CN110493825B - 一种边缘计算架构下多任务的负载均衡方法 - Google Patents

一种边缘计算架构下多任务的负载均衡方法 Download PDF

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CN110493825B CN201910650935.7A CN201910650935A CN110493825B CN 110493825 B CN110493825 B CN 110493825B CN 201910650935 A CN201910650935 A CN 201910650935A CN 110493825 B CN110493825 B CN 110493825B
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Abstract

本发明涉及一种边缘计算架构下多任务的负载均衡方法，本发明通过边缘服务器评估任务在源设备上完成或经过中继设备发送到边缘服务器中完成的完成时间以及能耗，并形成能耗矩阵；并基于能耗矩阵为多个源设备的能耗中，为能耗最大的源设备选择新的中继设备以降低其能耗；并且在本发明中，边缘服务器记录其自身的工作状态，计算任务在源设备上经过中继设备发送到边缘服务器的时间是否满足时间约束条件，重新修改能耗矩阵，为源设备重新匹配新的中继设备。本发明不仅可以使系统内的源设备、中继设备资源充分利用，也可以在保证用户的服务质量的前提下，使得系统下的源设备的能耗负载均衡。

Description

一种边缘计算架构下多任务的负载均衡方法
技术领域
本发明涉及通信领域，更具体地，涉及一种边缘计算架构下多任务的负载均衡方法。
背景技术
现如今，云计算发展迅速。而在5G(the fifth generation)时代下，虚拟现实、增强现实、深度学习等计算密集型应用也愈受欢迎。然而，移动设备体积小，这意味着其计算能力会受到其体积的制约，无法更好的支持此类应用，也会使得用户的服务满意度不高。为使得移动设备更好地支持这些应用，移动边缘计算被提出来，它将云计算发送到与终端设备更靠近的边缘，极大的减少了在网络上传输的时延。现有研究有大部分集中于移动边缘计算下的时间方面、能量消耗方面的研究，但未考虑移动边缘计算架构下设备上多任务的能量负载均衡问题。
发明内容
为了解决选有技术中对移动边缘计算的研究未考虑移动边缘计算架构下设备上多任务的能量负载均衡问题的不足，本发明提供了一种边缘计算架构下多任务的负载均衡方法。
一种边缘计算架构下多任务的负载均衡方法，包括以下步骤：
步骤S1：边缘服务器评估任务在源设备上自身完成、源设备与中继设备进行协同传输，将任务经过中继设备发送到边缘服务器中完成两种方式的完成时间以及能耗；
步骤S2：边缘服务器根据任务完成的时间以及能耗，为任务选择不同的任务完成方式，并形成能耗矩阵；
步骤S3：判断源设备与中继设备进行协同传输，将任务经中继设备发送到边缘服务器的方式是否可以在时间约束条件下完成，若可以，则边缘服务器为源设备随机匹配一个中继设备，并基于能耗矩阵为能耗最大的源设备选择新的中继设备以降低源设备能耗；
步骤S4：边缘服务器记录其自身的工作状态，计算源设备与中继设备进行协同传输时，将任务经中继设备发送到边缘服务器的完成方式是否满足时间约束条件，若满足，执行步骤S5，若不满足，重新修改能耗矩阵，返回步骤S3为源设备重新匹配新的中继设备；
步骤S5：判断当前是否还存在未选择完成方式的任务，若存在，修改时间约束条件，返回步骤S2；若不存在，则结束运算。
优选的，步骤S1的具体步骤如下：
定义源设备为ui,i∈{1,2,…,X}，其中X为源设备的数量，源设备的集合U＝{u1,u2,…,uX}；定义中继设备为rj,j∈{1,2,…,Y}，中继设备的集合R＝{r1,r2,…,rY}，其中Y为中继设备的数量；源设备ui上有多个任务Ti,k，其中k∈{1,2,…,K}，K为源设备上有依赖关系的任务数量，源设备ui上的任务可按Ti,1,Ti,2,…,Ti,K顺序串行执行完成；
步骤S1.1：源设备ui上的任务Ti,k在自身执行的完成时间
Figure BDA0002135204280000021
为：
Figure BDA0002135204280000022
其中Wi,k为完成任务Ti,k所需要的CPU周期数，fi为源设备ui的CPU频率；
源设备ui上的任务Ti,k在本地执行的能耗
Figure BDA0002135204280000023
为：
Figure BDA0002135204280000024
其中κi为源设备ui上的有效电容系数，是一个小于1的正数，单位为J/bit；
步骤S1.2：任务Ti,k经中继设备以两跳传输发送到边缘服务器e并由边缘服务器e完成，其中任务Ti,k先从源设备ui发送到一个中继设备rj,j∈{1,2,…,Y}，该过程的所消耗的时间
Figure BDA0002135204280000025
为：
Figure BDA0002135204280000031
其中Di,k为任务Ti,k的数据量大小，
Figure BDA0002135204280000032
为源设备ui的频带宽度，
Figure BDA0002135204280000033
为源设备ui进行无线传输的功率，
Figure BDA0002135204280000034
是源设备ui和中继设备rj之间的欧氏距离，α是路径损耗因子，
Figure BDA0002135204280000035
是中继设备rj作为接收端时的环境噪音；
任务Ti,k从源设备ui发送到中继设备rj的能耗
Figure BDA0002135204280000036
为：
Figure BDA0002135204280000037
步骤S1.3：任务Ti,k由中继设备rj发送到边缘服务器e，该过程的传输时间
Figure BDA0002135204280000038
为：
Figure BDA0002135204280000039
其中
Figure BDA00021352042800000310
是中继设备rj的频带宽度，
Figure BDA00021352042800000311
是中继设备rj进行无线传输时的功率，
Figure BDA00021352042800000312
是边缘服务器e和中继设备rj的欧氏距离，σe是边缘服务器e作为接收端时的环境噪音；
任务Ti,k由中继设备rj发送到边缘服务器e的能耗
Figure BDA00021352042800000313
为：
Figure BDA0002135204280000041
步骤S1.4：边缘服务器e完成该任务Ti,k的时间
Figure BDA0002135204280000042
为：
Figure BDA0002135204280000043
其中fe为边缘服务器e的CPU频率。
优选的，步骤S2的具体步骤如下：
边缘服务器根据任务的完成时间和能耗，确定任务{T1,k,T2,k,…,TX,k}的能耗矩阵Ek[i][j]；具体步骤如下：
步骤S2.1：若
Figure BDA0002135204280000044
则
Figure BDA0002135204280000045
j∈{1,2,…,Y}；否则Ek[i][j]＝+∞,j∈{1,2,…,Y}，其中ψ表示完成源设备ui上的所有任务{Ti,1,Ti,2,…,Ti,K}的最大时间，+∞即表示不能通过该方式完成任务Ti,k，也表示数值上的最大值；
步骤S2.2：若同时满足
Figure BDA0002135204280000046
且
Figure BDA0002135204280000047
则
Figure BDA0002135204280000048
优选的，步骤S3的具体步骤如下：
步骤S3.1：设定usedj＝0,
Figure BDA0002135204280000049
步骤S3.2：边缘服务器e通过循环从i＝1,2,…,X，为源设备ui随机匹配一个中继设备rj以完成任务Ti,k，具体循环过程如下：
步骤S3.2.1：设定
Figure BDA00021352042800000410
步骤S3.2.2：若对于
Figure BDA0002135204280000051
均有Ek[i][b]＝+∞，则Ti,k不选择中继设备rj进行匹配；
步骤S3.2.3：若同时满足Ek[i][j]≠+∞且usedb＝0，则
Figure BDA0002135204280000052
usedb＝i；
步骤S3.3：边缘服务器e通过不超过XY次迭代来降低多个源设备的能耗中，最大的源设备的能耗，每次迭代次数加1，其中具体步骤如下：
步骤S3.3.1：设定
Figure BDA0002135204280000053
步骤S3.3.2：对Ek[i][j]≤Ep,
Figure BDA0002135204280000054
以Ek[i][1],Ek[i][2],…Ek[i][Y]按非递减排序进行判断，当满足如下三个条件之一，则中继设备ry允许分配给源设备si；
(1)中继设备ry未匹配，即usedy＝0；
(2)中继设备ry刚好与源设备ui匹配，即usedy＝i；
(3)假设中继设备ry与源设备ua匹配，即usedy＝a，而源设备ua能够找到另一个中继设备进行匹配；
步骤S3.3.3：若中继设备ry允许分配给源设备ui，则将源设备ui与中继设备ry匹配，设定usedj＝i，Ek[i][j]＝+∞，进入S3.3.1进行下一次循环；
步骤S3.3.4：若中继设备ry不允许分配给源设备ui，则进入S3.3.2进行下一次循环判定；
步骤S3.3.5：若所有的循环判定结束仍不能进入S3.3.1，则迭代过程提前结束，进入步骤S4。
优选的，步骤S4的具体步骤如下：
边缘服务器构建一个单链表L存储多个元组来表示其自身的工作状态，其中元组表示为{ti,tj,i,j},i∈{u1,u2,…,uX},j∈{r1,r2,…,rY}，单链表L中存储的元组是按元组中第一个元素的数值大小递增排序；在未添加元组时，单链表L为空；边缘服务器可通过单链表L判断其自身的工作状态，从而判断多个发送到边缘服务器完成的任务的时间是否满足时间约束条件，元组添加过程是i＝1,2,…,X一次循环操作进行，具体步骤为：
步骤S4.1：当源设备i未与任何一个中继设备匹配时，重复步骤S4.1，判断下一个源设备i+1；
步骤S4.2：形成元组{ti,tj,i,j}，其中
Figure BDA0002135204280000061
表示任务Ti,k从源设备si经中继设备rj以两跳传输发送到边缘服务器e的时间，
Figure BDA0002135204280000062
表示任务Ti,k在边缘服务器e完成的时间，该元组表示为源设备i连接中继设备j；
步骤S4.3：若该单链表L为空，则元组{ti,tj,i,j}添加到该单链表L中，进入步骤S4.1判断下一个源设备i+1是否与中继设备匹配；
步骤S4.4：若该单链表L不为空，按单链表L中的元组中第一个元素的大小递增遍历该单链表L中的元素，且假设当前遍历的元组为{ta,tb,a,b}，则S4.2形成的元组{ti,tj,i,j}的添加过程如下：
步骤S4.4.1：若满足ti>ta+tb，则遍历该单链表L中的下一个元素，重复步骤S4.4.1的过程；
步骤S4.4.2：若满足ti+tj<ta，则将元组{ti,tj,i,j}添加到元组{ta,tb,a,b}之前的一个位置；
步骤S4.4.3：若ti+tj>ta且ti<ta，则将{ta,tb,a,b}更新为{ti,tj+tb,a,b}，同时找到单链表L的下一个元素{tc,td,c,d}，若ta+tb>tc，则将{tc,td,c,d}从单链表L取出，并将{tc,td,c,d}按S4.4.1到S4.4.4重新添加到单链表L中；
步骤S4.4.4：若ta<ti且ti<ta+tb，则将{ta,tb,a,b}更新为{ta,tb+tj,i,j}，同时找到单链表L的下一个元素{tc,td,c,d}，若ta+tb+td>tc，则将{tc,td,c,d}从单链表L取出，再次将{tc,td,c,d}按步骤S4.4.1到步骤S4.4.4添加到单链表L中；
步骤S4.5：当所有的元组添加到单链表L中后，遍历单链表L找到第一个元素的数值最大的元组{te,tf,e,f}，若
Figure BDA0002135204280000063
则发送到边缘服务器的任务在时间约束变量ψ下能够完成；否则修改能耗矩阵Ek[e][f]＝+∞，返回步骤S3.1重新完成匹配。
优选的，步骤S5的具体步骤如下：
当有任务未进行匹配时，即a<K，通过一次循环从i＝1到i＝X找出完成任务{T1,a,T2,a,…,TX,a}需要的时间，修改时间约束变量，前往步骤S2，重新形成任务{T1,a+1,T2,a+1,…,TX,a+1}的能耗矩阵，具体步骤为：
步骤S5.1：若a＝K，算法结束；
步骤S5.1：遍历步骤S4中形成的单链表L找到第一个元素的数值最大的元组{te,tf,e,f}，设定Tm＝te+tf；
步骤S5.2：通过循环对i＝1,2,…,X，做如下判断：
若
Figure BDA0002135204280000071
且
Figure BDA0002135204280000072
则
Figure BDA0002135204280000073
步骤S5.3：完成步骤S5.2后，设定ψ←ψ-Tm，前往步骤S2，对任务{T1,k+1,T2,k+1,…,TX,k+1}进行匹配判断。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
本发明充分考虑了在实际应用中，多个源设备对上有多个有依赖关系的任务，且这些任务可以在本地执行也可以发送到边缘服务器执行，本发明令边缘服务器形成不同的匹配，最终实现能耗的负载均衡。本发明不仅可以使系统内的资源充分得到利用，也可以在保证服务质量的前提下，使得系统下的能耗负载均衡。
附图说明
图1为本发明的方法流程图。
图2为本发明中任务传输方式的示意图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；
对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
实施例1
如图1、图2所示，一种边缘计算架构下多任务的负载均衡方法，包括以下步骤：
步骤S1：边缘服务器评估任务在源设备上自身完成、源设备与中继设备进行协同传输，将任务经过中继设备发送到边缘服务器中完成两种方式的完成时间以及能耗；
步骤S2：边缘服务器根据任务完成的时间以及能耗，为任务选择不同的任务完成方式，并形成能耗矩阵；
步骤S3：判断源设备与中继设备进行协同传输，将任务经中继设备发送到边缘服务器的方式是否可以在时间约束条件下完成，若可以，则边缘服务器为源设备随机匹配一个中继设备，并基于能耗矩阵为能耗最大的源设备选择新的中继设备以降低源设备能耗；
步骤S4：边缘服务器记录其自身的工作状态，计算源设备与中继设备进行协同传输时，将任务经中继设备发送到边缘服务器的完成方式是否满足时间约束条件，若满足，执行步骤S5，若不满足，重新修改能耗矩阵，返回步骤S3为源设备重新匹配新的中继设备；
步骤S5：判断当前是否还存在未选择完成方式的任务，若存在，修改时间约束条件，返回步骤S2；若不存在，则结束运算。
作为一个优选的实施例，步骤S1的具体步骤如下：
定义源设备为ui,i∈{1,2,…,X}，其中X为源设备的数量，源设备的集合U＝{u1,u2,…,uX}；定义中继设备为rj,j∈{1,2,…,Y}，中继设备的集合R＝{r1,r2,…,rY}，其中Y为中继设备的数量；源设备ui上有多个任务Ti,k，其中k∈{1,2,…,K}，K为源设备上有依赖关系的任务数量，源设备ui上的任务可按Ti,1,Ti,2,…,Ti,K顺序串行执行完成；
步骤S1.1：源设备ui上的任务Ti,k在自身执行的完成时间
Figure BDA0002135204280000081
为：
Figure BDA0002135204280000082
其中Wi,k为完成任务Ti,k所需要的CPU周期数，fi为源设备ui的CPU频率；
源设备ui上的任务Ti,k在本地执行的能耗
Figure BDA0002135204280000091
为：
Figure BDA0002135204280000092
其中κi为源设备ui上的有效电容系数，是一个小于1的正数，单位为Jbit；
步骤S1.2：任务Ti,k经中继设备以两跳传输发送到边缘服务器e并由边缘服务器e完成，其中任务Ti,k先从源设备ui发送到一个中继设备rj,j∈{1,2,…,Y}，该过程的所消耗的时间
Figure BDA0002135204280000093
为：
Figure BDA0002135204280000094
其中Di,k为任务Ti,k的数据量大小，
Figure BDA0002135204280000095
为源设备ui的频带宽度，
Figure BDA0002135204280000096
为源设备ui进行无线传输的功率，
Figure BDA0002135204280000097
是源设备ui和中继设备rj之间的欧氏距离，α是路径损耗因子，
Figure BDA0002135204280000098
是中继设备rj作为接收端时的环境噪音；
任务Ti,k从源设备ui发送到中继设备rj的能耗
Figure BDA0002135204280000099
为：
Figure BDA00021352042800000910
步骤S1.3：任务Ti,k由中继设备rj发送到边缘服务器e，该过程的传输时间
Figure BDA0002135204280000101
为：
Figure BDA0002135204280000102
其中
Figure BDA0002135204280000103
是中继设备rj的频带宽度，
Figure BDA0002135204280000104
是中继设备rj进行无线传输时的功率，
Figure BDA0002135204280000105
是边缘服务器e和中继设备rj的欧氏距离，σe是边缘服务器e作为接收端时的环境噪音；
任务Ti,k由中继设备rj发送到边缘服务器e的能耗
Figure BDA0002135204280000106
为：
Figure BDA0002135204280000107
步骤S1.4：边缘服务器e完成该任务Ti,k的时间
Figure BDA0002135204280000108
为：
Figure BDA0002135204280000109
其中fe为边缘服务器e的CPU频率。
作为一个优选的实施例，步骤S2具体步骤如下：
步骤S2.1：若
Figure BDA00021352042800001010
则
Figure BDA00021352042800001011
j∈{1,2,…,Y}；否则Ek[i][j]＝+∞,j∈{1,2,…,Y}，其中ψ表示完成源设备ui上的所有任务{Ti,1,Ti,2,…,Ti,K}的最大时间，+∞即表示不能通过该方式完成任务Ti,k，也表示数值上的最大值；
步骤S2.2：若同时满足
Figure BDA0002135204280000111
且
Figure BDA0002135204280000112
则
Figure BDA0002135204280000113
作为一个优选的实施例，步骤S3具体步骤如下：
步骤S3.1：设定usedj＝0,
Figure BDA0002135204280000114
步骤S3.2：边缘服务器e通过循环从i＝1,2,…,X，为源设备ui随机匹配一个中继设备rj以完成任务Ti,k，具体循环过程如下：
步骤S3.2.1：设定
Figure BDA0002135204280000115
步骤S3.2.2：若对于
Figure BDA0002135204280000116
均有Ek[i][b]＝+∞，则Ti,k不选择中继设备rj进行匹配；
步骤S3.2.3：若同时满足Ek[i][j]≠+∞且usedb＝0，则
Figure BDA0002135204280000117
usedb＝i；
步骤S3.3：边缘服务器e通过不超过XY次迭代来降低多个源设备的能耗中，最大的源设备的能耗，每次迭代次数加1，其中具体步骤如下：
步骤S3.3.1：设定
Figure BDA0002135204280000118
步骤S3.3.2：对Ek[i][j]≤Ep,
Figure BDA0002135204280000119
以Ek[i][1],Ek[i][2],…Ek[i][Y]按非递减排序进行判断，当满足如下三个条件之一，则中继设备ry允许分配给源设备si；
(1)中继设备ry未匹配，即usedy＝0；
(2)中继设备ry刚好与源设备ui匹配，即usedy＝i；
(3)假设中继设备ry与源设备ua匹配，即usedy＝a，而源设备ua能够找到另一个中继设备进行匹配；
步骤S3.3.3：若中继设备ry允许分配给源设备ui，则将源设备ui与中继设备ry匹配，设定usedj＝i，Ek[i][j]＝+∞，进入S3.3.1进行下一次循环；
步骤S3.3.4：若中继设备ry不允许分配给源设备ui，则进入S3.3.2进行下一次循环判定；
步骤S3.3.5：若所有的循环判定结束仍不能进入S3.3.1，则迭代过程提前结束，进入步骤S4。
作为一个优选的实施例，步骤S4具体步骤如下：
边缘服务器构建一个单链表L存储多个元组来表示其自身的工作状态，其中元组表示为{ti,tj,i,j},i∈{u1,u2,…,uX},j∈{r1,r2,…,rY}，单链表L中存储的元组是按元组中第一个元素的数值大小递增排序；在未添加元组时，单链表L为空；边缘服务器可通过单链表L判断其自身的工作状态，从而判断多个发送到边缘服务器完成的任务的时间是否满足时间约束条件，元组添加过程是i＝1,2,…,X一次循环操作进行，具体步骤为：
步骤S4.1：当源设备i未与任何一个中继设备匹配时，重复步骤S4.1，判断下一个源设备i+1；
步骤S4.2：形成元组{ti,tj,i,j}，其中
Figure BDA0002135204280000121
表示任务Ti,k从源设备si经中继设备rj以两跳传输发送到边缘服务器e的时间，
Figure BDA0002135204280000122
表示任务Ti,k在边缘服务器e完成的时间，该元组表示为源设备i连接中继设备j；
步骤S4.3：若该单链表L为空，则元组{ti,tj,i,j}添加到该单链表L中，进入步骤S4.1判断下一个源设备i+1是否与中继设备匹配；
步骤S4.4：若该单链表L不为空，按单链表L中的元组中第一个元素的大小递增遍历该单链表L中的元素，且假设当前遍历的元组为{ta,tb,a,b}，则S4.2形成的元组{ti,tj,i,j}的添加过程如下：
步骤S4.4.1：若满足ti>ta+tb，则遍历该单链表L中的下一个元素，重复步骤S4.4.1的过程；
步骤S4.4.2：若满足ti+tj<ta，则将元组{ti,tj,i,j}添加到元组{ta,tb,a,b}之前的一个位置；
步骤S4.4.3：若ti+tj>ta且ti<ta，则将{ta,tb,a,b}更新为{ti,tj+tb,a,b}，同时找到单链表L的下一个元素{tc,td,c,d}，若ta+tb>tc，则将{tc,td,c,d}从单链表L取出，并将{tc,td,c,d}按S4.4.1到S4.4.4重新添加到单链表L中；
步骤S4.4.4：若ta<ti且ti<ta+tb，则将{ta,tb,a,b}更新为{ta,tb+tj,i,j}，同时找到单链表L的下一个元素{tc,td,c,d}，若ta+tb+td>tc，则将{tc,td,c,d}从单链表L取出，再次将{tc,td,c,d}按步骤S4.4.1到步骤S4.4.4添加到单链表L中；
步骤S4.5：当所有的元组添加到单链表L中后，遍历单链表L找到第一个元素的数值最大的元组{te,tf,e,f}，若
Figure BDA0002135204280000131
则发送到边缘服务器的任务在时间约束变量ψ下能够完成；否则修改能耗矩阵Ek[e][f]＝+∞，返回步骤S3.1重新完成匹配。
作为一个优选的实施例，步骤S5具体步骤如下：
当有任务未进行匹配时，即a<K，通过一次循环从i＝1到i＝X找出完成任务{T1,a,T2,a,…,TX,a}需要的时间，修改时间约束变量，前往步骤S2，重新形成任务{T1,a+1,T2,a+1,…,TX,a+1}的能耗矩阵，具体步骤为：
步骤S5.1：若a＝K，算法结束；
步骤S5.1：遍历步骤S4中形成的单链表L找到第一个元素的数值最大的元组{te,tf,e,f}，设定Tm＝te+tf；
步骤S5.2：通过循环对i＝1,2,…,X，做如下判断：
若
Figure BDA0002135204280000132
且
Figure BDA0002135204280000133
则
Figure BDA0002135204280000134
步骤S5.3：完成步骤S5.2后，设定ψ←ψ-Tm，前往步骤S2，对任务{T1,k+1,T2,k+1,…,TX,k+1}进行匹配判断。
实施例2
如图1、图2所示，本实施例的具体实施步骤如下：
步骤一：源设备ui(i∈{1,2,…,X})上的任务Ti,k(k∈{1,2,…,K})在自身执行的完成时间
Figure BDA0002135204280000135
为：
Figure BDA0002135204280000141
其中Wi,k为完成任务Ti,k所需要的CPU周期数，fi为源设备ui的CPU频率；
源设备ui上的任务Ti,k在本地执行的能耗
Figure BDA0002135204280000142
为：
Figure BDA0002135204280000143
其中κi为源设备ui上的CPU的有效电容系数；
步骤S1.2：任务Ti,k经中继设备以两跳传输发送到边缘服务器并由边缘服务器完成，其中任务Ti,k先从源设备ui发送到一个中继设备rj,j∈{1,2,…,Y}，这个过程的时间
Figure BDA0002135204280000144
为：
Figure BDA0002135204280000145
其中Di,k为任务Ti,k的数据量大小，
Figure BDA0002135204280000146
为源设备ui的频带宽度，
Figure BDA0002135204280000147
为源设备si进行无线传输的功率，
Figure BDA0002135204280000148
是源设备ui和中继设备rj之间的欧氏距离，α是路径损耗因子，
Figure BDA0002135204280000149
是中继设备rj作为接收端时的环境噪音；
任务Ti,k从源设备ui发送到中继设备rj的能耗
Figure BDA00021352042800001410
为：
Figure BDA00021352042800001411
步骤S1.3：任务Ti,k由中继设备rj发送到边缘服务器，这个过程的传输时间
Figure BDA00021352042800001412
为：
Figure BDA00021352042800001413
其中
Figure BDA00021352042800001414
是中继设备rj的频带宽度，
Figure BDA00021352042800001415
是中继设备rj进行无线传输时的功率，
Figure BDA00021352042800001416
是边缘服务器和中继设备rj的欧氏距离，σe是边缘服务器作为接收端时的环境噪音；
任务Ti,k由中继设备rj发送到边缘服务器的能耗
Figure BDA0002135204280000151
为：
Figure BDA0002135204280000152
步骤S1.4：边缘服务器完成该任务Ti,k的时间
Figure BDA0002135204280000153
为：
Figure BDA0002135204280000154
其中fe为边缘服务器的CPU频率。
步骤二，边缘服务器根据任务的完成时间和能耗，确定任务{T1,k,T2,k,…,TX,k}的能耗矩阵Ek[i][j]，其中能耗矩阵Ek[i][j]为步骤三所使用，具体步骤如下：
步骤S2.1：若
Figure BDA0002135204280000155
则
Figure BDA0002135204280000156
否则Ek[i][j]＝+∞，其中ψ表示完成源设备ui上的所有任务{Ti,1,Ti,2,…,Ti,K},i∈{1,2,…,X}的时间约束条件，+∞表示不能通过该方式完成任务Ti,k，也表示数值上的最大；
步骤S2.2：若同时满足
Figure BDA0002135204280000157
且
Figure BDA0002135204280000158
则
Figure BDA0002135204280000159
步骤三，通过循环从a＝1到a＝K对任务{T1,a,T2,a,…,TX,a}进行中继匹配选择，当任务{T1,a,T2,a,…,TX,a}匹配完成后，会进入步骤S4判断是否满足时间约束条件，对于任务Ti,k，首先边缘服务器让源设备ui随机选择一个中继设备rj配对，接着，边缘服务器再通过不超过XY次迭代降低所有源设备中，最大的源设备的能耗，其中从步骤S3.3.1到步骤S3.3.5为一次迭代过程，每次迭代次数加1，当满足步骤S3.3.5时，迭代过程提前结束，具体步骤为：
步骤S3.1：设定usedj＝0,
Figure BDA00021352042800001510
步骤S3.2：边缘服务器通过循环从i＝1,2,…,X，为源设备ui随机匹配一个中继设备rj以完成任务Ti,k，具体循环过程如下：
步骤S3.2.1：设定
Figure BDA0002135204280000161
步骤S3.2.2：若对于
Figure BDA0002135204280000162
均有Ek[i][b]＝+∞，则Ti,k不选择中继设备rj进行匹配；
步骤S3.2.3：若同时满足Ek[i][j]≠+∞且usedb＝0，则
Figure BDA0002135204280000163
usedb＝i；
步骤S3.3：边缘服务器通过不超过XY次迭代来降低多个源设备的能耗中，最大的源设备的能耗，每次迭代次数加1，其中具体步骤如下：
步骤S3.3.1：设定
Figure BDA0002135204280000164
对
Figure BDA0002135204280000165
所匹配的中继使用算法1判断其是否可分配给源设备，具体算法过程如函数I所示：
函数I中继设备合理性判断
输入：最大能耗对的值Emax，其对应的是源设备ui与中继设备rj
输出：合理性
若中继设备rj没有与其他源设备匹配，或中继设备rj恰好与源设备ui匹配则
中继设备rj是合理的
结束函数调用
结束若
将该中继设备标为“已选用”
调用函数II为源设备ui寻找其他的中继设备
若源设备ui可以找到其他的配对则
中继设备rj是合理的
结束函数调用
结束若
中继设备rj是不合理的
结束函数调用
在函数I的调用过程中，会涉及到调用另一个函数的情况，函数II的相关过程如下：
函数II为源设备ui寻找其他的中继设备配对
输入：能耗对的值Emax，对应的源设备ui
对源设备ui所有的未被标记的中继设备按非递减的顺序判断，假设该中继设备为ra，且能耗为E
若E>Emax
源设备ui无法找到其他的配对
结束函数调用
结束若
调用函数I判断中继设备ra是否合理的
若中继设备ra合理
则取消源设备ui原来的配对，接着与中继设备ra进行配对
源设备ui可以找到其他的配对
结束函数调用
结束若
结束循环
源设备ui无法找到其他的配对
结束函数调用
步骤S3.3.3：若中继设备ry可以分配给源设备ui，则将源设备ui与中继设备ry匹配，设定usedj＝i，Ek[i][j]＝+∞，进入步骤S3.3.1进行下一次循环；
步骤S3.3.4：若中继设备ry不能分配给源设备ui，则进入步骤S3.3.2进行下一次循环判定；
步骤S3.3.5：若所有的循环判定结束仍不能进入步骤S3.3.1，则迭代过程提前结束，进入步骤四。
步骤四：边缘服务器构建一个单链表L存储多个元组来表示其自身的工作状态，其中元组表示为{ti,tj,i,j},i∈{u1,u2,…,uX},j∈{r1,r2,…,rY}，单链表L中存储的元组是按元组中第一个元素的数值大小递增排序；在未添加元组时，单链表L为空；边缘服务器可通过单链表L判断其自身的工作状态，从而判断多个发送到边缘服务器完成的任务的时间是否满足时间约束条件，元组添加过程是i＝1,2,…,X一次循环操作进行，具体步骤为：
步骤S4.1：当源设备i未与任何一个中继设备匹配时，重复步骤S4.1，判断下一个源设备i+1；
步骤S4.2：形成元组{ti,tj,i,j}，其中
Figure BDA0002135204280000171
该元组表示为源设备i连接中继设备j；
步骤S4.3：若该单链表L为空，则元组{ti,tj,i,j}添加到该单链表L中，进入步骤S4.1判断下一个源设备i+1是否与中继设备匹配；
步骤S4.4：若该单链表L不为空，按单链表L中的元组中第一个元素的大小递增遍历该单链表L中的元素，且假设当前遍历的元组为{ta,tb,a,b}，则步骤S4.2形成的元组{ti,tj,i,j}的添加过程如下：
步骤S4.4.1：若满足ti>ta+tb，则遍历该单链表L中的下一个元素，重复步骤S4.4.1的过程；
步骤S4.4.2：若满足ti+tj<ta，则将元组{ti,tj,i,j}添加到元组{ta,tb,a,b}之前的一个位置；
步骤S4.4.3：若ti+tj>ta且ti<ta，则将{ta,tb,a,b}更新为{ti,tj+tb,a,b}，同时找到单链表L的下一个元素{tc,td,c,d}，若ta+tb>tc，则将{tc,td,c,d}从单链表L取出，并将{tc,td,c,d}按步骤S4.4.1到步骤S4.4.4重新添加到单链表L中；
步骤S4.4.4：若ta<ti且ti<ta+tb，则将{ta,tb,a,b}更新为{ta,tb+tj,i,j}，同时找到单链表L的下一个元素{tc,td,c,d}，若ta+tb+td>tc，则将{tc,td,c,d}从单链表L取出，再次将{tc,td,c,d}按步骤S4.4.1到步骤S4.4.4添加到单链表L中；
步骤S4.5：当所有的元组添加到单链表L中后，遍历单链表L找到第一个元素的数值最大的元组{te,tf,e,f}，若
Figure BDA0002135204280000181
则发送到边缘服务器的任务可以在时间约束变量ψ下完成，否则修改矩阵Ek[e][f]＝+∞，返回步骤S3.1重新完成匹配。
步骤五：当有任务未进行匹配时，即a<K，通过一次循环从i＝1到i＝X找出完成任务{T1,a,T2,a,…,TX,a}需要的时间，修改时间约束变量，前往步骤S2，重新形成任务{T1,a+1,T2,a+1,…,TX,a+1}的能耗矩阵，具体步骤为：
步骤S5.1：若a＝K，算法结束；
步骤S5.1：遍历步骤S4中形成的单链表L找到第一个元素的数值最大的元组{te,tf,e,f}，设定Tmax＝te+tf；
步骤S5.2：通过循环对i＝1,2,…,X，做如下判断：
若
Figure BDA0002135204280000182
且
Figure BDA0002135204280000183
则
Figure BDA0002135204280000184
步骤S5.3：完成步骤S5.2后，设定ψ←ψ-Tmax，前往步骤S2，对任务{T1,k+1,T2,k+1,…,TX,k+1}进行匹配判断。
本实施例的最终目标是通过将任务分层，通过多次迭代，不断地使架构下的能耗趋向于均衡：
Figure BDA0002135204280000191
其中
Figure BDA0002135204280000192
表示任务Ti,k在源设备si本地执行的能耗，
Figure BDA0002135204280000193
表示任务Ti,k由源设备si在中继设备rj的帮助下，以两跳传输发送到边缘服务器e完成的能耗，其中
Figure BDA0002135204280000194
本实施例充分考虑了在实际应用中，多个源设备对上有多个有依赖关系的任务，且这些任务可以在本地执行也可以发送到边缘服务器执行。边缘服务器在不同层，形成不同的匹配，最终实现能耗的负载均衡。因此本实施例不仅可以使系统内的资源充分利用，也可以在保证服务质量的前提下，使得系统下的能量负载均衡。
相同或相似的标号对应相同或相似的部件；
附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种边缘计算架构下多任务的负载均衡方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：边缘服务器评估任务在源设备上自身完成、源设备与中继设备进行协同传输，将任务经过中继设备发送到边缘服务器中完成两种方式的完成时间以及能耗；
步骤S2：边缘服务器根据任务完成的时间以及能耗，为任务选择不同的任务完成方式，并形成能耗矩阵；
步骤S3：判断源设备与中继设备进行协同传输，将任务经中继设备发送到边缘服务器的方式是否可以在时间约束条件下完成，若可以，则边缘服务器为源设备随机匹配一个中继设备，并基于能耗矩阵为能耗最大的源设备选择新的中继设备以降低源设备能耗；
步骤S4：边缘服务器记录其自身的工作状态，计算源设备与中继设备进行协同传输时，将任务经中继设备发送到边缘服务器的完成方式是否满足时间约束条件，若满足，执行步骤S5，若不满足，重新修改能耗矩阵，返回步骤S3为源设备重新匹配新的中继设备；
步骤S5：判断当前是否还存在未选择完成方式的任务，若存在，修改时间约束条件，返回步骤S2；若不存在，则结束运算；
在步骤S1中，定义源设备为ui,i∈{1,2,…,X}，其中X为源设备的数量，源设备的集合U＝{u1,u2,…,uX}；定义中继设备为rj,j∈{1,2,…,Y}，中继设备的集合R＝{r1,r2,…,rY}，其中Y为中继设备的数量；源设备ui上有多个任务Ti,k，其中k∈{1,2,…,K}，K为源设备上有依赖关系的任务数量，源设备ui上的任务可按Ti,1,Ti,2,…,Ti,K顺序串行执行完成，具体步骤如下：
步骤S1.1：源设备ui上的任务Ti,k在自身执行的完成时间
Figure FDA0003638819920000011
为：
Figure FDA0003638819920000012
其中Wi,k为完成任务Ti,k所需要的CPU周期数，fi为源设备ui的CPU频率；
源设备ui上的任务Ti,k在本地执行的能耗
Figure FDA0003638819920000021
为：
Figure FDA0003638819920000022
其中κi为源设备ui上的有效电容系数，是一个小于1的正数，单位为J/bit；
步骤S1.2：任务Ti,k经中继设备以两跳传输发送到边缘服务器e并由边缘服务器e完成，其中任务Ti,k先从源设备ui发送到一个中继设备rj,j∈{1,2,…,Y}，所消耗的时间
Figure FDA0003638819920000023
为：
Figure FDA0003638819920000024
其中Di,k为任务Ti,k的数据量大小，
Figure FDA0003638819920000025
为源设备ui的频带宽度，
Figure FDA0003638819920000026
为源设备ui进行无线传输的功率，
Figure FDA0003638819920000027
是源设备ui和中继设备rj之间的欧氏距离，α是路径损耗因子，
Figure FDA0003638819920000028
是中继设备rj作为接收端时的环境噪音；
任务Ti,k从源设备ui发送到中继设备rj的能耗
Figure FDA0003638819920000029
为：
Figure FDA00036388199200000210
步骤S1.3：任务Ti,k由中继设备rj发送到边缘服务器e，该过程的传输时间
Figure FDA0003638819920000031
为：
Figure FDA0003638819920000032
其中
Figure FDA0003638819920000033
是中继设备rj的频带宽度，
Figure FDA0003638819920000034
是中继设备rj进行无线传输时的功率，
Figure FDA0003638819920000035
是边缘服务器e和中继设备rj的欧氏距离，σe是边缘服务器e作为接收端时的环境噪音；
任务Ti,k由中继设备rj发送到边缘服务器e的能耗
Figure FDA0003638819920000036
为：
Figure FDA0003638819920000037
步骤S1.4：边缘服务器e完成该任务Ti,k的时间
Figure FDA0003638819920000038
为：
Figure FDA0003638819920000039
其中fe为边缘服务器e的CPU频率；
步骤S2中，边缘服务器e根据任务的完成时间和能耗，确定任务{T1,k,T2,k,…,TX,k}的能耗矩阵Ek[i][j]；具体步骤如下：
步骤S2.1：若
Figure FDA00036388199200000310
则
Figure FDA00036388199200000311
否则Ek[i][j]＝+∞,j∈{1,2,…,Y}，其中ψ表示完成源设备ui上的所有任务{Ti,1,Ti,2,…,Ti,K}的最大时间，+∞即表示不能通过该方式完成任务Ti,k，也表示数值上的最大值；
步骤S2.2：若同时满足
Figure FDA0003638819920000041
且
Figure FDA0003638819920000042
则
Figure FDA0003638819920000043
步骤S3具体步骤如下：
步骤S3.1：设定
Figure FDA0003638819920000044
步骤S3.2：边缘服务器e通过循环从i＝1,2,…,X，为源设备ui随机匹配一个中继设备rj以完成任务Ti,k，具体循环过程如下：
步骤S3.2.1：设定
Figure FDA0003638819920000045
步骤S3.2.2：若对于
Figure FDA0003638819920000046
均有Ek[i][b]＝+∞，则Ti,k不选择中继设备rj进行匹配；
步骤S3.2.3：若同时满足Ek[i][j]≠+∞且usedb＝0，则
Figure FDA0003638819920000047
usedb＝i；
步骤S3.3：边缘服务器e通过不超过XY次迭代来降低多个源设备的能耗中，最大的源设备的能耗，每次迭代次数加1，其中具体步骤如下：
步骤S3.3.1：设定
Figure FDA0003638819920000048
步骤S3.3.2：对
Figure FDA0003638819920000049
以Ek[i][1],Ek[i][2],…Ek[i][Y]按非递减排序进行判断，当满足如下三个条件之一，则中继设备ry允许分配给源设备si；
(1)中继设备ry未匹配，即usedy＝0；
(2)中继设备ry刚好与源设备ui匹配，即usedy＝i；
(3)假设中继设备ry与源设备ua匹配，即usedy＝a，而源设备ua能够找到另一个中继设备进行匹配；
步骤S3.3.3：若中继设备ry允许分配给源设备ui，则将源设备ui与中继设备ry匹配，设定usedj＝i，Ek[i][j]＝+∞，进入S3.3.1进行下一次循环；
步骤S3.3.4：若中继设备ry不允许分配给源设备ui，则进入S3.3.2进行下一次循环判定；
步骤S3.3.5：若所有的循环判定结束仍不能进入S3.3.1，则迭代过程提前结束，进入步骤S4。
2.根据权利要求1所述的一种边缘计算架构下多任务的负载均衡方法，其特征在于，步骤S4中，边缘服务器e构建一个单链表L存储多个元组来表示其自身的工作状态，其中元组表示为{ti,tj,i,j},i∈{u1,u2,…,uX},j∈{r1,r2,…,rY}，单链表L中存储的元组是按元组中第一个元素的数值大小递增排序；在未添加元组时，单链表L为空；边缘服务器可通过单链表L判断其自身的工作状态，从而判断多个发送到边缘服务器完成的任务的时间是否满足时间约束条件，元组添加过程是i＝1,2,…,X一次循环操作进行，具体步骤为：
步骤S4.1：当源设备i未与任何一个中继设备匹配时，重复步骤S4.1，判断下一个源设备i+1；
步骤S4.2：形成元组{ti,tj,i,j}，其中
Figure FDA0003638819920000051
表示任务Ti,k从源设备si经中继设备rj以两跳传输发送到边缘服务器e的时间，
Figure FDA0003638819920000052
表示任务Ti,k在边缘服务器e完成的时间，该元组表示为源设备i连接中继设备j；
步骤S4.3：若该单链表L为空，则元组{ti,tj,i,j}添加到该单链表L中，进入步骤S4.1判断下一个源设备i+1是否与中继设备匹配；
步骤S4.4：若该单链表L不为空，按单链表L中的元组中第一个元素的大小递增遍历该单链表L中的元素，且假设当前遍历的元组为{ta,tb,a,b}，则S4.2形成的元组{ti,tj,i,j}的添加过程如下：
步骤S4.4.1：若满足ti＞ta+tb，则遍历该单链表L中的下一个元素，重复步骤S4.4.1的过程；
步骤S4.4.2：若满足ti+tj＜ta，则将元组{ti,tj,i,j}添加到元组{ta,tb,a,b}之前的一个位置；
步骤S4.4.3：若ti+tj＞ta且ti＜ta，则将{ta,tb,a,b}更新为{ti,tj+tb,a,b}，同时找到单链表L的下一个元素{tc,td,c,d}，若ta+tb＞tc，则将{tc,td,c,d}从单链表L取出，并将{tc,td,c,d}按S4.4.1到S4.4.4重新添加到单链表L中；
步骤S4.4.4：若ta＜ti且ti＜ta+tb，则将{ta,tb,a,b}更新为{ta,tb+tj,i,j}，同时找到单链表L的下一个元素{tc,td,c,d}，若ta+tb+td＞tc，则将{tc,td,c,d}从单链表L取出，再次将{tc,td,c,d}按步骤S4.4.1到步骤S4.4.4添加到单链表L中；
步骤S4.5：当所有的元组添加到单链表L中后，遍历单链表L找到第一个元素的数值最大的元组{te,tf,e,f}，若
Figure FDA0003638819920000061
则发送到边缘服务器的任务在时间约束变量ψ下能够完成；否则修改能耗矩阵Ek[e][f]＝+∞，返回步骤S3.1重新完成匹配。
3.根据权利要求2所述的一种边缘计算架构下多任务的负载均衡方法，其特征在于，在步骤S5中，当有任务未进行匹配时，即a＜K，通过一次循环从i＝1到i＝X找出完成任务{T1,a,T2,a,…,TX,a}需要的时间，修改时间约束变量，前往步骤S2，重新形成任务{T1,a+1,T2,a+1,…,TX,a+1}的能耗矩阵，具体步骤为：
步骤S5.1：若a＝K，算法结束；
步骤S5.1：遍历步骤S4中形成的单链表L找到第一个元素的数值最大的元组{te,tf,e,f}，设定Tm＝te+tf；
步骤S5.2：通过循环对i＝1,2,…,X，做如下判断：
若
Figure FDA0003638819920000062
且
Figure FDA0003638819920000063
则
Figure FDA0003638819920000064
步骤S5.3：完成步骤S5.2后，设定ψ←ψ-Tm，前往步骤S2，对任务{T1,k+1,T2,k+1,…,TX,k+1}进行匹配判断。
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