[发明专利]一种面向工业物联网的边缘计算任务卸载方法

说明书

本发明涉及一种面向工业物联网的边缘计算任务卸载方法。所述方法包括构建三层边缘计算节点网络模型；通过SDN(软件定义网络)控制器规划网络中点到点的最优路径；定义设备卸载任务到各层边缘计算节点的时延模型，在计算设备任务的总时延小于任务最大容忍延时的边缘计算节点中，通过初选规则选择较优的N个边缘计算节点作为任务卸载的候选节点；再将设备任务的长度、优先级和任务卸载的传输时延与该任务最大容忍延时之比作为模糊逻辑输入变量，采用模糊逻辑算法选择候选节点中最优节点进行任务卸载。通过本发明的任务卸载方法，保证设备对数据实时性和计算资源的差异性需求，减少设备任务的传输和处理时间。

技术领域

本发明属于边缘计算领域，涉及一种面向工业物联网的边缘计算任务卸载方法。

背景技术

边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘，融合网络、计算和存储等核心能力的开放平台，满足快速交互响应的需求，提供普遍且灵活的计算服务。边缘计算中的任务卸载是将设备终端的计算任务卸载到网络边缘的边缘计算环境中，从而解决终端设备在计算资源、存储空间以及能效等方面存在的问题。

在工业物联网环境中，传统的云计算服务采用集中式处理方式，具有成本低、可靠性高和可伸缩性等优势，但也存在设备任务数据传输距离过长以及网络通信质量可变性给数据传输的实时性带来不确定性等问题。随着现代工厂底层设备对数据的实时性要求不断提高以及对计算资源的差异性需求，云计算服务已经难以满足一些对数据实时性要求较高的生产环境，边缘计算的出现，有效的弥补了云计算存在的一些不足，现阶段大多采用单层边缘计算节点的卸载方法，有效的解决了数据对实时性的需求问题，但是忽略工厂中不同底层设备任务对计算资源的差异性需求，使得计算资源不能得到充分的利用。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种面向工业物联网的边缘计算任务卸载方法，可以满足不同工厂现场生产设备任务请求对计算资源的差异性需求。通过SDN技术和模糊逻辑算法选择最优的边缘计算节点进行任务卸载，从而减少计算任务的传输时间和处理时间。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种面向工业物联网的边缘计算任务卸载方法，通过分层的边缘计算节点将计算资源合理的分布到工厂生产环境中，SDN控制器通过改进的最短路径算法OSPA完成网络中点到点的最优传输路径规划，并通过初选规则和模糊逻辑算法实现设备任务卸载到最优边缘计算节点；该方法包括以下步骤：

S1：构建一个三层边缘计算节点的网络模型，第一层边缘计算节点位于工厂车间现场，靠近工业现场生产设备，负责工业有线和无线设备的接入；第二层边缘计算节点位于车间内数据通信的总出口处，充当车间边缘服务器的功能；第三层边缘计算节点位于工厂内的数据中心，完成各个车间之间数据任务的综合计算以及存储；根据边缘计算节点所在区域的现场生产设备数据量规模，选定边缘计算节点的CPU频率和内存大小性能参数；

S2：SDN控制器通过改进的最短路径算法OSPA，规划工业网络中点到点的最优路径；

S3：定义设备卸载任务到各层边缘计算节点的时延模型，在计算设备任务的总时延小于任务最大容忍延时的边缘计算节点中，通过初选规则选择较优的N个边缘计算节点作为任务卸载的候选节点，候选边缘计算节点集合表示为{NODE_1,NODE_2,...,NODE_N}；

S4：将设备任务的长度、优先级和任务卸载的传输时延与该任务最大容忍延时之比三个参数作为模糊逻辑算法的输入变量，定义三个参数的隶属函数，选定模糊规则和推理方法，采用模糊逻辑算法选择候选节点中最优节点进行任务卸载。

可选的，所述步骤S2包括：