用场景都有广泛的应用
。
例如，在实时视频流服务中，缓存节点可以存储和提供最近的视频片段，减少视频的加载时间和卡顿现象
。
在物联网环境下，缓存节点可以存储和处理设备生成的数据，提供快速的本地决策和响应能力
。
此外，移动边缘缓存网络还可以用于增强现实
、
虚拟现实和云游戏等应用领域
。
尽管移动边缘缓存网络在提供快速内容交付方面具有巨大潜力，但也面临一些挑战，如缓存策略
、
数据一致性和安全性等问题
。
然而，随着技术的不断发展和优化，移动边缘缓存网络将成为未来移动网络的重要组成部分，为用户提供更快
、
更可靠的移动体验
。
[0005]无线资源分配技术是指在无线通信系统中，将有限的无线频谱
、
功率和其他资源合理地分配给不同的用户和服务，以满足它们的通信需求，并优化系统的性能和效率
。
无线资源分配技术可以追溯到无线通信的起源，并随着无线通信技术的不断演进而逐步发展，从早期的固定分配到引用频率复用技术后的分配，引入功率控制技术来平衡用户间的干扰，再到引入基于调度算法的资源分配技术使得分配更加灵活和高效，引入多天线技术如多输入多输出
(MIMO)
和波束赋形
(beamforming)
等进一步提高了无线资源利用率和系统性能，
5G
技术
(Fifth Generation Technology)
的发展推动了无线资源分配技术向更高级别的智能调度和优化发展，如基于机器学习和人工智能的资源分配算法
。
总之，这些无线资源分配技术的目标是通过有效地管理和分配无线资源，提高系统容量
、
覆盖范围
、
数据传输速率和用户体验，以满足不同应用场景和用户需求的要求
。
同时无线资源分配技术在不断演进和创新，以适应日益增长的用户需求和不断发展的无线通信技术
。
随着新技术的涌现和应用需求的不断变化，无线资源分配技术将继续发展，并为无线通信系统的性能和效率提供支持
。
[0006]专利公开号为
CN111262906B
的专利技术中提出了一种分布式边缘计算服务系统下的移动用户终端任务卸载方法，由本地边缘节点决策卸载任务分配，在保证用户体验质量与服务质量的情形下，优化边缘计算节点之间资源使用的合理性
、
均衡性；该专利技术基于资源阈值的本地资源优先策略，选取本地边缘节点
、
邻近边缘节点或云计算中心的计算节点执行任务，不涉及对用户节点和边缘节点之间的协调分配
。
[0007]CN115794407A
计算资源分配方法
、
装置
、
电子设备及非易失性存储介质，解决了由于目前分布式算力网络中计算资源分配方式单一被动，导致各节点负载不均衡，造成计算资源利用率低
、
计算任务处理效率低的技术问题；该专利技术通过确定各个边缘计算节点执行目标计算任务所需的目标时延，依据目标时延确定目标边缘计算节点，在经由不同的网络算力节点可到达目标路径上同一节点位置的情况下，选择不同的网络算力节点中算力占用率最低的网络算力节点传输目标计算任务的计算数据，在调度上需要依赖多个时延数据
。
[0008]CN116390161A
一种移动边缘计算中基于负载均衡的任务迁移方法，能有效降低任务执行时延
、
任务失败率和迁移率，并能够保证节点间负载分布均衡；然而其需要依赖多智能体深度强化学习算法来求解最大化最小用户优化问题，计算复杂，且主要本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种移动边缘缓存网络边缘节点负载均衡方法，其特征在于，所述边缘节点负载均衡方法包括以下步骤：
S1
，获取地图上随机部署的用户节点和边缘节点的位置信息；每个时间片内，所有用户节点移动一次并被分配给相应的边缘节点；
S2
，通过计算每个用户节点与边缘节点间的距离，获取每个用户节点能够连接的边缘节点集合作为该用户节点的候选边缘节点集合统计得到每个边缘节点覆盖范围内的所有用户节点；
S3
，建立每个边缘节点的内容缓存集合
ConSet
和请求队列
ReqQue
，以分别用于维护边缘节点的自身缓存与用户节点提出内容请求的列表；具体地，使边缘节点结合内容流行度和用户偏好定期向服务器更新自身的内容缓存集合
ConSet
，以及根据用户节点提出的内容请求来维护请求列表
ReqQue
；
S4
，建立以用户节点为根的广度优先搜索树，第二层为待分配的用户节点选择分配的边缘节点，第三层为已有下属用户节点的边缘节点对应的所有的用户节点；建立双端队列
Q
，对广度优先搜索树中出现的用户节点和边缘节点集合进行维护；
S5
，对未分配的用户节点的候选边缘节点集合进行判断，如果只存在一个边缘节点，将该用户节点分配给该边缘节点；否则，进入步骤
S6
；
S6
，对于候选边缘节点集合中元素个数不为1的任意一个用户节点，如果时间片
k
中待分配的用户节点中存在与上一轮的分配结果相符的边缘节点且该边缘节点的处理机利用率能够满足用户本轮请求，将该边缘节点分配给该用户节点；综合考虑边缘节点的内容缓存是否能够满足用户节点的内容请求以及边缘节点的处理机利用率，对用户节点进行分配；再根据边缘节点处理机利用率对边缘节点进行排序调整；
S7
，重复步骤
S6
，直到所有的用户节点均被分配完成
。2.
根据权利要求1所述的移动边缘缓存网络边缘节点负载均衡方法，其特征在于，步骤
S1
中，采用集合
U
＝
{u1，
u2，
...
，
u
n
}
表示待分配的移动用户节点集合，
u
n
表示第
n
个移动用户节点，采用集合
E
＝
{e1，
e2，
...
，
e
m
}
表示边缘节点集合，
e
m
表示第
m
个边缘节点，
n
为移动用户节点总数，
m
为边缘节点总数，采用
C
＝
{c1，
c2，
…
，
c
m
}
表示非降序情况下边缘节点的处理器利用率的集合
。3.
根据权利要求1所述的移动边缘缓存网络边缘节点负载均衡方法，其特征在于，步骤
S3
中，服务器包括远程云中心和本地内容服务器
。4.
根据权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员：殷俊，湛美琪，陈亮，王磊，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：