CN112148381A - 一种基于软件定义的边缘计算优先级卸载决策方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于软件定义的边缘计算优先级卸载决策方法及系统。本方法为：1)本地计算单元收集本地的计算任务请求并将其上传至分布式控制器；其中计算任务ith的整体时延约束包括本地计算时延DLocal、数据传输时延TTranData、边缘计算时延DRemote、队列等待时延DQueue和结果回传时延DResult；2)如果DLocal＞TTranData+DQueue+DRemote+DResule，则控制器确定当前计算任务请求由边缘计算服务节点执行；否则确定当前计算任务请求由该本地计算单元执行。本发明从全局角度出发，通过优先级实现任务细粒度调度，进一步优化任务间的计算时延和总体任务的服务率。

Description

一种基于软件定义的边缘计算优先级卸载决策方法及系统
技术领域
本发明属于计算机网络的边缘计算领域，具体为一种基于软件定义的边缘计算优先级卸载决策方法及系统。
背景技术
21世纪以来，信息网络技术的不断发展、演进，为基础通信、金融经济、传统制造等各行各业各领域都带了新的机遇和发展，极大地促进了跨行业间交叉融合。随着物联网的快速发展和无线网络的普及，万物互联的时代已经到来，网络边缘设备数量的迅速增加，使得该类设备所产生的数据已达到泽字节(ZB)级别。以云计算模型为核心的集中式大数据处理时代，其关键技术已经不能高效处理边缘设备所产生的数据，主要表现在：1)线性增长的集中式云计算能力无法匹配爆炸式增长的海量边缘数据；2)从网络边缘设备传输海量数据到云中心致使网络传输带宽的负载量急剧增加，造成较长的网络延迟；3)网络边缘数据涉及个人隐私，使得隐私安全问题变得尤为突出；4)有限电能的网络边缘设备传输数据到云中心消耗较大电能。现有网络设备支持的协议体系庞大，导致高度复杂，不仅限制了IP网络的技术发展，更无法满足当前云计算、大数据和服务器虚拟化等应用趋势，用户对流量的需求不断扩大，各种新型服务不断出现，增加了网络运维成本。
本发明基于软件定义网络(Software Defined Network,SDN)和边缘计算(EdgeComputing,EC)的出现，提供了有效的解决方案。SDN具有网络全局拓扑视野，并通过控制器管理数据流转发，能够实现设备和数据流的集中管理；简化数据平面传输，统一的南北向接口在提升架构扩展性的同时，还实现了网络的可编程化。边缘计算作为新兴计算模型，通过将计算资源以分布式计算节点的方式部署在靠近数据源的一端，能够提供云计算无法实现的稳定、时效性服务，主要应用于时延和数据安全要求高的场景。
发明内容
为了克服传统的网络有限的原始数据存储和计算能力的挑战，本发明提出了一种基于软件定义的边缘计算优先级卸载决策方法及系统。该系统结合了分层云和边缘计算以及内容感知缓存技术，在SDN架构下，考虑不同场景和服务需求，设计了边缘计算卸载方案。该发明充分利用了SDN对网络的集中控制能力，对不同的调度卸载方案进行全局最优选择，以获得最佳性能。
架构图如图1所示，本方案可以形成本地采集+边缘计算+云端增强三位一体的工作模式，通过提供多层级、多区分度的服务模式，可以显著缓解核心网络中的流量和计算负载，并且加速计算过程。而对于发起的计算任务，如何判决是交给本地计算单元还是计算任务卸载到边缘服务器由本地域控制器和分布式SDN控制器共同完成。本发明系统架构分为五层：基础设备层、数据传输层、边缘计算服务平台、SDN中控层和云服务主控平台，按照业务划分，自底向上分别代表着数据源、传输介质、计算与控制服务。一般的计算卸载流程为：基础设备层收集到的各项数据，通过各类接入介质的接入点APs进入内部SDN网络，域控制器与分布式控制器协商任务判决结果，再由域控制器下发判决结果指令到交换机完成计算任务的转发，整个过程中，由系统架构保证各项服务的服务质量QoS。
本发明的技术方案为：
一种基于软件定义的边缘计算优先级卸载决策方法，其步骤包括：
1)本地计算单元收集本地的计算任务ith并生成计算任务请求，将其上传至分布式控制器；计算任务ith的整体时延约束Ti包括本地计算时延DLocal、数据传输时延TTranData、边缘计算时延DRemote、队列等待时延DQueue和结果回传时延DResult；
2)如果DLocal>TTranData+DQueue+DRemote+DResule，则分布式控制器确定当前计算任务请求由边缘计算服务节点执行，进行步骤3)；如果DLocal≤TTranData+DQueue+DRemote+DResule，则分布式控制器确定当前计算任务请求由该本地计算单元执行，进行步骤3)；
3)设置一队列抢占时间窗口参数W；对于当前到达的计算任务ith，将计算任务ith与等待队列中计算任务ith之前的W个计算任务形成一个时间窗，计算计算任务ith在该时间窗内的优先级评分参数βi；然后根据βi调整该计算任务ith在等待队列中的排序。
进一步的，优先级评分参数
Figure BDA0002688131690000021
其中
Figure BDA0002688131690000022
表示当前时间窗的归一化时间刻度值，
Figure BDA0002688131690000023
表示计算任务ith的实际到达时刻，
Figure BDA0002688131690000024
为计算任务ith所属的抢占式优先级队列的时间窗的起始任务的实际到达时刻，
Figure BDA0002688131690000025
为计算任务ith所属的抢占式优先级队列的时间窗的截止任务的实际到达时刻；设当βi为非整数时，令其向下取整；ai为计算任务ith的优先级。
进一步的，采用三元组
Figure BDA0002688131690000026
表示计算任务请求，
Figure BDA0002688131690000027
表示计算任务ith的量化结果；Di表示计算任务ith的数据量，Ci表示计算任务ith所需要的CPU时钟周期数。
根据βi调整该计算任务ith在等待队列中的排序后，根据排序结果顺序执行等待队列中的计算任务。
一种基于软件定义的边缘计算优先级卸载决策系统，其特征在于，包括多个本地计算单元、多个边缘计算服务节点和一分布式控制器；其中各本地计算单元通过域控制器与各边缘计算服务节点和该分布式控制器连接，各边缘计算服务节点与该分布式控制器通过网络连接；
所述本地计算单元，用于收集本地的计算任务ith并生成计算任务请求，将其上传至分布式控制器；其中采用三元组
Figure BDA0002688131690000031
表示计算任务请求，
Figure BDA0002688131690000032
表示计算任务ith的量化结果；Di表示计算任务ith的数据量，Ci表示计算任务ith所需要的CPU时钟周期数，Ti表示计算任务ith的整体时延约束，Ti包括本地计算时延DLocal、数据传输时延TTranData、边缘计算时延DRemote、队列等待时延DQueue和结果回传时延DResult；
所述分布式控制器，用于确定计算任务请求的卸载，如果DLocal>TTranData+DQueue+DRemote+DResule，则确定当前计算任务请求由边缘计算服务节点执行，如果DLocal≤TTranData+DQueue+DRemote+DResule，则分布式控制器确定当前计算任务请求由该本地计算单元执行。
进一步的，边缘计算服务节点或本地计算单元执行当前计算任务请求的方法为：设置一队列抢占时间窗口参数W；对于当前到达的计算任务ith，将计算任务ith与等待队列中计算任务ith之前的W个计算任务形成一个时间窗，计算计算任务ith在该时间窗内的优先级评分参数βi；然后根据βi调整该计算任务ith在等待队列中的排序；然后根据排序结果顺序执行等待队列中的计算任务。
与现有技术相比，本发明的积极效果为：
对于计算任务的多QoS场景，通过使用基于最小化计算时延的实时优先级队列算法，能够从全局角度出发，通过优先级实现任务细粒度调度，进一步优化任务间的计算时延和总体任务的服务率。
附图说明
图1为SDN架构边缘计算卸载系统图。
图2为系统架构计算卸载流程图。
图3为SDN架构优先级队列重排序图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行进一步详细描述。
本地任务的边缘计算卸载过程如图2所示。
1)请求收集阶段
该系统架构的最下层基础设备层负责使用各类型传感器对各项数据进行收集，经过各自的接入点AP进入到内部的数据传输层。在数据传输层中，会对采集到的数据进行一些筛选和汇聚处理，具体的执行逻辑通过区域SDN控制器下发。对于需要进行借助边缘计算服务的任务，区域SDN控制器负责收集任务的请求，并将包含任务参数的请求统一上传给上层分布式控制器等待边缘计算卸载判决。
2)边缘计算卸载判决
该架构中的分布式控制器主要负责边缘计算服务集群中服务器节点的监控，它们会周期性的获取所管辖网络中边缘计算节点的状态，这里的状态包括边缘计算节点是否可用、节点空闲资源信息、任务队列长度等。
分布式控制器通过计算卸载算法，评估第一阶段收集到的请求所需资源，和各边缘计算节点状态，决定当前请求是否需要执行计算卸载；若需要进行计算卸载，分布式控制器会根据当前计算任务分布，选择合适的卸载方案，同时给出最终执行计算任务的边缘计算节点路由信息，并把信息回传给第一阶段中的本地控制器节点，再由本地控制器结合CPS执行，否则本次计算任务会执行本地计算。
3)任务计算与更新
本地控制器接收分布式控制器返回的计算卸载决策结果，若需要进行计算卸载，本地控制器会从返回结果中解析出卸载的边缘计算节点信息，然后将任务相关数据传递到分布式控制器指定的计算卸载服务器；否则，则将任务交由本地计算单元进行计算。计算完成后，本地控制器接收最终的计算结果，由控制器将结果交付信息物理系统进行相应操作，同时将结果写入日志完成持久化存储，便于后续需要数据的离线分析任务的使用。
本发明解决其技术问题所采用的卸载技术方案如下：
1)基于最小时延的卸载方案
由于计算任务通常为离散型，且输入数据流为独立随机的，本方案使用泊松到达流模拟输入数据，通过多种计算卸载算法，对离散型网络的边缘计算任务进行卸载判决。本方案主要考虑的卸载时延可分为：本地计算时延(DLocal)、数据传输时延(TTranData)、边缘计算时延(DRemote)、队列等待时延(DQueue)、结果回传时延(DResult)共五部分。对于本地收集的计算任务请求，本方案使用一个三元组来表示：
Figure BDA0002688131690000051
其中，
Figure BDA0002688131690000052
表示在本地收集到的计算任务ith的量化结果；Di表示当前计算任务ith的数据量，单位Kbytes；Ci表示当前计算任务ith所需要的CPU时钟周期数，单位Cycle，Ti表示当前计算任务ith的整体时延约束，单位Second。以上为本方案所使用的公共参数部分，适用于决策方案中不同边缘计算卸载判决算法。
基础的最小化计算时延的边缘计算卸载判决的标准是在满足任务
Figure BDA0002688131690000053
的总计算时延Ti的基础上，选择本地计算单元和边缘计算服务节点中耗时少的一方作为实际数据处理方。由此可得到以下计算卸载判决公式：
Figure BDA0002688131690000054
为了避免常见优先级队列算法在高优先级密集度高时，低优先级任务超时间约束被丢弃的缺点，本算法在优先级抢占队列的基础上，通过设定一个额外的队列抢占时间窗口参数W，时间窗是相对新到达的ith任务定义的，每个新到达的任务ith与其前W个任务形成一个时间窗，对于当前到达的ith任务(当前任务ith在时间窗口内)，只允许其与等待队列中相距不超过W个间隔的任务进行优先级高低的比较，即只对时间窗内的任务进行优先级比较。假设第1个到达的任务其优先级为a1，第ith个任务的优先级为ai。为了更细化评估时间窗W中任务的优先级，本方案设计了一个公式，用于计算时间窗W内任务ith的优先级评分参数βi，然后通过参数βi调整当前到达的ith任务在等待队列中的排序，如图3所示。当βi为非整数时，令其向下取整。βi有以下计算公式：
Figure BDA0002688131690000055
其中
Figure BDA0002688131690000056
表示当前时间窗的归一化时间刻度值，
Figure BDA0002688131690000057
表示到达的ith任务的实际到达时刻，
Figure BDA0002688131690000058
和
Figure BDA0002688131690000059
分别为其所属的抢占式优先级队列的时间窗的起始任务的实际到达时刻和截止任务的实际到达时刻。时间窗大小W代表的是一个阈值，通过调整时间窗的大小，能够改变一个计算任务能够被优先服务的上限，应根据收集到的任务的优先级分布以及任务的到达率设定合适的时间窗大小，当时间窗W＝1时，抢占式优先级队列就成了FIFS队列。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其进行限制，本领域的普通技术人员可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明的精神和范围，本发明的保护范围应以权利要求所述为准。

Claims (8)

1.一种基于软件定义的边缘计算优先级卸载决策方法，其步骤包括：
1)本地计算单元收集本地的计算任务ith并生成计算任务请求，将其上传至分布式控制器；其中计算任务ith的整体时延约束Ti包括本地计算时延DLocal、数据传输时延TTranData、边缘计算时延DRemote、队列等待时延DQueue和结果回传时延DResult；
2)如果DLocal＞TTranData+DQueue+DRemote+DResule，则分布式控制器确定当前计算任务请求由边缘计算服务节点执行；如果DLocal≤TTranData+DQueue+DRemote+DResule，则分布式控制器确定当前计算任务请求由该本地计算单元执行。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，边缘计算服务节点或本地计算单元执行当前计算任务请求的方法为：设置一队列抢占时间窗口参数W；对于当前到达的计算任务ith，将计算任务ith与等待队列中计算任务ith之前的W个计算任务形成一个时间窗，计算计算任务ith在该时间窗内的优先级评分参数βi；然后根据βi调整该计算任务ith在等待队列中的排序。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述优先级评分参数
Figure FDA0002688131680000011
Figure FDA0002688131680000012
其中
Figure FDA0002688131680000013
表示当前时间窗的归一化时间刻度值，
Figure FDA0002688131680000014
表示计算任务ith的实际到达时刻，
Figure FDA0002688131680000015
为计算任务ith所属的抢占式优先级队列的时间窗的起始任务的实际到达时刻，
Figure FDA0002688131680000016
为计算任务ith所属的抢占式优先级队列的时间窗的截止任务的实际到达时刻；设当βi为非整数时，令其向下取整；ai为计算任务ith的优先级。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，采用三元组
Figure FDA0002688131680000017
表示计算任务请求，
Figure FDA0002688131680000018
表示计算任务ith的量化结果；Di表示计算任务ith的数据量，Ci表示计算任务ith所需要的CPU时钟周期数。
5.一种基于软件定义的边缘计算优先级卸载决策系统，其特征在于，包括多个本地计算单元、多个边缘计算服务节点和一分布式控制器；其中各本地计算单元通过域控制器与各边缘计算服务节点和该分布式控制器连接，各边缘计算服务节点与该分布式控制器通过网络连接；
所述本地计算单元，用于收集本地的计算任务ith并生成计算任务请求，将其上传至分布式控制器；其中计算任务ith的整体时延约束Ti包括本地计算时延DLocal、数据传输时延TTranData、边缘计算时延DRemote、队列等待时延DQueue和结果回传时延DResult；
所述分布式控制器，用于确定计算任务请求的卸载，如果DLocal＞TTranData+DQueue+DRemote+DResule，则确定当前计算任务请求由边缘计算服务节点执行，如果DLocal≤TTranData+DQueue+DRemote+DResule，则分布式控制器确定当前计算任务请求由该本地计算单元执行。
6.如权利要求5所述的系统，其特征在于，边缘计算服务节点或本地计算单元执行当前计算任务请求的方法为：设置一队列抢占时间窗口参数W；对于当前到达的计算任务ith，将计算任务ith与等待队列中计算任务ith之前的W个计算任务形成一个时间窗，计算计算任务ith在该时间窗内的优先级评分参数βi；然后根据βi调整该计算任务ith在等待队列中的排序；然后根据排序结果顺序执行等待队列中的计算任务。
7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述优先级评分参数
Figure FDA0002688131680000021
Figure FDA0002688131680000022
其中
Figure FDA0002688131680000023
表示当前时间窗的归一化时间刻度值，
Figure FDA0002688131680000024
表示计算任务ith的实际到达时刻，
Figure FDA0002688131680000025
为计算任务ith所属的抢占式优先级队列的时间窗的起始任务的实际到达时刻，
Figure FDA0002688131680000026
为计算任务ith所属的抢占式优先级队列的时间窗的截止任务的实际到达时刻；设当βi为非整数时，令其向下取整；ai为计算任务ith的优先级。
8.如权利要求5所述的系统，其特征在于，采用三元组
Figure FDA0002688131680000027
表示计算任务请求，
Figure FDA0002688131680000028
表示计算任务ith的量化结果；Di表示计算任务ith的数据量，Ci表示计算任务ith所需要的CPU时钟周期数。
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