[发明专利]一种可靠性增强的移动边缘计算任务卸载方法有效
申请号: | 202010995095.0 | 申请日: | 2020-09-21 |
公开(公告)号: | CN112130927B | 公开(公告)日: | 2022-09-13 |
发明(设计)人: | 刘家磊;蔡丽莎;王怀辰;宋军朋;宋旭;董晨沛 | 申请(专利权)人: | 安阳师范学院 |
主分类号: | G06F9/445 | 分类号: | G06F9/445;G06F9/455;G06F9/50;H04L67/12 |
代理公司: | 郑州优盾知识产权代理有限公司 41125 | 代理人: | 张真真 |
地址: | 455000 河南省*** | 国省代码: | 河南;41 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 可靠性 增强 移动 边缘 计算 任务 卸载 方法 | ||
1.一种可靠性增强的移动边缘计算任务卸载方法,其特征在于,其步骤如下:
步骤一:基于边缘云构建移动边缘计算系统模型,将物联网设备接入移动边缘计算系统模型产生物联网应用,其中,物联网应用包括多个协作任务;
步骤二:根据物联网应用的多个协作任务分别构建物联网应用的有向无环图;
步骤三:针对移动边缘计算系统模型分别构建带宽消耗模型和可靠性模型;
所述带宽消耗模型为:
其中,bandwidthC表示G个物联网应用所消耗的总带宽,i=1,2,…,G表示第i个物联网应用,G为物联网应用的数量,Qi表示第i个物联网应用的任务总数,H表示边缘云的数量,Ph为第h个边缘云所拥有的边缘服务器的集合;Mp表示第p个边缘服务器上容器或虚拟机的集合;xqm表示二进制变量,xqm=1表示第q个任务部署到第m个容器或虚拟机上,xqm=0表示第q个任务未部署到第m个容器或虚拟机上;bmr表示二进制变量,bmr=1表示正在由第m个容器或虚拟机处理的任务q为发送方且与正在由第r个容器或虚拟机处理的任务属于同一个集群,bmr=0表示正在由第m个容器或虚拟机处理的任务q不是发送方,且第r个容器或虚拟机与第m个容器或虚拟机不在同一异构边缘服务器上;bwm表示从第m个容器或虚拟机到第r个容器或虚拟机的带宽;
所述可靠性模型为:
其中,表示存在违反QoS的物联网应用的总数,QoS可以由容器或虚拟机故障和恢复影响物联网应用的总处理时间来表示,差值(totalTi-Di)表示是否违反了物联网应用i的QoS要求,(totalTi-Di)0时F(totalTi-Di)=1表示违反了物联网应用i的QoS要求,否则F(totalTi-Di)=0表示未违反物联网应用i的QoS要求;totalTi表示物联网应用i的完成时间,Di表示物联网应用i的总处理时间的截止时间;
步骤四:根据物联网应用的有向无环图利用可靠性增强的任务卸载方法将物联网应用的多个协作任务与边缘云相匹配;具体方法为:
S41、初始化可靠性增强的任务卸载方法的所有参数,根据物联网应用的截止时间对G个物联网应用进行升序排序,构造物联网应用的优先队列{T1,T2,…,Ti,…,TG};
S42、根据G个物联网应用的有向无环图分别确定G个物联网应用的任务层次结构,其中,任务层次结构包括顶层任务、中间层任务和底层任务,顶层任务只发送任务,底层任务只接收任务,中间层任务为发送任务或接收任务;
S43、对第i个物联网应用的第2层任务指定所在的容器或虚拟机,其中,第2层任务是指中间层任务的第1层;
S43.1、将第i个物联网应用的第2层任务按其指令长度进行降序排列,得到第i个物联网应用的第2层任务序列{qi,2,1,qi,2,2,…,qi,2,a2},a2表示第2层任务的任务数量;
S43.2、初始化参数k2=1,设置容器或虚拟机的数量为M;
S43.3、计算第qi,2,k2个任务在M-k2+1个容器或虚拟机上的平均总处理时间,并选择最小的平均总处理时间对应的容器或虚拟机作为第qi,2,k2个任务所在的容器或虚拟机;
S43.4、k2=k2+1,循环执行步骤S43.3,直至第i个物联网应用的第2层的所有任务均被分配到容器或虚拟机之上;
S44、对第i个物联网应用的顶层任务指定所在的容器或虚拟机;
S44.1、将第i个物联网应用的顶层任务按其指令长度进行降序排序,得到第i个物联网应用的顶层任务序列{qi,1,1,qi,1,2,…,qi,1,a1},a1表示顶层任务的任务数量;
S44.2、初始化参数k1=1;
S44.3、计算第qi,1,k1个任务在M-a2-k1+1个容器或虚拟机上的ωq值,并选择最小的ωq所对应的容器或虚拟机作为第qi,1,k1个任务所在的容器或虚拟机,其中,ωq表示无量纲变量;
无量纲变量ωq的计算方法为:
其中,α为可调因子,Ω表示一组容器或虚拟机;Tiqj表示物联网应用i的第q个任务在第j个容器或虚拟机上的平均总处理时间,dataq表示任务q发送的数据量,bwj表示任务q所在的第j个容器或虚拟机的带宽;
S44.4、k1=k1+1,循环执行步骤S44.3,直至第i个物联网应用的所有顶层任务均被分配到容器或虚拟机之上;
S45、将下一层任务作为当前层任务,根据当前层任务的上一层任务的完成时间对上一层任务进行升序排序,再根据同一个上一层任务对应的尚未指定容器或虚拟机的当前层任务的指令长度进行降序排序,得到当前层任务序列;
S46、按照步骤S44的操作方法指定当前层任务的容器或虚拟机,跳转至下一层任务,返回步骤S45,直至G个物联网应用的所有任务均被分配到容器或虚拟机之上;
步骤五:根据协作任务与边缘云的匹配关系,利用带宽消耗模型和可靠性模型计算物联网应用的可靠性水平、带宽消耗和总完成时间。
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