[发明专利]多服务器下降低系统能耗的移动边缘计算卸载方法

说明书

本发明提供了一种多服务器下降低系统能耗的移动边缘计算卸载方法，MEC服务器根据当前资源和通信状态确定任务在本地计算卸载还是在其他服务器上远程计算；当需要远程计算卸载时，按照任务执行时延大小和所占资源大小对MEC服务器进行优先级排序，并将任务分配给优先级高的MEC服务器计算卸载，适用于在协作框架下计算资源不充足但对总的任务时延有较高要求的系统。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种多服务器下降低系统能耗的移动边缘计算卸载方法。

背景技术

5G时代的到来，使得流量爆炸性增长。智能手机等移动设备的普及带来了移动终端应用的爆发式兴起，更多更为成熟和复杂的程序将在移动智能终端上运行。而其中大部分设备的计算资源有限，通信和储存必须依靠云或边缘设备来完成。此外，终端用户和远程云之间的数据交换将会占用大量带宽并导致回程网络瘫痪。作为移动云计算的补充，移动边缘网络应运而生。移动边缘网络将流量、计算和网络功能下沉到网络边缘，使得越来越多的信息在本地生成和消费。计算卸载最初应用在云计算中，该技术可以实现在移动智能终端上运行复杂和成熟的应用。但却引入了显著的执行延迟，使得卸载不适合实时应用程序。为了解决延迟问题，研究人员将计算卸载技术引入到移动边缘网络中，形成移动边缘计算(Mobile Edge Computing，MEC)。MEC技术使得网络边缘具有计算、储存和通信的能力，让海量的信息利用边缘设备的计算、储存资源在网络边缘进行生产和消费。针对5G架构下边缘计算网络中有多节点服务器的场景，现有文献主要集中在研究多节点服务器下能耗和时延计算问题，但在5G框架下研究联合通信和计算的计算协作较少。本系统基于5G的超密集组网的边缘计算架构，提出了一种基于多维背包问题的MMKPP算法，并对任务根据其优先级进行排序，进一步降低系统任务计算卸载的时延。研究联合通信和计算的计算协作。

发明内容

本发明的目的在于提供一种多服务器下降低系统能耗的移动边缘计算卸载方法，以达到系统计算能耗最小的优化目标。

为了达到上述目的，本发明提供了一种多服务器下降低系统能耗的移动边缘计算卸载方法，在MEC协同架构下，每个基站配置一台MEC服务器，所述多服务器下降低系统能耗的移动边缘计算卸载方法包括：

MEC服务器根据当前资源和通信状态确定任务在本地计算卸载还是在其他服务器上远程计算；

当需要远程计算卸载时，按照任务执行时延大小和所占资源大小对MEC服务器进行优先级排序，并将任务分配给优先级高的MEC服务器计算卸载；

任务a_n的优先级p_n为：

其中，为本地计算时间，β为比重因子，γ_n为资源分配的比例，ξ_m表示基站m和其他基站连接的无线信道状态，为总时间消耗，φ_nm表示是否合作的决定，S_m表示选中的服务器，S为服务器。

可选的，设定MEC合作系统R，M个配备有MEC服务器的基站，服务器S＝(S₁,S₂,......,S_M)，连接矩阵为ξ＝[ξ₁,ξ₂,......,ξ_M]^T，其中ξ_m表示基站m和其他基站连接的无线信道状态，MEC服务器可用资源可表示为ζ＝(ζ₁,ζ₂,......,ζ_M)，一个过载的MEC服务器S₀拥有多个任务去执行，并且这些任务均是计算密集型和时间敏感型，其中D_n表示计算数据的输入数据量，O_n表示输出的数据量，C_n表示完成本次任务所需的计算资源，表示本次任务的最大时延。

可选的，任务的执行和任务分配的决策满足如下公式：