[发明专利]一种基于动态移动装置行为预测的边缘转网方法

说明书

一种基于动态移动装置行为预测的边缘转网方法，属于流量控制技术领域，包括以下步骤：步骤S1，建立边缘节点架构；步骤S2，建立第一层的服务交握联动机制；然后同时执行步骤3和步骤4；步骤S3，若边缘计算服务器服务的移动装置的个数超负荷，调整移动装置的部署；步骤S4，建立并更新移动预测模型：采用隐马尔科夫模型并重新定义参数；步骤S5，边缘计算服务器判断移动装置是否移动；步骤S6，边缘计算服务器，使得移动装置和目标边缘计算服务器之间建立服务交握；边缘计算服务器，触发第二重的服务交握联动机制。本方案，采用隐马尔科夫模型预测移动装置的转网趋势，从而缩小提早准备服务的边缘计算服务器。

技术领域

本发明属于流量控制技术领域，具体涉及一种基于动态移动装置行为预测的边缘转网方法。

背景技术

随着物联网的发展，手机、平板等移动装置，已经成为重要的生产力工具。但是，由于移动装置的资源有限，不能满足计算密集、时延敏感以及带宽等需求。因此，提出了移动云端计算(MCC)的方法，将需要占用较多计算资源的任务传送给云端资料中心处理。但是，移动设备和云端资料中心之间的长距离传送将导致的高时延、抖动和网络拥塞，这对于核心网来说是不利的。

近几年提出了移动边缘计算(MEC)。移动边缘计算采用三层式架构，包括云端资料中心、边缘计算服务器和移动装置。边缘计算服务器(Edge Computing Server，ECS)设置于核心网末端，具有与资料中心相同的计算服务功能，从而使其更贴近移动设备。移动装置可以就近使用边缘计算服务器的计算服务功能，满足及时性计算和内容存取的需求，缩短了网络延迟，增加了通信的稳定性。

然而，现有的针对移动边缘计算(MEC)的研究中，大多数是假设为一个准静态的场景，但实际的应用场景中用户设备的移动性是不能被忽略的。例如，移动装置可能会游走在不同的局网中，当移动装置在两个局网中进行转网，新的边缘计算服务器和旧的边缘计算服务器之间应当如何配合，才能实现无缝隙的服务迁移，减少交握的时间间隙，确保在转网的过程中不会造成服务的中断。

公开号为CN111049917A的中国专利公开了一种基于移动边缘计算的移动感知多用户卸载优化方法，其将原始的全局优化问题转化成多个局部优化问题，并将局部优化问题分解成子问题进行求解。最终，能在较优计算复杂度情况下得到相比其他技术更优的性能。但是，该方案，仅仅是找到最优的卸载方案，以优化的用户效用，在任务时延和能量消耗之间取得权衡，其无法解决动态移动装置在转网时所面临的切换时间的问题。

公开号为CN113037805A的中国专利公开了一种面向移动边缘计算的多实例微服务迁移方法，该方法根据存储资源大优先迁移的策略确定需迁移微服务的迁移次序，然后根据迁移次序，对各个微服务分别选择满足资源约束且迁移时延和通信时延最小的服务器节点作为目标迁移节点，依次进行迁移，最后对引入额外时延的节点进行调整，以消除额外时延。但是，该方案，仅是消除了通信延时，无法克服解决动态移动装置在转网时所面临的服务短暂中断的问题。

发明内容

鉴于上述现有技术的不足之处，本发明的目的在于提供一种基于动态移动装置行为预测的边缘转网方法。

为了达到上述目的，本发明采取了以下的技术方案。

一种基于动态移动装置行为预测的边缘转网方法，包括以下步骤：

步骤S1，建立边缘节点架构：所述边缘节点架构，包括云端、边缘计算服务器和移动装置；所述边缘计算服务器和云端通信连接；所述移动装置和边缘计算服务器通信连接构成局网；所述边缘计算服务器连接有无线基站，任意两个边缘计算服务器负责的无线基站没有交叉；

步骤S2，建立第一层的服务交握联动机制，边缘计算服务器对其所属的局网中的移动设备进行状态追踪；移动装置采集包含硬件、网络、位置的信息，并建立信息采集列表，然后将信息采集列表定期上传至边缘计算服务器；边缘计算服务器，将所有移动装置的信息上传至云端汇总；

然后同时执行步骤3和步骤4；