【技术实现步骤摘要】
一种面向多接入边缘计算环境的健壮性服务供应方法
[0001]本专利技术属于多接入边缘计算领域,具体涉及一种面向多接入边缘计算环境中健壮的服务供应方法。
技术介绍
[0002]随着移动计算技术的发展,我们现在正在拥抱智能移动计算的时代。根据全球移动通信边缘服务器集群系统协会的报告,全球约有51亿人订阅了移动服务,并且这一数字将继续增长,到2025年之前年均增长率为1.9%。在使用这些服务期间,大量用户交互数据将作为新的数据集,以进一步训练更好的AI模型,然后进而改善服务的用户体验。
[0003]然而,由于信道的不稳定和移动设备的资源有限,使用户无法获得高效和无缝的体验。例如,移动设备的低计算能力和能量存储限制了智能服务的普及,并且分组丢失导致紧急消息的外部等待时间。为了解决这些相关问题,多接入边缘计算(MEC)范式被提出。作为移动云计算的增强,MEC优化了移动资源使用和无线网络,以提供上下文感知服务。借助它的帮助,可以将移动设备与云之间的计算和传输迁移到边缘服务器。
[0004]在MEC范式中,用户可以轻松地通过无线网络连接到附近的边缘服务器——用户与边缘服务器之间的短距离连接可以大大减少延迟,并且可以使用边缘服务器的资源来完成常规任务。此外,边缘服务器不会单独行动——借助群集管理技术,例如EdgeSite,边缘服务器可以相互协调以充分利用计算资源。例如,一台边缘服务器可以将用户的请求分派给另一个可以处理该用户请求的服务器。此外,借助Kubernetes等平台即服务(PaaS)技术,即可轻松将资源分配给 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种面向多接入边缘计算环境的健壮性服务供应方法,其特征在于包括如下步骤:(1)收集并统计边缘服务器集群系统中所部署服务的平均所需输入数据量大小以及各边缘服务器与它们所服务用户的平均数据传输速度,计算出边缘服务器到用户端的数据传输延迟矩阵l
A
;(2)根据边缘服务器集群系统中部署的各服务平均输入数据大小以及各边缘服务器之间的平均数据传输带宽,计算出边缘服务器之间的数据传输延迟张量l
R
;(3)根据各服务的平均输出数据大小以及各边缘服务器之间的平均数据传输带宽和边缘服务器到用户端的平均数据传输速度,计算出返回数据的传输延迟张量l
B
;(4)根据边缘服务器集群系统中处理每个服务对应的请求所需要的资源数,即边缘服务器处理该请求的工作负载,以及各边缘服务器对边缘服务器集群系统中各个服务的处理能力,计算出在单位时间内各边缘服务器所能够处理的各任务的数量矩阵γ;其中边缘服务器对所有任务的处理能力总和要满足资源上限约束;(5)获取关于各服务的请求到达各个边缘服务器的到达率,根据每个服务请求经由接入边缘服务器路由到执行边缘服务器的概率张量θ,计算出对每个边缘服务器实际处理的平均请求到达率,即单位时间内关于各个服务的请求需要被执行边缘服务器进行处理的数量;结合单位时间内边缘服务器k对关于服务i请求的处理数量γ
k,i
,根据M/M/1排队模型中的
‘
里特尔
’
规则,可以计算出边缘服务器集群系统对每个请求的处理时延;(6)获取当前边缘服务器集群系统中各边缘服务器之间的连接情况,当两台服务器之间无法建立连接时,则获取错误信息数据大小;(7)根据所述信息可以获得边缘服务器集群系统中任意服务请求所需要的处理延迟l
i,j,k
;(8)根据各服务请求对边缘服务器的请求到达率矩阵Λ,以及各服务请求在边缘服务器之间的路由概率张量θ,计算出各服务请求的一个闭环处理在整个边缘服务器集群系统中所占的比重,由此加权计算出整个边缘服务器集群系统的平均时延,该时延满足给定上限约束;(9)获取边缘服务器集群系统中各边缘服务器在单位时间内分配单位资源所需要消耗的η,可以得到优化目标函数:其中,C为边缘服务器集群系统当前状态下在单位时间内处理所有请求的总成本,μ
j,i
即边缘服务器j对服务i分配的资源数。(10)对上述目标函数C进行最小化求解,以求得矩阵μ和张量θ,其中对应元素即每台边缘服务器针对每个服务所提供的处理能力,以及一个服务请求经由一台边缘服务器路由到另一台边缘服务器的概率;(11)根据上述求得的矩阵μ和张量θ,进行对每个边缘服务器针对每一种服务提供处理能力的资源分配,以及设置每种服务请求路由到其他边缘服务器的概率参数,即可实现在给定时延约束,以及各边缘服务器负载上限的情况下,实现边缘服务器的计算代价最小化。2.根据权利要求1所述的服务供应方法,其特征在于:矩阵l
A
中,每行对应一个服务,每
列对应一台边缘服务器,每个元素由服务平均输入数据大小d
I
与边缘服务器和使用该服务的客户端间的数据传输速率v相除得到。3.根据权利要求1所述...
【专利技术属性】
技术研发人员:向正哲,郑宇航,邓水光,王东京,陈垣毅,郑增威,
申请(专利权)人:浙大城市学院,
类型:发明
国别省市:
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