[发明专利]一种电力物联网场景中基于协同内容缓存的卸载方法

说明书

本发明涉及一种电力物联网场景中基于协同内容缓存的卸载方法，属于移动通信技术领域。技术方案包含以下步骤：初始化；巡检设备开始执行卸载任务操作；MEC服务器检索每个巡检设备的任务数据，执行基于协同内容缓存的计算卸载策略；MEC服务器执行协同调度算法；计算巡检设备的计算卸载总时延；输出每个巡检设备的卸载策略和最优计算卸载总时延。本发明将缓存技术引入到MEC计算卸载中，提出一种电力物联网场景中基于协同内容缓存的卸载方法；通过联合考虑前向服务器单元和后向服务器单元中缓存的资源，来有效的缩减用户的任务完成时间，通过所设计的电力物联网巡检业务中缓存增强计算卸载策略，降低了多巡检设备多任务的总计算卸载时延。

技术领域

本发明涉及一种电力物联网场景中基于协同内容缓存的卸载方法，属于移动通信技术领域。

背景技术

电力物联网近年来飞速发展，各式各样的电力巡检设备也应运而生，预计这种快速发展趋势将在未来几年会持续保持。随着电力物联网时代的来临，智能电力巡检设备终端必然成为其中不可或缺的一部分。能提供更低时延、更可靠服务的通信技术作为电力物联网的有效支撑，在促进电力网络的发展中起着极大的作用。为了满足新兴智能巡检设备的计算需求，引入移动边缘计算提供辅助计算是当前研究组织普遍认可的模式。同时，提供边缘计算的边缘服务器还在朝着更广的应用场景拓展，为很多服务提供者带来了新的曙光。例如，运营商希望通过将部分服务部署在基站边缘的MEC服务器上，向用户提供实时、低延迟的服务；内容提供者希望通过在MEC服务器上缓存数据，减少向用户发送内容所需的时间。然而，当前MEC服务器的计算能力、覆盖范围和能耗成本还处于不断优化中，为支撑电力物联网中任务计算卸载带来了挑战。由于MEC具有位置感知、延迟敏感和移动支持的特点，设计MEC需要综合考虑分布式移动设备和MEC服务器间的所在位置、通信质量、计算资源等方面的联合优化。通过与缓存的联合设计可以提高多种任务处理性能。例如，文献1中，作者提出了一种基于MECs的分布式内容分发网络，分析了系统中服务设备和终端的分布特点，提出了一种基于分组和分层的缓存策略，以提高能源效率。在文献2中，作者设计了一个计算卸载、内容缓存和资源分配的集成模型，在分支定界方法和问题约束的基础上，对深度搜索树进行了改进，采用改进的分支定界方法求解优化问题，提高了智能移动设备的时延敏感型任务用户体验。但是，这种缓存策略没有考虑高速移动性的场景适用性，特别是扩展到电力物联网中移动速度较高的巡检设备。

大规模的内容交付已成为无线网络发展的重要组成部分，而边缘缓存这种新兴模式给予了大规模内容交付有利的支撑。常规研究思路中往往将存储与计算两个过程分割开来，这样做的好处显而易见，降低问题处理的复杂度，实现功能解耦。但这些好处在分别部署不同设备带来的高成本面前，价值不高。在这些问题的驱动下，对边缘缓存和边缘计算组合协作，并符合高速移动设备要求，为电力物联网巡检业务提供服务，是一个值得研究的问题。文献3中考虑了用户迁移问题，将边缘缓存扩展到MEC，实现了更灵活的上下文感知缓存决策，证明了该方案与传统方案相比具有更高的吞吐量。目前，在热门的AR、多媒体转换应用方面，存在计算任务重复计算的问题[4]。类似地，在电力物联网巡检业务中，同一短距离巡检线路或者同一变电站内，总是有大量相同计算任务，不同巡检终端向MEC服务器上传相同的任务关键值。在经过复杂运算过程后，反馈相同结果给任务请求者。MEC服务器做出了重复性计算过程，占用了部分计算资源，而这些高频率相同任务的计算请求叠加起来的资源需求，便汇聚了一个不可忽视的成本消耗[5]。尽管MEC的优点得到了业界的广泛认可，但是资源的分布管理、移动性预测、计算资源分配都还有待完善，尤其是资源分配问题。与集中式云服务器相比，部署在巡检线路处的MEC服务器计算能力较低，有效的计算卸载策略有助于更合理地利用MEC服务器的计算资源。本专利，首先描述了电力物联网巡检业务中MEC辅助的任务计算卸载过程。依靠MEC服务器的存储能力，优化区域内巡检终端服务的重复性运算，节省计算资源。影响资源分配的另一个因素是巡检设备需要支付的卸载成本和时延之间的权衡。任务卸载的成本与分配给用户的资源成正比，而延迟则成反比。当分配给用户更多资源时，用户需要支付更高的成本，但他们可以以更低的延迟接收服务，分析成本和时延的权衡也很重要，所以在设计该卸载策略和算法时，需要集中解决了这些问题。

发明内容