CN108933815A - 一种移动边缘计算卸载的边缘服务器的控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种移动边缘计算卸载的边缘服务器的控制方法，在基站周围部署多个服务器，形成一个六边形形状的服务器集群，再根据基站收集的关于服务器的给类信息，为用户选择合适的服务器进行卸载，在优化阶段，将闲置的服务器处于睡眠模式，降低能耗。本发明方法主要解决用户终端设备计算处理能力不足，移动边缘计算能够有效解决用户设备与数据处理中心的距离远，传输时间长的问题。本发明方法还能用于提高任务处理的效率，对计算任务快速响应，减小时间延迟，提升用户体验，降低整体的能耗。
Description
技术领域
本发明涉及无线网络通信领域，尤其涉及一种移动边缘计算卸载服务器部署、选择和优化的控制方法。
背景技术
移动边缘计算是将计算能力下沉到分布式基站，在无线网络侧增加计算、存储、处理等功能，将传统的无线基站升级为智能化基站。在移动边缘计算中，主要包括移动设备、边缘服务器、基站、核心网络。用户移动设备通过无线网络与基站相互连接，接入网络中。基站和边缘服务器通过光纤相互连接。用户移动设备是产生所需要计算的任务，密集型或者非密集型任务。基站的作用主要用于将用户设备与网络相连接，同时也将边缘服务器的计算任务结果返回给用户设备。边缘服务器的作用是负责进行一些计算任务的处理。移动边缘计算主要解决传统移动云计算网络的困境。随着移动流量的爆炸增长，核心部分容易受到堵塞，出现负载瓶颈、延迟问题、信道问题、容错性小等问题，此外虚拟现实和增强现实等应用需要极小的时延，移动边缘计算能更好的解决此类出现的问题。计算卸载是将用户设备的计算任务通过基站卸载到边缘服务器上进行计算处理。由于用户设备的计算能力受限，不能有效的处理一些密集型任务与及延时相对较低的计算任务。同时还会产生高能耗、延时较长、信道收益低等问题。将计算任务卸载到边缘服务器，利用其快速高效的计算能力对任务进行处理，能够获得更好的用户体验，节约能耗、提升处理速度。
对于边缘服务器的部署问题，随着5G网络技术的发展，在网络的边缘会部署更多数量的服务器，为用户提供精确，高效，快速响应的计算服务能力。服务器的部署数量也会影响到其成本，部署的数量过多，会增加部署成本，增大能耗，部署的数量过少，则会影响对用户的服务质量。
对于边缘服务器的选择，也是影响移动边缘计算整体性能，能耗的主要问题之一。边缘服务器主要是对用户卸载的任务进行计算处理，期间会产生一定的能耗和处理时延。当用户有多个计算任务需要处理时，选择在本地处理，则由于用户设备的处理能力较弱，设备容量较小，会产生更多的能耗和时延，同时影响处理的结果。选择将密集型任务卸载到边缘服务器处理，由于服务器的处理能力较强，且容量大，处理速度快，所以其响应时间短，能够提升用户体验。
选择合适的边缘服务器为用户进行计算服务，能够有效的，及时的处理任务，同时由于其处理能力强，产生的能耗就越低。用户可以根据其到服务器的距离长短，选择合适的服务器，或者根据要求处理的任务类型，信道传输的质量，服务器所能够处理的任务大小拉力选择。服务器的所有相关信息，基站都会在几秒钟的时间间隔内进行信息的更新，以便更好的对用户计算任务进行合理分配，以达到较高的效率和用户体验，结果的准确度。
随着科技进步和5G网络的发展，在网络边缘部署的服务器增多，对于服务器的优化也值得考虑的。服务器优化，能够在保证为用户提供快速、高效、精确计算服务的同时，也能有效的降低服务器的整体能耗。
发明内容
本发明目的在于提供一种有效部署服务器、选择合适的服务器为用户进行计算任务处理、优化服务器的移动边缘计算卸载的边缘服务器的控制方法。
为实现上述目的，采用了以下技术方案：本发明主要包括用户设备、边缘服务器、基站，包括以下步骤：
步骤1：边缘服务器包括特定类型服务器和一般服务器；在基站周围部署若干特定类型的服务器以及一般服务器，对这些服务器进行聚集，形成一个六边形形状的小型服务器集群；特定类型的服务器是指能够专门用于处理某一类型的服务器，例如视频服务器，则专门用于处理视频任务，图像识别服务器，则专门用于处理图形图像的任务。一般服务器是指处理多种类型的计算任务。特定类型的服务器处理同类型的计算任务，速度快，产生的时延短。能够提升用户质量。而一般服务器处理的速度慢，处理那些时延要求低的计算计算任务。
步骤2：用户根据要求计算的任务类型、容量大小、预期完成任务所需的CPU处理时间和自身的计算能力，决定选择本地计算或者通过基站请求将计算任务卸载到边缘服务器；
步骤3：基站拥有集群的边缘服务器计算能力、容量大小、应用领域的相关信息，并且每间隔几秒钟更新一次服务器信息；基站与边缘服务器之间保持实时通信，记录边缘服务器的各类信息；
步骤4：基站通过无线链接将用户设备的密集型任务卸载到边缘服务器；
步骤5：根据当前用户请求卸载的计算任务类型、CPU处理时间，计算任务的容量大小，选择一个合适的边缘服务器进行计算卸载；基站能够根据当前的服务器信息列表为用户选择合适的边缘服务器进行计算；
步骤6：对边缘服务器进行优化处理；若边缘服务器当前所需处理的计算任务预期超过其处理能力时，选择暂时不再接收用户设备卸载的计算任务，基站可以为用户设备分配其他的服务器为用户进行卸载计算；若边缘服务器当前没有处理任务，则会进入睡眠模式，降低能耗。
进一步的，步骤1中各类服务器计算处理能力大小为cp＝{c1,c2,c3,...,ci,...,cn}，边缘服务器的类型集合设为Typical＝{t1,t2,t3,...,ti,...,tn}，选择约6个数量的服务器进行部署，形成一个六边形形状的服务器集群，并设置一个主服务器。可以实现对其余服务器的任务调度和资源的分配。
进一步的，所述特定类型服务器分为视频处理服务器、网页处理服务器、图像识别处理服务器。
进一步的，步骤2中，如果Plocal*tlocal<Ptr*(D/B)+Pi*ts，即表示在本地计算的能耗小于将任务卸载到边缘服务器上的能耗，则选则在本地计算；
如果Plocal*tlocal>Ptr*(D/B)+Pi*ts，即表示在本地计算的能耗大于将任务卸载到边缘服务器上的能耗，则在服务器上计算；
其中，Plocal为本地计算的功率；tlocal为预期本地计算需要的时间；Ptr为用户设备的传输功率；D为计算任务的数据大小；B为信道带宽；Pi为服务器的能耗功率；ts为预期计算任务的处理时间。
进一步的，在步骤3中，基站与边缘服务器之间能够保持实时的通信，记录边缘服务器的各类信息，有助于对用户计算任务的有效卸载和对资源的合理分配。信息集合可以设为Information＝{Type,Capacity,Computing}。type为服务器的基站周围服务器的类型。Capacity为服务器的容量，其所能接受的任务量的大小。Computing为服务器的计算能力。基站能够相隔几秒钟的时间对周边服务器的基本信息进行更新，以便可以获得服务器的计算能力，可处理任务的大小和时间。
进一步的，在步骤4中无线链接能够扩大基站服务的范围，便于基站之间的相互连接和通信，减少了光纤通信的远距离通信限制。
与现有技术相比，本发明具有如下优点：
1、在基站周围和网络的边缘会部署多类型，不同处理能力的边缘服务器，形成一个六边形形状的服务器集群，类似于蜂窝网络模型的形式，是一种新型的服务器部署形式，能够节省部署服务器的成本，更加接近终端用户，以此降低用户计算任务的延迟，提升计算性能，节约能耗。
2、不同类型的服务器，可以处理不同的计算任务，能够加快计算速度，可以实现专一化处理，提高处理任务的精确度。
附图说明
图1为本发明方法的系统模型图。
图2为本发明方法的实施流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步说明：
图1是本发明的系统模型图。图1呈现的是在基站周围，部署了多种类型的边缘服务器，近距离接近终端用户。图中部署了六个不同类型服务器，可以处理不同类型的任务。类似于蜂窝网络模型。
图2是本发明的系统流程图，主要包括以下步骤：
步骤1：选择一个主要边缘服务器，然后对周围的边缘服务器进行聚集，形成一个六边形型状的服务器集群小型集群，类似于蜂窝网络模型的形式；
步骤2：用户根据要求计算的任务类型，容量大小，所需的CPU处理时间和自身的计算能力，决定选择本地计算，或者通过基站请求将计算任务卸载到边缘服务器；
步骤3：基站拥有集群的边缘服务器计算能力，容量大小，应用领域等相关信息，并且每间隔几秒钟更新一次服务器信息；
步骤4：基站通过无线链接将用户设备的密集型计算任务卸载到边缘服务器；
步骤5：选择一个适合处理当前用户计算任务的边缘服务器。
以上所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。
Claims (5)
1.一种移动边缘计算卸载的边缘服务器的控制方法，主要包括用户设备、边缘服务器、基站，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤1：边缘服务器包括特定类型服务器和一般服务器；在基站周围部署若干特定类型的服务器以及一般服务器，对这些服务器进行聚集，形成一个蜂窝网络形式的小型服务器集群；
步骤2：用户根据要求计算的任务类型、容量大小、预期完成任务所需的CPU处理时间和自身的计算能力，决定选择本地计算或者通过基站请求将计算任务卸载到边缘服务器；
步骤3：基站拥有集群的边缘服务器计算能力、容量大小、应用领域的相关信息，并且每间隔几秒钟更新一次服务器信息；基站与边缘服务器之间保持实时通信，记录边缘服务器的各类信息；
步骤4：基站通过无线链接将用户设备的密集型任务卸载到边缘服务器；
步骤5：根据当前用户请求卸载的计算任务类型、CPU处理时间，计算任务的容量大小，选择一个合适的边缘服务器进行计算卸载；基站能够根据当前的服务器信息列表为用户选择合适的边缘服务器进行计算；
步骤6：对边缘服务器进行优化处理；若边缘服务器当前所需处理的计算任务预期超过其处理能力时，选择暂时不再接收用户设备卸载的计算任务，基站可以为用户设备分配其他的服务器为用户进行卸载计算；若边缘服务器当前没有处理任务，则会进入睡眠模式。
2.根据权利要求1所述的一种移动边缘计算卸载的边缘服务器的控制方法，其特征在于：步骤1中各类服务器计算处理能力大小为cp＝{c1,c2,c3,...,ci,...,cn}，边缘服务器的类型集合设为Typical＝{t1,t2,t3,...,ti,...,tn}，选择约6个数量的服务器进行部署，形成一个六边形形状的服务器集群，并设置一个主服务器；(主服务器可以用于协调其他各服务器的计算任务处理。
3.根据权利要求1所述的一种移动边缘计算卸载的边缘服务器的控制方法，其特征在于：所述特定类型服务器分为视频处理服务器、网页处理服务器、图像识别处理服务器。
4.根据权利要求1所述的一种移动边缘计算卸载的边缘服务器的控制方法，其特征在于：步骤2中，如果Plocal*tlocal<Ptr*(D/B)+Pi*ts，即表示在本地计算的能耗小于将任务卸载到边缘服务器上的能耗，则选则在本地计算；
如果Plocal*tlocal>Ptr*(D/B)+Pi*ts，即表示在本地计算的能耗大于将任务卸载到边缘服务器上的能耗，则在服务器上计算；
其中，Plocal为本地计算的功率；tlocal为预期本地计算需要的时间；Ptr为用户设备的传输功率；D为计算任务的数据大小；B为信道带宽；Pi为服务器的能耗功率；ts为预期计算任务的处理时间。
5.根据权利要求1所述的一种移动边缘计算卸载的边缘服务器的控制方法，其特征在于：步骤1中，特定类型的服务器是指能够专门用于处理某一类型的服务器；一般服务器是指处理多种类型的计算任务。
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