CN108494612B - 一种提供移动边缘计算服务的网络系统及其服务方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种提供移动边缘计算服务的网络系统及其服务方法，解决移动通信网络上MEC灵活部署的技术问题，在C‑RAN架构中，部署基于SDN的MEC控制器，在BBU中部署MEC服务器。服务实现步骤主要含有：设定判决阈值；MEC控制器进行时延敏感与否等判决决定计算方式；通过本地MEC服务器计算、多个MEC服务器联合计算、特定非本地MEC服务器计算和云中心计算四种计算方式给出计算结果；反复执行完成所有用户MEC任务。本发明在实现MEC服务的同时，能够充分使用BBU中剩余计算资源，并使MEC网络层次更加简洁、便于管理，提高了数据传送效率，缓解了核心网的压力，降低了整体计算任务时延。可用于MEC在目前4G以及4G到5G过渡时期和5G时期移动通信网络上的灵活部署。

Description

一种提供移动边缘计算服务的网络系统及其服务方法
技术领域
本发明属于通信技术领域，涉及移动边缘计算服务的网络系统及根据用户任务不同的需求降低整体任务时延、降低链路负载并充分利用各服务器的计算资源的服务方法，具体是一种提供移动边缘计算服务的网络系统及其服务方法。可用于推进移动边缘计算服务在目前4G或5G或4G到5G的过渡时期移动通信网络上的灵活部署。
背景技术
移动边缘计算(Mobile Edge Computing，MEC)是未来5G网络满足超低时延、超低功耗、超高可靠、超高密度连接的新型业务需求提高用户体验的关键技术。
而MEC目前还处于标准化阶段，不同组织已发布白皮书，如ETSI、FuTURE，这些白皮书主要描述的是MEC技术在5G架构中的部署方案，但是在目前4G以及4G到5G过渡时期也是可以部署移动边缘计算服务的，这些白皮书没有描述在目前4G以及4G到5G过渡时期MEC部署的框架和方案。2013年4月，Yousaf F Z,Liebsch M和Maeder A在IEEE Network发表的论文“Mobile CDN enhancements for QoE-improved content delivery in mobileoperator networks”中提出了一种基于4G LTE架构的可由移动网络运营商自建的移动内容分发网络mCDN架构，是把核心网中的PGW下沉，作为在核心网外部建立的分布式本地网关L-GW。在L-GW附近部署具有移动边缘缓存功能的mCDN服务器，可以为用户所需视频等内容提供较近从而较快的服务。该架构是把传统的因特网中的内容分发网络CDN部署到移动通信网络架构中，确定最优的mCDN服务器部署位置，通过部署L-GW，提高了内容分发效率，缓解核心网的压力。但仍然存在以下不足：(1)部署mCDN服务器是需要运营商成本花费，只考虑了CDN在4G架构中的部署，主要针对的是视频等内容的缓存，没有充分利用mCDN服务器的计算资源，作为多功能的MEC服务器。(2)P-GW下沉作为的L-GW中，也有控制面和数据面，但是没有进一步的分离，也没有集中的控制器。而进一步的分离和集中控制还可以使网络层次更加简洁、便于管理，也可减轻信令路由迂回和接口负担等问题。但是没有给出进一步的用户面网关分离和业务的集中控制方案。
发明内容
本发明是一种能够在4G或5G或4G到5G的过渡时期移动通信网络中灵活部署的提供移动边缘计算服务的网络系统及其服务方法。
本发明是一种提供移动边缘计算服务的网络系统，包括有：以交换机为中心，与交换机通过光纤连接的有核心网EPC、多个C-RAN基带处理单元BBU，所述核心网EPC通过因特网连接云计算中心，所述多个C-RAN基带处理单元BBU通过光纤连接多个射频拉远单元RRH，作为用户的MEC应用设备通过无线连接RRH来接入网络，其特征在于：与交换机连接的还有移动边缘计算MEC控制器，移动边缘计算MEC控制器通过因特网与云计算中心连接；所述移动边缘计算MEC控制器，是基于软件定义网络SDN的，并通过从核心网EPC分离出的S/PGW的控制面S/PGW-C发送数据控制信息，集中控制多个MEC服务器设备，联合云计算中心通过使用计算资源使用表、服务映射表和服务计费表统一调度、联合优化任务分配并实现移动边缘计算和其计费服务功能。
本发明还是一种提供移动边缘计算服务网络系统的服务方法，在权利要求1-2所述的提供移动边缘计算服务的网络系统上运行，其特征在于，具体包括有如下步骤：
(1)用户接入：作为用户的MEC应用设备，在4G或5G协议控制下，通过无线连接RRH，再通过光纤连接经过BBU、交换机、EPC接入因特网中；
(2)任务卸载：用户把需要边缘计算的任务通过无线连接的RRH再经过光纤，发送到和RRH直接连接的BBU中的用户本地MEC服务器中，MEC服务器收到数据后通过交换机向MEC控制器请求移动边缘计算服务，同时告知MEC控制器边缘计算任务计算量大小以及是否为时延敏感服务等任务信息；MEC控制器定期更新所控制的BBU的计算资源使用表；
(3)设定判决阈值：在MEC控制器中，为移动边缘计算任务设定两个判决阈值，分别为任务时延敏感阈值T和任务计算量阈值C，用于判断任务是否为时延敏感任务和计算量大任务，并为BBU中计算资源使用量设定双重判决阈值S1和S2，S1为第一资源使用量判决阈值，S2为第二资源使用量判决阈值，用于判断当前BBU中可提供计算资源的大小；
(4)MEC控制器判决任务：MEC控制器根据从MEC服务器收到的任务信息，判断任务的时延敏感度是否大于任务时延敏感阈值T，若是，为时延敏感任务，进入步骤(5)，否则，为时延不敏感任务，进入步骤(6)；
(5)时延敏感任务判决：MEC控制器判断任务计算量的大小，当任务计算量大于任务计算量阈值C，再判断本地BBU计算资源使用量是否小于第一资源使用量判决阈值S1时，若是，进入步骤(7)，否则，进入步骤(8)；当任务计算量小于任务计算量阈值C时，再判断本地BBU计算资源使用量是否小于第二资源使用量判决阈值S2时，若是，进入步骤(7)，否则，进入步骤(9)；
(6)非时延敏感任务判决：MEC控制器判断任务计算量的大小，当任务计算量大于任务计算量阈值C，进入步骤(10)；当任务计算量小于任务计算量阈值C，再判断该用户本地BBU计算资源使用量是否小于第二资源使用量判决阈值S2时，若是，进入步骤(7)，否则，进入步骤(9)；
(7)本地MEC服务器计算：直接在该用户本地MEC服务器对任务进行数据计算，并将该计算服务位置保存至MEC控制器中的服务映射表，计算结束后将计算结果返回至MEC控制器，进入步骤(11)；
(8)多个MEC服务器联合计算：MEC控制器选择出所在BBU计算资源使用量小于第二资源使用量判决阈值S2的多个MEC服务器，MEC控制器将该计算服务位置保存至服务映射表，用户本地MEC服务器将数据分割，然后将分割后的数据分别传输至上述多个MEC服务器，对数据进行联合计算，计算结束后将计算结果返回至MEC控制器，然后把计算结果整合，进入步骤(11)；
(9)特定一个非本地MEC服务器计算：MEC控制器查询该用户到各个MEC服务器的时延，选择时延最小且MEC服务器所在BBU计算资源使用量低于第二资源使用量判决阈值S2的MEC服务器对任务进行数据计算，并将该计算服务位置保存至服务映射表；用户本地MEC服务器将数据传送至选定的MEC服务器进行数据计算，计算结束后将计算结果返回至MEC控制器，进入步骤(11)；
(10)云计算中心计算：MEC控制器告知用户本地MEC服务器将数据传送至云计算中心，并将该计算服务位置保存至服务映射表。由云计算中心进行数据计算，计算结束后将计算结果返回至MEC控制器，进入步骤(11)；
(11)MEC控制器处理结果：MEC控制器更新服务映射表，将已经处理完成的服务从服务映射表中删除，并将计算结果反馈至用户，对计算数据量统计计费，更新服务计费表，完成对该用户此单项任务的移动边缘计算服务；
(12)进入步骤(2)，该用户的下一个任务进行卸载，再执行步骤(3)到(11)，完成该用户此单项任务的移动边缘计算服务；反复执行步骤(2)到(11)，完成该用户所有任务的移动边缘计算服务；
(13)进入步骤(1)，下一个用户进行接入，再执行步骤(2)到(12)，完成该用户所有任务的移动边缘计算服务；反复执行步骤(1)到(12)，从而完成所有用户的所有需要边缘计算的任务提供移动边缘计算服务，实现提供移动边缘计算服务的网络系统的服务方法。
本发明和实际4G、C-RAN系统相结合，基于SDN和C-RAN虚拟化，设备资源虚拟化、通用硬件及软件可编程，可以在目前4G以及在4G到5G过渡时期设备灵活部署，并通过软件升级的方式改进增加功能为未来5G网络提供服务。
与现有技术相比，本发明的技术优势：
(1)本发明和实际4G、C-RAN系统相结合，基于SDN和C-RAN虚拟化，设备资源虚拟化、通用硬件及软件可编程，能够在4G或5G或4G到5G的过渡时期灵活部署；
(2)本发明把MEC服务器部署在具有大量虚拟化计算资源的集中化基带处理单元BBU中，可充分使用BBU中剩余的计算资源；
(3)本发明把控制面集中化，把从核心网下沉的S/PGW进一步控制面和数据面分离，把控制面集中在MEC控制器中，可使移动边缘计算网络层次更加简洁、便于管理，也可减轻信令路由迂回和接口负担等问题；
(5)本发明把S/PGW数据面部署在BBU中的MEC服务器，可使MEC服务器计算的数据直接通过S/PGW-U进行转发，提高了数据传送效率，缓解了核心网的压力；
(6)本发明中MEC控制器根据用户任务不同的需求通过阈值判决，采用不同的计算方案，为用户实现移动边缘计算服务的同时，降低了整体计算任务时延、降低了链路负载并充分利用部署MEC服务器的各BBU中的计算资源。
附图说明
图1是本发明实施例的提供移动边缘计算服务的网络系统结构示意图；
图2为本发明实施例的提供移动边缘计算服务的网络系统的服务方法流程图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明作详细的介绍。
实施例1
目前MEC处于标准化阶段，主要是针对5G提出的MEC实施方案，也没有可把MEC应用与4G和4G到5G过渡时期移动通信网络中的具体实施方案，本发明针对此现状展开了研究，提出一种能够在4G或5G或4G到5G的过渡时期灵活部署的一种提供移动边缘计算服务的网络系统，也可以说是一种提供移动边缘计算服务的网络架构，包括有：以交换机为中心，与交换机通过光纤连接的有核心网EPC、多个C-RAN基带处理单元BBU，所述核心网EPC通过因特网连接云计算中心，所述多个C-RAN基带处理单元BBU通过光纤连接多个射频拉远单元RRH，作为用户的MEC应用设备通过无线连接RRH来接入网络，参见图1：本发明与交换机连接的还有移动边缘计算MEC控制器，移动边缘计算MEC控制器通过因特网与云计算中心连接。本发明的移动边缘计算MEC控制器，是基于软件定义网络SDN的，并通过从核心网EPC分离出的S/PGW的控制面S/PGW-C发送数据控制信息，集中控制多个MEC服务器设备，联合云计算中心通过使用计算资源使用表、服务映射表和服务计费表统一调度、联合优化任务分配并实现移动边缘计算和其计费服务功能。
欧洲电信标准化协会ETSI已于2014年9月成立了MEC工作组，并联合华为、因特尔、诺基亚等公司发表MEC白皮书，针对MEC技术的服务场景、技术要求、框架以及参考架构等开展深入研究。ETSI对MEC的定义为：“在移动网边缘提供IT服务环境和云计算能力”，强调靠近移动用户，以减少网络操作和服务交付的时延，提高用户体验。
C-RAN本质是通过实现减少基站机房数量，减少能耗，采用协作化、虚拟化技术，实现资源共享和动态调度，提高频谱效率，以达到低成本，高带宽和灵活度的运营。C-RAN无线接入网的云化更易于实现无线网资源灵活调整、支持无线网络切片的创建，同时集中化处理也满足以用户为中心网络的MEC业务边缘部署的需求，实现资源的高效利用。软件定义网络SDN是一种新兴的基于软件的网络架构及技术，其最大的特点在于具有松耦合的控制平面与数据平面、支持集中化的网络状态控制、实现底层网络设施对上层应用的透明。
基于C-RAN结合SDN部署移动边缘计算服务具有巨大优势，但是目前尚没有实际4G系统、C-RAN以及SDN相结合的移动边缘计算服务具体部署方案。本发明和实际4G、C-RAN系统相结合，基于SDN和C-RAN虚拟化，设备资源虚拟化、通用硬件及软件可编程，可以在目前4G以及在4G到5G过渡时期设备灵活部署，并通过软件升级的方式改进增加功能，为未来5G网络提供服务。
实施例2
提供移动边缘计算服务的网络系统的总体构成同实施例1，在本发明的C-RAN基带处理单元BBU中，部署有MEC服务器，还部署有从核心网EPC分离出的S/PGW的数据面S/PGW-U，使MEC服务器输入和计算的数据直接通过S/PGW-U进行转发，而不用迂回到较远的核心网。实现把核心网用户面网关S/PGW从核心网下沉，并把S/PGW中的控制面和数据面再分离成S/PGW-C和S/PGW-U。
本发明把S/PGW从核心网下沉，并进一步把S/PGW中的控制和数据分离，控制面的集中化可以使网络层次更加简洁、便于管理，也可减轻信令路由迂回和接口负担等问题。把S/PGW网关的控制面和数据面进行分离成S/PGW-C和S/PGW-U后，把S/PGW-U部署在BBU中的MEC服务器，使MEC服务器计算的数据直接通过S/PGW-U进行转发，提高了数据传送效率，缓解了核心网的压力。
实施例3
本发明还是一种提供移动边缘计算服务的网络系统的服务方法，在上述的提供移动边缘计算服务的网络系统上运行，参见图2，具体包括有如下步骤：
(1)用户接入：作为用户的MEC应用设备，在4G或5G协议控制下，通过无线连接RRH，再通过光纤连接经过BBU、交换机、EPC，接入因特网中；负责用户接入的核心网模块有MME移动性管理实体和HSS用户归属服务器，MME有建立、维护和释放承载的功能，负责MEC应用设备的网络的连接建立，HSS中具有用户的开户信息。
(2)任务卸载：用户把需要边缘计算的任务通过无线连接的RRH再经过光纤，发送到和RRH直接连接的BBU中的用户本地MEC服务器中，MEC服务器收到数据后通过交换机向MEC控制器请求移动边缘计算服务，同时通过交换机告知MEC控制器边缘计算任务计算量大小以及是否为时延敏感服务等任务信息；MEC控制器定期更新所控制的BBU的计算资源使用表。
(3)设定判决阈值：在MEC控制器中，为边缘计算任务设定两个判决阈值，分别为任务时延敏感阈值T和任务计算量阈值C，用于判断任务是否为时延敏感任务和计算量大任务，并根据MEC服务器CPU、内存等计算资源的使用需求，为BBU中计算资源使用量设定双重判决阈值S1和S2，S1为第一资源使用量判决阈值，S2为第二资源使用量判决阈值，用于判断当前BBU中可提供计算资源的大小，BBU中总计算资源设为S，BBU中提供通信基带处理的计算资源设为S0，S0<S1<S2<S，当BBU所覆盖用户量变化时，S1和S2也可随S0的变化趋势适量变化。
(4)MEC控制器判决任务：MEC控制器根据步骤(2)中从MEC服务器收到的任务信息，判断任务的时延敏感度是否大于任务时延敏感阈值T，若是，为时延敏感任务，进入步骤(5)，否则，为时延不敏感任务，进入步骤(6)。
(5)时延敏感任务判决：MEC控制器从MEC服务器收到的任务信息，判断任务计算量的大小，当任务计算量大于任务计算量阈值C，根据定期更新的计算资源使用表，再判断本地BBU计算资源使用量是否小于第一资源使用量判决阈值S1时，若是，进入步骤(7)，否则，进入步骤(8)；当任务计算量小于任务计算量阈值C时，再判断本地BBU计算资源使用量是否小于第二资源使用量判决阈值S2时，若是，进入步骤(7)，否则，进入步骤(9)。
(6)非时延敏感任务判决：MEC控制器从MEC服务器收到的任务信息，判断任务计算量的大小，当任务计算量大于任务计算量阈值C，进入步骤(10)；当任务计算量小于任务计算量阈值C，根据定期更新的计算资源使用表，再判断该用户本地BBU计算资源使用量是否小于第二资源使用量判决阈值S2时，若是，进入步骤(7)，否则，进入步骤(9)。
(7)本地MEC服务器计算：直接在该用户本地MEC服务器对任务进行数据计算，并将该计算服务的计算服务位置保存至MEC控制器中的服务映射表，计算结束后将计算结果返回至MEC控制器，进入步骤(11)；本地MEC服务器计算主要适用于时延敏感、计算量较大任务且本地BBU计算资源使用量较小的情况，时延敏感、计算量较小任务且本地BBU计算资源使用量较大的情况和时延不敏感、计算量较小任务且本地BBU计算资源使用量较大的情况。
(8)多个MEC服务器联合计算：MEC控制器选择出所在BBU计算资源使用量小于第二资源使用量判决阈值S2的多个MEC服务器，MEC控制器将该计算服务位置保存至服务映射表，用户本地MEC服务器将数据分割，然后将分割后的数据分别传输至上述多个MEC服务器，对数据进行联合计算，计算结束后将计算结果返回至MEC控制器，然后把计算结果整合，进入步骤(11)；多个MEC服务器联合计算主要适用于时延敏感、计算量较大任务且本地BBU计算资源使用量较大的情况。
(9)特定一个非本地MEC服务器计算：MEC控制器查询该用户到各个MEC服务器的时延，按照时延大小对MEC服务器进行升序排序，接下来根据排序后的顺序依次查找MEC服务器所在BBU的计算资源使用表，选择时延最小且所在BBU计算资源使用量低于阈值第二资源使用量判决阈值S2的MEC服务器对任务进行数据计算，并将该计算服务位置保存至服务映射表；MEC控制器将决策结果告知用户本地MEC服务器将数据传送至选定的MEC服务器，同时告知该选定的MEC服务器根据计算任务量大小做好相应的数据计算服务准备，最后由选定的MEC服务器进行数据计算，计算结束后将计算结果返回至MEC控制器，进入步骤(11)；特定一个非本地MEC服务器计算主要适用于计算量较小任务且本地BBU计算资源使用量较大的情况。
(10)云计算中心计算：MEC控制器告知用户本地MEC服务器将数据传送至云计算中心，同时告知云计算服务中心根据计算任务量大小做好相应的数据计算服务准备并将该计算服务位置保存至服务映射表。由云计算中心进行数据计算，计算结束后将计算结果返回至MEC控制器，进入步骤(11)；云计算中心计算主要适用于时延不敏感、计算量较大任务的情况。
(11)MEC控制器处理结果：结果返回至MEC控制器，MEC控制器更新服务映射表，将已经处理完成的服务从服务映射表中删除，并将从MEC服务器收到的计算结果从用户所连接的BBU、RRH反馈至用户，并对计算数据量统计计费，更新服务计费表，如果用户移动，进入其他小区，则控制器从核心网获取用户接入信息完成对该用户此单项任务的移动边缘计算服务。
(12)进入步骤(2)，该用户的下一个任务进行卸载，再执行步骤(3)到(11)，完成该用户此单项任务的移动边缘计算服务；反复执行步骤(2)到(11)，完成该用户所有任务的移动边缘计算服务。
(13)进入步骤(1)，下一个用户进行接入，再执行步骤(2)到(12)，完成该用户所有任务的移动边缘计算服务；反复执行步骤(1)到(12)，从而完成所有用户的所有需要边缘计算的任务提供移动边缘计算服务，实现提供移动边缘计算服务的网络系统的服务方法。
本发明中MEC控制器根据用户任务不同的需求通过阈值判决，采用多种不同的计算方案，设有本地MEC服务器、多个MEC服务器联合、特定非本地MEC服务器和云中心四种计算方式；部署各种计算需求，在为用户实现移动边缘计算服务的同时，降低了整体计算任务时延、降低了链路负载并充分利用部署MEC服务器的各BBU中的计算资源。本发明的移动边缘计算MEC控制器，基于SDN并通过从核心网EPC分离出的S/PGW的控制面S/PGW-C发送数据控制信息，集中控制多个MEC服务器设备，联合云计算中心统一调度、联合优化任务分配并实现移动边缘计算和其计费服务功能。
实施例4
提供移动边缘计算服务的网络系统及其服务方法同实施例1-3，本发明步骤(8)中所述的多个MEC服务器联合计算，是在MEC控制器判决任务判断任务的时延敏感度大于任务时延敏感阈值T、任务计算量大于任务计算量阈值C且本地BBU计算资源使用量大于第一资源使用量判决阈值S1时进行的。多个MEC服务器联合计算主要适用于时延敏感、计算量较大任务且本地BBU计算资源使用量较大的情况。具体包括有如下步骤：
(8-1)选择多个MEC服务器：MEC控制器计算查询服务器占用表，选择出所在BBU计算资源使用量小于第二资源使用量判决阈值S2的多个MEC服务器，数据计算将由筛选出的MEC服务器共同协作计算；采用分布式计算的模式，共享多个设备的计算资源。
(8-2)MEC控制器将该计算服务位置保存至服务映射表，并将决策结果告知用户本地MEC服务器，用户本地MEC服务器将数据分割成相应的份数后，把分割后的数据分别传输至上述多个MEC服务器，同时告知将参与数据计算服务的MEC服务器根据计算任务量大小做好相应的数据计算服务准备。
(8-3)选定的MEC服务器进行数据计算：由选定的上述多个MEC服务器联合对数据进行计算，计算结束后各MEC服务器分别将各自的计算结果返回至MEC控制器，MEC控制器把计算结果整合，进入步骤(11)。
本发明中多个MEC服务器联合计算采用分布式计算的模式，共享多个BBU中的计算资源，并尽可能选择具有可利用计算资源且与用户通信时延较低的MEC服务器，从而在为用户实现移动边缘计算服务的同时，降低了整体计算任务时延并充分利用部署MEC服务器的各BBU中的计算资源。
下面给出一个综合性的例子，对本发明进一步说明。
首先，介绍本发明的提出的提供移动边缘计算服务的网络系统。
参照图1，本发明的提供移动边缘计算服务的网络系统主要包括MEC控制器、MEC服务器和作为用户的MEC应用设备。其中：
(1)MEC控制器：LTE数据转发计费等功能在演进型分组核心网EPC数据面网关S-GW和P-GW中实现，而S-GW和P-GW一般部署在一个物理节点上称为S/PGW。为了能使数据流就近提供给MEC服务器，把S/PGW从EPC分离并下沉，并进一步把S/PGW中的控制面和数据面分离成S/PGW-C和S/PGW-U。把S/PGW-C下沉并结合SDN部署MEC控制器，使MEC控制器具有数据控制信息的分发以及计费等功能，控制面的集中可化解信令路由迂回和接口负担等问题。
MEC控制器根据提供边缘计算服务数据量的大小统计费用，并定时更新到核心网上提供给运营商，并可以直接开放和因特网的接口。MEC控制器管理MEC设备，有整个网络的拓扑，并分别获取用户到每个边缘服务器的通信时延。MEC控制器维护MEC服务器所在BBU的计算资源使用表、服务映射表和服务计费表，计算资源使用表周期更新MEC服务器所在BBU的CPU使用率、内存使用率，服务映射表保存给用户的计算卸载任务提供服务的MEC服务器位置，服务计费表根据提供边缘计算服务数据量的大小统计费用，并定时更新到核心网上再提供给运营商。MEC控制器根据MEC服务器的CPU使用率、内存使用率，用户计算任务卸载请求的数据量大小、对时延的敏感程度和用户到各个MEC服务器的通信时延，共同决策出移动边缘计算服务的处理位置，并更新服务映射表。
软件定义网络SDN是一种新兴的基于软件的网络架构及技术，其最大的特点在于具有松耦合的控制平面与数据平面、支持集中化的网络状态控制、实现底层网络设施对上层应用的透明。MEC控制器基于SDN实现，控制程序软件化，软件和硬件分离，可迁移到其他硬件上，灵活部署，同时整个网络架构基于SDN实现，控制平面和数据转发平面分离、设备资源虚拟化、通用硬件及软件可编程，在实现移动边缘计算服务的同时根据任务不同的需求降低整体任务时延并充分利用各服务器的资源。
(2)MEC服务器：C-RAN是基于集中化处理、协作式无线电和实时云计算构架的绿色无线接入网构架。其本质是通过实现减少基站机房数量，减少能耗，采用协作化、虚拟化技术，实现资源共享和动态调度，提高频谱效率，以达到低成本，高带宽和灵活度的运营。C-RAN无线接入网的云化更易于实现无线网资源灵活调整、支持无线网络切片的创建，同时集中化处理也满足以用户为中心网络的MEC业务边缘部署的需求，实现资源的高效利用。因此，基于C-RAN部署移动边缘计算服务具有巨大优势。
本发明的BBU是C-RAN架构中集中化基带处理单元，连接多个射频拉远单元RRH可覆盖较多的用户，为其提供服务。因为部署MEC需要一定成本，而且普通基站剩余资源有限，并且覆盖用户较少，但是BBU具有相当多的计算存储资源，并且是虚拟化的，在这种集成化部署之上增添MEC所产生的成本，要远远低于在现有架构上扩展MEC所需的成本，所以可以利用C-RAN架构，将MEC服务器根据实际需求灵活地部署在BBU中。用于基带处理的、集中化放置的BBU为部分边缘计算功能提供了一个适合的切入点，RAN虚拟化也有助于边缘计算的推广。把S/PGW-U下沉到BBU中，数据转发就可以直接在BBU中进行，把MEC服务器部署在BBU中，需要边缘计算的数据也就可以通过S/PGW-U把数据转发给MEC服务器直接在BBU中的MEC服务器中处理，不必迂回到核心网中，同时控制面S/PGW-C部署在控制器中，MEC控制器集中控制多个S/PGW-U并集中收集计费信息。
本发明MEC服务器中边缘计算的服务通过Docker虚拟化平台实现计算服务。Docker是轻量级的容器虚拟化平台，可以快速部署应用，让几乎任何程序都可以在一个安全、隔离的容器环境中运行。从软件层面虚拟并隔离一个容器环境，而不是将硬件也隔离出来。启动相对于传统虚拟机非常快速，对硬件的占用率很低。通过Docker虚拟化平台实现边缘计算服务可实现不同计算任务的隔离，并为其分配合适的资源，高效地同时为多个计算任务提供服务。当MEC服务器为用户提供边缘计算服务时，就为其创建一个Docker容器，分配适当的资源为其计算，当计算结束后，删除此Docker容器回收资源。
(3)MEC应用设备：MEC应用设备是需要边缘计算服务的用户终端，可以是手机等智能终端、IOT物联网设备、智能监控以及AR/VR等。欧洲电信标准化协会ETSI对MEC的定义为：“在移动网边缘提供IT服务环境和云计算能力”，强调靠近移动用户，以减少网络操作和服务交付的时延，提高用户体验。例如：在智能监控中，摄像头是用户，使用具有较高计算能力的MEC服务器来处理分析监控视频，基于实时事件监测来进行更高级的决策判决，降低摄像头的成本，不会对核心网造成负担且延迟较低。连接到移动边缘计算网络的摄像头可以提供更强的灵活性和更低的时延，摄像头的业务保持稳定并私有化，具有更低的时延并缓解回传压力。而不同的用户业务有不同计算量和时延的要求，本发明可以根据不同业务计算量和时延的要求提供不同的边缘计算服务方案，可为不同的MEC应用设备提供移动边缘计算服务。
由此可见，本发明的一种提供移动边缘计算服务的网络系统，因为和实际4G、C-RAN系统相结合，基于SDN和C-RAN虚拟化，设备资源虚拟化、通用硬件及软件可编程，可以在目前4G以及在4G到5G过渡时期设备灵活部署，并通过软件升级的方式改进增加功能为未来5G网络提供服务。
接下来，介绍本发明的提供移动边缘计算服务的网络系统的服务方法。
参见图2，提供移动边缘计算服务的网络系统的服务方法主要包括以下步骤：
(1)用户接入：作为用户的MEC应用设备，在4G或5G协议控制下，通过无线连接RRH，再通过光纤连接经过BBU、交换机、EPC，接入因特网中；负责用户接入的核心网模块有MME移动性管理实体和HSS用户归属服务器，MME有建立、维护和释放承载的功能，负责MEC应用设备的网络的连接建立，HSS中具有用户的开户信息。
(2)任务卸载：用户把需要边缘计算的任务通过无线连接的RRH再经过光纤，发送到和RRH直接连接的BBU中的用户本地MEC服务器中，MEC服务器收到数据后通过交换机向MEC控制器请求移动边缘计算服务，同时通过交换机告知MEC控制器边缘计算任务计算量大小以及是否为时延敏感服务等任务信息；MEC控制器定期更新所控制的BBU的计算资源使用表。
(3)设定判决阈值：在MEC控制器中，为边缘计算任务设定两个判决阈值，分别为任务时延敏感阈值T和任务计算量阈值C，用于判断任务是否为时延敏感任务和计算量大任务，并根据MEC服务器CPU、内存等计算资源的使用需求，为BBU中计算资源使用量设定双重判决阈值S1和S2，S1为第一资源使用量判决阈值，S2为第二资源使用量判决阈值，用于判断当前BBU中可提供计算资源的大小，BBU中总计算资源设为S，BBU中提供通信基带处理的计算资源设为S0，S0<S1<S2<S，当BBU所覆盖用户量变化时，S1和S2也可随S0的变化趋势适量变化。
(4)MEC控制器判决任务：MEC控制器根据步骤(2)中从MEC服务器收到的任务信息，判断任务的时延敏感度是否大于任务时延敏感阈值T，若是，为时延敏感任务，进入步骤(5)，否则，为时延不敏感任务，进入步骤(6)。
(5)时延敏感任务判决：MEC控制器从MEC服务器收到的任务信息，判断任务计算量的大小，当任务计算量大于任务计算量阈值C，根据定期更新的计算资源使用表，再判断本地BBU计算资源使用量是否小于第一资源使用量判决阈值S1时，若是，进入步骤(7)，否则，进入步骤(8)；当任务计算量小于任务计算量阈值C时，再判断本地BBU计算资源使用量是否小于第二资源使用量判决阈值S2时，若是，进入步骤(7)，否则，进入步骤(9)。
(6)非时延敏感任务判决：MEC控制器从MEC服务器收到的任务信息，判断任务计算量的大小，当任务计算量大于任务计算量阈值C，进入步骤(10)；当任务计算量小于任务计算量阈值C，根据定期更新的计算资源使用表，再判断该用户本地BBU计算资源使用量是否小于第二资源使用量判决阈值S2时，若是，进入步骤(7)，否则，进入步骤(9)。
(7)本地MEC服务器计算：直接在该用户本地MEC服务器对任务进行数据计算，并将该计算服务的计算服务位置保存至MEC控制器中的服务映射表，计算结束后将计算结果返回至MEC控制器，进入步骤(11)；本地MEC服务器计算主要适用于时延敏感、计算量较大任务且本地BBU计算资源使用量较小的情况，时延敏感、计算量较小任务且本地BBU计算资源使用量较大的情况和时延不敏感、计算量较小任务且本地BBU计算资源使用量较大的情况。
(8)多个MEC服务器联合计算：多个MEC服务器联合计算主要适用于时延敏感、计算量较大任务且本地BBU计算资源使用量较大的情况。步骤(8)包括有如下步骤：
(8-1)选择多个MEC服务器：MEC控制器计算查询服务器占用表，选择出所在BBU计算资源使用量小于第二资源使用量判决阈值S2的多个MEC服务器，数据计算将由筛选出的MEC服务器共同协作计算；采用分布式计算的模式，共享多个设备的计算资源。
(8-2)MEC控制器将该计算服务位置保存至服务映射表，并将决策结果告知用户本地MEC服务器，用户本地MEC服务器将数据分割成相应的份数后，把分割后的数据分别传输至上述多个MEC服务器，同时告知将参与数据计算服务的MEC服务器根据计算任务量大小做好相应的数据计算服务准备。
(8-3)选定的MEC服务器进行数据计算：由选定的上述多个MEC服务器联合对数据进行计算，计算结束后各MEC服务器分别将各自的计算结果返回至MEC控制器，MEC控制器把计算结果整合，进入步骤(11)。
(9)特定一个非本地MEC服务器计算：MEC控制器查询该用户到各个MEC服务器的时延，按照时延大小对MEC服务器进行升序排序，接下来根据排序后的顺序依次查找MEC服务器所在BBU的计算资源使用表，选择时延最小且所在BBU计算资源使用量低于阈值第二资源使用量判决阈值S2的MEC服务器对任务进行数据计算，并将该计算服务位置保存至服务映射表；MEC控制器将决策结果告知用户本地MEC服务器将数据传送至选定的MEC服务器，同时告知该选定的MEC服务器根据计算任务量大小做好相应的数据计算服务准备，最后由选定的MEC服务器进行数据计算，计算结束后将计算结果返回至MEC控制器，进入步骤(11)；特定一个非本地MEC服务器计算主要适用于计算量较小任务且本地BBU计算资源使用量较大的情况。
(10)云计算中心计算：MEC控制器告知用户本地MEC服务器将数据传送至云计算中心，同时告知云计算服务中心根据计算任务量大小做好相应的数据计算服务准备并将该计算服务位置保存至服务映射表。由云计算中心进行数据计算，计算结束后将计算结果返回至MEC控制器，进入步骤(11)；云计算中心计算主要适用于时延不敏感、计算量较大任务的情况。
(11)MEC控制器处理结果：结果返回至MEC控制器，MEC控制器更新服务映射表，将已经处理完成的服务从服务映射表中删除，并将从MEC服务器收到的计算结果从用户所连接的BBU、RRH反馈至用户，并对计算数据量统计计费，更新服务计费表，如果用户移动，进入其他小区，则控制器从核心网获取用户接入信息完成对该用户此单项任务的移动边缘计算服务。
(12)进入步骤(2)，该用户的下一个任务进行卸载，再执行步骤(3)到(11)，完成该用户此单项任务的移动边缘计算服务；反复执行步骤(2)到(11)，完成该用户所有任务的移动边缘计算服务。
(13)进入步骤(1)，下一个用户进行接入，再执行步骤(2)到(12)，完成该用户所有任务的移动边缘计算服务；反复执行步骤(1)到(12)，从而完成所有用户的所有需要边缘计算的任务提供移动边缘计算服务，实现提供移动边缘计算服务的网络系统的服务方法。
本发明的实现方法在C-RAN架构下，用基于SDN的MEC控制器集中控制多个MEC服务器设备，并联合云计算中心，通过使用计算资源使用表、服务映射表和服务计费表统一调度联合优化任务分配实现移动边缘计算服务的同时并实现计费功能，为可应用MEC的用户设备实现移动边缘计算服务的同时，根据用户任务不同的需求降低整体任务时延、降低链路负载并充分利用各服务器的计算资源。
本发明是提供移动边缘计算服务的网络系统及其服务方法，目的在于推进移动边缘计算服务在目前4G以及4G到5G过渡时期和5G时期移动通信网络上的部署，在C-RAN架构下，把MEC服务器部署在具有大量虚拟化计算资源的集中化基带处理单元BBU中，结合SDN思想，设备资源虚拟化、通用硬件及软件可编程，把核心网用户面网关从核心网下沉，并把核心网用户面网关中的控制面和用户面再分离。部署和核心网用户面网关中的控制面紧密结合基于集中控制功能的MEC控制器，在BBU中部署和核心网用户面网关中的数据面紧密结合的MEC服务器，MEC控制器基于SDN集中控制多个MEC服务器设备，并联合云计算中心，统一调度、联合优化任务分配，根据用户任务不同的需求采用不同的计算方案，实现移动边缘计算服务的同时并实现计费功能，可降低整体任务时延、降低链路负载并充分利用各服务器的计算资源。
简而言之，本发明提出了一种提供移动边缘计算服务的网络系统及其服务方法，解决了移动边缘计算服务在目前4G以及4G到5G过渡时期和5G时期移动通信网络上的灵活部署的技术问题，本发明提出的网络系统中，在C-RAN架构下的BBU中部署了MEC服务器，并部署了基于SDN集中控制多个MEC服务器设备的MEC控制器。服务实现步骤主要含有：设定判决阈值；MEC控制器进行时延敏感与否等判决决定计算方式；通过本地MEC服务器计算、多个MEC服务器联合计算、特定非本地MEC服务器计算和云中心计算四种计算方式给出计算结果；反复执行完成所有用户MEC任务。本发明在实现MEC服务的同时，能够充分使用BBU中剩余计算资源，并使MEC网络层次更加简洁、便于管理，提高了数据传送效率，缓解了核心网的压力，降低了整体计算任务时延。可用于MEC在目前4G以及4G到5G过渡时期和5G时期移动通信网络上的灵活部署。

Claims (2)

1.一种提供移动边缘计算服务的网络系统的服务方法，在提供移动边缘计算服务的网络系统上运行，提供移动边缘计算服务的网络系统，包括有：以交换机为中心，与交换机连接的有核心网EPC、多个C-RAN基带处理单元BBU，所述核心网EPC通过因特网连接云计算中心，所述多个C-RAN基带处理单元BBU通过光纤连接多个射频拉远单元RRH，作为用户的MEC应用设备通过无线连接RRH来接入网络，其特征在于：与交换机连接的还有移动边缘计算MEC控制器，移动边缘计算MEC控制器通过因特网与云计算中心连接；所述移动边缘计算MEC控制器，是基于软件定义网络SDN的，并通过从核心网EPC分离出的S/PGW的控制面S/PGW-C发送数据控制信息，集中控制多个MEC服务器设备，联合云计算中心通过使用计算资源使用表、服务映射表和服务计费表统一调度、联合优化任务分配并实现移动边缘计算和其计费服务功能，其特征在于，具体包括有如下步骤：
(1)用户接入：作为用户的MEC应用设备，在4G或5G协议控制下，通过无线连接RRH，再通过光纤连接经过BBU、交换机、EPC接入因特网中；
(2)任务卸载：用户把需要边缘计算的任务通过无线连接的RRH再经过光纤，发送到和RRH直接连接的BBU中的用户本地MEC服务器中，MEC服务器收到数据后通过交换机向MEC控制器请求移动边缘计算服务，同时告知MEC控制器边缘计算任务计算量大小以及是否为时延敏感服务等任务信息；MEC控制器定期更新所控制的BBU的计算资源使用表；
(3)设定判决阈值：在MEC控制器中，为移动边缘计算任务设定两个判决阈值，分别为任务时延敏感阈值T和任务计算量阈值C，用于判断任务是否为时延敏感任务和计算量大任务，并为BBU中计算资源使用量设定双重判决阈值S1和S2，S1为第一资源使用量判决阈值，S2为第二资源使用量判决阈值，用于判断当前BBU中可提供计算资源的大小；
(4)MEC控制器判决任务：MEC控制器根据从MEC服务器收到的任务信息，判断任务的时延敏感度是否大于任务时延敏感阈值T，若是，为时延敏感任务，进入步骤(5)，否则，为时延不敏感任务，进入步骤(6)；
(5)时延敏感任务判决：MEC控制器判断任务计算量的大小，当任务计算量大于任务计算量阈值C，再判断本地BBU计算资源使用量是否小于第一资源使用量判决阈值S1时，若是，进入步骤(7)，否则，进入步骤(8)；当任务计算量小于任务计算量阈值C时，再判断本地BBU计算资源使用量是否小于第二资源使用量判决阈值S2时，若是，进入步骤(7)，否则，进入步骤(9)；
(6)非时延敏感任务判决：MEC控制器判断任务计算量的大小，当任务计算量大于任务计算量阈值C，进入步骤(10)；当任务计算量小于任务计算量阈值C，再判断该用户本地BBU计算资源使用量是否小于第二资源使用量判决阈值S2时，若是，进入步骤(7)，否则，进入步骤(9)；
(7)本地MEC服务器计算：直接在该用户本地MEC服务器对任务进行数据计算，并将该计算服务位置保存至MEC控制器中的服务映射表，计算结束后将计算结果返回至MEC控制器，进入步骤(11)；
(8)多个MEC服务器联合计算：MEC控制器选择出所在BBU计算资源使用量小于第二资源使用量判决阈值S2的多个MEC服务器，MEC控制器将该计算服务位置保存至服务映射表，用户本地MEC服务器将数据分割，然后将分割后的数据分别传输至上述多个MEC服务器，对数据进行联合计算，计算结束后将计算结果返回至MEC控制器，然后把计算结果整合，进入步骤(11)；
(9)特定一个非本地MEC服务器计算：MEC控制器查询该用户到各个MEC服务器的时延，选择时延最小且所在BBU计算资源使用量低于第二资源使用量判决阈值S2的MEC服务器对任务进行数据计算，并将该计算服务位置保存至服务映射表；用户本地MEC服务器将数据传送至选定的MEC服务器进行数据计算，计算结束后将计算结果返回至MEC控制器，进入步骤(11)；
(10)云计算中心计算：MEC控制器告知用户本地MEC服务器将数据传送至云计算中心，并将该计算服务位置保存至服务映射表， 由云计算中心进行数据计算，计算结束后将计算结果返回至MEC控制器，进入步骤(11)；
(11)MEC控制器处理结果：MEC控制器更新服务映射表，将已经处理完成的服务从服务映射表中删除，并将计算结果反馈至用户，对计算数据量统计计费，更新服务计费表，完成对该用户此单项任务的移动边缘计算服务；
(12)进入步骤(2)，该用户的下一个任务进行卸载，再执行步骤(3) 到(11)，完成该用户此单项任务的移动边缘计算服务；反复执行步骤(2)到(11)，完成该用户所有任务的移动边缘计算服务；
(13)进入步骤(1)，下一个用户进行接入，再执行步骤(2)到(12)，完成该用户所有任务的移动边缘计算服务；反复执行步骤(1)到(12)，从而完成所有用户的所有需要边缘计算的任务提供移动边缘计算服务，实现提供移动边缘计算服务的网络系统的服务方法。
2.根据权利要求1所述的一种提供移动边缘计算服务的网络系统的服务方法，其特征在于，步骤(8)中所述的多个MEC服务器联合计算，具体包括有如下步骤：
(8-1)MEC控制器计算查询服务器占用表，选择出所在BBU计算资源使用量小于第二资源使用量判决阈值S2的多个MEC服务器，数据计算将由筛选出的MEC服务器共同协作计算；
(8-2)MEC控制器将该计算服务位置保存至服务映射表，并将决策结果告知用户本地MEC服务器将数据分割，用户本地MEC服务器将分割后的数据分别传输至上述多个MEC服务器，同时告知将参与数据计算服务的MEC服务器根据计算任务量大小做好相应的数据计算服务准备；
(8-3)由选定的上述多个MEC服务器联合对数据进行计算，计算结束后各MEC服务器分别将各自的计算结果返回至MEC控制器，MEC控制器把计算结果整合，进入步骤(11)。
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