一种边缘设备部署方法技术

本申请公开了一种边缘设备部署方法，包括：获取待部署区域和边缘设备的相关信息；根据相关信息建立资源供应商收益最大的边缘设备部署优化模型；利用双层部署策略算法求解优化模型，获得相应的设备部署策略和资源分配策略；根据设备部署策略部署边缘设备，根据资源分配策略分配资源。本申请将边缘设备部署问题构建为双层模型，将复杂的边缘设备部署问题解耦为简洁的两个子问题，克服了现有技术的复杂性高和耦合性强的缺点，具有高内聚低耦合的优点。同时本申请的方法可适应一种或多种无线网络并行的场景，克服了现有技术仅考虑一种无线网络的缺点，具有使用灵活和适用范围广的优点。点。点。

【技术实现步骤摘要】
一种边缘设备部署方法


[0001]本申请涉及边缘计算
，特别涉及一种边缘设备部署方法。

技术介绍

[0002]随着计算机技术和无线网络技术的快速发展，移动终端在各行业的应用变得十分普遍。然而，因体系结构、体积和散热等一系列因素，移动终端处理能力虽有所提高，但相对普通电脑还是很弱，在执行一些计算量大的任务时会消耗较长时间，甚至不能执行某些重量级计算任务。因此，单纯依靠移动终端自身资源已无法满足日益复杂的用户需求。任务迁移是一种解决移动终端资源受限问题的方法，其将部分计算任务迁移到外部平台执行，以扩展自身可用资源。借助云计算，人们提出了移动云计算的概念，它是云计算、移动计算和无线网络的结合，旨在将丰富的云端资源提供给移动终端以增强其能力。移动云计算中，服务请求均需通过核心网传递到云端处理，导致其无法适应时延敏感和海量数据传输等应用场景。
[0003]在移动云计算的基础上，对其进行增强和扩展，添加一个靠近移动终端的边缘层就形成了一种新架构的MEC(Multi
‑
accessEdge Computing，多接入边缘计算)。相比传统移动云计算，MEC具有低时延、省带宽和安全性强等优势，能适应更多应用场景。在带来优势的同时，新架构也给MEC带来了诸多问题。MEC包含三个基本组成部分，即资源供应商、服务供应商和用户。其中，资源供应商负责基础设施的建设和物理资源的运维；服务供应商从资源供应商处租赁虚拟资源并负责具体服务的开发和运营；用户购买并使用服务供应商提供的云服务。资源供应商为MEC提供硬件，是MEC的基础，其面临的边缘设备部署问题也是建设MEC首先要解决的问题。只有合理部署边缘设备，才能增加资源供应商收益，促使其更新和维护硬件设施，从而促进MEC的良性运转。边缘设备在地理上更分散，数量也更多，这也为边缘设备的部署带来了挑战。不合理的边缘设备部署不仅会浪费大量财力物力，更会提升系统内其它问题的复杂度和耦合性。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种边缘设备部署方法，用以解决现有技术中边缘设备部署存在复杂性高和耦合性强的问题。
[0005]一方面，本申请实施例提供了一种边缘设备部署方法，包括：
[0006]获取待部署区域和边缘设备的相关信息；
[0007]根据相关信息建立资源供应商收益最大的边缘设备部署优化模型；
[0008]利用双层部署策略算法求解优化模型，获得相应的设备部署策略和资源分配策略；
[0009]根据设备部署策略部署边缘设备，根据资源分配策略分配资源；
[0010]优化模型为双层模型，其中第一层是如何放置边缘设备到不同的待部署区域，第二层是边缘设备放置后，如何处理各区域资源需求；在利用双层部署策略算法求解优化模
型时，将优化模型的第一层转化为求解1维“装箱”问题，将优化模型的第二层转化为求解(1+W)维“装箱”问题，然后利用基于自适应分组遗传算法的双层部署策略算法求解转化后的优化模型。
[0011]本申请中的一种边缘设备部署方法，具有以下优点：
[0012]第一，本申请将边缘设备部署问题构建为双层模型，将复杂的边缘设备部署问题解耦为简洁的两个子问题，双层模型第一层只需负责放置边缘设备到不同区域，模型第二层只需处理各区域资源需求，两层间通过设备部署策略和资源分配策略交互，克服了现有技术将该问题作为一个整体而导致的复杂性高和耦合性强的缺点，具有高内聚低耦合的优点。
[0013]第二，本申请提出基于自适应分组遗传算法的双层部署策略算法来求解优化模型，将优化模型求解转化为双层“装箱”问题，并复用自适应分组遗传算法来求解第一层的设备部署策略和第二层的资源分配策略，克服了现有技术直接使用不同结构算法求解优化模型所带来的算法实现复杂等缺点，具有算法实现成本低和代码复用率高的优点。
[0014]第三，本申请所提方法可适应一种或多种无线网络并行的场景，克服了现有技术仅考虑一种无线网络的缺点，具有使用灵活和适用范围广的优点。
附图说明
[0015]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0016]图1为本申请实施例提供的一种边缘设备部署方法的流程图；
[0017]图2为本申请实施例构建的双层边缘设备部署模型；
[0018]图3是本申请实施例提出的双层部署策略算法流程图；
[0019]图4是使用本申请的部署方法获得的收益；
[0020]图5是使用本申请的部署方法的部署率。
具体实施方式
[0021]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0022]图1为本申请实施例提供的一种边缘设备部署方法的流程图。本申请实施例提供了一种边缘设备部署方法，包括：
[0023]S100，获取待部署区域和边缘设备的相关信息。
[0024]示例性地，获取待部署区域和边缘设备的相关信息的方法包括：
[0025]S101，获取待部署区域的计算资源和无线资源需求量。将待部署区域的相关信息存储在图G＝(S,H)中，图的第i个顶点s
i
(s
i
∈S)是第i个区域，统计其计算资源需求量无线资源需求量最大容忍时延T
i
，区域电费q
i
。本申请支持W种无线网络，在统计无线资
源需求量时需统计w类无线资源的需求量即经过统计，将M个区域信息存储在集合
[0026]S102，获取待部署区域间的距离。在统计完待部署区域自身的相关信息后，统计区域间的距离信息。图G的边h＝(i,k)是区域s
i
和s
k
间的连接，其权值d
i,k
是距离。本申请中，无线接入点(Wireless Access Point，WAP)和边缘设备一同部署，且会部署到区域中央。采用式t(d
i,k
)＝αd
i,k
+β来计算区域s
i
和部署在区域s
k
中边缘设备间的时延。
[0027]S103，获取边缘设备计算资源和无线容量。对于某一个边缘设备e
j
，统计其计算资源容量及与之一起部署的WAP的无线资源容量相同地，需统计w类无线资源容量即经过统计，将N个边缘设备信息存储在集合
[0028]S104，获取资源供应商功耗信息及收入信息。统计边缘设备e
j
的满载功率空载功率和计算资源利用率γ
j
，并本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种边缘设备部署方法，其特征在于，包括：获取待部署区域和边缘设备的相关信息；根据所述相关信息建立资源供应商收益最大的边缘设备部署优化模型；利用双层部署策略算法求解所述优化模型，获得相应的设备部署策略和资源分配策略；根据所述设备部署策略部署边缘设备，根据所述资源分配策略分配资源；所述优化模型为双层模型，其中第一层是如何放置边缘设备到不同的待部署区域，第二层是边缘设备放置后，如何处理各区域资源需求；在利用双层部署策略算法求解所述优化模型时，将所述优化模型的第一层转化为求解1维“装箱”问题，将所述优化模型的第二层转化为求解(1+W)维“装箱”问题，然后利用基于自适应分组遗传算法的双层部署策略算法求解转化后的所述优化模型。2.根据权利要求1所述的一种边缘设备部署方法，其特征在于，获取待部署区域和边缘设备的相关信息的方法包括：获取待部署区域的计算资源和无线资源需求量；获取待部署区域间的距离；获取边缘设备计算资源和无线容量；获取资源供应商功耗信息及收入信息。3.根据权利要求1所述的一种边缘设备部署方法，其特征在于，所述双层模型的第一层用于决定边缘设备的部署位置，并将设备部署策略传递给第二层，所述双层模型的第二层根据所述设备部署策略处理各区域的资源需求，在为各区域分配资源时考虑计算资源容量、无线资源容量和时延约束；所述双层模型的第二层输出最优资源分配策略并反馈给第一层，所述设备部署策略和资源分配策略共同决定资源供应商的收益，即当模型第一层的设备部署策略和模型第二层的资源分配策略同时最优时，资源供应商的收益为最优。4.根据权利要求1所述的一种边缘设备部署方法，其特征在于，所述边缘设备部署优化模型包括一个目标函数和七个约束条件：所述目标函数表示收益，其值等于出租资源所获收入减去运行边缘设备的电费：其中，矩阵X表示边缘设备部署策略，其元素x
i,j
＝1代表边缘设备e
j
部署到区域s
i
，x
i,j
＝0代表边缘设备e
j
没有部署到区域s
i
；矩阵Y表示资源分配策略，其元素y
i,j
＝1代表边缘设备e
j
为区域s
i
分配资源，y
i,j
＝0代表边缘设备e
j
不为区域s
i
分配资源；向量Z表示边缘设备的开关状态，其元素z
j
＝1代表开启边缘设备e
j
，z
j
＝0代表关闭边缘设备e
j
；集合表示N个待部署边缘设备，表示边缘设备e
j
的计算资源容量，
表示边缘设备e
j
的w类无线资源容量；集合表示M个区域，表示区域s
i
的计算资源需求量，表示区域s
i
的w类无线资源的需求量，T
i
表示区域s
i
的最大容忍时延，q
i
表示区域s
i
的电费；函数P(γ
j
,ρ
j
)用于计算边缘设备e
j
的能耗，参数γ
j
和ρ
j
分别为边缘设备e
j
的计算资源利用率和无线资源利用率；函数R(γ
j
,ρ
j
)用于计算边缘设备e
j
出租资源所获收入；W表示无线网络的种类数；七个所述约束条件分别为：1)该约束使一个区域中只能部署一个边缘设备；2)该约束...

【专利技术属性】
技术研发人员：金小敏，
申请(专利权)人：西安邮电大学，
类型：发明
国别省市：