CN111131447A - 一种基于中介节点任务分配的负载均衡方法 - Google Patents

一种基于中介节点任务分配的负载均衡方法 Download PDF

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CN111131447A CN201911339027.2A CN201911339027A CN111131447A CN 111131447 A CN111131447 A CN 111131447A CN 201911339027 A CN201911339027 A CN 201911339027A CN 111131447 A CN111131447 A CN 111131447A
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生晓斐
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吴俊华
王茂励
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赵雅倩
成秀珍
王艺筱
赵学鑫
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Abstract

本发明涉及一种基于中介节点任务分配的负载均衡方法根据边缘节点的固有属性和实时属性，将其分为轻负载、正常负载和重负载三类，然后利用任务分配模型，将新的任务分配给负载相对较轻的节点，能够平衡边缘节点间的负载，减少任务的完成时间。

Description

一种基于中介节点任务分配的负载均衡方法
技术领域
本发明涉及通信领域，特别是涉及一种基于中介节点任务分配的负载均衡方法。
背景技术
物联网(IoT)具有跨地域连接大量智能设备的能力，并且已成为许多先进应用程序基础设施的一部分。物联网还旨在生成大量数据，这些数据将在未来几年继续增长。然而，设备的局限性使得解决当前范例(如大数据或深度学习)变得非常复杂。在过去几年中，物联网与云计算等颠覆性技术的集成提供了物联网所需的功能，以解决这些范例。云计算技术的出现为提供了构建各种复杂业务应用程序的轻量级解决方案。但是，云计算中心通常位于远离移动用户的位置，用户和远端云之间的数据延迟可能是漫长且是不可预测的。并且访问远端云会产生很高的访问延迟，严重影响了网络性能。
为了应对用户和远端云之间的数据延迟，边缘计算正在缓慢地将云计算应用程序、数据和服务从集中式节点转移到网络边缘，通过在最靠近数据源的网络边缘执行数据处理来优化云计算系统。它位于终端设备和传统与计算数据中心之间，用于处理低延迟和实时任务。该服务被视为靠近终端用户的云，以提供更少延迟的计算和服务。
虽然边缘计算能大大降低延迟，但任务分配的不合理性导致了各节点的负载不均衡。并且由于边缘计算节点的多样性和不均匀性，普通的负载均衡算法不能直接应用于边缘计算。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于中介节点任务分配的负载均衡方法及系统，能够平衡边缘节点间的负载，减少任务的完成时间。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种基于中介节点任务分配的负载均衡方法，所述方法包括：
获取边缘节点的负载属性值；
根据所述负载属性值，利用朴素贝叶斯算法将所述边缘节点进行分类，得到分类结果；所述分类结果包括：轻负载、正常负载和重负载；
根据所述分类结果，选择目标节点利用任务分配模型对任务进行分配。
可选的，所述获取边缘节点的负载属性值，具体包括：
获取任务请求信号和所述边缘节点的固有属性；
将所述任务请求信号发送至所述边缘节点，并接收所述边缘节点返回的实时属性；
根据所述固有属性对应的固有属性值和所述实时属性对应的实时属性值构成边缘节点i的负载属性值Li。
可选的，所述边缘节点的负载属性值具体为：Li＝(L1,L2,L3,L4)；
L1为内存属性值，
Figure BDA0002331742730000021
其中
Figure BDA0002331742730000022
为无量纲化处理后的物理内存值，
Figure BDA0002331742730000023
Ri为节点i的内存大小，
Figure BDA0002331742730000024
为边缘节点i的内存利用率，σ1+σ2＝1；
L2为CPU属性值，
Figure BDA0002331742730000025
其中
Figure BDA0002331742730000026
为无量纲化处理后的CPU主频*核数值，
Figure BDA0002331742730000027
Ci为节点i的CPU主频*核数值，
Figure BDA0002331742730000028
为节点i的CPU占用率，ε1+ε2＝1；
L3为磁盘属性值，
Figure BDA0002331742730000029
其中
Figure BDA00023317427300000210
为无量纲化处理后节点i的磁盘大小，
Figure BDA00023317427300000211
Di为节点i的磁盘大小，
Figure BDA00023317427300000212
为节点i的磁盘占用率，δ1+δ2＝1；
L4为网络属性值，
Figure BDA00023317427300000213
其中
Figure BDA00023317427300000214
为无量纲化处理后节点i的带宽大小，
Figure BDA00023317427300000215
Bi为节点i的带宽。
Figure BDA00023317427300000216
为节点i的带宽利用率，ω1+ω2＝1。
可选的，所述根据所述负载属性值，利用朴素贝叶斯算法将所述边缘节点进行分类，得到分类结果，具体包括：
根据公式Pr(Tj)(j＝1,2,3)计算所述边缘节点的Tj类的先验概率；
根据公式
Figure BDA0002331742730000031
计算所述边缘节点的Tj类的后验概率；其中，nx为未知边缘节点，Tj为未知边缘节点的类，Pr(Tj)(j＝1,2,3)为Tj类边缘节点的先验概率，
Figure BDA0002331742730000032
为未知边缘节点nx的第k个负载属性值属于Tj分类时的概率，
Figure BDA0002331742730000033
为未知边缘节点nx的第k个属性值；
以所述后验概率乘以所述先验概率的最大项为未知边缘节点nx的所属类，所述最大项为
Figure BDA0002331742730000034
根据
Figure BDA0002331742730000035
得到未知边缘节点nx的分类状态
Figure BDA0002331742730000036
可选的，根据所述分类结果，利用任务分配模型对任务进行任务分配，具体包括：
当一个或多个任务同时到达节点ni时，将这些任务合并，形成聚合后的任务U；
根据目标节点的信息，将聚合任务U分解为多个子任务uj＝αjU，分别由不同的目标节点和任务到达的节点进行处理。
可选的，所述任务的传输时间为：
Figure BDA0002331742730000037
或
Figure BDA0002331742730000038
t1为边缘节点ni到目标节点nj的传输时间，
Figure BDA0002331742730000039
为边缘节点ni到目标节点nj的数据传输速率，并且当ni＝nj时
Figure BDA00023317427300000310
为∞；
t2为边缘节点ni到云服务器d的传输时间，
Figure BDA00023317427300000311
为边缘节点ni到云服务器d的数据传输速率。
可选的，所述子任务的传输时间为
Figure BDA00023317427300000312
或
Figure BDA00023317427300000313
其中，
Figure BDA00023317427300000314
为子任务在目标节点nj的计算时间，
Figure BDA00023317427300000315
为目标节点nj的计算速率；
Figure BDA0002331742730000041
为目标节点nj的当前任务计算时间，
Figure BDA0002331742730000042
为边缘节点ni与nj之间是否存在任务分配关系，当
Figure BDA0002331742730000043
等于1时，为关系存在；当
Figure BDA0002331742730000044
等于0时，为关系不存在；
Figure BDA0002331742730000045
Figure BDA0002331742730000046
为目标节点nj当前任务大小；
Figure BDA0002331742730000047
为子任务在云服务器d的计算时间，fd为云服务器d的计算速率；
Figure BDA0002331742730000048
为云服务器d的当前任务计算时间，
Figure BDA0002331742730000049
为边缘节点ni与云服务器d之间是否存在任务分配关系，当
Figure BDA00023317427300000410
于1时，为关系存在；当
Figure BDA00023317427300000411
等于0时，为关系不存在；Nd为目标节点nj当前任务大小。
可选的，根据公式
Figure BDA00023317427300000412
计算所述聚合任务U的最小化完成时间T(α)。
可选的，所述计算聚合任务U的最小化完成时间T(α)，具体包括：根据公式
Figure BDA00023317427300000413
计算子任务在边缘节点间的完成时间；
根据公式
Figure BDA00023317427300000414
计算子任务在云服务器的完成时间；
根据公式
Figure BDA00023317427300000415
计算所述聚合任务U的总完成时间；
利用优化模型
Figure BDA00023317427300000416
对所述聚合任务U总完成时间进行优化，得到所述最小化完成时间T(α)。
可选的，利用以下模型对任务进行分配：
Figure BDA0002331742730000051
s.t. 0≤αj≤1
0≤αd≤1
Figure BDA0002331742730000052
Figure BDA0002331742730000053
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明根据边缘节点的固有属性和实时属性，将其分为轻负载、正常负载和重负载三类，然后利用任务分配模型，将新的任务分配给负载相对较轻的节点，能够平衡边缘节点间的负载，减少任务的完成时间。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发发明基于中介节点任务分配的负载均衡方法的流程示意图；
图2为本发明基于中介节点的边缘计算网络架构；
图3为目标节点个数对完成时间的影响；
图4为云服务器对完成时间的影响；
图5为节点总个数对任务分布情况的影响；
图6为不同方法对任务完成时间的影响；
图7为不同方法对负载分布标准差的影响。
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。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种基于中介节点任务分配的负载均衡方法，能够平衡边缘节点间的负载，减少任务的完成时间。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示，为本发明基于中介节点任务分配的负载均衡方法的流程示意图，具体包括：
步骤101：获取边缘节点的负载属性值。
步骤102：根据所述负载属性值，利用朴素贝叶斯算法将所述边缘节点进行分类，得到分类结果；所述分类结果包括：轻负载、正常负载和重负载。
步骤103：根据所述分类结果，选择目标节点，并利用任务分配模型对任务进行分配。
中介节点通过使用固有属性值和实时属性值来分类和评估节点的状态，并返回结果相对最轻的节点信息，然后利用任务分配模型进行任务分配。该任务分配模型使用相对最轻的节点和任务到达节点作为目标节点来分配新任务，而其他节点暂时不进行分配任务，以实现系统的动态平衡。
如图2所示，是基于中介节点的边缘计算网络架构，以更好地获取节点的状态信息。该模型不仅可以更好地获取节点的状态信息，而且可以减少边缘节点的压力。
在该系统架构中，在应用负载均衡方法之前将节点的固有属性存储到中介节点。当新任务到达节点时，该节点将请求信号发送到中介节点。中介节点负责将信号转发到边缘节点，接收到该信号的边缘节点返回其实时属性值。在接收到实时属性之后，中介节点开始对边缘节点进行分类。
因此，获取边缘节点的负载属性值具体包括：
获取任务请求信号和所述边缘节点的固有属性；
将所述任务请求信号发送至所述边缘节点，并接收所述边缘节点返回的实时属性；
根据所述固有属性对应的固有属性值和所述实时属性对应的实时属性值构成边缘节点i的负载属性值Li。
影响负载均衡的因素有很多，其中主要有内存、CPU、磁盘和网络带宽等，然而如果忽略其中一种或其中几种影响因素来判断节点负载状态是不全面的。在研究中，因此本发明将通过结合节点的固有属性和实时属性来对节点的状态进行评价。
固有属性：节点的静态属性，包括物理内存、CPU主频*核数、磁盘大小和网络带宽。
实时属性：节点的动态属性，即，由中介节点实时监测所获得的属性值，包括内存占用率，磁盘使用率，CPU利用率和带宽利用率。
当指标之间的水平差异很大时，直接使用原始指标值进行分析，则会突出数值较高的指标在综合分析中的作用，而相对削弱数值较低的指标的作用，因此需要对固有属性执行无量纲处理。
边缘节点i的固有属性和实时属性的结合，作为节点负载状态分类的标准，用于反应节点运行时的总体负载状况，记为L＝(L1,L2,L3,L4)。
L1为内存属性值，
Figure BDA0002331742730000071
其中
Figure BDA0002331742730000072
为无量纲化处理后的物理内存值，
Figure BDA0002331742730000073
Ri为节点i的内存大小，
Figure BDA0002331742730000074
为边缘节点i的内存利用率，σ1+σ2＝1；
L2为CPU属性值，
Figure BDA0002331742730000075
其中
Figure BDA0002331742730000076
为无量纲化处理后的CPU主频*核数值，
Figure BDA0002331742730000077
Ci为节点i的CPU主频*核数值，
Figure BDA0002331742730000078
为节点i的CPU占用率，ε1+ε2＝1；
L3为磁盘属性值，
Figure BDA0002331742730000079
其中
Figure BDA00023317427300000710
为无量纲化处理后节点i的磁盘大小，
Figure BDA00023317427300000711
Di为节点i的磁盘大小，
Figure BDA00023317427300000712
为节点i的磁盘占用率，δ1+δ2＝1；
L4为网络属性值，
Figure BDA00023317427300000713
其中
Figure BDA00023317427300000714
为无量纲化处理后节点i的带宽大小，
Figure BDA00023317427300000715
Bi为节点i的带宽。
Figure BDA00023317427300000716
为节点i的带宽利用率，ω1+ω2＝1。
对于样本分类集：T＝{Tj|j＝1,2,3}，T1表示轻载状态，T2表示正常负载状态，T3表示重载状态。
本发明利用负载属性值作为依据，应用朴素贝叶斯算法对节点的状态进行分类。该分类方法以贝叶斯理论为基础，是在已知先验概率与条件概率的情况下的模式识别方法。
根据贝叶斯定理，当各属性相互独立时，其分类结果是最准确的。本发明所选择的属性实际上是相互独立的，从而满足了它的条件。
设样本空间为U，训练样本分类Tj的先验概率为Pr(Tj)(j＝1,2,3)，其值等于属于Tj类的样本总数除以训练样本总数|U|。
对于未知样本nx,其属于Tj类的条件概率是Pr(nx|Tj)。
根据贝叶斯定理可知，Tj类的后验概率为Pr(Tj|nx)：
Figure BDA0002331742730000081
设未知样本nx的负载属性值为
Figure BDA0002331742730000082
Figure BDA0002331742730000083
表示样本nx的第k个属性值，以
Figure BDA0002331742730000084
相互独立，故：
Figure BDA0002331742730000085
Figure BDA0002331742730000086
为未知边缘节点nx的第k个负载属性值属于Tj分类时的概率
边缘节点的Tj类的后验概率
Figure BDA0002331742730000087
以所述后验概率乘以所述先验概率的最大项为未知边缘节点nx的所属类，所述最大项为
Figure BDA0002331742730000088
根据
Figure BDA0002331742730000089
得到未知边缘节点nx的分类状态
Figure BDA00023317427300000810
由上述公式可知，当某个未知节点状态的预测结果为1时，则代表该节点当前状态为轻载状态，若预测结果为2，则表示该节点当前状态为正常负载状态，否则为重载状态。
中介节点根据上述方法将边缘节点分为三类，并返回节点状态相对最轻(分类结果相对最小)的节点信息，将该节点指定为目标节点。
利用任务分配模型对任务进行任务分配的过程为：当一个或多个任务同时到达节点ni时，将这些任务合并，形成聚合任务U；然后根据目标节点的信息，将聚合任务U分解为多个子任务uj＝αjU，分别由不同的目标节点和任务到达的节点进行处理。
所述任务的传输时间为：
Figure BDA0002331742730000091
或
Figure BDA0002331742730000092
t1为边缘节点ni到目标节点nj的传输时间，
Figure BDA0002331742730000093
为边缘节点ni到目标节点nj的数据传输速率，并且当ni＝nj时
Figure BDA0002331742730000094
为∞；
t2为边缘节点ni到云服务器d的传输时间，
Figure BDA0002331742730000095
为边缘节点ni到云服务器d的数据传输速率。
所述子任务的传输时间为
Figure BDA0002331742730000096
或
Figure BDA0002331742730000097
其中，
Figure BDA0002331742730000098
为子任务在目标节点nj的计算时间，
Figure BDA0002331742730000099
为目标节点nj的计算速率；
Figure BDA00023317427300000910
为目标节点nj的当前任务计算时间，
Figure BDA00023317427300000911
为边缘节点ni与nj之间是否存在任务分配关系，当
Figure BDA00023317427300000912
等于1时，为关系存在；当
Figure BDA00023317427300000913
等于0时，为关系不存在；
Figure BDA00023317427300000914
Figure BDA00023317427300000915
为目标节点nj当前任务大小；
Figure BDA00023317427300000916
为子任务在云服务器d的计算时间，fd为云服务器d的计算速率；
Figure BDA00023317427300000917
为云服务器d的当前任务计算时间，
Figure BDA00023317427300000918
为边缘节点ni与云服务器d之间是否存在任务分配关系，当
Figure BDA00023317427300000919
于1时，为关系存在；当
Figure BDA00023317427300000920
等于0时，为关系不存在；Nd为目标节点nj当前任务大小。
根据公式
Figure BDA00023317427300000921
计算子任务在边缘节点间的完成时间；
根据公式
Figure BDA00023317427300000922
计算子任务在云服务器的完成时间；
根据公式
Figure BDA0002331742730000101
计算所述聚合后的任务U的总完成时间；
利用优化模型
Figure BDA0002331742730000102
对所述聚合任务U的总完成时间进行优化，得到所述最小化完成时间T(α)，
Figure BDA0002331742730000103
在聚合任务U已知的情况下解决计算任务的映射，也就是分配到每个目标节点的任务比例，即向量α的解。
为了避免某节点被分配大量任务后负载过重，令子任务uj小于等于系统的平均负载即
Figure BDA0002331742730000104
假设系统中边缘节点总个数为m,该问题可以归结为以下优化问题：
Figure BDA0002331742730000105
s.t. 0≤αj≤1
0≤αd≤1
Figure BDA0002331742730000106
Figure BDA0002331742730000107
优化问题的搜索空间为：
Figure BDA0002331742730000108
针对上述优化问题，本发明选用PSO算法进行智能寻优；而由于种群多样性的限制，PSO算法出现早熟收敛，进而又采用引入了变异粒子逆向飞行的MPSO算法。该算法能够有效的避免迭代过程中陷入局部最优。
求解优化问题时，粒子群
Figure BDA0002331742730000109
在搜索空间I内移动以寻找最优位置X，即α，N为粒子群的规模，L是迭代次数。进化L代的第i个粒子的位置和速度向量表示为：
Figure BDA0002331742730000111
其中，
Figure BDA0002331742730000112
该问题为带约束的优化问题，因此，使用罚函数法来处理约束条件，适应度函数为：
Figure BDA0002331742730000113
其中，r表示惩罚因子，fi(X)表示不可行粒子对第i个约束条件的违背测度，而
Figure BDA0002331742730000114
表示粒子群算法执行在L代对不可行粒子的附加启发式值。
Figure BDA0002331742730000115
Figure BDA0002331742730000116
可表示为：
Figure BDA0002331742730000117
P(L)＝max(P(L-1),maxX∈Ff(X))；
f(X)表示第L代可行粒子的适应度值；P(L)记录了算法进化到第L代所获得的具有最大适应度值的可行粒子，其值在算法执行过程中动态更新。
执行该算法时，粒子的速度和位置更新公式为：
Figure BDA0002331742730000118
Figure BDA0002331742730000119
ω为惯性权重；c1和c2为均匀分布于区间[0,1]的随机数；c1和c2为2个加速因子。定义第i个粒子的个体历史最优位置
Figure BDA00023317427300001110
为第i个粒子经历过的具有最好适应值的位置；全局历史最优位置gL为粒子群中所有粒子进化过程中经历过的具有最好适应值的位置。
惯性权重的更新公式为：
Figure BDA0002331742730000121
为了避免陷入局部最优的风险，引入变异粒子的逆向飞行。
其位置和速度公式更新如下：
Figure BDA0002331742730000122
Figure BDA0002331742730000123
MPSO算法的基本参数为：群体大小N等于50，最大迭代次数Lmax为1000，加速因子c1和c2都等于1.0，ω∈[0.4,0.9]；ωmin＝0.4；ωmax＝0.9。
本发明的上述技术方案具有以下技术效果：
(1)研究了边缘计算环境中的负载均衡方法，并通过任务分配实现了动态负载均衡。提出了一种基于中间节点的边缘计算网络架构。与传统架构相比，该架构在边缘计算层和云计算层之间增加了中介节点，以更好地控制边缘节点的全局信息。
(2)对于初始状态不平衡的系统，采用朴素贝叶斯算法对节点状态进行分类。并对原始数据进行标准化，以避免在指标间水平差异较大时，突出数值较高的指标在综合分析中的作用。并以分类状态较轻的节点和任务到达的节点为目标节点来分配新任务，而其他节点暂时不分配任务，以达到动态平衡。
(3)建立了一个数学框架来研究边缘节点之间的负载平衡问题。通过任务分配的方法达到负载均衡的目的，并根据边缘节点之间的传输速率，计算速度和当前任务的计算时间来估计任务完成时间。
为了验证上述技术效果，本发明进行了如下实验：
在该实验中，将任务到达节点表示为n1，当nj≠n1时，节点n1到节点nj的数据传输速率
Figure BDA0002331742730000124
是从80Mbps到100Mbps整数之间随机选取。否则，
Figure BDA0002331742730000125
为∞。边缘节点与云节点间的数据传输速率
Figure BDA0002331742730000126
实验中在20Mbps到30Mbps整数之间随机选取。对于节点的数据处理速率，边缘节点nj的数据处理速率从0.5Gbps到2Gbps随机选取，而云节点则设置为10Gbps。具体如表1所示：
表1.仿真参数设置
Figure BDA0002331742730000131
根据上述仿真参数设置的设置，得到的结果如下：
当重载节点和均衡负载节点的总个数为4，节点总个数m分别为10,12和14，对完成时间进行了比较。如图3所示，当任务较小时，完成时间差异并不大。当任务较大时，由于nj＝n1时
Figure BDA0002331742730000132
所以其分配给自身的任务将超过系统平均任务量，需要对子任务的大小进行限制，因此，任务完成时间的差异明显增大。
在不失一般性的前提下，在总节点m＝12的环境中分析了是否有云服务器协作这两种系统架构对完成时间的影响，结果如图4所示。
图4中E-CC表示有云服务器的参与，EC表示没有云服务器的参与。由于边缘节点ni和云服务器d之间的链接速率很低，而云服务器的CPU频率很高。因此，在任务量较小时有无云服务器对任务完成时间的影响并不大。但是，当任务量较大时，由于云计算的计算速度很快，因此，有云服务器的系统中任务完成时间明显优于没有云服务器的系统。
在节点个数不同时，任务在边缘节点的分布情况进行分析。通过负载分布标准差(SD)来评价任务的分布情况，
Figure BDA0002331742730000133
其中
Figure BDA0002331742730000141
标准差越小表示任务分布越均衡。结果如图5所示。
在重载节点和正常负载节点暂时不被分配新任务的情况下，整体上，目标节点内的负载随新任务的增大而增大，并逐渐趋于平均负载。因此负载分布标准差随新任务增大而减小。即，随着新任务的增大，系统逐渐趋于相对平衡的状态。
新任务较小时，在系统总负载相同的情况下节点个数越多平均任务越小，其负载分布越均衡。当新任务较大时，由于目标节点个数少，其分配的任务就越多并且越接近平均负载。因此，负载分布越均匀，其负载分布标准差就越小。
如图6和图7所示，比较了负载平衡方法和其他负载平衡方法SDCFN之间的任务完成时间和负载分配标准差。
n1表示聚合任务U由节点n1独立完成，Constraint表示加
Figure BDA0002331742730000142
约束的负载均衡结果。Unrestraint表示不加约束的负载均衡结果。从图6中，可以发现n1的完成时间远远大于本发明的方法。并且由于SDCFN方法未考虑节点当前任务的完成时间，因此当U<0.97G时，完成时间会更长。当U>0.97G时，由于方法的可用节点数量少，因此其完成时间相对较长。当任务较小时，是否添加此约束对完成时间影响很小。当任务较大时，由于n1的传输速率为∞，添加约束后，它所承担的任务将受到约束，因此它的完成时间更长。从图7中，可以发现n1方法和SDCFN方法的负载分配标准偏差大于本发明的方法。当任务较小时，是否添加此约束对负载分配标准偏差的影响很小。任务较大时，增加约束后，负荷分配标准偏差的标准偏差随任务的增加而减小。如果不添加此约束，则由于n1的传输速率为∞，由n1分配给自身的任务将超过平均负载，从而导致系统负载分配的标准偏差增大。
实验表明，本发明基于中介节点任务分配的负载均衡方法的不仅可以平衡节点之间的负载，而且可以减少任务的完成时间。当任务较小时，本发明的方法明显优于其他方法。并且，对于具有较高任务完成时间要求的任务，可以采用无约束方法以最大程度地减少完成时间；完成时间要求不太高的任务，可以采用约束方法来更好地平衡节点之间的负载并提高服务质量。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种基于中介节点任务分配的负载均衡方法，其特征在于，所述方法包括：
获取边缘节点的负载属性值；
根据所述负载属性值，利用朴素贝叶斯算法将所述边缘节点进行分类，得到分类结果；所述分类结果包括：轻负载、正常负载和重负载；
根据所述分类结果，选择目标节点，并利用任务分配模型对任务进行任务分配。
2.根据权利要求1所述的基于中介节点任务分配的负载均衡方法，其特征在于，所述获取边缘节点的负载属性值，具体包括：
获取任务请求信号和所述边缘节点的固有属性；
将所述任务请求信号发送至所述边缘节点，并接受所述边缘节点返回的实时属性；
根据所述固有属性对应的固有属性值和所述实时属性对应的实时属性值构成边缘节点i的负载属性值Li。
3.根据权利要求2所述的基于中介节点任务分配的负载均衡方法，其特征在于，所述边缘节点的负载属性值具体为：Li＝(L1,L2,L3,L4)；
L1为内存属性值，L1＝σ1Ri 1+σ2(1-Ri 2)；其中Ri 1为无量纲化处理后的物理内存值，
Figure FDA0002331742720000013
Ri为节点i的内存大小，Ri 2为边缘节点i的内存利用率，σ1+σ2＝1；
L2为CPU属性值，
Figure FDA0002331742720000014
其中
Figure FDA0002331742720000015
为无量纲化处理后的CPU主频*核数值，
Figure FDA0002331742720000016
Ci为节点i的CPU主频*核数值，Di 2为节点i的CPU占用率，ε1+ε2＝1；
L3为磁盘属性值，L３＝δ1Ｄi 1+δ2(1-Ｄi 2)；其中Ｄi 1为无量纲化处理后节点i的磁盘大小，
Figure FDA0002331742720000018
Di为节点i的磁盘大小，Di 2为节点i的磁盘占用率，δ1+δ2＝1；
L4为网络属性值，
Figure FDA0002331742720000021
其中
Figure FDA0002331742720000022
为无量纲化处理后节点i的带宽大小，
Figure FDA0002331742720000023
Bi为节点i的带宽。
Figure FDA00023317427200000210
为节点i的带宽利用率，ω1+ω2＝1。
4.根据权利要求1所述的基于中介节点任务分配的负载均衡方法，其特征在于，所述根据所述负载属性值，利用朴素贝叶斯算法将所述边缘节点进行分类，得到分类结果，具体包括：
根据公式Pr(Tj)(j＝1,2,3)计算所述边缘节点的Tj类的先验概率；
根据公式
Figure FDA0002331742720000024
计算所述边缘节点的Tj类的后验概率；其中，nx为未知边缘节点，Tj为未知边缘节点的类，Pr(Tj)(j＝1,2,3)为Tj类边缘节点的先验概率，
Figure FDA0002331742720000025
为未知边缘节点nx的第k个负载属性值属于Tj分类时的概率，
Figure FDA0002331742720000026
为未知边缘节点nx的第k个属性值；
以所述后验概率乘以所述先验概率的最大项为未知边缘节点nx的所属类，所述最大项为
Figure FDA0002331742720000027
根据
Figure FDA0002331742720000028
得到未知边缘节点nx的分类状态
Figure FDA0002331742720000029
5.根据权利要求1所述的基于中介节点任务分配的负载均衡方法，其特征在于，根据所述分类结果选择目标节点，并利用任务分配模型对任务进行任务分配，具体包括：
当一个或多个任务同时到达节点ni时，将这些任务合并，形成聚合任务U；
根据目标节点的信息，将聚合任务U分解为多个子任务uj＝αjU，分别由不同的目标节点和任务到达的节点进行处理。
6.根据权利要求5所述的基于中介节点任务分配的负载均衡方法，其特征在于，
所述任务的传输时间为：
Figure FDA0002331742720000031
或
Figure FDA0002331742720000032
t1为边缘节点ni到目标节点nj的传输时间，
Figure FDA0002331742720000033
为边缘节点ni到目标节点nj的数据传输速率，并且当ni＝nj时
Figure FDA0002331742720000034
为∞；
t2为边缘节点ni到云服务器d的传输时间，
Figure FDA0002331742720000035
为边缘节点ni到云服务器d的数据传输速率。
7.根据权利要求5所述的基于中介节点任务分配的负载均衡方法，其特征在于，
所述子任务的传输时间为
Figure FDA0002331742720000036
或
Figure FDA0002331742720000037
其中，
Figure FDA0002331742720000038
为子任务在目标节点nj的计算时间，
Figure FDA0002331742720000039
为目标节点nj的计算速率；
Figure FDA00023317427200000310
为目标节点nj的当前任务计算时间，
Figure FDA00023317427200000311
为边缘节点ni与nj之间是否存在任务分配关系，当
Figure FDA00023317427200000312
等于1时，为关系存在；当
Figure FDA00023317427200000313
等于0时，为关系不存在；
Figure FDA00023317427200000314
Figure FDA00023317427200000315
为目标节点nj当前任务大小；
Figure FDA00023317427200000316
为子任务在云服务器d的计算时间，fd为云服务器d的计算速率；
Figure FDA00023317427200000317
为云服务器d的当前任务计算时间，
Figure FDA00023317427200000318
为边缘节点ni与云服务器d之间是否存在任务分配关系，当
Figure FDA00023317427200000319
于1时，为关系存在；当
Figure FDA00023317427200000320
等于0时，为关系不存在；Nd为目标节点nj当前任务大小。
8.根据权利要求7所述的基于中介节点任务分配的负载均衡方法，其特征在于，根据公式
Figure FDA00023317427200000321
计算所述聚合任务U的最小化完成时间T(α)。
9.根据权利要求8所述的基于中介节点任务分配的负载均衡方法，其特征在于，所述计算所述聚合后的任务U的最小化完成时间T(α)，具体包括：
根据公式
Figure FDA0002331742720000041
计算子任务在边缘节点间的完成时间；
根据公式
Figure FDA0002331742720000042
计算子任务在云服务器的完成时间；
根据公式
Figure FDA0002331742720000043
计算所述聚合任务U的总完成时间；
利用优化模型
Figure FDA0002331742720000044
对所述聚合任务U的总完成时间进行优化，得到所述最小化完成时间T(α)。
10.根据权利要求9所述的基于中介节点任务分配的负载均衡方法，其特征在于，
利用以下模型对任务进行分配：
Figure FDA0002331742720000045
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