【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种边缘原生的c-v2x服务调度方法、装置及系统，属于边缘计算中车联网的服务调度领域。
技术介绍
1、c-v2x(cellular-vehicle to everything)车路协同驾驶场景中存在着大量的应用服务需求，如交通目标识别、驾驶环境感知、虚拟增强现实应用、路径规划以及高精地图构建等，这些应用通常是延迟敏感、计算密集且数据需求大的服务。边缘计算能够在产生c-v2x应用的附近利用分散和异构的边缘节点协作处理服务请求，成为c-v2x车路协同的关键支撑技术。然而，阻碍边缘计算发展的主要因素之一是边缘服务的开发、管控以及边缘应用生态的构建。尽管边缘计算资源管理与任务调度优化已经得到广泛研究和关注，截至目前，尚未有一套统一标准的服务管理与服务调度框架。硬件低耦合的轻量级云原生支撑技术(如容器)较契合边缘计算的资源特征，容器(如docker)能够轻量级地实现多个用户之间的隔离，进而实现资源的弹性伸缩管理以及c-v2x应用的开发、部署和运行。将云原生应用拓展至边缘计算平台，形成边缘原生架构，已经得到了学术界和业界的认可，如kubernetes的简化版k3s和华为技术有限公司于2018年发布的kubernetes原生边缘计算平台kubeedge等框架。此外，微服务架构允许系统以更小、更管理得当的服务单元来构建，每个服务都可以独立部署和扩展。这种方法提高了系统对不同c-v2x应用和服务的适应性和扩展性。
2、在实际的c-v2x车路协同驾驶中，一个c-v2x应用通常是由多个子服务构成，比如自动驾驶车辆需要实时感知
3、现有技术中，wang等人提出了一种面向车联网的微服务服务容器放置(mosp)机制(l.wang,x.deng,j.gui,x.chen and s.wan,"microservice-oriented serviceplacement for mobile edge computing in sustainable internet of vehicles,"inieee transactions on intelligent transportation systems,vol.24,no.9,pp.10012-10026,sept.2023)，以缩短服务延迟、降低高资源消耗水平并保证长期可持续性委目标。该工作从服务请求、网络资源和边缘节点服务能力三方面研究了服务资源长期可持续性的面向微服务的服务部署。首先，将服务部署问题表述为一个整数线性规划模型，综合考虑了资源利用率、资源消耗和网络负载等因素。其次，为了有效利用服务延迟、边缘资源消耗和网络资源消耗，该工作考虑了边缘节点的主要资源消耗和可共享服务机制，并采用微服务来实现服务容器放置。当网络负载较高时，减少释放冗余服务的数量可确保服务延迟，同时提高网络性能。相反，当网络负载较低时，增加释放冗余服务的数量有助于减少资源消耗。然后，基于以上考虑该研究提出了mosp机制，该机制由上层和下层组成，上层负责将服务请求映射到边缘节点，下层负责调整边缘节点上的服务位置。
4、现有技术的缺点：现有的服务调度技术(服务请求分发和服务部署/放置)一般只从单一方面进行优化，即在服务部署确定的情况下优化服务请求分发，或是在服务请求分发机制确定的情况下优化服务部署。目前将两个方面都考虑的研究则忽略了这两者的强耦合关系，因此需要一种灵活的调度技术。
技术实现思路
1、专利技术目的：本专利技术提出一种边缘原生的c-v2x服务调度方法、装置及系统，旨在解决车路协同中c-v2x服务请求分发和服务容器放置问题，达到最小化长期服务平均延迟，同时提高边缘资源利用率。
2、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：
3、一种边缘原生的c-v2x服务调度方法，所述方法应用于边缘节点en上部署微服务容器mc的边缘网络，由边缘云ec进行车辆服务请求链的实时分发和微服务容器的动态自适应调整放置，包括以下步骤：
4、s1、获取通信覆盖范围内移动车辆的服务请求链vrc，一个vrc代表多个移动车辆的应用请求，且由多个微服务请求mr组成；
5、s2、基于边缘网络和边缘节点资源情况，建立服务调度有关的时延模型，在满足服务链限制以及边缘资源限制的条件下，形成vrc调度优化问题方程，优化目标为最小化长期平均服务延迟，且满足en上进行自适应的服务容器放置，即每隔一个时间段τ进行一次服务容器放置调整；
6、s3、从时间解耦和空间解耦两个方面分析问题方程，将问题分解为vrc分发决策问题、服务容器放置调整时间决策问题以及服务容器放置决策问题；
7、s4、通过edgenet vrc路由算法求解每个时隙的vrc分发决策问题，所述edgenetvrc路由算法按照优先处理资源需求高的vrc的原则来查找分配路径；
8、s5、基于性能基线和双指标异常检测设计服务容器放置动态调整确定策略dadp，解决服务容器放置调整时间决策问题，所述性能基线由vrc分发成功率来表示，所述双指标包括平均时延变化率和平均资源利用率；
9、s6、利用基于需求强度和探索的服务容器放置调整算法die-spa，解决边缘节点上的服务容器放置决策问题；
10、s7、基于步骤s4至s6的算法求解结果，形成边缘原生的c-v2x服务调度框架，实现车辆服务请求链的实时分发和边缘网络服务容器的动态自适应调整放置。
11、进一步地，所述步骤s1中，将qt定义为每个时隙t的vrc集合，qt中的每个vrcqt用双参数元组qt＝<fq,lq>表示，其中fq表示mr集合，lq表示mr之间的链接集合，fq中的mr数量用i表示，vrcqt所需的mr i用fq,k,i表示，用二进制变量表示mr i与mr j之间是否存在服务链接，表示mr i与mr j之间存在服务链接，且两个微服务请求之间的依赖数据大小记为反之则表示mr i与mr j之间不存在服务链接，时隙t为固定值，τ为t的倍数，表示时间的集合，即将第k种微服务类型的资源需求表示为将第k种微服务类型的容器资源限制表示为用表示v2x微服务类型集合，表示en的集合，u表示不同资源，其中cpu为cpu资源，mem为内存资源；以表本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种边缘原生的C-V2X服务调度方法，其特征在于，所述方法应用于边缘节点EN上部署微服务容器MC的边缘网络，由边缘云EC进行车辆服务请求链的实时分发和微服务容器的动态自适应调整放置，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1中，将Qt定义为每个时隙t的VRC集合，Qt中的每个VRC qt用双参数元组qt＝<Fq，Lq)表示，其中Fq表示MR集合，Lq表示MR之间的链接集合，Fq中的MR数量用I表示，VRC qt所需的MRi用fq，k，i表示，用二进制变量表示MRi与MRj之间是否存在服务链接，表示MR i与MR j之间存在服务链接，且两个微服务请求之间的依赖数据大小记为反之则表示MR i与MR j之间不存在服务链接，时隙t为固定值，T为t的倍数，表示时间的集合，即将第k种微服务类型的资源需求表示为将第k种微服务类型的容器资源限制表示为用表示V2X微服务类型集合，表示EN的集合，u表示不同资源，其中cpu为CPU资源，mem为内存资源；以表示第n个EN的最大可用计算资源。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S3中，对问题进行分析和分解包括：根据问题P1的内在本质是由两个时间尺度的调度问题组成，一个是每个时间段T的服务容器放置问题，另一个是每个时隙t的VRC分发问题，两个时间尺度的决策在时间上跨时隙和空间上跨EN都是耦合的，因此分别从时间解耦和空间解耦两个方面进行分析；通过时间和空间解耦，将问题P1分解为三个主要子问题，即每个时隙t的VRC分发子问题、确定服务容器放置调整时间的子问题和每个时间段τ的服务容器放置子问题。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S4包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S5包括：
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S6包括：
8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S7包括：
9.一种边缘原生的C-V2X服务调度装置，其特征在于，所述装置用作C-V2X场景下边缘云服务器EC，在该场景下，边缘节点EN上部署微服务容器MC，由所述装置进行车辆服务请求链的实时分发和微服务容器的动态自适应调整放置，所述装置包括：
10.一种面向C-V2X的边缘计算系统，其特征在于，包括：高速公路上的移动车辆、边缘云EC、边缘节点EN、云中心，一个边缘云和多个边缘节点共同构成边缘网络；云中心通过骨干网与边缘网络相连；配备功能强大的边缘服务器的EC部署在eNB基站附近，每个EN配备一台拥有特定计算资源的边缘主机，高速公路路段位于LTE-A覆盖范围内，并由eNB提供服务，所述EC执行如权利要求1-8中任一项所述的边缘原生的C-V2X服务调度方法实现对车辆服务请求的实时调度和服务容器管理。
...【技术特征摘要】
1.一种边缘原生的c-v2x服务调度方法，其特征在于，所述方法应用于边缘节点en上部署微服务容器mc的边缘网络，由边缘云ec进行车辆服务请求链的实时分发和微服务容器的动态自适应调整放置，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s1中，将qt定义为每个时隙t的vrc集合，qt中的每个vrc qt用双参数元组qt＝<fq，lq)表示，其中fq表示mr集合，lq表示mr之间的链接集合，fq中的mr数量用i表示，vrc qt所需的mri用fq，k，i表示，用二进制变量表示mri与mrj之间是否存在服务链接，表示mr i与mr j之间存在服务链接，且两个微服务请求之间的依赖数据大小记为反之则表示mr i与mr j之间不存在服务链接，时隙t为固定值，t为t的倍数，表示时间的集合，即将第k种微服务类型的资源需求表示为将第k种微服务类型的容器资源限制表示为用表示v2x微服务类型集合，表示en的集合，u表示不同资源，其中cpu为cpu资源，mem为内存资源；以表示第n个en的最大可用计算资源。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤s2中，建立的服务调度优化问题目标如下：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤s3中，对问题进行分析和分解包括：根据问题p1的内在本质是由两个时间尺度的调度问题组成，一个是每个时间段t的服务容器放置问题，另一个是每个时隙t的vrc分发问题，两个时...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡世红，屈志昊，唐斌，叶保留，许雄雄，狄明珠，包可为，张申浩，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：
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