CN110650194A - 计算机网络中基于边缘计算的任务执行方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种计算机网络中基于边缘计算的任务执行方法，包括：用户端根据需要完成的服务生成任务执行请求包，任务执行请求包中利用跟踪标识来指示当前执行的服务；用户端根据构建的服务网络拓扑图，以及当前需要执行的服务，选出衡量指标最优的边缘节点，并将发送任务执行请求包发送至相关边缘节点；相关边缘节点对任务执行请求包进行解析，若本地有相关服务的执行结果，则直接读取相应执行结果；或者，若服务队列中有相同的待执行服务，则插队到相关任务执行请求包的位置；否则，排至服务队列队尾等待执行；重复以上过程，直至服务全部完成。该方法通过所述任务融合和计算结果复用，能够提高任务执行效率、降低系统开销。

Description

计算机网络中基于边缘计算的任务执行方法

技术领域

本发明涉及网络技术领域，尤其涉及一种计算机网络中基于边缘计算的任务执行方法。

背景技术

随着信息技术的飞速发展，云计算、雾计算、边缘计算等各种远程边缘节点计算资源调用的架构都被提出来，目前国内外关于云计算、边缘计算的研究也正开展地如火如荼。边缘计算以其计算资源分布于网络边缘的特点(区分于云计算云端集中式控制机制)得到了广泛的关注。云计算的数据中心在核心网络中，这样就距离用户比较远，而边缘计算的架构中，计算资源和数据资源都在用户极短的通信距离以内，用户发布的计算任务可以较快的抵达。

边缘计算的架构现大多运行在静态网络中，然而在野外工作的动态自组织网络中这种边缘计算的架构往往就显得更加需要。作为计算机网络中重要的一种场景，下面的讨论以这一场景为例进行展开，而且这种任务执行方案会在这种场景中效果较为明显。因为自组织网络中单个节点的计算资源、能量、以及内存等有限，因此把任务放在单个的网络节点是不合理的，但是由于自组织网络是无中心的对等网络，所以每个节点都可以看成是分布于边缘的网络节点，因此如果能利用这种特性在自组织网络中设计基于边缘计算的分布式任务执行方式就显得尤为意义深刻，但是目前并没有一种适宜于自组织网络的分布式执行任务的方案出现。

虽然，无线自组织网络可以在无基础设施的环境下实现基本的通信，而且对于多跳网络的路由也有一些流行的路由算法，但是这些研究都并未考虑到单个网络节点各种资源受限，这就导致在执行任务时或进行大规模计算时可能会超出某个节点的能力范畴，而另有一些在此刻因为并未接到任务在闲置。这就意味着在整个网络的角度存在网络资源分配不合理，容易出现单个节点超负载；再者会因为网络中多个用户请求同一复杂任务而多次进行相同操作造成计算能力浪费；网络状态实时变动会导致网络中任务分配策略发生变化，单一的计算资源调度方式势必显得捉襟见肘；而网络的整体性能往往是由其中的短板所决定的，这也就导致整个网络运行不佳。

发明内容

本发明的目的是提供一种计算机网络中基于边缘计算的任务执行方法，通过分布式执行任务的资源调度和任务分配，对整个网络的使用更加合理和高效，通过所述任务融合和计算结果复用，能够提高任务执行效率、降低系统开销(网络资源、计算资源、能耗等)。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种计算机网络中基于边缘计算的任务执行方法，包括：

用户端根据需要完成的服务生成任务执行请求包，任务执行请求包中利用跟踪标识来指示当前执行的服务；

用户端根据构建的服务网络拓扑图，以及当前需要执行的服务，选出衡量指标最优的边缘节点，并将发送任务执行请求包发送至相关边缘节点；相关边缘节点对任务执行请求包进行解析，若本地有相关服务的执行结果，则直接读取相应执行结果；或者，若服务队列中有相同的待执行服务，则插队到相关任务执行请求包的位置；否则，排至服务队列队尾等待执行；重复以上过程，直至服务全部完成。

由上述本发明提供的技术方案可以看出，能够利用网络中分布的边缘节点互相配合完成复杂的任务；把任务和网络转发相结合，从而在计算机网络中动态分配计算任务，在计算资源有限的计算机网络中合理地分配任务、尽可能实现相同任务融合、计算结果共享复用。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，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附图。

图1为本发明实施例提供的一种计算机网络中基于边缘计算的任务执行方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的网络中服务的网络连接示意图；

图3为本发明实施例提供的服务网络拓扑图；

图4为本发明实施例提供的衡量指标的学求解过程和最终求出来解的理想格式；

图5为本发明实施例提供的任务请求包的分解步骤示意图

图6为本发明实施例提供的任务请求包在网络中转发和执行的流程示意图。

具体实施方式

下面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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。

本发明实施例提供一种计算机网络中基于边缘计算的任务执行方法，可以在计算、能源等各种资源有限，网络动态变化的网络中能够利用网络中分布的边缘节点互相配合完成一项复杂的任务，将任务和网络转发相结合，从而在计算机网络中动态分配计算任务。在计算资源有限的计算机网络中合理地分配任务、尽可能实现相同任务融合、计算结果共享复用等。

本发明实施例中，计算机网络可以是无线自组织网络、时延容忍网络或者卫星网络，如图1所示，本发明实施例提供的任务执行方法，主要包括如下步骤：

1、用户端根据需要完成的服务生成任务执行请求包，任务执行请求包中利用跟踪标识来指示当前执行的服务。

任务执行请求包包括：服务序列、各服务对应的参数、以及跟踪标识。因为网络中可能有多个节点可以为该任务中的某个步骤提供服务，所以任务执行请求包中每个服务还需要指明将要在那个节点上执行。本发明实施例中，考虑任务执行请求包发送到网络中是按照串行顺序来执行的情况，依次执行服务序列的各项，在某个边缘节点每完成一项，跟踪标志则指向子服务序列中的下一个服务。

2、用户端根据构建的服务网络拓扑图，以及当前需要执行的服务，选出衡量指标最优的边缘节点，并将发送任务执行请求包发送至相关边缘节点；然后相关边缘节点对任务执行请求包进行解析，若本地有相关服务的执行结果，则直接读取相应执行结果；或者，若服务队列中有相同的待执行服务，则插队到相关任务执行请求包的位置；否则，排至服务队列队尾等待执行；重复以上过程，直至服务全部完成。

1)构建服务网络拓扑图。

本发明实施例中，询问网络中的各个服务节点的执行情况，返回每个节点的任务队列情况，构建服务网络拓扑图。如图2所示，为网络中服务的网络连接示意图，下半部分为网络中装备的实体图，上半部分是抽象出来的服务连接拓扑图；如图3所示，为针对某个发布的特定任务，按照步骤分解建立起的服务层抽象网络拓扑连接示意图，每个虚线框中表示的是能够执行相应服务的节点，直线箭头表示的是服务执行顺序。

网络中的每个节点上都可以提供一定的服务功能，服务网络拓扑图按照边缘节点所能执行的服务进行分类，各边缘节点之间的通信看作是不同边缘节点上的应用进程之间的通信；网络中链接的权值和网络状态、以及服务在边缘节点的执行情况有关，每种服务分布存在于多个边缘节点上，在各边缘节点能够互相通信的情况下，每种服务之间看作是全链接的。

2)选出衡量指标最优的边缘节点。

本发明实施例中，一项任务发布，需要规划各个步骤的服务分别在计算机网络内哪些边缘节点上进行计算，也即，执行各个服务的边缘节点在最初阶段均被计算出来。然而，节点的负载是动态变化的，因此，每执行完一个任务需要根据衡量指标再次计算执行下一任务的节点，更新后续的边缘节点。

本发明实施例中，衡量指标的影响因素包括网络传输延时与服务执行延时，需要选择其中衡量指标相对最优的。

网络传输延时是指，发出任务执行请求包开始至接收到回复结果这段时间内，边缘节点之间传输信息所需要的时间，通过往返延时(RTT)来确定；对于时延容忍网络或者卫星网络，网络传输延时还包括物理运动的时间。

服务执行延时包含：服务节点的等待服务时间与服务执行时间，即从任务执行请求包到达相关边缘节点至服务完成所耗费的时间。这项指标是一个经验值，根据边缘节点的计算能力和计算任务的规模进行估计的经验值，根据排队的队列情况，将队列前面的任务估计执行时间相加，即可得到相应服务的执行时间的预估值。

在获得全局路径权值(即边缘节点服务执行延时)时，需要把每个分步骤服务执行和传输的时间相加，但是由于网络的状态和节点的运行状况是会发生变化的，这样就导致执行顺序越靠后的服务执行时间估计的越不准确，所以引入遗忘因子。简单地说，是将网络传输延时与服务执行延时各自乘上一个权值(权值大小可根据实际情况自行设定)，最终的加权和即为边缘节点对应的衡量指标，这样在某一时刻，执行顺序距离越远的服务执行所需时间的估计值对我们最终获得的路径权值贡献越小，那么我们获得的路径权值更为合理。

如图4所示，示意性的给出了衡量指标(即cost)的求解过程和最终求出来解的理想格式，其中，数学符号与含义对照如表1所示。

^*j，t∈{1，2，3…m}∩j≠t；i，k∈{1，2，3…c}i与k可能相等也可能不等，不确定是否转移节点，用虚线表示

^**j，t∈{1，2，3…m}∩j≠t；i，k∈{1，2，3…c}i与k可能相等也可能不等，不确定是否转移节点，用虚线表示

表1数学符号与含义对照

图4中，LS全称为linkstate，表示网络传输状态，

表示执行服务t的节点N_k。

本发明实施例中，通过任务融合和计算结果复用，提高任务执行效率、降低系统开销(网络资源、计算资源、能耗等)。即当某个边缘节点的缓存中含有计算的结果，那么相应的衡量指标中的执行时间直接转变成读取时间，也可以直接看作0，此时，也可以直接将任务执行请求包发送给相应边缘节点，并将任务执行跟踪标识设置成指向相对应的服务；如若某个边缘节点的服务队列中已经有了服务请求，那么再有相同服务请求时，就可以把他们的执行时间看成一样，都是先前排队的那个服务请求的执行时间，即后续的请求可以不必排到队尾。路径选择的衡量指标结合上述两种机制，可以达到充分利用网内缓存和任务融合的效果。

3)发送任务执行请求包

上阶段选出了执行某项任务的衡量指标最优的边缘节点，因此，用户端可以将任务执行请求包的跟踪标识指向相应的服务，再将任务执行请求包发送给衡量指标最优的边缘节点。

4)边缘节点接收任务执行请求包并做相关处理。

边缘节点首先对任务执行请求包进行解析，即任务流程分解；任务执行请求包里包含了子服务序列和跟踪标志，所以当边缘节点收到任务执行请求包时，需要根据跟踪标志对其进行流程分解，提取到目前正要完成的服务和参数，并调用执行相应服务操作。

如图5所示，为任务请求包的分解步骤示意图。每个发起任务请求的用户端都需要向网络发送一个任务执行请求包，该任务执行请求包内需要包含图5所示的任务执行步骤分解信息，同时还有一个任务跟踪标识用以记录任务的执行情况。图5中，rpc全称为remoteprocesscall，表示远程任务调用。

此阶段同样采用任务融合和计算结果复用的方式：

任务融合：网络中有多个用户请求任务时，任务与任务之间可能会有某些流程分解后的服务及对应参数完全相同，那么重复的调用过程就显得很不必要，且浪费计算资源。可以把相同的服务争取路由到相同的边缘节点上来执行，这样仅执行一次就可以满足要求，反映在应用层上就是队列中有相同的服务时，那么新到的该服务无需排队，只要队列中的相同服务执行完成即可，相当于插队到队列中最靠前的相同服务的位置，且只需进行一次计算。

计算结果复用：利用网络中边缘节点缓存计算过的结果，再有一样的计算任务时，就可以重复利用计算过的结果，而不需要再次计算。

在当前边缘节点获得服务对应的执行结果后，还需要由当前边缘节点检查任务中是否还有后续服务需要完成，如果是，则由当前边缘节点计算出衡量指标最优的下一边缘节点(通过以上2)中介绍的方式)，继续重复以上3)～4)所介绍的过程。

当运行某个服务节点时，任务跟踪标识符指向空服务，那就表示该任务已经完成，由该节点回复一个任务完成返回包，由于在计算机网络这种环境下，网络的拓扑会发生时常的变化，如果任务完成返回包就是最终计算的结果，很可能因为结果的规模比较大，直接传输回来可能会因为动态拓扑导致不可靠的传输，所以选择传回计算结果的名称及边缘节点的名称至用户端，然后用户端可以按照特定的名称向对应的边缘节点请求执行结果。

按照上面描述的步骤就可以得到全局通解，即明确了每一步转发的下一跳边缘节点，那么从全局的角度来看整个的任务在网络中转发和执行的情况正如图6中所示，用户端先按照每一步骤预估后续需要的时间，选择后续转发的边缘节点，并将任务请求包更新，这包括下一步服务的参数(可能与当前服务的结果相关)、任务执行跟踪标识符、下一跳边缘节点等重要信息，继而将任务抛给下一个边缘节点，直至任务完成。

图6所示的示例中，服务A、B、C、D依次执行，request(paras)表示服务执行需要的参数，类似于函数调用，所有的服务执行返回最终结果的名称，由用户端利用名称来请求数据；每个服务有一个计算的结果(Result)，后续服务可能会用到前面服务运算的结果，因此有一定的相关性，图中也做了相应的标示。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

1、本发明可以实现在计算机网络中利用边缘计算的机制分布式执行网络中单个节点需要执行的任务，将边缘计算的应用场景迁移到无线自组织网络当中；

2、有效的实现了分布式执行任务的资源调度和任务分配，对整个网络的使用更加合理和高效；

3、可以利用网络中任务的相似性进行任务融合，减少不必要的多次操作；

4、对于网络中的任务执行结果，进行合理缓存和备份，尽可能实现之后的相似操作可以重复利用先前的执行结果。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例可以通过软件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，上述实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，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披露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，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该以权利要求书的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种计算机网络中基于边缘计算的任务执行方法，其特征在于，包括：

用户端根据需要完成的服务生成任务执行请求包，任务执行请求包中利用跟踪标识来指示当前执行的服务；

用户端根据构建的服务网络拓扑图，以及当前需要执行的服务，选出衡量指标最优的边缘节点，并将发送任务执行请求包发送至相关边缘节点；相关边缘节点对任务执行请求包进行解析，若本地有相关服务的执行结果，则直接读取相应执行结果；或者，若服务队列中有相同的待执行服务，则插队到相关任务执行请求包的位置；否则，排至服务队列队尾等待执行；重复以上过程，直至服务全部完成。

2.根据权利要求1所述的一种计算机网络中基于边缘计算的任务执行方法，其特征在于，任务执行请求包包括：服务序列、各服务对应的参数、以及跟踪标识。

3.根据权利要求1所述的一种计算机网络中基于边缘计算的任务执行方法，其特征在于，所述服务网络拓扑图按照边缘节点所能执行的服务进行分类，各边缘节点之间的通信看作是不同边缘节点上的应用进程之间的通信；

网络中链接的权值和网络状态、以及服务在边缘节点的执行情况有关，每种服务分布存在于多个边缘节点上，在各边缘节点能够互相通信的情况下，每种服务之间看作是全链接的。

4.根据权利要求1所述的一种计算机网络中基于边缘计算的任务执行方法，其特征在于，计算衡量指标最优的边缘节点时，衡量指标的影响因素包括网络传输延时与服务执行延时。

5.根据权利要求4所述的一种计算机网络中基于边缘计算的任务执行方法，其特征在于，网络传输延时是指，发出任务执行请求包开始至接收到回复结果这段时间内，边缘节点之间传输信息所需要的时间，通过往返延时来确定；

对于时延容忍网络或者卫星网络，网络传输延时还包括物理运动的时间。

6.根据权利要求4所述的一种计算机网络中基于边缘计算的任务执行方法，其特征在于，服务执行延时包含：服务节点的等待服务时间与服务执行时间，即从任务执行请求包到达相关边缘节点至服务完成所耗费的时间。

7.根据权利要求4或5或6所述的一种计算机网络中基于边缘计算的任务执行方法，其特征在于，计算衡量指标最优的边缘节点时，引入遗忘因子，即将网络传输延时与服务执行延时各自乘上一个权值，最终的加权和即为边缘节点对应的衡量指标。

8.根据权利要求1所述的一种计算机网络中基于边缘计算的任务执行方法，其特征在于，选出衡量指标最优的边缘节点后，将任务执行请求包的跟踪标识指向相应的服务，再将任务执行请求包发送给衡量指标最优的边缘节点。

9.根据权利要求1所述的一种计算机网络中基于边缘计算的任务执行方法，其特征在于，相关边缘节点对任务执行请求包进行解析包括：根据跟踪标志对任务执行请求包进行流程分解，提取到目前要完成的服务和对应的参数。

10.根据权利要求1所述的一种计算机网络中基于边缘计算的任务执行方法，其特征在于，该方法还包括：相关边缘节点得到相应执行结果后，回复执行结果的名称及边缘节点的名称至用户端。

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