CN110048882A - 一种基于边缘计算的资源分配的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于边缘计算的资源分配的方法和装置，包括根据应用系统内不同业务模块之间的耦合度，将服务器中的所有应用系统分解为多个元业务单元，获取每一个元业务单元的用户体验QoE指标参数值；基于每一个元业务单元的QoE指标参数值，利用聚类算法将多个元业务单元分簇；根据每一个簇中的所有元业务单元的QoE指标参数值，为每一个簇分配资源，以便每一个簇中的所有元业务单元共享所分配的资源。本发明可以更合理的分配资源，提升用户的QoE值，使得资源更加有效利用。

Description

一种基于边缘计算的资源分配的方法和装置
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种基于边缘计算的资源分配的方法和装置。
背景技术
随着无线通信技术的发展和智能终端设备的普及，广大无线终端用户对业务的体验质量(Quality of Experience,QoE)和满意度是网络运营商与业务提供商最为关心的问题。
面对5G网络时代的到来，大量应用系统的上线，对资源的配置方式提出更高的要求。如果将应用完全定位到位于核心网的云服务器需要消耗核心的回传链路资源，产生额外的时延开销，无法满足5G场景中低时延、高可靠的需求。移动边缘计算(MEC，mobile edgecomputing)由欧洲电信标准协会于2014年率先提出，其实这一思想也契合了前述5G架构中的接入云的概念。MEC系统允许设备将计算任务卸载到网络边缘节点，如基站、无线接入点等，既满足了终端设备计算能力的扩展需求，同时弥补了云计算时延较长的缺点。MEC迅速成为5G的一项关键技术，有助于达到5G业务超低时延、超高能效、超高可靠性等关键技术指标。例如，对实时性要求比较高的流媒体直播来说，需要较高链路带宽和较低网络延迟，内容更新比较频繁，需要大量的存储空间。而在虚拟现实的应用系统中，背景业务模块更新迟缓，因此所需的存储空间固定，但互动部分更新频繁，需要较高的带宽及图像处理的速度。因此，如何基于用户对应用系统的QoE，进行细粒度的资源分配，实现用户体验质量的提升和资源的有效利用仍然处于探索阶段。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种基于边缘计算的资源分配的方法和装置。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：
一种基于边缘计算的资源分配的方法，其特征在于，包括：
根据应用系统内不同业务模块之间的耦合度，将服务器中的所有应用系统分解为多个元业务单元，获取每一个所述元业务单元的用户体验QoE指标参数值；
基于每一个所述元业务单元的QoE指标参数值，利用聚类算法将多个所述元业务单元分簇；
根据每一个所述簇中的所有元业务单元的QoE指标参数值，为每一个所述簇分配资源，以便每一个所述簇中的所有元业务单元共享所分配的资源。
本发明的有益效果是：通过应用系统中业务模块之间的耦合度，将应用系统分解为多个元业务单元，基于每一个元业务单元的QoE指标参数值，将所有元业务单元进行聚类，获得多个簇，基于每一个簇的QoE指标参数值，为簇分配资源，同一个簇中的所有元业务单元共享所分配的资源，实现了将QoE指标参数值相似的元业务单元分入同一簇，以簇为单位进行资源分配，实现细粒度的资源分配，资源分配合理，提升用户的QoE值。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步地，所述根据每一个所述簇中的所有元业务单元的QoE指标参数值，为每一个所述簇分配资源，具体包括：
根据每一个所述簇中的所有元业务单元的QoE指标参数值，得到每一个所述簇的QoE指标参数值；
根据每一个所述簇的QoE指标参数值，得到每一个所述簇需要分配资源的数量；
按照每一个所述簇需要分配资源的数量，为每一个所述簇分配资源。
采用上述进一步方案的有益效果是：通过根据每一个簇中的所有元业务单元的QoE指标参数值，得到每一个簇的QoE指标参数值，根据每一个簇的QoE指标参数值，得到每一个簇所需分配资源的数量，可以更合理分配资源，同时提升用户的QoE值。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步地，所述根据每一个所述簇的QoE指标参数值，得到每一个所述簇所需分配资源的数量，具体包括：
基于QoE指标参数值与对应资源的数量的对应关系，将每一个所述簇的QoE指标参数值转换为对应资源的数量，得到每一个所述簇所需分配资源的数量。
进一步地，所述根据每一个所述簇中的所有元业务单元的QoE指标参数值，得到每一个所述簇的QoE指标参数值，具体包括：
将每一个所述簇中的所有元业务单元的QoE指标参数值按照QoE指标参数分别进行累加，得到每一个所述簇的QoE指标参数值。
采用上述进一步方案的有益效果是：通过QoE指标参数值与资源的数量的对应关系，将每一个簇的QoE指标参数值转换为对应的资源的数量，为簇分配足够需要的资源，更加合理的分配资源。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步地，当服务器中新增业务模块时，将新增业务模块分解为至少一个所述元业务单元，获取所述元业务单元的QoE指标参数值，其中，新增业务模块包括新增应用系统或服务器中已有应用系统中新增业务模块；
根据所述元业务单元的QoE指标参数值，将所述元业务单元归入相应的簇中；
重新计算所述簇需要分配资源的数量；
比较所述簇需要分配资源的数量与所述簇已分配资源的数量，得到第一比较结果；
根据所述第一比较结果，确定是否为所述簇重新分配资源。
进一步地，若所述第一比较结果是所述簇需要分配资源的数量大于所述簇已分配资源的数量，重新为所述簇分配资源；
否则，不重新为所述簇分配资源。
采用上述进一步方案的有益效果是：当服务器新增业务模块时，将新增业务模块分解为元业务单元，将这些元业务单元归入相应的簇中，重新计算簇所需要分配资源的数量，通过与已分配资源的数量进行比较，确定是否重新分配资源。在有业务变动时，通过重新计算簇需要分配资源的数量和已分配资源的数量的比较，确定是否需要重新分配资源，提升资源的利用率，同时也提升了用户的QoE值。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
当服务器中减少业务模块时，获取被减少的业务模块所分解的所述元业务单元，获取所述元业务单元所在的簇，其中，减少业务模块包括减少应用系统或服务器中已有应用系统减少业务模块；
将所述减少的业务模块所分解的所述元业务单元分别从所在簇中删除；
重新计算所述簇需要分配资源的数量；
比较所述簇需要分配资源的数量与所述簇已分配资源的数量，得到第二比较结果；
根据所述第二比较结果，确定是否为所述簇重新分配资源。
进一步地，若所述第二比较结果是所述簇需要分配资源的数量大于所述簇已分配资源的数量，重新为所述簇分配资源；
否则，不重新为所述簇分配资源。
采用上述进一步方案的有益效果是：当服务器中减少业务模块时，将被减少的业务模块所分解的元业务单元分别从所在的簇中删除，重新计算簇的QoE指标参数值，通过簇的QoE指标参数值得到簇所需分配资源的数量，将簇需要分配资源的数量和簇已分配资源的数量进行比较，确定是否重新分配资源，提升资源的利用率。
本发明解决上述技术问题的另一种技术方案如下：
一种基于边缘计算的资源分配的装置，包括：
初始化模块，用于根据应用系统内不同业务模块之间的耦合度，将服务器中的所有应用系统分解为多个元业务单元，获取每一个所述元业务单元的用户体验QoE指标参数值；
分簇模块，用于基于每一个所述元业务单元的QoE指标参数值，利用聚类算法将多个所述元业务单元分簇；
分配模块，用于根据每一个所述簇中的所有元业务单元的QoE指标参数值，为每一个所述簇分配资源，以便每一个所述簇中的所有元业务单元共享所分配的资源。
本发明的有益效果是：资源分配装置包括分解模块、计算模块和分配模块，将应用系统分解为多个元业务单元，基于每一个元业务单元的QoE指标参数值，将所有元业务单元进行聚类，获得多个簇，基于每一个簇的QoE指标参数值，为簇分配资源，同一个簇中的所有元业务单元共享所分配的资源，实现了将QoE指标参数值相似的元业务单元分入同一簇，以簇为单位进行资源分配，实现细粒度的资源分配，资源分配合理，提升用户的QoE值。
此外，本发明还提供一种存储介质，存储有指令，当计算机读取指令时，使计算机执行上述技术方案中所述的基于边缘计算的资源分配的方法。
本发明附加的方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明实践了解到。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种基于边缘计算的资源分配的方法的示意性流程图；
图2为本发明另一实施例提供的一种基于边缘计算的资源分配的方法的示意性流程图；
图3为本发明另一实施例提供的一种基于边缘计算的资源分配的方法的示意性流程图；
图4为本发明另一实施例提供的一种基于边缘计算的资源分配的装置的示意性模块图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。
如图1所示一种基于边缘计算的资源分配的方法100，包括，
110、根据应用系统内不同业务模块之间的耦合度，将服务器中的所有应用系统分解为多个元业务单元，获取每一个元业务单元的用户体验QoE指标参数值。
应理解，本实施例中的应用系统内不同业务模块之间的耦合度，可以根据耦合度从低到高，消息耦合、数据耦合、特征耦合、控制耦合、外部耦合和公共耦合中的任一种耦合度，本发明实施例中对此不做限制，可以根据实际应用时采用不同的耦合度。QoE指标参数是用户自身感受的表现，QoE指标参数包括时延、丢包率、帧率、处理速度、带宽等，本发明实施例中对此不做限制，可以根据实际应用中的应用系统确定QoE的指标参数。
120、基于每一个元业务单元的QoE指标参数值，利用聚类算法将多个元业务单元分为簇。
应理解，本实施例中采用聚类算法，其中，具体的聚类算法不做限制，将具有相似QoE指标参数值的元业务单元分为一个簇中，获得多个簇。
130、根据每一个簇中的所有元业务单元的QoE指标参数值，为簇分配资源，以便每一个簇中的所有元业务单元共享所分配的资源。
本发明实施例的有益效果是：根据应用系统中业务模块之间的耦合度，将应用系统分解为多个元业务单元，基于每一个元业务单元的QoE指标参数值，将所有元业务单元进行聚类，获得多个簇，基于每一个簇的QoE指标参数值，为簇分配资源，同一个簇中的所有元业务单元共享所分配的资源，实现了将QoE指标参数值相似的元业务单元分入同一簇，以簇为单位进行资源分配，实现细粒度的资源分配，资源分配合理，提升用户的QoE值。
基于上述实施例中，在步骤130中优选的实施例中包括，根据每一个簇中的所有元业务单元的QoE指标参数值，得到每一个簇的QoE指标参数值；
根据每一个簇的QoE指标参数值，得到每一个簇需要分配资源的数量；
按照每一个簇需要分配资源的数量，为每一个簇分配资源。
基于上述实施例中，其中，根据每一个簇的QoE指标参数值，得到每一个簇需要分配资源的数量的具体应用包括：
基于QoE指标参数值与对应资源的数量的对应关系，将每一个簇的QoE指标参数值转换为对应资源的数量，得到每一个簇所需分配资源的数量。
在本实施例中，基于QoE指标参数值与对应资源的数量的对应关系，例如，QoE指标参数值中有带宽的指标，对应的资源就是带宽，例如，带宽50M/s可以带给用户比较好的QoE值，带宽50M/s对应需要分配的带宽资源的数量是50M/s。
基于上述实施例中，其中根据每一个簇中的所有元业务单元的QoE指标参数值，得到每一个簇的QoE指标参数值具体包括：
将每一个簇中的所有元业务单元的QoE指标参数值按照QoE指标参数分别进行累加，得到每一个簇的QoE指标参数值。
在本实施例中，计算簇的QoE指标参数值的方式有很多，本实施例中采用相同的QoE指标参数值进行累加的计算方式，例如，簇中元业务单元1的QoE指标参数值中的带宽是50M/s，簇中元业务单元2的QoE指标参数值找那个的带宽是65M/s，因此簇的QoE指标参数值中的带宽是115M/s。当然，也可以根据具体实际应用，选择不同的计算方法，本发明实施例中只是一个举例，对此不做限制。
如图2所示一种基于边缘计算的资源分配的方法200，基于一种基于边缘计算的资源分配的方法100，还包括：
210、当服务器中新增业务模块时，将新增业务模块分解为至少一个元业务单元，获取元业务单元的QoE指标参数值。
本实施例中新增业务包括在服务器中新增应用系统或在服务器中已安装的应用系统中新增业务。
220、根据元业务单元的QoE指标参数值，将元业务单元归入相应的簇中。
230、重新计算簇需要分配资源的数量。
240、比较簇所需分配资源的数量与簇已分配资源的数量，得到第一比较结果。
250、根据第一比较结果，确定是否为簇重新分配资源。
本实施例中，根据元业务单元的QoE指标参数值，将该元业务单元归入与它的指标参数值相似的簇中，归入的具体算法在本实施例中不做限制。
本发明实施例的有益效果是：通过当服务器新增业务模块时，根据新增业务模块按照与已有业务模块之间的耦合度，将新增业务模块分解为元业务单元，将这些元业务单元归入相应的簇中，重新计算簇所需要分配的资源的数量，通过与已分配资源的数量进行比较，若已分配的资源的数量满足簇需要的资源的数量，不重新为簇分配资源。通过细粒度的资源分配，在有业务变动时，可以更合理的确定是否需要重新分配资源，提升资源的利用率，同时也提升了用户的QoE值。
基于上述实施例中，步骤250可包括：
若第一比较结果是簇需要分配资源的数量大于簇已分配的资源的数量，重新为簇分配资源。
否则，不重新为簇分配资源。
本实施例中，当簇已分配资源的数量小于需要资源的数量时，即簇已分配资源的数量不满足需要的资源的数量时，需要重新为簇分配资源。否则，簇已分配资源的数量已经满足需要资源的数量时，不需要重新为簇分配资源。
如图3所示一种基于边缘计算的资源分配的方法300，基于一种基于边缘计算的资源分配的方法100，还包括，
310、当服务器中减少业务模块时，获取被减少的业务模块所分解的元业务单元，获取元业务单元所在的簇。
320、将被减少的业务模块所分解的元业务单元分别从所在簇中删除。
330、重新计算簇需要分配资源的数量。
340、比较簇需要分配资源的数量与簇已分配资源的数量，得到第二比较结果。
350、根据第二比较结果，确定是否为簇重新分配资源。
本发明实施例中，通过当服务器中减少业务模块时，将被减少的业务模块所分解的元业务单元分别从所在的簇中删除，根据簇的QoE指标参数值的变化，合理确定是否重新分配资源，提升用户的QoE值，使得资源更加有效利用。
基于上述实施例中，步骤350可包括：
若第二比较结果是簇需要分配资源的数量大于簇已分配的资源的数量，重新为簇分配资源。
否则，不重新为簇分配资源。
如图4所示一种基于边缘计算的资源分配的装置，包括，
初始化模块，用于根据应用系统内不同业务模块之间的耦合度，将服务器中的所有应用系统分解为多个元业务单元，获取每一个元业务单元的用户体验QoE指标参数值；
分簇模块，用于基于每一个元业务单元的QoE指标参数值，利用聚类算法将多个元业务单元分簇；
分配模块，用于根据每一个簇中的所有元业务单元的QoE指标参数值，为每一个簇分配资源，以便每一个簇中的所有元业务单元共享所分配的资源。
本发明实施例的有益效果是：通过分解模块、计算模块和分配模块，将应用系统分解为多个元业务单元，获得这些元业务单元的QoE指标参数值，根据QoE指标参数值，将元业务单元进行聚类，获得多个簇，基于簇的QoE指标参数值，为簇分配资源。实现了细粒度的资源分配，同时为QoE参数值接近的簇分配资源，可以更合理的分配资源，提升用户的QoE值，使得资源更加有效利用。
例如，服务器中安装游戏软件服务端和直播软件服务器端，根据应用系统内业务模块之间的数据耦合度，将游戏软件服务器端分解为人物模块，场景模块，语音模块，地图模块等，直播软件服务器端分解为视频采集模块、声音采集模块、美颜模块、图像处理模块和流控模块，将这些业务模块划分为几个簇，使用存储空间比较大的场景模块、地图模块和视频采集模块归入一类簇，对存储空间要求比较小而对带宽要求比较高的美颜模块、语音模块和流控模块归入一类簇。根据这些模块的QoE参数值，为这两类簇分别分配存储空间和带宽。
当服务器中游戏软件服务器端新增特效模块，根据新增的特效模块的QoE参数值，将新增的特效模块归入存储空间要求比较小而带宽要求比较高的一类簇中，重新计算这类簇所需存储空间和带宽，如果所需存储空间和带宽数量小于已分配的资源的数量，不重新为这类簇分配资源。
当服务器中直播软件服务器端减少美颜模块，将美颜模块从对存储空间要求比较小而对带宽要求比较高的一类簇中删除，重新计算这类簇所需的存储空间和带宽，如果所需的存储空间和带宽的数量小于已分配的资源的数量，不重新为这类簇分配资源。
特别的，本发明实施例中还提供了一种存储介质，存储有指令，当计算机读取指令时，使计算机执行上述实施例中的基于边缘计算的资源分配的方法。
应理解，在本发明各实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于边缘计算的资源分配的方法，其特征在于，包括：
根据应用系统内不同业务模块之间的耦合度，将服务器中的所有应用系统分解为多个元业务单元，获取每一个所述元业务单元的用户体验QoE指标参数值；
基于每一个所述元业务单元的QoE指标参数值，利用聚类算法将多个所述元业务单元分簇；
根据每一个所述簇中的所有元业务单元的QoE指标参数值，为每一个所述簇分配资源，以便每一个所述簇中的所有元业务单元共享所分配的资源。
2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的资源分配的方法，其特征在于，所述根据每一个所述簇中的所有元业务单元的QoE指标参数值，为每一个所述簇分配资源，具体包括：
根据每一个所述簇中的所有元业务单元的QoE指标参数值，得到每一个所述簇的QoE指标参数值；
根据每一个所述簇的QoE指标参数值，得到每一个所述簇需要分配资源的数量；
按照每一个所述簇需要分配资源的数量，为每一个所述簇分配资源。
3.根据权利要求2所述的基于边缘计算的资源分配的方法，其特征在于，所述根据每一个所述簇的QoE指标参数值，得到每一个所述簇所需分配资源的数量，具体包括：
基于QoE指标参数值与对应资源的数量的对应关系，将每一个所述簇的QoE指标参数值转换为对应资源的数量，得到每一个所述簇所需分配资源的数量。
4.根据权利要求2或3所述的基于边缘计算的资源分配的方法，其特征在于，所述根据每一个所述簇中的所有元业务单元的QoE指标参数值，得到每一个所述簇的QoE指标参数值，具体包括：
将每一个所述簇中的所有元业务单元的QoE指标参数值按照QoE指标参数分别进行累加，得到每一个所述簇的QoE指标参数值。
5.根据权利要求1-3任一项所述的基于边缘计算的资源分配的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当服务器中新增业务模块时，将新增业务模块分解为至少一个所述元业务单元，获取所述元业务单元的QoE指标参数值，其中，新增业务模块包括新增应用系统或服务器中已有应用系统中新增业务模块；
根据所述元业务单元的QoE指标参数值，将所述元业务单元归入相应的簇中；
重新计算所述簇需要分配资源的数量；
比较所述簇需要分配资源的数量与所述簇已分配资源的数量，得到第一比较结果；
根据所述第一比较结果，确定是否为所述簇重新分配资源。
6.根据权利要求5所述的基于边缘计算的资源分配的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述第一比较结果是所述簇需要分配资源的数量大于所述簇已分配资源的数量，重新为所述簇分配资源；
否则，不重新为所述簇分配资源。
7.根据权利要求1-3任一项所述的基于边缘计算的资源分配的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当服务器中减少业务模块时，获取被减少的所述业务模块所分解的所述元业务单元，获取所述元业务单元所在的簇，其中，减少业务模块包括减少应用系统或服务器中已有应用系统减少业务模块；
将减少的所述业务模块所分解的所述元业务单元分别从所在簇中删除；
重新计算所述簇需要分配资源的数量；
比较所述簇需要分配资源的数量与所述簇已分配资源的数量，得到第二比较结果；
根据所述第二比较结果，确定是否为所述簇重新分配资源。
8.根据权利要求7所述的基于边缘计算的资源分配的方法，其特征在于，
若所述第二比较结果是所述簇需要分配资源的数量大于所述簇已分配资源的数量，重新为所述簇分配资源；
否则，不重新为所述簇分配资源。
9.一种基于边缘计算的资源分配的装置，其特征在于，包括：
初始化模块，用于根据应用系统内不同业务模块之间的耦合度，将服务器中的所有应用系统分解为多个元业务单元，获取每一个所述元业务单元的用户体验QoE指标参数值；
分簇模块，用于基于每一个所述元业务单元的QoE指标参数值，利用聚类算法将多个所述元业务单元分簇；
分配模块，用于根据每一个所述簇中的所有元业务单元的QoE指标参数值，为每一个所述簇分配资源，以便每一个所述簇中的所有元业务单元共享所分配的资源。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有指令，当计算机读取所述指令时，使所述计算机执行如权利要求1至8中任一项所述的基于边缘计算的资源分配的方法。
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