[发明专利]一种基于微云的能耗优化方法

说明书

本发明涉及一种基于微云的能耗优化方法，包括：构建一个微云系统，微云系统包括：至少两个微云和无线连接于微云的移动设备，微云能够为与之无线连接的移动设备提供云计算服务；获取微云系统中与移动设备相关的系统数据用于分析移动设备需要在本地执行的数据量并根据数据量设置移动设备的第一处理器的初始运行频率F_Linitial；根据任务队列的可容忍延迟范围T使用马尔可夫决策过程动态决策任务队列中单个任务的调度策略以及设置与调度策略对应的移动设备的第一处理器的当前运行频率F_L以使移动设备在可容忍延迟范围T内完成任务的情况下实现能耗最低。

技术领域

本发明涉及云计算的任务调度策略技术领域，尤其涉及一种基于微云的能耗优化方法和系统。

背景技术

随着移动设备端应用和数据的井喷式增长，移动设备的能耗问题日渐严峻。但是移动设备由容量十分有限的电池供电，电池能量密度发展大大滞后于移动设备的能耗增加速度。

移动设备能耗的不断增加使得人们对移动设备节能问题日益关注。其中，最广泛使用的方法包括数据传输节能、任务迁移以及CPU频率调节。而本发明关注的任务迁移以及CPU频率调节领域同样也受到了影响。现有的任务迁移策略主要包括面向cloud端的任务迁移和面向cloudlet端的任务迁移。

其中，面向cloud端的任务迁移主要是由远端的云服务器分担用户的任务。由于cloud的物理位置原因，存在以下缺点：

(1)数据传输延迟较高，使得用户获取任务结果的时间过长；

(2)数据传输能耗较高，采用远端cloud服务器有时反而会加剧移动端的能耗；

(3)当使用CPU频率调节时，只能利用相邻任务在云端执行返回结果的时间差来调节频率，调频幅度较小，无法有效节能。

面向cloudlet的任务迁移，主要是利用在二维空间上随机分布，离用户地理位置较近的cloudlet来分担用户的任务，达到减少网络延迟，降低用户能耗的目的。而现有的面向cloudlet的任务迁移存在以下缺点：

(1)由于cloudlet分布的随机性与用户移动的随机性，现有研究还无法准确预判用户可迁移的任务量以及任务迁移成功与否，这使得cloudlet资源的利用率和任务迁移的成功率往往较低，不仅浪费了时间还加剧了移动设备端的数据传输能耗，不利于节能；

(2)目前还没有将CPU频率调节应用到cloudlet环境下任务迁移中的研究，不能根据预判的可迁移任务量调节移动设备CPU频率，以致不能使得移动设备在可以保证任务完成时间的低频状态下运行，减少能耗的程度低。

发明内容

针对现有技术之不足，本发明提供了一种基于微云的能耗优化方法，预先计算出了可迁移任务数量期望，提高了微云的资源利用率，并以此为依据设置移动设备的第一处理器的初始运行频率，使得移动设备在可以保证任务完成时间的低频状态下运行，较大程度地减少了移动设备的能耗；此外，用户移动过程中采用马尔可夫决策过程动态决策每一个任务的调度策略并调节移动设备的第一处理器的当前运行频率，不仅保证了任务的完成时间而且最小化了移动设备的能耗。

根据一个优选实施方式，一种基于微云的能耗优化方法，所述方法包括：构建一个微云系统，所述微云系统包括：至少两个微云和无线连接于微云的移动设备，所述微云能够为与之无线连接的移动设备提供云计算服务；获取所述微云系统中与所述移动设备相关的系统数据用于分析所述移动设备需要在本地执行的数据量并根据所述数据量设置所述移动设备的第一处理器的初始运行频率F_Linitial；根据所述任务队列的可容忍延迟范围T使用马尔可夫决策过程动态决策所述任务队列中单个任务的调度策略以及设置与所述调度策略对应的所述移动设备的第一处理器的当前运行频率F_L以使所述移动设备在可容忍延迟范围T内完成任务的情况下实现能耗最低。