[发明专利]一种云端融合环境下的能源调度方法

说明书

本发明提供了一种云端融合环境下的能源调度方法，属于云端融合领域。该方法以最小化能源消耗为目标构建能源调度模型，对待调度的每个时刻采集雾网络的能源特征变量属性值，将其作为能源调度模型的输入，求解模型确定最小化能源消耗的调度方案即每个时刻处理任务的目标雾节点以及其它雾节点向目标雾节点传送的可再生能源。本发明在雾节点上添加可再生能源的供能方式，利用多个雾节点合作处理任务，使得能源开销最小。

技术领域

本发明属于云端融合技术领域，更具体的，涉及一种云端融合环境下的能源调度方法。

背景技术

云计算具有资源利用率高，计算能力强，可靠性高等优势，为许多用户提供多功能的服务。然而，随着近年来移动流量的激增，将巨大数据量传输到云端不仅给通信带宽造成了沉重的负担，而且还给终端用户带来了难以承受的传输延迟和服务质量下降。为了应对上述挑战，思科在2014年提供了雾计算概念。雾计算是将云计算扩展到了网络边缘，它利用资源有限的路由器，网关和接入点或者是具有过多计算资源的移动设备来为其他人提供服务。通过将网络边缘用户的部分计算工作负载在网络边缘的雾节点上直接处理可以有效的减少传输延迟，减轻互联网的流量拥塞，提高用户体验。

随着云中心在全球不断的部署应用，数据中心的能耗问题也是一个日益受到关注的问题。据估计，到2020年，信息和通信技术(ICT)将占全球能源消耗的大约14％。而数据中心的能源消耗占ICT能源消耗总量的近25％。因此，数据中心的能源消耗成为一个迫切需要解决的问题。美国国内在2011年生产了12.7％的包括太阳能和风能在内的可再生能源。可再生能源将被广泛采用，以减少ICT的棕色能源消耗。谷歌在全球范围内建立了许多绿色数据中心，并且有35％的谷歌数据中心利用可再生能源。由于可再生能源的间歇性和不可预测性，仅使用本地风能和太阳能而没有大规模存储的情况下为数据中心供电是具有挑战性的。而边缘节点不仅能够在数据传输方面缓解能源消耗，而且由于其本身的规模比数据中心的小很多，可以更好的使用可再生能源来进行供电以减少棕色能源的消耗。

在云端融合环境下提供的服务不仅有效解决了云计算无法满足时延敏感等应用的需求，还有效的节约了能源消耗。然而目前的研究主要侧重于如何将工作负载从缺少可再生能源的地方迁移到拥有可再生能源的数据中心，或者是考虑如何让多个雾节点合作处理一些任务使效率更高而没有考虑可再生能源的使用。

发明内容

针对现有技术的缺陷或改进需求，本发明提供了一种云端融合环境下的能源调度方法，其目的在于，在雾节点上添加可再生能源的供能方式，利用多个雾节点合作处理任务，使得能源开销最小。

一种云端融合环境下的能源调度方法，包括以下步骤：

对待调度的每个时刻t采集雾网络的能源特征变量属性值，将其作为能源调度模型的输入，求解模型确定最小化能源消耗的调度方案即每个时刻t处理任务的目标雾节点以及其它雾节点向目标雾节点传送的可再生能源

所述能源调度模型构建如下：

任务执行条件：某时刻只有一个雾节点作为目标雾节点执行任务，其它雾节点将该时刻的任务迁移给目标雾节点；

能源约束条件：某时刻源雾节点j向目标雾节点i迁移的可再生能源不能超过该时刻源雾节点j所拥有的全部可再生能源；目标雾节点i所获取的全部可再生能源不能超过处理任务所需的能源

能源优化目标：T时段内雾网络的所有能源消耗最小。

进一步地，所述雾节点i执行任务所需的能源的计算方式为：