CN110688221A - 一种边缘计算中面向增强现实应用的动态任务调度方法 - Google Patents

一种边缘计算中面向增强现实应用的动态任务调度方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种边缘计算中面向增强现实应用的动态任务调度方法，该方法包括：根据边缘计算系统经济开销不高于预算上限的约束条件，构造虚拟队列，将虚拟队列稳定作为优化第一目标函数时的约束条件，所述第一目标函数为平均时延；根据李雅普诺夫优化理论，将第一目标函数转化为第二目标函数，通过对第二目标函数取最小值进行优化，并结合注水算法，得到分配到不同边缘节点和公有云的任务量。采用本发明能够有效降低增强现实应用的响应时间。

Description

一种边缘计算中面向增强现实应用的动态任务调度方法
技术领域
本发明涉及互联网信息技术领域，特别涉及一种边缘计算中面向增强现实应用的动态任务调度方法。
背景技术
边缘计算是实现增强现实应用的重要平台。增强现实应用由于需要与用户间进行实时交互，因而对时延要求很高。而移动设备CPU的计算能力不足，在移动设备上运行计算密集的增强现实任务时会造成很长的处理时延，同时产生大量设备能耗。
发明内容
本发明的目的在于提供了一种边缘计算中面向增强现实应用的动态任务调度方法，能够有效降低增强现实应用的响应时间。
本发明实施例提供了一种边缘计算中面向增强现实应用的动态任务调度方法，该方法包括：
根据边缘计算系统经济开销不高于预算上限的约束条件，构造虚拟队列，将虚拟队列稳定作为优化第一目标函数时的约束条件，所述第一目标函数为平均时延；
根据李雅普诺夫优化理论，将第一目标函数转化为第二目标函数，通过对第二目标函数取最小值进行优化，并结合注水算法，得到分配到不同边缘节点和公有云的任务量。
本发明提供的一种边缘计算中面向增强现实应用的动态任务调度方法，根据不同边缘节点的动态任务到达和计算容量情况，对第二目标函数取最小值进行优化，并结合注水算法，得到分配到不同边缘节点和公有云的任务量。在边缘计算系统中实现了不同边缘节点间的负载均衡，从而有效降低增强现实应用的响应时间。
附图说明
图1为本发明实施例一种边缘计算中面向增强现实应用的动态任务调度方法流程示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下参照附图并举实施例，对本发明所述方案作进一步地详细说明。
将增强现实任务托管到边缘计算平台运行既有利于降低应用响应时间，又能够有效降低设备能耗。然而，在边缘计算系统中，每个边缘节点的计算容量有限且不变，而增强现实任务的到达具有动态性和不均匀性，如何在不同边缘节点间以及公有云之间进行有效的任务调度，从而在有限的资源开销内优化增强现实应用的响应时间是本申请的重点内容。解决此问题面临任务动态到达、边缘节点非均匀以及性能-开销折中等挑战。
本发明实施例提出一种边缘计算中面向增强现实应用的动态任务调度方法，其流程示意图如图1所示，该方法包括：
步骤11、根据边缘计算系统经济开销不高于预算上限的约束条件，构造虚拟队列，将虚拟队列稳定作为优化第一目标函数时的约束条件，所述第一目标函数为平均时延。平均时延就是本发明要优化的响应时间。
其中，边缘计算系统经济开销包括运营商部署边缘节点的开销和使用云资源的开销，边缘计算系统经济开销C(t)满足C(t)≤Θ，Θ表示系统经济开销的上限。边缘计算系统包括各边缘节点。文中所述的任务量指的是增强现实任务量。边缘节点与用户之间是通过无线接入网连接；边缘节点之间通过有线P2P或局域网连接；边缘节点与公有云之间，边缘节点先通过回程网络连接网关，再通过核心网连到公有云。
步骤12、根据李雅普诺夫优化理论，将第一目标函数转化为第二目标函数，通过对第二目标函数取最小值进行优化，并结合注水算法，得到分配到不同边缘节点和公有云的任务量。其中，λ＝λ1(t),λ2(t),...,λN(t),λcloud(t)，λn(t)为第t个时隙分配到第n个边缘节点的任务量，λcloud(t)为第t个时隙分配到公有云的任务量。
其中，对第二目标函数取最小值进行优化时的约束条件包括：等式约束条件和非等式约束条件；
所述等式约束条件包括：
第t个时隙从边缘节点出去的任务总量等于第t个时隙在n个边缘节点的任务到达速率总和，减去分配到n个边缘节点的任务量总和：
Figure BDA0002195504880000031
第t个时隙分配到公有云的任务量等于第t个时隙从边缘节点出去的任务总量：λcloud(t)＝λout(t)；
所述非等式约束条件包括：
第t个时隙分配到第n个边缘节点的任务量不小于0，且小于该边缘节点的最大计算容量：0≤λn(t)＜μn n＝1,2,...,N；其中，第t个时隙每个边缘节点的最大计算容量μn是有限不变的。
第t个时隙分配到公有云的任务量不小于0，且小于该公有云的最大计算容量：0≤λcloud(t)＜μc(t)，其中，第t个时隙公有云的最大计算容量μc(t)是有限不变的。
具体地，对第二目标函数取最小值进行优化，并结合注水算法，得到分配到不同边缘节点和公有云的任务量，具体包括：
S121、去掉非等式约束条件，在等式约束条件下，根据KKT条件将不同边缘节点和公有云的任务量表示为拉格朗日算子η1的函数；
S122、根据注水算法，将不同边缘节点和公有云的任务量限制在所述非等式约束条件范围内。其中，注水算法，是基于注水的思想设计有效的算法，满足以下要求：如果某一变量的取值低于下限或高于上限，则此变量取下限或上限。本发明中的变量指的是任务量λ，是本发明的决策变量。
综上，首先，本发明将在有限的资源开销内优化增强现实应用的响应时间问题，转化为在虚拟队列稳定的约束下优化增强现实应用的响应时间问题。然后利用李雅普诺夫优化理论，将原来的动态优化问题，转化为单时隙静态优化问题，进而基于注水的思想设计有效的算法，得到分配到不同边缘节点和公有云的任务量，并有效地降低了算法复杂度。本发明在边缘计算系统中实现了不同边缘节点间的负载均衡，从而有效降低增强现实应用的响应时间。
下面介绍几个本发明涉及的概念：
李雅普诺夫优化理论，用于求解动态优化问题，可将动态优化问题转化为每个时隙内的静态优化问题，因此无需知道未来时隙的信息即可求解动态优化问题。
KKT(Karush-Kuhn-Tucher)条件，是解决最优化问题的时用到的一种方法。本发明具体用于求解凸优化问题，通过搜索满足KKT条件的解即可求得凸优化问题的最优解。
下面对上述方案进行详细说明。
1、构造虚拟队列Q(t)如下：
Figure BDA0002195504880000041
保证虚拟队列Q(t)稳定可确保系统经济开销C(t)满足C(t)≤Θ。
因此，在有限的资源开销内对平均时延进行优化转化为在虚拟队列稳定的约束下对平均时延进行优化：
在有限的资源开销内对平均时延进行优化，即
Figure BDA0002195504880000042
其中，D(t)为时延，D(t)和C(t)都是λ的函数，约束条件包括以下：
Figure BDA0002195504880000043
0≤λn(t)＜μn n＝1,2,...,N (3)
0≤λcloud(t)＜μc(t) (4)
λcloud(t)＝λout(t) (5)
在虚拟队列稳定的约束下对平均时延进行优化，即
Figure BDA0002195504880000052
约束条件包括以下：
Figure BDA0002195504880000053
Figure BDA0002195504880000054
0≤λn(t)＜μn n＝1,2,...,N (3)
0≤λcloud(t)＜μc(t) (4)
λcloud(t)＝λout(t) (5)
2、根据李雅普诺夫函数以及李雅普诺夫偏移△(Q(t))＝E{L(Q(t+1))-L(Q(t))|Q(t)}，将第一目标函数
Figure BDA0002195504880000056
转化为第二目标函数Q(t)(C(t)-Θ)+VD(t)，其中，V为常数，对第二目标函数取最小值进行优化，即min Q(t)(C(t)-Θ)+VD(t)，约束条件包括以下：
Figure BDA0002195504880000057
0≤λn(t)＜μn n＝1,2,...,N (3)
0≤λcloud(t)＜μc(t) (4)
λcloud(t)＝λout(t) (5)
3、上述问题可证为凸优化问题，将非等式约束条件(3)(4)去掉，然后根据KKT条件将λ表示为拉格朗日算子η1的函数如下
Figure BDA0002195504880000061
Figure BDA0002195504880000063
其中
Figure BDA0002195504880000064
4、根据注水算法，将λ的取值限制在非等式约束条件(3)(4)范围内：如果某一变量的取值低于下限或高于上限，则此变量取下限或上限，如对于分配到边缘节点n的任务量λn，如果λn(η1)＜0，则λn(η1)＝0，如果λn(η1)≥μn-ε，则λn(η1)＝μn-ε，ε为无限趋于0的正数。
综上，本发明利用李雅普诺夫优化理论和注水算法分别完成问题转换和复杂度降低，从而高效实现根据边缘节点计算容量进行任务调度，有效达到负载均衡。从而有效降低增强现实应用的响应时间。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (4)

1.一种边缘计算中面向增强现实应用的动态任务调度方法，其特征在于，该方法包括：
根据边缘计算系统经济开销不高于预算上限的约束条件，构造虚拟队列，将虚拟队列稳定作为优化第一目标函数时的约束条件，所述第一目标函数为平均时延；
根据李雅普诺夫优化理论，将第一目标函数转化为第二目标函数，通过对第二目标函数取最小值进行优化，并结合注水算法，得到分配到不同边缘节点和公有云的任务量。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，
对第二目标函数取最小值进行优化时的约束条件包括：等式约束条件和非等式约束条件；
其中，所述等式约束条件包括：
第t个时隙从边缘节点出去的任务总量等于第t个时隙在n个边缘节点的任务到达速率总和，减去分配到n个边缘节点的任务量总和；
第t个时隙分配到公有云的任务量等于第t个时隙从边缘节点出去的任务总量；
所述非等式约束条件包括：
第t个时隙分配到第n个边缘节点的任务量不小于0，且小于该边缘节点的最大计算容量；
第t个时隙分配到公有云的任务量不小于0，且小于该公有云的最大计算容量。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，对第二目标函数取最小值进行优化，并结合注水算法，得到分配到不同边缘节点和公有云的任务量，具体包括：
去掉非等式约束条件，在等式约束条件下，根据KKT条件将不同边缘节点和公有云的任务量表示为拉格朗日算子η1的函数；
根据注水算法，将不同边缘节点和公有云的任务量限制在所述非等式约束条件范围内。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据李雅普诺夫优化理论，将第一目标函数转化为第二目标函数，具体包括：
根据李雅普诺夫函数，以及李雅普诺夫偏移，将第一目标函数转化为第二目标函数。
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