[发明专利]一种在移动边缘网络中的分布式服务缓存方法

权利要求书

1.一种在移动边缘网络中的分布式服务缓存方法，其特征在于，步骤如下：

(1)网络信息获取子系统具体运行过程如下：

(1.1)定义网络模型

构建一个双层云网络，定义为G(CL∪DC,E)，双层云网络不仅包括部署在用户附近的微云，还包括部署在远程地区的拥有大量计算资源的功能强大的数据中心；双层云网络中包括一定数量的服务提供商，其提供的服务部署在远程数据中心，他们具有稳定的忠实用户，如果服务提供商的整体服务质量稳定，则其用户短期内不会转移到其他网络服务提供商；此外，根据大多数云平台的机制，将托管缓存服务实例的VM分配一定数量的带宽资源，以保证往返于VM的数据传输速率；

(1.2)获取网络信息

获取当前网络状态和请求队列，假设CL_i表示微云CL中的一个委员，CL_j表示DC中的一个数据中心，E表示微云和数据中心间互联的所有链接，那么e表示E中的一条链接；每一个微云CL_i都有有限的计算资源来实现各种服务和应用程序，设C(CL_i)和B(CL_i)分别表示每个微云的计算能力和带宽能力；

(2)多用户服务缓存建模子系统的具体处理过程如下：

(2.1)每个网络服务提供商sp_l都拥有一个服务，由s_l表示，并部署在远程数据中心中；

(2.2)提取用户发出的服务请求；

(2.3)如果网络服务提供商将s_l的实例缓存到微云中，则s_l的用户请求将被重定向到对应微云中缓存的服务实例；否则，将由远程数据中心的原始服务实例继续满足其用户请求；

(2.4)微云中的缓存服务实例可能会被破坏，则其占用的资源将被释放回系统；但未来的服务可能需要由其缓存服务实例处理的数据，因此，被s_l的缓存服务实例处理的用户数据必须转发到远程云中的原始服务实例；

(3)成本需求建模子系统

对于服务提供商而言，会产生各种资源使用成本，具体来说，如果一个微云缓存多个服务实例，则缓存的服务实例共同承担所花费的开销；为服务s_l使用微云中的计算资源的单位成本，因此服务s_l在微云中使用的计算资源总成本为其中代表被分配到微云中的一个VM的计算资源量；

带宽资源被用来作为微云间的数据传输，令表示服务s_l使用微云中的带宽资源的单位成本，因此，带宽资源使用总成本为其中表示被分配到微云中的一个VM的带宽资源量；

为了清晰起见，不与他人共享VM的网络服务提供商的成本被称为sp_l的默认成本，用c_l,i表示服务s_l在微云CL_i的VM中缓存实例的默认成本；即

(4)延迟及收益需求建模子系统

(4.1)如果将服务缓存到微云中，用户的延迟可显著缩短，因为微云的位置离用户很近；设和d_l,i分别表示用户在数据中心的实例和在微云中的缓存实例中所经历的平均延迟，考虑到数据中心位于远程地区，则对于每个微云及服务来说，远大于d_l,i；

(4.2)考虑到过长的延迟可能会导致成本损失，因此请求服务所经历的延迟决定了其网络服务提供商sp_l的效用；设u_l为承担默认成本的服务提供商的默认效用，即用来缓存服务的虚拟机不与其他服务提供商共享，将其表示为：

其中，v_l是服务提供商的私有值；

(5)非资源共享的近似算法实现子系统

(5.1)令x_l,i为一个二进制变量，表示网络服务提供商sp_l的服务s_l是否缓存在微云中，其中|CL(S_i)|表示每个服务s_l缓存到的微云集合；然后将本方法的问题表述为ILP，如下所示：

ILP：

约束为：

约束1

x_li∈{0,1}约束2

其中，约束1表示每个服务s_l必须缓存到微云中，约束2保证不违反每个微云的容量，即最多可将M个网络服务提供商分配给单个微云；

(5.2)将整数线性规划转换为松弛型LP：0≤x_li≤1，LP的最优解可在多项式时间内获得；但是，由于x_li的分数值，对于原始问题可能不是可行的解决方案；为了使该解可行，需要利用随机舍入方法将分数解舍入为整数解；使用x_li表示将服务s_l分配给微云的i.i.d事件，并以的概率将服务s_l分配给微云；

(5.3)设计ApproRR算法，将网络状态、服务提供商及每个服务提供商需要在微云中缓存服务作为输入，输出每一个网络服务提供商的缓存决策；

(6)分布式联盟形成博弈子系统

(6.1)假设服务提供商是代理，将其服务缓存在单个微云中的服务提供商被视为一个联盟，因此，他们将通过付费来分担使用微云的计算资源和带宽资源的成本；在考虑有限制条件的联盟下，设K为每个联盟的容量，指定可组成联盟的服务提供商的最大数量；

(6.2)用g_i表示微云CL_i中的一个联盟，p_l(g_i)表示其服务提供商sp_l留在联盟g_i而必须支付的费用，通过与其他网络服务提供商无条件协作而获得的收入称为合作效用，表示为

(6.3)通过共享其VM与其他服务提供商进行合作而获得的服务提供商sp_l的效用定义为其合作效用与默认效用之间的差异；假设可在微云中最大化sp_l的默认效用，用u_l(g_i)表示网络服务提供商sp_l通过停留在g_i联盟中而获得的效用，将其表示为：

(6.4)考虑到每个sp_l都有一个默认效用，其不与他人共享的资源使用成本为c_l,i'，d_l,i'为与c_l,i'对应的在微云端体验的平均延迟；如果可进一步改善其效用，则选择与其他人共享；这意味着(p_l(g_i)-v_l·d_l,i'+v_l·d_l,i)可最小化，称此成本为合作成本，用表示，定义为

(6.5)考虑一种分布式机制，该机制允许网络服务提供商根据其自身的价值和信息来决定要加入的联盟；具体来说，每个服务提供商仅根据其收入是否恶化做出决策，如果是，则网络服务提供商将不会加入联盟，同时，联盟能决定是否网络服务提供商被允许加入；

(6.6)提出一种定价方法，以确保存在稳定的联盟结构；假设由于微云中的资源使用而导致的网络服务提供商sp_l的支付与其默认成本成正比；sp_l'指当前联盟中已缓存服务的服务提供商；p_l(g_i)是服务提供商sp_l的支付，如果它停留在微云的联盟g_i中，则其中c(g_i)为在微云中使用资源的成本，定义为

(6.7)设计Coalition算法，该算法的基本原理遵循为稳定匹配问题设计的递延接受算法；该算法迭代地为微云形成稳定的联盟结构；最初，每个微云都具有一个联盟，然后每个网络服务提供商从联盟集合中确定最可取的联盟，并向联盟发送“加入请求”；每个网络服务提供商都会选择一个可与联盟中其他现有网络服务提供商合作，以达到最高效用的联盟；随后，联盟的代理响应每个网络服务提供商的加入请求；具体而言，它首先通过允许网络服务提供商来检查是否会破坏联盟的容量；如果没有，它将选择一个可实现最低社会成本的网络服务提供商；所选的网络服务提供商被视为对联盟的“预分配”，在随后的迭代中，尚未预先分配给任何联盟的网络服务提供商将继续向尚未考虑他们的联盟发送加入请求；如果有更好的选择，则每个联盟的代理可与先前迭代中预先分配给他的网络服务提供商分手；联盟加入过程继续执行，直到所有网络服务提供商已预先分配给联盟为止；然后，每个联盟的网络服务提供商为停留在联盟中支付p_l(g_i)，然后将其服务缓存在微云中；

(7)性能评估子系统

设置环境参数，考虑一个包括10到200个网络节点不等的两层云网络，其中每个网络拓扑都使用GT-ITM生成；在这些网络中，微云在网络节点中所占的比例设为0.7，网络中剩余节点为数据中心节点；其中每个微云的计算能力在8,000到16,000Mhz之间，带宽资源在100Mbps到1000Mbps之间变化；每个微云中都包含多个虚拟机，虚拟机的数量由微云所能承受的虚拟机的计算能力决定；每个虚拟机的计算能力是从[4000,8000]MHz随机抽取的；每个虚拟机的带宽容量从[10Mbps,100Mbps]的范围中提取；在微云中使用单位数量的计算资源和带宽资源的成本被设置在[$0.15，$0.22]和[$0.05，$0.12]之间；用户到微云中请求缓存的服务所经历的平均延迟值在10ms到50ms之间，到数据中心所经历的平均延迟值在50ms到100ms之间。