[发明专利]一种边缘计算平台中任务迁移方法

说明书

一种边缘计算平台中任务迁移方法，属于边缘计算技术领域，用以解决在边缘计算平台中进行任务迁移时减小能耗开销、通信开销、迁移开销以及三者的综合开销。本发明方法步骤包括将物理网络拓扑各服务器节点按照CPU资源利用率分为hotspot节点、warmspot节点和coldspot节点；对物理网络拓扑进行预处理；对hotspot节点和coldspot节点分别进行短期内资源利用率预测；对需要进行任务迁移的hotspot节点和coldspot节点分别进行任务迁移，获取迁移后各任务所在服务器位置。本发明方法用于消除边缘计算平台中超过资源利用率上限及低于资源利用率下限的服务器，有效减少系统的能耗开销、计算时延、数据传输压力，充分利用边缘服务器的存储和计算能力并缓解云计算中心压力。

技术领域

本发明涉及边缘计算技术领域，具体涉及一种边缘计算平台中任务迁移方法。

背景技术

边缘计算是继分布式计算、网格计算、云计算之后的一种新型计算模型，通过在边缘计算平台上对任务进行迁移，能够使任务更合理平均的分配到各边缘以及云中心服务器，从而实现边缘计算平台中各服务器资源的高效合理使用，进而有效减少系统的计算时延、数据传输压力，充分利用边缘服务器的存储和计算能力并缓解云计算中心压力。此外，实现边缘计算平台中任务的迁移过程，能够有限避免因为硬件故障所引发的任务处理响应中断等情况。但是现有的边缘计算平台中任务迁移方法能耗开销大、计算时延长、数据传输压力大，导致边缘计算平台中出现过多的“过载”及“欠载”服务器，不能充分合理地利用服务器资源。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：鉴于以上问题，本发明要解决的技术问题是在边缘计算平台中进行任务迁移时减小能耗开销、通信开销、迁移开销以及三者的综合开销。

本发明为解决上述技术问题所采用的技术方案是：本发明所述的一种边缘计算平台中任务迁移方法包括，步骤一、获取物理网络拓扑、虚拟网络拓扑以及各任务所在服务器位置；其中，物理网络拓扑为边缘计算平台中的底层服务器网络拓扑，虚拟网络拓扑为任务之间的通信关系；步骤二、将物理网络拓扑各服务器节点按照CPU资源利用率分为hotspot节点、warmspot节点和coldspot节点；其中，满足资源利用率达到或超过上限的节点为hotspot节点；满足CPU资源利用率低于下限的节点为coldspot节点；满足CPU资源利用率高于下限且未达到上限的节点为warmspot节点；步骤三、对所述物理网络拓扑进行预处理，包括将物理网络拓扑转化为完全图结构，并按照规则对完全图结构中任意两个服务器节点之间的链路进行涂色处理；步骤四、对hotspot节点和coldspot节点分别进行短期内资源利用率预测，将预测结果为未来短期内资源利用率达到或超过上限的节点确定为需要进行任务迁移的hotspot节点；将预测结果为未来短期内资源利用率低于下限的节点确定为需要进行任务迁移的coldspot节点；步骤五、对需要进行任务迁移的hotspot节点和coldspot节点分别进行任务迁移，获取迁移后各任务所在服务器位置。

进一步地，步骤二中CPU资源利用率上限为0.8，下限为0.2。进一步地，步骤三中按照规则对完全图结构中任意两个服务器节点之间的链路进行涂色处理的所述规则为，对于两端节点都是hotspot节点的链路或者dis值为∞的链路，将其涂色为红色；对于一端节点是hotspot节点或者coldspot节点、另一端节点是warmspot节点的链路，将其涂为绿色；对于一端节点是hotspot节点、另一端节点是coldspot节点的链路，将其涂为蓝色；对于两端节点都是coldspot节点的链路，将其涂为黄色；其余情况不进行涂色处理；其中，dis表示通过Dijkstra(迪克斯特拉)算法计算出的两个节点之间最短路径的长度，dis值为∞表示两个服务器节点之间没有可达路径。进一步地，步骤四中对hotspot节点和coldspot节点分别进行短期内资源利用率预测的方法为通过线性回归模型对服务器节点的CPU资源利用率进行预测，线性回归预测函数为：