[发明专利]一种多接入边缘计算系统中的任务对等卸载方法和装置

说明书

本发明提供一种多接入边缘计算系统中的任务对等卸载方法和装置，在所述多接入边缘计算MEC系统中，MEC服务器部署在基带单元池侧以构建边缘云，在所述边缘云之间通过城域光网络互连，所述方法包括：基于用户设备本地服务器中任务延迟值来确定需要对等卸载的任务；基于遗传算法为需要对等卸载的任务选择卸载目的MEC服务器并为需要对等卸载的任务分配路由资源和频谱资源；基于比例公平方法为需要对等卸载到所述目的MEC服务器的任务和在本地MEC服务器的任务分配计算资源。本发明实施例的方法提高了任务的延迟性能和系统资源利用率。

技术领域

本发明涉及光网络领域，更具体而言，本发明涉及一种多接入边缘计算系统中的任务对等卸载方法和装置。

背景技术

作为5G的核心技术之一，多接入边缘计算(Multi-access Edge Computing,MEC)具有广阔的发展前景。MEC是通过将云资源向下推送至网络边缘从而提供移动网络边缘的云计算能力的技术，这些能力由边缘计算服务器提供，通过将计算任务卸载到MEC服务器而不是远距离的核心云计算中心，用户设备能够以较低的延迟访问计算资源。云无线接入网(Cloud Radio Access Network,C-RAN)被认为是整合MEC和5G架构的重要技术转换。它将包括MEC在内的所有基站计算资源聚合到一个中央池中，该中央池被称为基带单元池(Base-band Unit Pool,BBU Pool)。

通常，来自用户设备的任务请求会发送到与其距离最近的MEC服务器(即该用户的本地MEC服务器)以进行快速处理。当来自同一个区域的其他用户设备同时生成大量任务请求时，这些请求的数据流量都会传入负责该区域的本地MEC服务器，很容易造成服务器过载，从而导致任务请求因处理时间超过其延迟阈值而失败。在这种情况下，需要尽量降低MEC服务器过载的情况。

现有的一种降低MEC服务器过载的方案是，在现有的车辆自组织网络(VANETs)中，作为MEC的移动边缘服务器(MES)部署在宏基站(MBS)中，车辆通过Wi-Fi直接连接，采用主动式负载平衡方法来平衡MES之间的负载。该方法使用卷积神经网络(CNN)提前预测两个相邻的MES(如MES1和MES2)所覆盖区域的车辆流量，当MES2覆盖范围内将存在大量车辆导致大量数据请求时，部分MES2缓存的数据将被调度到MES1，使一些经过MES1到MES2的车辆可以从MES1下载所需数据，从而减轻MES2的工作负载。

另有一种降低MEC服务器过载的方案是，在启用MEC服务器的小型蜂窝网络中，小型蜂窝基站(SBS)具有类似云的计算和存储功能，用户可以通过无线链路将MEC服务器计算任务卸载到SBS。负载较重的SBS可以将部分任务卸载到其它SBS。该方案制定了计算工作负载所产生的能耗，根据各个SBS的最大能耗预算，最大限度地减少长期系统延迟。

然而，现有的这些方案都是基于无线网络进行数据传输的研究，其中MEC服务器部署在基站(BS)附近，任务的数据流量通过无线信道在MEC服务器之间传输。无线信道不仅传输容量小、速度慢、抖动大，且稳定性差。并且，现有技术中的方案大部分都只考虑了任务延迟和系统能耗，并没有着重考虑整个系统中的资源利用率。

如何提高多接入边缘计算系统的任务延迟性能和提高系统的资源利用率，是一个亟待解决的问题。

发明内容

鉴于此，本发明实施例提供了一种多接入边缘计算系统中的任务对等卸载方法和装置，从而消除或改善现有技术中存在的一个或更多个缺陷。

本发明的技术方案如下：

根据本发明的一方面，提供了一种多接入边缘计算系统中的任务对等卸载方法，在所述多接入边缘计算MEC系统中，MEC服务器部署在基带单元池侧以构建边缘云，在所述边缘云之间通过城域光网络互连，该方法包括以下步骤：

基于用户设备本地服务器中任务延迟值来确定需要对等卸载的任务；