[发明专利]一种多边缘协同的资源部署方法

说明书

一种多边缘协同的资源部署方法，包括以下步骤：首先通过蚁群算法为每一个边缘服务器分配网络转发跳数最低的N个边缘设备构成边缘域集合，每一个终端在进行资源请求时，通过检测各边缘服务器的转发跳数、链路拥塞情况，定义对应的最佳的边缘域，在每一个边缘域集合中，将终端的请求资源进行切片，通过布谷鸟搜索算法，对终端的请求进行部署；解决了边缘环境下边缘端的资源部署；优化边缘计算环境的边缘端网络，最大限度降低了终端的请求资源时延。

技术领域

本发明属于边缘计算技术领域，具体涉及一种多边缘协同的资源部署方法。

背景技术

随着物联网技术的飞速发展，云计算技术以及应用也越来越为普遍，然而，随着各种物联网智能终端设备的爆发式增长，使得云计算处理的数据量空前巨大，一大批具有代表性的新应用场景也应运而生，而现有的云-端架构无法满足各种应用场景特有的需求。因此产生了一种新的计算模型-边缘计算，边缘计算指将空间距离或网络距离上与用户临近的这些独立分散的边缘设备进行有效的组织与管理，我们不仅通过云中心来进行数据的处理，而且充分利用网络边缘端来处理数据，发挥云中心和边缘端协同工作的优势，减少终端的请求响应时间。

在云-边缘端-终端的边缘计算模型下，边缘端在处理，分析数据起着不可或缺的作用。终端的许多资源请求需要在边缘端进行资源部署，然而尚未存在有效解决边缘端的资源部署的方法。在云-边缘端-终端的边缘计算的环境下，存在终端的资源请求在边缘端难以进行有效资源部署，多个边缘域协同工作难的问题，因此，如何有效进行边缘端资源的部署成为亟需解决的问题。

发明内容

为克服上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种多边缘协同的资源部署方法，对每一个终端请求资源采取最佳的资源部署策略，将请求资源部署到边缘域再部署到每一个边缘设备中，最大限度发挥边缘计算边缘端计算的优势；优化边缘计算环境的边缘端网络，降低终端的请求资源时延。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种多边缘协同的资源部署方法，包括以下步骤：

步骤1，首先，检测边缘服务器与周围边缘设备的网络跳数，使用全局更新的蚁群算法对每一个边缘服务器动态地分配N个边缘设备；

定义必要参数：边缘服务器i与边缘设备j之间的网络跳数为T_ij，蚁群算法的迭代次数为iteratorNum，蚂蚁的数量为antNum，每只蚂蚁对应一次分配的策略，一个边缘设备分配到一个边缘域这条路径的信息素浓度为pheromone，信息素挥发因子为p，信息素残留因子为1-p，信息启发式因子为α，期望启发式因子为β；

每一个边缘域优化采用以下步骤：

1)首先从边缘服务器周围的边缘设备随机选取N个边缘设备；

2)采用如下公式评价该策略的质量；

第k只蚂蚁分配的策略，对应的边缘服务器i与分配的N个设备之间的网络总跳数为

3)采用以下公式更新信息素

n次迭代后在路径(i,j)上的信息素按如下规则调整：

τ_ij(n+1)＝(1-p)τ_ij(n)+pΔτ_ij(n)

Δτ_ij(n)为每一迭代后边缘服务器i与边缘设备j之间信息素浓度的累积增加量，Δ^kτ_ij(n)为第k只蚂蚁对边缘服务器i与边缘设备j之间信息素浓度的贡献量；

4)一部分蚂蚁按信息素浓度进行分配，一部分蚂蚁采用随机分配；

5)若未达到迭代次数，返回2)