[发明专利]边缘计算网络中基于有向无环图的分布式任务调度方法

说明书

本发明提出了边缘计算网络中基于有向无环图的分布式任务调度方法。首先按照中心式节点调度模式从移动终端和边缘网络中心控制节点中分别得到基于有向无环图的所需调度任务的各项数据参数和边缘节点处理器的性能参数；然后将有向无环图中入度为0的任务组成一个任务序列，并在图中删除这些任务，然后更新有向无环图，重复该步骤直至原图中所有任务都被包含在各不同层任务序列中为止；最后以优化任务调度时间、任务通信时间、排队时间为目标把各层任务序列中任务分配到节点处理器上执行。本发明能适用于不同规模大小的边缘计算网络数据处理，能够线性化处理有向无环图中具有前后约束关系的任务，能够优化总体调度时间。

技术领域

本发明属于移动边缘计算领域，特别是涉及到边缘计算网络中基于有向无环图的分布式任务调度方法。

背景技术

物联网(Internet Of Things)是新一代信息技术的重要组成部分，也是信息化时代的重要发展阶段。然而，随着移动设备数目增多、边缘设备计算性能的增强以及用户需求的不断增长，边缘计算已经成为了物联网的一种重要扩展形式。边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供服务。边缘计算与云计算的最大不同就是把边缘设备利用起来为用户提供服务，这些边缘设备可能是智能终端、汽车、电器、工厂、无线基站等。边缘计算旨在利用这些边缘设备来缓解云计算的压力、减少数据计算的能耗、提高数据传输的流畅性和快捷性，满足客户端与服务端的实时性要求。

随着边缘计算在物联网应用中的快速发展，越来越多的终端设备加入到了边缘计算的模式中。对于传统的终端应用程序处理模式，如果复杂应用程序完全靠本地计算，则任务执行时间过长、能耗过大、计算精度低，无法满足复杂应用程序的运行要求。对于集中式云计算模式，如果将所有终端复杂应用程序数据传输到距离较远的云计算中心进行处理，虽然它可以支持复杂应用程序的精确计算，但是大量终端将数据传输到云数据中心进行处理，这将增大云数据中心和网络链路的负载，也增加了终端的通信能耗；而且终端与云服务器之间的长距离、不稳定的骨干网也将导致较高的传输延迟，难以满足终端应用的低延迟要求。

综上所述，为了满足用户复杂应用的服务质量(Quality Of Service)要求，利用边缘计算平台，将云服务推向网络边缘，当终端处理复杂应用时，做出卸载(offloading)决策，应用的一部分在终端执行，而计算量大另一部分将被卸载到就近的边缘设备上执行，这样既提高了应用的执行效率保障了数据处理的实时性也节省了网络带宽资源降低了终端运行能耗。为了实现复杂应用的边缘计算处理，将终端上待执行程序分解成任务序列，任务序列由有向无环图(Directed Acyclic Graph,DAG)反映任务前后依赖关系，并依据任务负载均衡模型，将任务序列分配到不同的边缘设备处理器上运行，从而降低终端复杂程序执行能耗和程序执行时间。

发明内容

本发明提出了一种边缘计算网络中基于有向无环图的分布式任务调度方法，主要优点是能够线性化处理有向无环图中具有前后约束关系的任务，能够优化总体调度时间。

1.边缘计算网络中基于有向无环图的分布式任务调度方法，其特征在于所述方法至少包括以下步骤：

步骤1、布置边缘计算网络场景，网络中各边缘服务节点处理器由P＝{p₁,p₂,...,p_t,...,p_m}表示，P₁表示本地终端处理器，处理器p_t的数据处理速度用C_t表示，终端与节点处理器之间的信道带宽为W_vp，对C_t按从大到小排序形成队列Y；

步骤2、输入终端待处理任务的有向无环图(DAG)，G＝{V,E},其中节点集合V＝{v₁,v₂,...,v_i,...,v_n}表示待边缘计算网络处理的任务，边集合E表示任务间的依赖关系，后序任务必须等待前序任务完成以后才能开始处理；