【技术实现步骤摘要】
车辆边缘计算中容器感知的服务功能链放置方法及系统
[0001]本专利技术涉及一种车辆边缘计算中容器感知的服务功能链放置方法及系统,属于边缘计算中车路协同调度领域
。
技术介绍
[0002]5G
通信网络和车联网
(Internet of Vehicles
,
IoV)
的进步使许多车辆应用得以快速发展,如路线规划
、
视频压缩和
AR
导航等,为驾驶员和乘客提供了舒适的出行体验
。
这些应用程序中的许多在数据传输速率
、
延迟
、
可靠性和移动性方面都有严格的服务质量
(Quality of Service
,
QoS)
要求
。
通过将边缘计算和车联网技术相结合,车辆边缘计算
(Vehicular edge computing
,
VEC)
能够处理复杂
、
异构
、
动态的车路环境
。
同时,在
VEC
中配备边缘服务器的路侧单元
(Road Side Units
,
RSU)
可以为其覆盖范围内的车辆提供服务,从而降低云数据中心的计算和响应压力,有效减少延迟
。
尽管如此,受限的计算资源和
RSU
的存储容量,在单个
RSU
内放置所有服务几乎不可能
。r/>同时,随机交通流导致
VEC
中的工作负载到达不均匀,这为具有一定能量约束的
RSU
消耗了异构的能量资源
。
过大的负载将影响服务的处理延迟
。
因此,
VEC
系统中的主要挑战之一在于有效地确定跨多个
RSU
的最佳放置布局
。
[0003]网络功能虚拟化
(Network Functions Virtualization
,
NFV)
通过将代理
、
防火墙和负载均衡器等网络功能从专用硬件迁移到商业服务器,为网络服务引入了新的灵活性
、
可扩展性和成本效益
。
虚拟网络功能
(Virtual Network Function
,
VNF)
以预定的顺序相互依存和互连,形成服务功能链
(Service Function Chain
,
SFC)。
每个
VNF
都可以部署在底层网络中的虚拟机或容器上,并且可以灵活地扩展或迁移到其他服务器
。
在放置
SFC
时,因
VNF
之间的依赖性,较差的放置方案可能导致冗余的流路径,导致高延迟和网络拥塞,而有效的放置将进一步减少通信延迟
。
[0004]同时,容器是一个轻量级
、
可移植和隔离的软件环境,它封装了应用程序及其依赖项,提供了一个一致且可复制的执行环境
。
容器正在成为在
VEC
中运行
VNF
的一种流行方式
。
在运行应用程序之前,
RSU
必须下载由多层组成的
VNF
容器映像
。
同一节点上的多个容器共享机器的操作系统内核,因此不需要每个容器一个操作系统,从而提高了服务器效率,适用于资源有限的
RSU。
容器启动延迟包括从远程注册表获取和容器映像到其主机并安装映像
。
据报道,平均而言,一个中等规模的容器启动需要在谷歌云中停留
25
秒
。
尽管容器是轻量级的,但它们的启动延迟会显著影响用户体验的质量,尤其是对于
VEC
中对延迟敏感的服务请求
。
同时,边缘服务器上预先部署的容器资源的浪费不仅导致稀缺和昂贵的边缘资源的低效利用,而且严重影响了
SFC
放置的延迟,导致运营商和用户的服务质量低
。
技术实现思路
[0005]专利技术目的:本专利技术提出一种车辆边缘计算中容器感知的服务功能链放置方法及系统,旨在解决在车载应用低延迟需求的情况下服务功能链的放置问题
。
所提的方法能够在
边缘服务器之间非完全连接情况下优化总体延迟,同时考虑了边缘服务器容器部署的问题,能高效利用边缘资源,均衡负载
。
[0006]技术方案:为了实现以上专利技术目的,本专利技术的技术方案如下:
[0007]一种车辆边缘计算中容器感知的服务功能链放置方法,包括以下步骤:
[0008]S1、
对于产生服务请求的车辆,获取车辆与路侧单元
RSU
的坐标并计算两者之间的距离,对距离与
RSU
的覆盖范围进行比较,判断车辆在哪些
RSU
的通信范围内,将这些
RSU
放置在集合中;
[0009]S2、
对于集合中的
RSU
,获取在其指定跳数范围内的
RSU
,将获取的
RSU
放置在集合中,其中
RSU
之间的跳数是根据由
RSU
相互连接构成的无向连通图
G
确定的;
[0010]S3、
对于集合中的
RSU
,判断这些
RSU
中是否存在部署了容器的
RSU
,若存在,则将部署了容器的
RSU
放置在集合中,若不存在,则对这些
RSU
的存储
、
计算和带宽资源进行判断,将资源情况符合需求的
RSU
放入集合中;
[0011]S4、
对集合或中的
RSU
,使用
Dijkstra
算法获取到集合中当前
RSU
跳数最小的
RSU
,并从获取的
RSU
中选择出负载最小的
RSU
作为最终放置虚拟网络功能
VNF
的
RSU
,若没有符合要求的
RSU
,则将该
VNF
上传到云中心进行处理,并将该
VNF
之后的在服务功能链中的所有
VNF
均放置在云中心上进行处理;
[0012]S5、
计算将
VNF
放置在所选出的
RSU
上产生的通信
、
计算
、
多跳和容器拉取与开启的延迟,并根据最小化延迟
、
均衡负载和利用边缘资源的目标对单个服务功能链中以指定顺序连接的...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种车辆边缘计算中容器感知的服务功能链放置方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、
对于产生服务请求的车辆,获取车辆与路侧单元
RSU
的坐标并计算两者之间的距离,对距离与
RSU
的覆盖范围进行比较,判断车辆在哪些
RSU
的通信范围内,将这些
RSU
放置在集合中;
S2、
对于集合中的
RSU
,获取在其指定跳数范围内的
RSU
,将获取的
RSU
放置在集合中,其中
RSU
之间的跳数是根据由
RSU
相互连接构成的无向连通图
G
确定的;
S3、
对于集合中的
RSU
,判断这些
RSU
中是否存在部署了容器的
RSU
,若存在,则将部署了容器的
RSU
放置在集合中,若不存在,则对这些
RSU
的存储
、
计算和带宽资源进行判断,将资源情况符合需求的
RSU
放入集合中;
S4、
对集合或中的
RSU
,使用
Dijkstra
算法获取到集合中当前
RSU
跳数最小的
RSU
,并从获取的
RSU
中选择出负载最小的
RSU
作为最终放置虚拟网络功能
VNF
的
RSU
,若没有符合要求的
RSU
,则将该
VNF
上传到云中心进行处理,并将该
VNF
之后的在服务功能链中的所有
VNF
均放置在云中心上进行处理;
S5、
计算将
VNF
放置在所选出的
RSU
上产生的通信
、
计算
、
多跳和容器拉取与开启的延迟,并根据最小化延迟
、
均衡负载和利用边缘资源的目标对单个服务功能链中以指定顺序连接的
VNF
进行放置,并对同一时隙中的所有服务功能链进行放置
。2.
根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤
S3
中,对
RSU
的存储
、
计算和带宽资源进行判断包括:判断是否满足
C
j,k
≤C
i
,S
j,k
≤S
i
,W
j,k
≤W
i
.
,若满足,则
RSU
的资源情况符合需求,其中
C
j,k
,S
j,k
,W
j,k
分别为
VNF F
j,k
所需要的存储
、
计算和带宽资源,
F
j,k
表示在服务功能链
j
中的第
k
个有依赖关系的
VNF
,
C
i
,S
i
,W
i
分别为
RSU
的可用存储
、
计算和带宽资源
。3.
根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤
S4
中,放置问题决策形式如下所示:对于服务功能链中的第一个
VNF F
j,1
的放置:对服务功能链中其余的
VNF F
j,k
,2≤k≤K
的放置:
i
*
为
F
j,k
所要放置的
RSU
,
cloud
为云中心;其中,
N
=
{1,2,...i...,N}
表示异构
RSU
的集合;
M
=
{1,2,...j,...M}
表示车辆集合;
F
j,k
表示在服务功能链
j
中的第
k
个有依赖关系的
VNF
;变量和分别用来判断
VNF F
j,k
是否放置在
RSU i
上以及
RSU i
上是否部署有
VNF F
j,k
相关的容器,若放置在
RSU i
上,则
否则且表示放置在云中心上;若
RSU i
上未部署有
VNF F
j,k
相关的容器,则否则表示在指定跳数内已经部署了容器的
RSU
集合,表示在指定跳数内资源符合容器资源需求的
RSU
集合
。4.
根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述步骤
S5
中,计算将
VNF
放置在所选出的
RSU
上产生的通信
、
计算
、
多跳和容器拉取与开启的延迟包括:考虑多个
RSU
中部署容器的种类和数量以及服务功能链中
VNF
的顺序,将
VNF
的放置延迟分为两部分,分别为通信和多跳延迟与容器放置启动和任务的计算延迟,对于服务功能链中第一个
VNF F
j,1
,通信和多跳延迟
t
ch
(F
j,1
)
计算方式如下:容器放置启动和任务的计算延迟
t
cc
(F
j,1
)
计算方式如下:对于服务功能链中其余的
VNFF
j,k
,2≤k≤K
,通信和多跳延迟
t
ch
(F
j,k
)
计算方式如下:容器放置启动和任务的计算延迟
t
cc
(F
j,k
)
计算方式如下:其中,若
F
j,k
与
F
j,k
‑1放置在同一
RSU
上或
F
j,k
之前的
VNF
存在一个
VNF
需要上传到云中心,则产生的延迟为0;
t
b
为将任务上传到云中心的延迟,
D
com
为通信延迟,
β
argmin(*,i
*
)
为多跳延迟,为将
VNFF
j,1
的容器部署到...
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