[发明专利]一种任务调度方法、边缘服务器、计算机介质及边云协同计算系统

说明书

本发明公开了一种任务调度方法、边缘服务器、计算机介质及边云协同计算系统，其中任务调度方法为：边缘服务器从本地用户端接收任务并将任务j加入到任务集；按照时间敏感型任务的优先级高于非时间敏感型任务的优先级、相同敏感型任务中数据量小的优先级高于数据量大的优先级，依次对任务集中的每个任务均按最优调度方案进行任务调度；其中，每个任务均采用帕累托优化方法确定其最优调度方案。本发明可以同时提高用户服务质量和系统服务效用。

技术领域

本发明属于边缘计算领域，具体涉及一种边云协同计算中基于帕累托优化的任务调度方法、边缘服务器、计算机介质及边云协同计算系统。

背景技术

云计算、物联网、车联网、智能电网等技术迅速发展，泛在化、普适化、智能化终端广泛应用，动态内容交付、虚拟现实、增强现实、无人驾驶、远程医疗等新型网络应用对网络和计算的要求越来越高，传统数据、存储、处理集中的云计算模式面临新挑战，出现了雾计算、透明计算、边缘计算、移动边缘计算等新型网络计算模式。受分布式计算启发，边云协同计算将云计算能力扩展到边缘设备，聚合云计算与边缘计算各自优势，进行网络高速传输、资源高效分发、任务快速卸载，强化云、边数据协同处理，可以有效减少数据处理延迟，提高系统可扩展性，提升系统服务效应。

目前的调度方案，以云计算的任务调度为主，有面向用户，考虑减少任务完成时间，提升用户质量QoS(Quality of Service，服务质量)；或者面向服务供应商，考虑减少能耗，提高系统效用。缺少在边云协同计算中同时考虑用户和服务供应商优化用户质量和服务效用目标的任务调度优化。由此，有必要面向用户和服务供应商研究边云协同计算环境下的任务调度优化方法，同时提升用户服务质量和系统服务效应。

发明内容

本发明提供一种边云协同计算中基于帕累托优化的任务调度方法、边缘服务器、计算机介质及边云协同计算系统，在边缘服务器以用户服务质量和系统服务效应同时作为优化目标，并采用帕累托优化方法获取最优调度方案，以优化任务调度，提高用户服务质量和系统服务效用。

为实现上述技术目的，本发明采用如下技术方案：

一种边云协同计算中基于帕累托优化的任务调度方法，包括：

边缘服务器从本地用户端接收任务并将任务j加入到任务集；

按照时间敏感型任务的优先级高于非时间敏感型任务的优先级、相同敏感型任务中数据量小的优先级高于数据量大的优先级，依次对任务集中的每个任务均按最优调度方案进行任务调度；

其中，每个任务均采用帕累托优化方法确定其最优调度方案，具体为：

首先，对任务j进行m轮预调度，且每轮预调度均将任务随机预调度到边云协同计算系统的任意一个或多个任务计算节点，每轮预调度重复n次得到n个预调度方案；所述边云协同计算系统的任务计算节点包括云服务中心和边缘服务器；

然后，从每轮预调度的n个预调度方案中，选择用户服务质量值最大的预调度方案保存至任务调度方案集Y′_j[m]，选择系统服务效用值最大的预调度方案保存至任务调度方案集Y″_j[m]；

最后，求解Y′_j[m]与Y″_j[m]的交集Y_j←Y′_j[m]∩Y″_j[m]，并计算交集Y_j中每个预调度方案的用户服务质量值与系统服务效用值之和，取和最大值对应的预调度方案作为任务j的最优调度方案。

在更优的任务调度方法技术方案中，用户服务质量值的计算公式为：