[发明专利]多无人机边缘计算服务部署及调度方法和系统

权利要求书

1.一种多无人机边缘计算服务部署及调度方法，其特征在于包括如下步骤：

服务依赖和拓扑感知的微服务部署：根据应用的请求历史，计算每个微服务的请求频次；依据无人机空中自组网的拓扑结构，确定每个无人机边缘节点的中心性；服务控制中心负责将请求频次高的微服务优先部署在中心性高的无人机边缘节点上，然后优先将与其存在依赖关系的微服务部署在邻近的无人机边缘节点上，直到所有的微服务在无人机边缘计算网络中至少部署1个实例；

贪心微服务调度：对于每个到达无人机边缘节点的应用中包含的每个微服务，该无人机边缘节点计算每个微服务的候选执行节点，然后计算微服务在每个候选执行节点上的执行结束时间，贪心地选择执行结束时间最早的候选执行节点作为该微服务的执行节点；

负载感知的微服务重部署：当某个无人机边缘节点运行的微服务的等待执行队列长度超过阈值时，检查该无人机边缘节点的h跳邻居集合中是否存在空闲容器，如果存在，在距离该无人机边缘节点跳数最小的邻居节点的空闲容器上运行该微服务的新的实例，当某个无人机边缘节点上的微服务经过时间仍未得到调用时，如果无人机边缘计算网络中存在其他该微服务的实例，那么删除该微服务实例；

失效触发的服务重部署：当某个无人机边缘节点在时间内未向服务控制中心发送自身微服务部署和运行状态时，服务控制中心认为该无人机边缘节点发生失效，将失效事件通知其他无人机边缘节点，并查看是否有微服务因为该失效事件导致其在多无人机边缘计算网络中没有运行实例，如果存在，由服务控制中心查找空闲容器，并重新部署受到影响的微服务。

2.如权利要求1所述的多无人机边缘计算服务部署及调度方法，其特征在于，所述服务依赖和拓扑感知的微服务部署的方法具体包括如下步骤：

微服务流行度计算：服务控制中心根据地面设备应用请求的历史记录，确定每个应用被请求的次数，根据每个应用的有向无环图（Directed Acyclic Graph，DAG）表示，计算每个微服务被请求的次数，将每个微服务的请求次数作为其流行度，将微服务按照其流行度从大至小排序；

拓扑中心性计算：多无人机边缘计算网络中，每个无人机边缘节点的拓扑中心性是指该节点在拓扑中的接近中心性，即该节点距离其余无人机边缘节点的最短路径累加值的倒数；所述最短路径是指多无人机边缘计算网络中，按照最短路径算法计算得到的，从一个无人机边缘节点到另一个无人机边缘节点的最短路径；

拓扑感知的微服务部署：给定微服务和无人机边缘节点集合，在考虑负载均衡和流行度的基础上，服务控制中心将流行度较高的微服务部署在接近中心性较高的无人机边缘节点上，给定待部署微服务集合和无人机边缘节点集合，服务控制中心的服务部署决策单元计算每个无人机边缘节点部署的微服务数量k，取出流行度最高的k个微服务，将其部署在接近中心性最大的无人机边缘节点u上，将无人机边缘节点u和流行度最高的k个微服务分别从待部署微服务集合和无人机边缘节点集合中移除，并依次对剩余微服务按照此原则进行，直至部署完成。

3.如权利要求1所述的多无人机边缘计算服务部署及调度方法，其特征在于，所述贪心微服务调度的实现方法包括如下步骤：

候选执行节点确定：对于一个无人机边缘节点来说，收到1个应用请求时，对于应用中的每个微服务，确定可以执行该微服务的所有候选执行节点；

响应时延计算：计算微服务在每个候选执行节点执行时的响应时延；

所述响应时延是微服务执行时间和微服务等待时间的加和；

所述微服务执行时间是该微服务执行所需CPU周期数量，除以给定无人机边缘节点上该微服务所运行容器的计算频率得到的；

所述微服务等待时间是3个部分的加和：第1部分是该微服务在给定无人机边缘节点上该微服务所运行容器的执行队列中的排队时间，第2部分是该微服务在执行之前等待其所依赖的所有微服务执行完毕所需的等待时间，第3部分是该微服务依赖的所有微服务执行完毕后，将数据传递给无人机边缘节点所需的时间；

贪心微服务调度：为每个微服务选择响应时延最小的无人机边缘节点作为其执行节点。