[发明专利]一种基于移动雾计算的任务卸载方法

说明书

本发明公开了一种基于移动雾计算的任务卸载方法，方案是构建由I个移动雾节点、一个基站、J个请求卸载任务的移动设备、一个云数据库服务器组成的任务卸载系统。基站作为部署任务卸载的第三方平台，移动设备和移动雾节点向基站提供信息。在考虑设备移动性约束以及用户服务质量对不同设备属性的偏好的情况下，将移动雾计算环境下任务卸载中的资源利用率最大化问题建模为二部图的最大加权匹配问题，通过KM算法求解出能够使得用户总体满意度最高的最优任务分配方案。基站根据最优任务分配方案通知请求卸载的移动设备将任务卸载到合适的移动雾节点，并通知对应的移动雾节点接受并执行任务。采用本发明能实现合理的任务分配，有效提高资源利用率。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，特别涉及一种基于移动雾计算的任务卸载方法。

背景技术

随着处理器，存储器等硬件能力不断提高，网络技术不断发展，各种智能设备如移动智能手机获得了巨大的普及，成为我们日常生活中不可缺少的一部分。在此背景下，越来越多的手机应用如沉浸式游戏和电影、视频流、人机交互服务等相继涌现。这些新颖的应用通常需要消耗大量的计算、通信、能量等资源，对移动设备的计算、通信、存储等各方面能力提出了更高的要求，由于受到物理尺寸的限制，移动设备通常能力受限，具有有限的计算、通信资源和电池容量，难以满足所有应用的服务质量要求。

移动云计算最先被提出以解决这一问题，但云计算中云服务器距离任务和数据产生源头较远，难以满足任务的实时性要求，同时容易受到不稳定的无线连接(例如蜂窝信号不良)和广域网延迟的干扰，且用户需要支付较高的云服务费用。移动雾计算中移动雾节点(具有空闲资源、能够提供服务的其他移动设备，如移动用户周边的智能手机、智能平板、智能手表等)相比云服务器更靠近数据和任务产生源头，能为移动用户提供更低延迟的服务、数据在离设备端更近的移动雾节点上进行处理，传输也更高效，能够减少传输能耗。同时移动雾节点提供的资源更加多样化，例如传感器、摄像头等，能够支持执行的任务类型更多样，例如移动感知型任务等。

移动雾计算下的任务卸载是解决终端设备计算、通信、电池容量等资源受限问题的技术，具体来说，任务卸载通过将处于高负载状态或自身能力较弱的终端设备上的任务卸载到周边具有空闲资源或具有更强能力的其他移动用户设备上，通过利用其他设备更强的计算、通信、存储、感知等能力以及设备上的空闲资源来降低本地设备的负载压力，加快任务执行速度，节省终端设备能耗，提高用户获得的服务质量。

在进行任务卸载方法设计时，需要考虑到移动雾计算环境下任务卸载的特点：

(1)移动设备和移动雾节点间的连接不稳定，作为用户设备或移动雾节点的智能手机、智能平板、智能手表等具有移动性，而蓝牙、LTE-Direct、WIFI-Direct等D2D通信技术的通信范围有限，设备的移动性可能导致设备间的连接断开，进而导致任务数据传输失败，因此任务卸载方法需要考虑到设备移动性带来的影响。

(2)设备资源受限，设备间能建立的点到点连接数量受限，由于受到物理尺寸的限制，移动设备的资源高度受限，能够同时服务的任务数量有限。同时现有的移动设备支持的点到点通信技术数量大都不超过三种，一般的移动设备大都只支持蓝牙、NFC、WIFI-Direct、LTE-Direct中的一到三种，而NFC(Near Field ComMDnication，近场通信)技术所支持的通信范围太小，由于(1)的限制，不适合应用到移动雾计算的任务卸载中，因此移动设备能够同时建立的点到点连接数量有限。任务卸载方法必须考虑到这些特征。

(3)设备资源异构性，不同的移动智能设备例如智能手机、智能手表、平板电脑等配备了不同型号的处理器、通信芯片、感知器、存储器等，支持的操作系统也可能不同，因此不同设备在计算、通信、存储、感知、安全性等能力上具有差异性。例如智能手机都具备蜂窝通信能力，配备了多样的传感器、较为强大的处理器，有些处理器还具有超频功能，而许多智能手表只能通过蓝牙进行通信，同时计算能力相对受限。因此它们处理任务所需时间不同，提供的服务质量也不同。