一种基于关键节点选择的边缘算力网络微服务缓存方法技术

本发明专利技术公开了一种基于关键节点选择的边缘算力网络微服务缓存方法。在本方法中，边缘服务器首先将无线边缘算力网络抽象为一个无向带权图，然后采用改进的密度峰值聚类方法选取边缘算力网络终端节点中的关键节点用于辅助边缘服务器的微服务缓存，并对终端节点进行社区划分。最后基于社区内终端节点、社区外孤立节点的微服务偏好分别计算关键节点、边缘服务器与微服务之间的亲和性，根据亲和性从大到小依次将微服务缓存到关键节点和边缘服务器上。本发明专利技术弥补了在无线边缘网络端边联合缓存过程中忽视端侧节点的微服务缓存能力和部署成本的缺陷，并在缓存过程中利用微服务与边缘算力网络节点的亲和性特质进一步降低系统的时延和能耗。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于边缘计算，具体涉及一种无线边缘网络中微服务缓存方法。

技术介绍

1、随着大量异构物联网设备接入网络，云计算在带宽限制的条件下难以应对爆炸增长的数据总量和不断发展的业务需求。边缘计算通过在靠近人、物或数据源头的网络边缘侧就近提供智能服务，弥补了云计算在面对海量数据和异构设备时的缺陷。边缘缓存是将用户设备频繁访问的资源放置在边缘侧，以获得更快的请求应答速度和更低的数据传输能耗，进而显著提高边缘计算效率并降低边缘计算成本。边缘缓存是实现云计算和边缘计算协同作用的关键技术。

2、在资源受限的边缘侧优化缓存，缓存策略通常需要同时考虑缓存替换成本和缓存放置收益等因素。微服务是应用程序拆分成的一组小型、独立部署的服务，每个服务都专注于完成一个特定的业务功能。进行边缘环境中的微服务缓存可以在边缘侧直接为用户提供功能的服务，进一步提高数据访问速度和系统性能。为了优化边缘缓存效率，一些文献通过研究微服务流行度变化、服务提供商博弈、边缘服务器负载均衡和端边协同缓存等，提出不同的缓存策略以解决微服务部署优化问题。本方法基于边缘算力网络节点的社交属性，选择本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于关键节点选择的边缘算力网络微服务缓存方法，其特征在于，至少包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于关键节点选择的边缘算力网络微服务缓存方法，其特征在于：所述计算每个终端节点的中心偏移距离，在改进的密度峰值聚类中，对中心偏移距离进行活跃度补偿；边缘服务器计算终端节点与其他任何具有更高局部密度终端节点之间的最小距离，然后将得到的最小距离值与终端节点及其所有相邻终端节点的微服务请求发送泊松过程参数之和相乘，最后求得终端节点的中心偏移距离为其中di,j表示终端节点ni和终端节点nj之间的距离，λi表示终端节点ni产生微服务请求随机过程的泊松参数，也称为节点活跃度，Γ(...

【技术特征摘要】

1.一种基于关键节点选择的边缘算力网络微服务缓存方法，其特征在于，至少包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于关键节点选择的边缘算力网络微服务缓存方法，其特征在于：所述计算每个终端节点的中心偏移距离，在改进的密度峰值聚类中，对中心偏移距离进行活跃度补偿；边缘服务器计算终端节点与其他任何具有更高局部密度终端节点之间的最小距离，然后将得到的最小距离值与终端节点及其所有相邻终端节点的微服务请求发送泊松过程参数之和相乘，最后求得终端节点的中心偏移距离为其中di,j表示终端节点ni和终端节点nj之间的距离，λi表示终端节点ni产生微服务请求随机过程的泊松参数，也称为节点活跃度，γ(i)是包括终端节点ni本身及其所有相邻终端节点的集合。

3.根据权利要求1所述的基于关键节点选择的边缘算力网络微服务缓存方法，其特征在于：所述计算每个终端节点的决策值，边缘服务器计算终端节点的...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓清勇，黎孟瑶，左清华，钟必能，李先贤，
申请(专利权)人：广西师范大学，
类型：发明
国别省市：