【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机网络和边缘计算，具体涉及一种面向云边端协同网络的任务卸载方法及系统，更具体地，涉及一种面向云边端协同网络的ebpf赋能任务卸载方法及系统。
技术介绍
1、为更加高效利用网络边缘的海量分布式计算资源，推动分布式边缘计算与网络的深度融合及协同处理，云边端协同的概念被提出。通过云、边、端协同，利用计算能力强大的云服务器资源和低访问时延的边缘服务器资源，将计算资源从终端和云扩散到边缘，实现算力下沉，提供更加合理、高效的端设备任务处理方案。同时，算力网络旨在提供泛在网络连接和算力服务，并实现算力资源的灵活调度。计算卸载是云边端协同网络的关键技术之一，资源有限的终端设备通常将自身任务卸载至云端以及边缘服务器，以达到减小延迟、降低系统能耗等目的。在云边端协同网络环境中，计算卸载面临着一些挑战。首先，由于云边端设备广泛分布，实时感知算力和网络状态成为一大挑战；其次，由于云边网络中节点算力、网络链路等信息动态变化，计算卸载策略需要具备灵活调整的能力；最后，如何实现有效地利用云边端网络状态信息来准确、高效地制定并执行计算卸载策略，构建协同系统，具有重要意义。同时，现阶段算力网络的落地主要关注提供透明化的云端服务，对端设备的泛在计算能力模式还处于概念探索阶段，这也制约了对云边端协同的更深入探讨。
2、在现有技术中，有工作对任务卸载过程消耗的总时延消耗和总能量消耗进行研究，以最小化总时延消耗和总能量消耗为目标，但未考虑任务类型、任务是否敏感、任务是否紧急等信息；有工作仅对任务卸载进行了单独讨论研究。在云边端协同网络环境中
技术实现思路
1、为了解决现有技术中云边端协同网络的资源感知与任务卸载方法的缺陷，本专利技术提供了一种基于linux内核中ebpf技术的算力、网络资源感知方法与端设备计算任务重卸载方法及系统，通过感知边缘计算节点和网络链路的状态信息，实现端设备上任务卸载策略的可配置性，将任务进行更加灵活的卸载，从而实现计算与网络协同的负载均衡，充分利用资源，确保系统达到最优性能。
2、本专利技术的方法所采用的技术方案是：一种面向云边端协同网络的ebpf赋能任务卸载方法，包括以下步骤：
3、步骤1：利用ebpf技术在云端设备和边缘设备上进行linux内核函数跟踪，以收集网络信息和算力信息；
4、步骤2：基于所得数据构建算力资源拓扑图，用于表示计算资源状态与分布，其中具有计算能力的设备表示为节点，网络链路表示为边；所述设备包括云端设备、边缘设备和端侧设备，所述节点包括云节点、边缘节点和端侧节点；
5、步骤3：基于算力资源拓扑图设计计算资源和网络资源协同的负载均衡机制，制定端侧设备任务实时卸载策略；
6、步骤4：在端侧，将端任务卸载到边缘节点或者云节点执行；当资源负载不均衡或者任务执行无法满足用户需求时，通过移植的ebpf虚拟机执行由云端设备或者边缘设备下发的ebpf任务卸载策略代码，实现动态将任务重新卸载到最合适的执行位置。
7、作为优选，步骤1的具体实现包括以下子步骤：
8、步骤1.1：无侵入式地在系统底层部署ebpf系统探针，采集云端设备与边缘设备信息，包括系统运行信息、资源状态；
9、步骤1.2：部署ebpf网络探针，根据linux网络协议栈结构，分别设置传输层、网络层、数据链路层的hook点，对不同网络环境下的网络通信报文、带宽和平均响应时间数据进行采集；
10、步骤1.3：接收ebpf系统探针和ebpf网络探针采集的指标数据，并生成算力节点数据；
11、步骤1.4：针对网络流量信息，采用分类聚合的方式进行关联分析与存储，以形成完整的节点间网络拓扑关系数据。
12、作为优选，步骤2中，所述算力资源拓扑图由表示算力资源的节点与表示网络链路的边成；所述节点，包括节点名称，该节点拥有的算力情况，该节点是否具有任务运行时安全防护能力，该节点的资源使用/任务执行情况，和该节点的原子任务执行时间；所述链路，包括起始边缘设备，终点边缘设备，链路带宽，和原子任务时延。
13、作为优选，步骤3中，所述任务实时卸载策略，根据以下指导原则编写：
14、原则1：任务紧急度大于等于预设值且安全敏感度大于等于预设值时，首选有安全防护能力且处理能力强的边缘节点，次选云端节点；
15、原则2：任务紧急度大于等于预设值但安全敏感度小于预设值时，首选处理能力强的边缘节点，次选云端节点；
16、原则3：任务紧急度小于预设值但安全敏感度大于等于预设值时，选择云端节点；
17、原则4：任务紧急度小于预设值且安全敏感度小于预设值时，选择可用的边缘节点。
18、作为优选，步骤3中，所述任务实时卸载策略，使用ebpf c代码编写策略代码，策略代码经过合法性验证之后，该策略代码将插桩到特定函数入口位置，从而在运行时改变端侧设备任务卸载行为；
19、策略代码的触发方式包括固定代码触发和动态代码触发；
20、所述固定代码触发，是通过在函数入口插桩实现对函数执行流的拦截；其中，函数入口hook点由设备厂商在开发固件的时候手工加入，或由开发者给出需要插桩的关键函数列表，然后通过在固件编译阶段插桩；hook点拦截成功后，会进入对应的处理函数，尝试执行策略代码；
21、所述动态代码触发，是针对嵌入式实时操作系统，基于设备cpu所支持的硬件调试原语，实现函数执行流的拦截；动态代码触发点的拦截地址支持任意位置；当硬件调试寄存器中的地址匹配后，触发一个硬件中断异常，由debug monitor对该中断异常进行处理，将中断时的cpu寄存器状态压栈，然后加载策略代码；针对嵌入式linux系统，采用plt hook方式对端设备上任务卸载相关的函数进行拦截，通过动态解析so文件，将待hook函数在got表的地址替换为自定义函数入口地址，当目标函数每次被调用时，自定义函数将加载ebpfpolicy并交给evm执行，从而改变端设备任务卸载策略。
22、本专利技术的系统所采用的技术方案是：一种面向云边端协同网络的ebpf赋能任务卸载系统，包括以下模块：
23、模块1，用于利用ebpf技术在云端设备和边缘设备上进行linux内核函数跟踪，以收集网络信息和算力信息；
24、模块2，用于基于所得数据构建算力资源拓扑图，用于表示计算资源状态与分布，其中具有计算能力的设备表示为节点，网络链路表示为边；所述设备包括云端设备、边缘设备和端侧设备，所述节点包括云节点、边缘节点和端侧节点；
25、模块3，用于基于算力资源拓扑图设计计算资源和网络资源协同的负载均衡机制，制定端侧设备任务实时卸载策略；
26、模块4，用于在端侧，将本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种面向云边端协同网络的eBPF赋能任务卸载方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的面向云边端协同网络的eBPF赋能任务卸载方法，其特征在于，步骤1的具体实现包括以下子步骤：
3.根据权利要求1所述的面向云边端协同网络的eBPF赋能任务卸载方法，其特征在于：步骤2中，所述算力资源拓扑图由表示算力资源的节点与表示网络链路的边成；所述节点，包括节点名称，该节点拥有的算力情况，该节点是否具有任务运行时安全防护能力，该节点的资源使用/任务执行情况，和该节点的原子任务执行时间；所述链路，包括起始边缘设备，终点边缘设备，链路带宽，和原子任务时延。
4.根据权利要求1所述的面向云边端协同网络的eBPF赋能任务卸载方法，其特征在于：步骤3中，所述任务实时卸载策略，根据以下指导原则编写：
5.根据权利要求1-4任意一项所述的面向云边端协同网络的eBPF赋能任务卸载方法，其特征在于：步骤3中，所述任务实时卸载策略，使用eBPF C代码编写策略代码，策略代码经过合法性验证之后，该策略代码将插桩到特定函数入口位置，从而在运行时改变端侧
6.一种面向云边端协同网络的eBPF赋能任务卸载系统，其特征在于，包括以下模块：
7.根据权利要求6所述的面向云边端协同网络的eBPF赋能任务卸载方法，其特征在于，模块1包括以下子模块：
8.根据权利要求6所述的面向云边端协同网络的eBPF赋能任务卸载方法，其特征在于：模块2中，所述算力资源拓扑图由表示算力资源的节点与表示网络链路的边成；所述节点，包括节点名称，该节点拥有的算力情况，该节点是否具有任务运行时安全防护能力，该节点的资源使用/任务执行情况，和该节点的原子任务执行时间；所述链路，包括起始边缘设备，终点边缘设备，链路带宽，和原子任务时延。
9.根据权利要求6所述的面向云边端协同网络的eBPF赋能任务卸载方法，其特征在于：模块3中，所述任务实时卸载策略，根据以下指导原则编写：
10.根据权利要求6-9任意一项所述的面向云边端协同网络的eBPF赋能任务卸载方法，其特征在于：模块3中，所述任务实时卸载策略，使用eBPF C代码编写策略代码，策略代码经过合法性验证之后，该策略代码将插桩到特定函数入口位置，从而在运行时改变端侧设备任务卸载行为；
...【技术特征摘要】
1.一种面向云边端协同网络的ebpf赋能任务卸载方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的面向云边端协同网络的ebpf赋能任务卸载方法，其特征在于，步骤1的具体实现包括以下子步骤：
3.根据权利要求1所述的面向云边端协同网络的ebpf赋能任务卸载方法，其特征在于：步骤2中，所述算力资源拓扑图由表示算力资源的节点与表示网络链路的边成；所述节点，包括节点名称，该节点拥有的算力情况，该节点是否具有任务运行时安全防护能力，该节点的资源使用/任务执行情况，和该节点的原子任务执行时间；所述链路，包括起始边缘设备，终点边缘设备，链路带宽，和原子任务时延。
4.根据权利要求1所述的面向云边端协同网络的ebpf赋能任务卸载方法，其特征在于：步骤3中，所述任务实时卸载策略，根据以下指导原则编写：
5.根据权利要求1-4任意一项所述的面向云边端协同网络的ebpf赋能任务卸载方法，其特征在于：步骤3中，所述任务实时卸载策略，使用ebpf c代码编写策略代码，策略代码经过合法性验证之后，该策略代码将插桩到特定函数入口位置，从而在运行时改变端侧设备任务卸载行为；
【专利技术属性】
技术研发人员：严飞，王瑞，李硕，姜天琪，周禹哲，赵波，王鹃，张立强，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：
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