[发明专利]边缘计算任务的在线分派调度方法和系统

说明书

本说明书一个或多个实施例提供了一种边缘计算任务的在线分派调度方法和系统，所述边缘计算任务的在线分派调度系统包括：用户终端，接入点和边缘服务器；所述边缘计算任务的在线分派调度方法包括：所述用户终端将任务发送给所述接入点；所述接入点根据最优分派策略从若干所述边缘服务器选择目标边缘服务器，并将所述任务分派到所述目标边缘服务器；其中，所述最优分派策略由多臂老虎机模型生成；所述目标边缘服务器根据多队列加权循环调度模型对所述任务进行处理，并将处理后的所述任务反馈给所述接入点；所述接入点将所述处理后的所述任务发送给所述用户终端。解决了任务分派和任务调度阶段时延过高的问题，提升了服务质量。

技术领域

本说明书一个或多个实施例涉及边缘计算技术领域，尤其涉及一种边缘计算任务的在线分派调度方法和系统。

背景技术

边缘计算可以有效地解决用户设备与远程云服务器之间的长距离时延问题。然而，在任务分派阶段，网络条件和服务器负载的动态特性使得任务难以分派到的最优边缘服务器；在任务调度阶段，每个边缘服务器面临大量的卸载任务需要处理，导致边缘服务器响应时间过长。这两个问题最终造成时延过高、服务质量下降。

发明内容

有鉴于此，本说明书一个或多个实施例的目的在于提出一种边缘计算任务的在线分派调度方法和系统，以解决任务分派阶段任务无法分派到最优边缘服务器和任务调度阶段边缘服务器响应时间过长造成的时延过高、服务质量下降的问题。

基于上述目的，本说明书一个或多个实施例提供了一种边缘计算任务的在线分派调度方法，应用于边缘计算任务的在线分派调度系统，所述边缘计算任务的在线分派调度系统包括：

用户终端，接入点和边缘服务器；

所述边缘计算任务的在线分派调度方法包括：

所述用户终端将任务发送给所述接入点；

所述接入点根据最优分派策略从若干所述边缘服务器选择目标边缘服务器，并将所述任务分派到所述目标边缘服务器；其中，所述最优分派策略由多臂老虎机模型生成；

所述目标边缘服务器根据多队列加权循环调度模型对所述任务进行处理，并将处理后的所述任务反馈给所述接入点；

所述接入点将所述处理后的所述任务发送给所述用户终端。

基于同一发明构思，本说明书一个或多个实施例还提供了一种边缘计算任务的在线分派调度系统，包括：用户终端，接入点和边缘服务器；

所述用户终端，被配置为将所述任务发送给所述接入点并接受所述接入点发送的处理后的所述任务；

所述接入点，被配置为根据最优分派策略从若干所述边缘服务器选择目标边缘服务器，并将所述任务分派到所述目标边缘服务器，再将处理后的所述任务反馈给所述接入点；其中，所述最优分派策略由多臂老虎机模型生成；

所述目标边缘服务器，被配置为根据多队列加权循环调度模型对所述任务进行处理，并将处理后的所述任务反馈给所述接入点。

从上面所述可以看出，本说明书一个或多个实施例提供的一种边缘计算任务的在线分派调度方法和系统，结合在线学习和深度强化学习技术，在分派任务的同时实时估计网络状况和服务器负载，通过网络资源和计算资源的综合分析对任务进行分派和调度；实验结果表明，本申请能够根据任务的时间敏感性要求，将网络资源和计算资源动态分派给需要处理的任务，显著降低了任务的平均响应时间，保证了所有任务之间的效率和公平性，通过在线、动态地联合分派、调度任务，显著地提高了用户服务质量。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书一个或多个实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。