CN112469001A - 一种应用迁移方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

一种应用迁移方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种应用迁移方法、装置、电子设备及存储介质，可应用于车联网，所述车联网包括边缘服务器和联网车辆，所述边缘服务器包括源服务器和目标服务器，所述边缘服务器与所述联网车辆通信连接，所述方法包括：根据预设触发条件判断是否需要进行应用迁移；若判断出需要进行应用迁移，则构建所述应用迁移的迁移模型；根据预设前提条件判断是否有供所述应用迁移的目标服务器；若判断出有供应用迁移的目标服务器，则基于所述迁移模型进行算法求解得到所述应用迁移的迁移决策。本发明在降低长期迁移总代价、减少迁移总次数以及适应不同网络信道模型方面具有更好的综合性能。

Description

一种应用迁移方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本发明涉及物联网技术领域，尤其涉及一种应用迁移方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
车联网(Internet of Vehicles，简称IoV)是物联网(Internet of Things，简称IoT)在汽车领域的一个细分应用，是以车内网、车际网和车载移动互联网为基础，按照约定的通信协议和数据交互标准，在车-X(X：车、路、行人及互联网等)之间，进行无线通讯和信息交换的大系统网络。
近年来，物联网的迅速发展导致大量的网络边缘设备接入核心网络，从而产生庞大的数据量和业务请求，而现今云计算的效率不足以处理所有的这些数据或请求。而边缘计算(Edge Computing，简称EC)技术，能通过将部分数据处理权下放至网络边缘节点，并在靠近业务终端处运行应用程序或执行部分计算，可减轻云计算的负担，并有效降低响应时延。
车联网是边缘计算和物联网结合的热门应用场景之一，尽管边缘计算有望解决车联网应用对超低时延的业务需求，但各边缘服务器的覆盖范围有限且联网车辆的移动速度极快，因此必然导致车联网应用须在不同边缘服务器之间频繁迁移。
发明内容
本发明提供一种应用迁移方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中应用在不同边缘服务器之间频繁迁移的缺陷，减少了应用迁移的次数，降低了应用迁移的时延。
本发明提供一种应用迁移方法，应用于车联网，所述车联网包括边缘服务器和联网车辆，所述边缘服务器包括源服务器和目标服务器，所述边缘服务器与所述联网车辆通信连接，包括：
根据预设触发条件判断是否需要进行应用迁移；
若判断出需要进行应用迁移，则构建所述应用迁移的迁移模型，所述迁移模型为基于通信时延和所述应用的迁移时延而构建的代价函数计算式；
根据预设前提条件判断是否有供所述应用迁移的目标服务器；
若判断出有供应用迁移的目标服务器，则基于所述迁移模型得到所述应用迁移的迁移决策，并根据所述迁移决策实现所述应用迁移至所述目标服务器。
根据本发明提供一种的应用迁移方法，所述预设触发条件由以下式子表示为：
Figure BDA0002783019280000021
预设值；
其中，d>dpre表示当前联网车辆的位置到源服务器的距离d应大于预判断半径dpre(该预判断半径dpre的大小略小于源服务器的覆盖半径dthr)，
Figure BDA0002783019280000022
表示车辆在t时刻的移动方向与上一时刻的移动方向之间的夹角为锐角，即相邻两时刻的移动方向趋于一致，V≥预设值表示当前联网车辆时速应大于等于预设值；
当满足上述式子时，则判断出需要进行应用迁移。
根据本发明提供的一种应用迁移方法，所述构建所述应用迁移的迁移模型，包括：
构建用于计算单次迁移总代价C(t)的代价函数计算式，所述代价函数计算式为：
C(t)＝costcomm(t)+costmig(t)；
其中，C(t)≤Dmax，Dmax为最大容忍时延，costcomm(t)表示通信时延，costmig(t)表示迁移时延，t为单位时间。
根据本发明提供的一种应用迁移方法，所述通信时延costcomm(t)为传输时延Trans(t)和计算时延Comp(t)之和，表示为：
costcomm(t)＝Trans(t)+Comp(t)；
其中，所述传输时延Trans(t)的计算式为：
Figure BDA0002783019280000031
λm，n为应用m向目标服务器n发送的总数据量，ηL(t)为源、目标服务器之间最大数据传输率，Dextra为数据传输过程中产生的额外网络延迟损耗；
其中，计算时延Comp(t)的计算式为：
Figure BDA0002783019280000032
Figure BDA0002783019280000033
为应用m向目标服务器n发送的总数据包的计算需求率，λm，n为应用m向目标服务器n发送的总数据量，εm，n为单位时间内目标服务器n对应用m的处理比特率，Dqueue为排队时延。
根据本发明提供的一种应用迁移方法，所述迁移时延costmig(t)的计算式为：
Figure BDA0002783019280000034
其中，θm为应用m从源服务器迁移到目标服务器过程中所产生的迁移数据量，ηL(t)为源、目标服务器之间最大数据传输率，Dfrozen为迁移过程中容器冻结时间。
根据本发明提供的一种应用迁移方法，所述预设前提条件通过以下式子表示为：
Bdst-bm≥0 and Cdst-cm≥0；
其中，Bdst为目标服务器当前空闲的带宽容量，Cdst为目标服务器的存储容量，bm为应用m正常运行时需占用的带宽容量，cm为应用m正常运行时的存储容量；
当满足上述式子时，则判断出有供应用迁移的目标服务器。
根据本发明提供的一种应用迁移方法，所述基于所述迁移模型进行算法求解得到所述应用迁移的迁移决策，包括：
计算应用的长期迁移总代价
Figure BDA0002783019280000041
所述长期迁移总代价
Figure BDA0002783019280000042
约定义为：
Figure BDA0002783019280000043
其中，t0为当前时隙，t为单位时间，T为长期时间。
根据本发明提供的一种应用迁移方法，基于所述迁移模型进行算法求解得到所述应用迁移的迁移决策，包括：
计算所述长期迁移总代价
Figure BDA00027830192800000415
最小的迁移决策π，所述迁移决策π表示为：
Figure BDA0002783019280000044
根据本发明提供的一种应用迁移方法，所述计算所述长期迁移总代价
Figure BDA0002783019280000045
最小的迁移决策π，包括：
对当前时隙t0的所有有效部署方案
Figure BDA0002783019280000046
建立各时隙间的状态转移关系，其中x表示应用部署方案的变量，
Figure BDA0002783019280000047
为应用部署方案的集合；
将满足所述预设触发条件和所述预设前提条件的部署方案纳入集合
Figure BDA0002783019280000048
中，对于集合
Figure BDA0002783019280000049
中的每一种部署方案，通过求解贝尔曼方程得到从上一时隙到当前时隙的部署方案矩阵；
缓存截至上一时隙的部署方案矩阵以及截至上一时隙的C(t)总和：
通过T次迭代，寻求使长期迁移总代价
Figure BDA00027830192800000410
最小的部署方案r*，其中所述长期迁移总代价
Figure BDA00027830192800000411
最小为各时隙C(t)之和最小；
返回到其对应的迁移决策矩阵
Figure BDA00027830192800000412
求解得到当前时隙t0的迁移决策
Figure BDA00027830192800000413
即
Figure BDA00027830192800000414
本发明还提供一种应用迁移装置，应用于车联网，所述车联网包括边缘服务器和联网车辆，所述边缘服务器包括源服务器和目标服务器，所述边缘服务器与所述联网车辆通信连接，包括：
第一判断单元，用于根据预设触发条件判断是否需要进行应用迁移；
构建模型单元，用于构建所述应用迁移的迁移模型，所述迁移模型为基于通信时延和所述应用的迁移时延而构建的代价函数计算式；
第二判断单元，用于根据预设前提条件判断是否有供所述应用迁移的目标服务器；
决策单元；用于基于所述迁移模型得到所述应用迁移的迁移决策，并根据所述迁移决策实现所述应用迁移至所述目标服务器。
本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述应用迁移方法的步骤。
本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述应用迁移方法的步骤。
本发明提供的一种应用迁移方法、装置、电子设备及存储介质，通过构建应用迁移的迁移模型，所述迁移模型描述了迁移代价函数的定义，而且基于所述迁移模型得出的迁移决策可降低长期迁移总代价、减少迁移总次数，以及在适应不同网络信道模型方面具有更好的综合性能。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的应用迁移原理的示意图；
图2是本发明实施例提供的应用迁移方法的流程示意图；
图3是本发明实施例提供的构建迁移模型的流程示意图；
图4是基于图3进行算法求解的流程示意图
图5是基于图4求解迁移决策的流程示意图；
图6是本发明实施例提供的应用迁移装置的结构示意图；
图7是本发明实施例提供最短路径可视化的结果示意图；
图8是本发明实施例提供总迁移次数对比的示意图；
图9是本发明实施例提供总迁移代价以及长期平均迁移总代价对比的示意图；
图10是本发明实施例提供单次迁移代价平均值对比的示意图；
图11是本发明实施例提供第16组仿真结果的示意图；
图12是本发明实施例提供第17组仿真结果的示意图；
图13是本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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作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。
本发明实施例通过提供一种应用迁移方法、装置、电子设备及存储介质，解决了现有技术中车联网应用在不同边缘服务器之间频繁迁移导致迁移代价过高的问题，通过构建迁移模型和基于所述迁移模型得出的迁移决策，在边缘服务器之间减少了迁移次数、实现了应用的连续性和降低迁移代价。
首先结合图1对应用迁移原理进行说明，请参考图1，图1是本发明实施例提供的应用迁移原理的示意图。基于边缘计算的车联网业务组网架构分为三层：云层、边缘层和终端层，其中，云层为Cloud云数据中心，边缘层包括边缘服务器，所述边缘服务器包括源边缘服务器(以下简称“源服务器”)和目标边缘服务器(以下简称“目标服务器”)，终端层包括联网车辆，所述边缘服务器与所述联网车辆通信连接，本发明不限定所述边缘服务器和所述联网车辆的数量。
在图1示出的应用场景中，云层Cloud与边缘服务器通信连接，边缘服务器与联网车辆通信连接。边缘层包括边缘服务器E1、E2、E3，图中E1、E2、E3只是示例，其边缘服务器的数量不限于三个，边缘服务器提供应用服务(以下称“应用”)，所述应用可以是应用程序App，如图1种的App1、App2、App3、App4等，本发明所述应用不限于应用程序。
联网车辆的定位Location1与边缘服务器E1的距离为d1，边缘服务器E1服务区域的覆盖半径为dthr，即联网车辆在半径dthr内能获取边缘服务器E1提供的应用，在半径dthr外不能获取边缘服务器E1提供的应用。当联网车辆移动到定位Location2时，与边缘服务器E1的距离为d2，与边缘服务器E3的距离为d3。
容器用于在边缘服务器上托管应用(所述应用即图中的应用程序App1、App2、App3、App4等)，车辆通过接入附近的边缘服务器以获取相应的服务，但每个边缘服务器限制有限的服务区域。当联网车辆移动到源服务器E1所覆盖的服务区域外时，与源服务器E1的通信将断开，服务可能面临中断。为了保证服务连续性，须将所述应用从源服务器E1迁移到其他目标服务器(比如E3)上，然后车辆再通过接入新的服务器来再次获取所述应用。
需要说明的是，上述容器是英文单词Linux Container的直译，Linux Container是一种内核轻量级的操作系统层虚拟化技术，容器主要有四个特点：第一、极其轻量：只打包了必要的Bin/Lib；第二、秒级部署：根据镜像的不同，容器的部署大概在毫秒与秒之间(比虚拟机强很多)；第三、易于移植：一次构建，随处部署；第四、弹性伸缩：Kubernetes、Swam、Mesos这类开源、方便、好使的容器管理平台有着非常强大的弹性管理能力。
综上所述，本发明实施例提供的应用迁移方法就是基于上述须将所述应用从源服务器E1迁移到其他目标服务器(比如E3)而产生的，在面对联网车辆移动性导致的应用服务迁移的需求，而提供了一种合理的应用迁移方法，以保证服务连续性，并尽可能降低迁移代价。
图2是本发明实施例提供的应用迁移方法的流程示意图；如图所示。一种应用迁移方法，应用于车联网，所述车联网包括边缘服务器和联网车辆，所述边缘服务器包括源服务器和目标服务器，所述边缘服务器与所述联网车辆通信连接，包括：
步骤200，根据预设触发条件判断是否需要进行应用迁移。
步骤202，若判断出需要进行应用迁移，则构建所述应用迁移的迁移模型，所述迁移模型为基于通信时延和所述应用的迁移时延而构建的代价函数计算式。
步骤204，根据预设前提条件判断是否有供所述应用迁移的目标服务器。
步骤206，若判断出有供应用迁移的目标服务器，则基于所述迁移模型得到所述应用迁移的迁移决策，并根据所述迁移决策实现所述应用迁移至所述目标服务器。
本发明所述应用迁移方法可应用于移动边缘计算(Mobile Edge Computing，简称MEC)物联网容器应用迁移，但本发明并不限于此。MEC是一种在无线侧提供用户所需服务和云端计算功能的网络架构，用于加速网络中各项应用的快速下载，让用户享有不间断的高质量网络体验，具备超低时延、超高带宽、实时性等特性。
综上，本发明实施例考虑了边缘服务器的资源实时状态、业务终端的移动性、容器实例创建和删除等特性，建立车联网业务应用场景下基于边缘计算的容器应用迁移模型。在所述迁移模型的基础上，本发明提出基于动态规划的容器应用迁移方法，迁移算法是基于动态规划思想设计，将迁移决策问题转化为求最短路径问题，从而求解得到在未来有限观察时间内使迁移总代价最小的迁移路径，于是得到当前时隙的迁移决策。
进一步的，本发明得到的迁移决策是近似全局最优解，因此能有效降低车联网应用的长期平均迁移总代价。
上述图2中的步骤200，首先要界定应用迁移的预设触发条件，具体定义如下：
如图1所示，定义预判断半径为dpre(dpre<dthr，其中dthr为边缘服务器服务域的覆盖半径)。
当联网车辆行驶到与本地(即源服务器)服务区域中心的距离超过dpre时，且车辆有继续前行驶离本地服务区域的趋势，且车辆中途无停留状态(即限制车辆时速应大于等于V，在城市道路场景中，通常设定V的预设值为30km/h，即V＝30km/h)，则判断该联网车辆达到迁移的预设触发条件，立即做迁移准备。
假设单位时间t内车辆从A点移动到B点，将从A点到B点的方向矢量定义为车辆在t时刻的移动方向，记为
Figure BDA0002783019280000091
则车辆在上一时刻t-1的移动方向表示为
Figure BDA0002783019280000092
用
Figure BDA0002783019280000093
在
Figure BDA0002783019280000094
上投影来衡量
Figure BDA0002783019280000095
和
Figure BDA0002783019280000096
的方向一致性：
Figure BDA0002783019280000097
当投影值为正时
Figure BDA0002783019280000098
判断车辆的移动方向基本一致，此时对执行迁移决策产生正反馈；当投影值非正时
Figure BDA0002783019280000099
判断车辆的移动方向出现反转，此时对执行迁移决策产生负反馈。则上述迁移决策的预设触发条件的式子可表示为：
Figure BDA0002783019280000101
预设值。
其中，d>dpre表示当前联网车辆的位置到源服务器的距离d应大于预判断半径dpre(该预判断半径dpre的大小略小于源服务器的覆盖半径dthr)，
Figure BDA0002783019280000102
表示车辆在t时刻的移动方向与上一时刻的移动方向之间的夹角为锐角，即相邻两时刻的移动方向趋于一致，V≥预设值表示当前联网车辆时速应大于等于预设值。
可选的，如果预设值取值为30km/h，那么上述的式子可表示为：
Figure BDA0002783019280000103
当联网车辆满足上述式子的要求时，则判断出需要进行应用迁移。
上述步骤202中关于构建迁移模型的步骤如图3所示，图3是本发明实施例提供的构建迁移模型的流程示意图，所述构建所述应用迁移的迁移模型，包括：
步骤300，构建用于计算单次迁移总代价C(t)的代价函数计算式。
首先，本发明实施例做出如下定义和假设：
设定时隙t＝1,2,3,…，每个时隙长度为τ。时隙t内的行驶轨迹为L(t)。设某车联网应用m的最大容忍时延为Dmax。考虑城市道路场景，设某个服务区域的边缘网络中存在N个边缘服务器。定义一个维度为Q×N的矩阵π，用其表示在连续Q个时隙内的应用部署情况，其中矩阵元素的取值只能为1或0。例如：矩阵元素πt,n＝1表示在时隙t内应用部署在编号为n的边缘服务器上，反之，πt,n＝0则表示应用没有在所述边缘服务器上部署。
然后，根据矩阵π中相邻两行元素的取值变化，即可判断出应用的迁移情况，即矩阵π表示连续Q个时隙内的迁移决策，用π(t,t+1)表示连续两个时隙的迁移决策。
基于以上假设，然后通过分析迁移代价的计算方法，对于一个车联网应用m，用时延来衡量其迁移代价，通过观察一个应用完整的迁移过程，本发明实施例可以将迁移代价C(t)划分为通信时延costcomm(t)和迁移时延costmig(t)两大部分，即：
最后，应用的单次迁移总时延C(t)，其对应的代价函数计算式为：
C(t)＝costcomm(t)+cosLmig(t)；
其中，单次迁移总时延C(t)须小于所述应用的最大容忍时延，即C(t)≤Dmax。
以下对通信时延costcomm(t)和迁移时延costmig(t)进行分解：
应用迁移过程中的通信时延costcomm(t)又可以分为传输时延Trans(t)和计算时延Comp(t)两部分，如下：
①传输时延：
Figure BDA0002783019280000111
即迁移过程中应用m向目标服务器n发送的总数据包的数据量λm，n与源、目标服务器之间最大数据传输率ηL(t)的比值，加上数据传输过程中产生的额外网络延迟损耗Dextra的最终结果。
②计算时延：
Figure BDA0002783019280000112
即迁移过程中应用m向目标服务器n发送的总数据包的计算需求数据量
Figure BDA0002783019280000113
与单位时间内目标服务器n对应用m的处理比特率εm，n的比值，加上排队时延Dqueue的最终结果。
则上述通信时延costcomm(t)为传输时延Trans(t)与计算时延Comp(t)两部分之和，即：
costcomm(t)＝Trans(t)+Comp(t)。
另外，迁移时延costmig(t)定义为应用m从源服务器迁移到目标服务器过程中所产生的迁移数据量θm与源、目标服务器之间最大数据传输率ηL(t)的比值，加上迁移过程中容器冻结时间Dfrozen的最终结果，计算表达式为：
Figure BDA0002783019280000121
综上，通过基于时延建立迁移模型，可实现联网车辆移动性导致的应用服务迁移的需求。
可选的，上述步骤204中，根据预设前提条件判断是否有供所述应用迁移的目标服务器。
需要说明的是，所述预设前提条件是用于判断当前车辆位置附近是否有可供应用m迁移去的目标服务器，即考虑目标服务器能否为即将迁移来的应用提供使其正常运行的资源空间。
假设应用m正常运行时需占用带宽容量bm和存储容量cm，对于源服务器src和目标服务器dst，其当前空闲的带宽容量分别用Bsrc和Bdst表示，存储容量分别用Csrc和Cdst表示，则将应用m从源服务器src迁移到目标服务器dst的过程中，源服务器src上释放了该应用m之前占用的一部分资源空间，即：
Bsrc＝Bsrc+bm，Csrc＝Csrc+cm；
而相应地，目标服务器dst上消耗了提供给该应用m运行的此部分资源空间，即：
Bdst＝Bdst-bm，Cdst＝Cdst-cm；
则所述预设前提条件通过以下式子表示为：
Bdst-bm≥0 and Cdst-cm≥0。
当满足上述式子时，则判断出有供应用迁移的目标服务器。
图4是基于图3进行算法求解的流程示意图，如图所示。基于上述构建的迁移模型的计算式：
C(t)＝costcomm(t)+costmig(t)；
算法求解就是基于上述构建的迁移模型进行求解的，所述基于所述迁移模型进行算法求解得到所述应用迁移的迁移决策，包括：
步骤400，计算应用的长期迁移总代价
Figure BDA0002783019280000131
本发明实施例采取有限时间段T来代表长期时间，所述长期迁移总代价
Figure BDA0002783019280000132
的定义为：
Figure BDA0002783019280000133
其中，t0为当前时隙，t为单位时间，T为长期时间。
步骤402，计算所述长期迁移总代价
Figure BDA0002783019280000134
最小的迁移决策π。
在同时满足上述迁移的预设触发条件和预设前提条件情况下，基于上述迁移模型，需要求解的迁移决策π定义为：
Figure BDA0002783019280000135
其中，
Figure BDA0002783019280000136
可选的，上述求解得到的迁移决策π为最佳迁移决策，以下将针对计算长期迁移总代价
Figure BDA0002783019280000137
最小的迁移决策π的求解过程进行说明，图5是基于图4求解迁移决策的流程示意图，如图所示。
在进行算法求解之前，需要初始化算法涉及的相关参数，比如输入观测时间长度、车辆轨迹数据、初始时刻应用部署情况等数据信息，因此，针对上述计算式所涉及的变量进行定义，如下：
定义π(t)的所有可能的部署方案为集合
Figure BDA0002783019280000138
则该集合中的元素最多有N个(N为边缘服务器的数量)。
定义向量r＝π(t)和
Figure BDA0002783019280000139
且
Figure BDA00027830192800001310
分别表示当前时隙和上一时隙的应用部署情况。
定义集合
Figure BDA00027830192800001311
和
Figure BDA00027830192800001312
分别记录当前时隙和上一时隙满足约束条件(即C(t)≤Dmax)的有效部署方案。x是表示应用部署方案的变量。
定义变量γx表示应用部署为x且截至目前的应用部署情况为最优时，从t0时隙到当前时隙的C(t)总和；定义变量δx表示应用部署为x且截至目前的应用部署情况为最优时，从t0时隙到上一时隙的C(t)总和。
定义向量πx和ρx分别缓存当应用部署为x时从t0时隙到当前时隙和上一时隙的最佳迁移决策。
设联网车辆初始位置为L(t0-1)，未来T个时隙的车辆轨迹结果为L(t0，...，t0+T-1)，应用m的初始部署情况为π(t0-1)。
图5中，上述计算长期迁移总代价
Figure BDA0002783019280000141
最小的迁移决策π，包括以下步骤：
步骤500，在初始状态π(t0-1)确定的情况下，对当前时隙t0的所有有效部署方案
Figure BDA0002783019280000142
建立各时隙间的状态转移关系，以便后续迭代复用。
可选的，将观测时间划分为T个时隙，对相邻时隙间建立关于代价函数之和γx与δx、迁移决策ρx与πx以及部署方案集合
Figure BDA0002783019280000143
与
Figure BDA0002783019280000144
之间的状态转移关系。
步骤502，根据上述约束条件，将满足所述预设触发条件和所述预设前提条件的部署方案(即有效部署方案)纳入集合
Figure BDA0002783019280000145
中，对于集合
Figure BDA0002783019280000146
中的每一种部署方案，通过求解贝尔曼方程得到从上一时隙到当前时隙的部署方案矩阵。
贝尔曼方程(Bellman Equation)也被称作动态规划方程(Dynamic ProgrammingEquation)，由理查·贝尔曼(Richard Bellman)发现。贝尔曼方程是动态规划(DynamicProgramming)这些数学最佳化方法能够达到最佳化的必要条件。此方程把“决策问题在特定时间怎么的值”以“来自初始选择的报酬比从初始选择衍生的决策问题的值”的形式表示。借此这个方式把动态最佳化问题变成简单的子问题，而这些子问题遵守从贝尔曼所提出来的“最佳化还原理”。
步骤504，缓存截至上一时隙的部署方案矩阵以及截至上一时隙的C(t)总和，以便后续复用。
可选的，根据上述所述约束条件筛选出所有可行的迁移方案，计算其各时隙内的单次迁移代价C(t)总和，并缓存计算结果，以便后续复用。
步骤506，通过T次迭代，寻求使长期迁移总代价
Figure BDA0002783019280000151
最小的部署方案r*，所述长期迁移总代价
Figure BDA0002783019280000152
最小为各时隙C(t)之和最小。
可选的，将迁移决策π的求解问题转化为最短路径问题，通过求解在观测时间内使迁移总代价(在最短路径问题中即路径权值之和)最小的迁移路径，得到迁移决策矩阵
Figure BDA0002783019280000153
步骤508，返回到其对应的迁移决策矩阵
Figure BDA0002783019280000154
从而求解得到当前时隙t0的迁移决策
Figure BDA0002783019280000155
即
Figure BDA0002783019280000156
综上，本发明实施例提出一种应用迁移算法，利用动态规划中最短路径问题的求解原理，寻找使观测时间内迁移总代价最小的迁移路径(在最短路径问题中即路径权值和最小，近似于全局最优解)，从而能够返回到当前时刻的迁移决策，得到的所述迁移决策为最佳迁移决策。
下面对本发明提供的应用迁移装置进行描述，下文描述的应用迁移装置与上文描述的应用迁移方法可相互对应参照。
图6是本发明实施例提供的应用迁移装置的结构示意图，如图所示。一种应用迁移装置，应用于车联网，所述车联网包括边缘服务器和联网车辆，所述边缘服务器包括源服务器和目标服务器，所述边缘服务器与所述联网车辆通信连接。所述应用迁移装置600包括第一判断单元602、构建模型单元604、第二判断单元606以及决策单元608。
其中，第一判断单元602用于根据预设触发条件判断是否需要进行应用迁移。
其中，构建模型单元604用于构建所述应用迁移的迁移模型。
其中，第二判断单元606用于根据预设前提条件判断是否有供所述应用迁移的目标服务器。
其中，决策单元608用于基于所述迁移模型进行算法求解得到所述应用迁移的迁移决策。
综上所述，本发明实施例所述构建迁移模型时考虑了边缘服务器的资源实时状态、业务终端的移动性、容器实例创建和删除等特性，建立车联网业务应用场景下迁移模型，所述迁移模型用来描述迁移代价计算式的组成部分以及其问题优化模型，准确地描述了代价函数的定义，为算法设计提供了有效指标。
而且，基于所述迁移模型的算法求解(即迁移算法)，是利用动态规划中最短路径问题的求解原理，寻找使观测时间内迁移总代价最小的迁移路径(在最短路径问题中即路径权值和最小，近似于全局最优解)，从而能够返回到当前时刻的最佳迁移决策。
进一步的，本发明所述应用迁移方法，采用了基于动态规划的MEC车联网容器应用迁移算法，相比于现有技术的基于就近选择标准的MEC车联网容器应用迁移算法和基于局部最优标准的MEC车联网容器应用迁移算法，本发明实施例在降低长期平均迁移总代价、减少迁移总次数、适应不同网络信道模型方面具有更好的综合性能。
以下以本发明在基于动态规划的MEC车联网容器应用迁移算法为例，通过仿真实施例对本发明所述应用迁移方法的效果进行说明：
一、参数设置
本实验利用MATLAB仿真软件进行，将本发明所述基于动态规划的容器应用迁移算法分别与现有技术基于就近选择标准的MEC车联网容器应用迁移算法、基于局部最优标准的MEC车联网容器应用迁移算法进行对比分析。
为验证本发明的算法效果，筛选出如下现有技术的两种技术方案(技术方案1和技术方案2)用于比较分析：
技术方案1：基于就近选择标准的MEC车联网容器应用迁移算法。该方法主要步骤为：根据前提条件判断出当前车辆位置附近的可用边缘服务器；然后选择其中距离车辆最近的服务器作为目标服务器；在此服务器上进行应用预部署。
技术方案2：基于局部最优标准的MEC车联网容器应用迁移算法。该方法的主要步骤为：根据前提条件判断出当前车辆位置附近的可用边缘服务器；然后选择当前时刻单次迁移代价最小的服务器作为目标服务器；在此服务器上进行应用预部署。
仿真实验对三种算法设定相同的地图、相同的边缘服务器分布情况以及相同的车辆行驶轨迹，然后从总迁移次数、总迁移代价、长期平均总代价、单次迁移代价平均这几个方面进行对比分析。仿真所使用的模型参数取值如表1所示：
表1仿真使用的参数取值
Figure BDA0002783019280000171
本实验对数据传输速率矩阵ηL(t)在[4,20]Mbps范围内随机生成了20组数据，由此进行了20组仿真实验。动态规划法求迁移决策的问题本质上是求最短路径问题，可利用MATLAB中的graphshortestpath函数将每组仿真的动态规划法迁移路径可视化地展示出来，如图7所示(仅展示第一组仿真结果作为示例)，图7是本发明实施例提供最短路径可视化的结果示意图。
在图7中，节点编号对应边缘服务器的编号，两节点之间的权值代表从上一节点(源服务器)到下一节点(目标服务器)的迁移代价，深色线标示了从起点到终点的最短路径，即迁移决策的全局最优解，循迹即可得到每一时刻的最佳迁移选择。
二、仿真结果分析
本次仿真分别从总迁移次数、总迁移代价、长期平均总代价、单次迁移代价平均这几个方面进行对比分析，如图8-图12所示，图8是本发明实施例提供总迁移次数对比的示意图，图9是本发明实施例提供总迁移代价以及长期平均迁移总代价对比的示意图，图10是本发明实施例提供单次迁移代价平均值对比的示意图，图11是本发明实施例提供第16组仿真结果的示意图，图12是本发明实施例提供第17组仿真结果的示意图。
通过对上述图8-图12进行分析如下：
①总迁移次数
如图8，动态规划法的迁移总次数一直保持4次，就近选择法的迁移总次数一直保持6次，局部最优法的迁移总次数在4～7次之间波动。由于应用的迁移过程必然产生资源的消耗，且可能导致故障发生或服务中断，所以理论上，为了降低时延、节省消耗、提高网络稳定性，迁移次数越少越好。
②总迁移代价
如图9，总体上看，动态规划法和就近选择法产生的迁移总代价波动不大，而局部最优法产生的迁移总代价波动较大。另外，在图9中还用三种线条分别表示出三种算法的长期平均总代价，对比发现，动态规划法的长期平均迁移总代价分别比就近选择法和局部最优法降低了33.88％和24.53％。
③单次迁移代价平均
局部最优迁移法的标准是选择当前时刻迁移代价最小的目标服务器进行迁移，因此大多数时候，它平均到单次迁移的代价值最小(如图10所示)，但这样很容易陷入局部最优僵局(如图11、12所示)，即当前时刻的局部最优迁移选择可能会连累到后续时刻的迁移选择，最终反而导致消耗更多的迁移代价。
三、实验结论
综上所述，基于动态规划的容器应用迁移算法能保证迁移总代价最小，且使迁移次数尽可能少，并能适应不同网络信道容量状况，具有一定稳定性，因此适用于单车单应用的迁移场景。动态规划算法与就近选择算法和局部最优算法的对比分析如表2：
表2
Figure BDA0002783019280000191
针对上述表2，本发明的技术方案与现有技术的技术方案1和技术方案2比较如下：
技术方案1采用就近选择标准去判定下一时刻迁移去的目标服务器，从物理距离的角度出发，使目标服务器的选择变得简易且固定，当一辆车行驶过此段道路后，可以将此段迁移路径的选择缓存下来，以供后续行驶来车辆的应用迁移做参考。此算法思想简单、执行速度快，但此方法仅考虑了物理距离作为选择指标，因此极大可能使迁移代价过高。
技术方案2采用局部最优标准去判定下一时刻迁移去的目标服务器，从当前时刻单次迁移代价的角度出发，将迁移代价因素纳入选择目标服务器的标准，因此能在一定范围内使迁移选择较为优秀，从而有效降低迁移代价；此算法执行速度、计算开销尚可，但此方法容易陷入局部最优僵局，算法得出的迁移策略表现时好时坏，不够稳定。
图13示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图13所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)810、通信接口(Communications Interface)820、存储器(memory)830和通信总线840，其中，处理器810，通信接口820，存储器830通过通信总线840完成相互间的通信。处理器810可以调用存储器830中的逻辑指令，以执行上述所述应用迁移方法的步骤。
此外，上述的存储器830中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，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方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的所述应用迁移方法的步骤。
又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各提供的所述应用迁移方法的步骤。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
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各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，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)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (12)

1.一种应用迁移方法，应用于车联网，所述车联网包括边缘服务器和联网车辆，所述边缘服务器包括源服务器和目标服务器，所述边缘服务器与所述联网车辆通信连接，其特征在于，包括：
根据预设触发条件判断是否需要进行应用迁移；
若判断出需要进行应用迁移，则构建所述应用迁移的迁移模型，所述迁移模型为基于通信时延和所述应用的迁移时延而构建的代价函数计算式；
根据预设前提条件判断是否有供所述应用迁移的目标服务器；
若判断出有供应用迁移的目标服务器，则基于所述迁移模型得到所述应用迁移的迁移决策，并根据所述迁移决策实现所述应用迁移至所述目标服务器。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设触发条件由以下式子表示为：
d>dpre and
Figure FDA0002783019270000011
and V≥预设值；
其中，d>dpre表示当前联网车辆的位置到源服务器的距离d为大于预判断半径dpre(该预判断半径dpre的大小略小于源服务器的覆盖半径dthr)，
Figure FDA0002783019270000012
表示车辆在t时刻的移动方向与上一时刻的移动方向之间的夹角为锐角，即相邻两时刻的移动方向趋于一致，V≥预设值表示当前联网车辆时速应大于等于预设值；
当满足上述式子时，则判断出需要进行应用迁移。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建所述应用迁移的迁移模型，包括：
构建用于计算单次迁移总代价C(t)的代价函数计算式，所述代价函数计算式为：
C(t)＝costcomm(t)+costmig(t)；
其中，C(t)≤Dmax，Dmax为最大容忍时延，costcomm(t)表示通信时延，costmig(t)表示迁移时延，t为单位时间。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通信时延costcomm(t)为传输时延Trans(t)和计算时延Comp(t)之和，表示为：
costcomm(t)＝Trans(t)+Comp(t)；
其中，所述传输时延Trans(t)的计算式为：
Figure FDA0002783019270000021
λm,n为应用m向目标服务器n发送的总数据量，ηL(t)为源、目标服务器之间最大数据传输率，Dextra为数据传输过程中产生的额外网络延迟损耗；
其中，计算时延Comp(t)的计算式为：
Figure FDA0002783019270000022
Figure FDA0002783019270000023
为应用m向目标服务器n发送的总数据包的计算需求率，λm,n为应用m向目标服务器n发送的总数据量，εm,n为单位时间内目标服务器n对应用m的处理比特率，Dqueue为排队时延。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述迁移时延costmig(t)的计算式为：
Figure FDA0002783019270000024
其中，θm为应用m从源服务器迁移到目标服务器过程中所产生的迁移数据量，ηL(t)为源、目标服务器之间最大数据传输率，Dfrozen为迁移过程中容器冻结时间。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设前提条件通过以下式子表示为：
Bdst-bm≥0 and Cdst-cm≥0；
其中，Bdst为目标服务器当前空闲的带宽容量，Cdst为目标服务器的存储容量，bm为应用m正常运行时需占用的带宽容量，cm为应用m正常运行时需占用的存储容量；
当满足上述式子时，则判断出有供应用迁移的目标服务器。
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述迁移模型得到所述应用迁移的迁移决策，包括：
计算应用的长期迁移总代价
Figure FDA0002783019270000031
所述长期迁移总代价
Figure FDA0002783019270000032
的定义为：
Figure FDA0002783019270000033
其中，t0为当前时隙，t为单位时间，T为长期时间。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，基于所述迁移模型得到所述应用迁移的迁移决策，包括：
计算所述长期迁移总代价
Figure FDA0002783019270000034
最小的迁移决策π，所述迁移决策π表示为：
Figure FDA0002783019270000035
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述计算所述长期迁移总代价
Figure FDA0002783019270000036
最小的迁移决策π，包括：
对当前时隙t0的所有有效部署方案
Figure FDA0002783019270000037
建立各时隙间的状态转移关系，其中x表示应用部署方案的变量，
Figure FDA0002783019270000038
为应用部署方案的集合；
将满足所述预设触发条件和所述预设前提条件的部署方案纳入集合
Figure FDA0002783019270000039
中，对于集合
Figure FDA00027830192700000310
中的每一种部署方案，通过求解贝尔曼方程得到从上一时隙到当前时隙的部署方案矩阵；
缓存截至上一时隙的部署方案矩阵以及截至上一时隙的C(t)总和；
通过T次迭代，寻求使长期迁移总代价
Figure FDA00027830192700000311
最小的部署方案r*，其中所述长期迁移总代价
Figure FDA00027830192700000312
最小为各时隙C(t)之和最小；
返回到其对应的迁移决策矩阵
Figure FDA00027830192700000313
求解得到当前时隙t0的迁移决策
Figure FDA00027830192700000314
即
Figure FDA00027830192700000315
10.一种应用迁移装置，应用于车联网，所述车联网包括边缘服务器和联网车辆，所述边缘服务器包括源服务器和目标服务器，所述边缘服务器与所述联网车辆通信连接，其特征在于，包括：
第一判断单元，用于根据预设触发条件判断是否需要进行应用迁移；
构建模型单元，用于构建所述应用迁移的迁移模型，所述迁移模型为基于通信时延和所述应用的迁移时延而构建的代价函数计算式；
第二判断单元，用于根据预设前提条件判断是否有供所述应用迁移的目标服务器；
决策单元；基于所述迁移模型得到所述应用迁移的迁移决策，并根据所述迁移决策实现所述应用迁移至所述目标服务器。
11.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至10任一项所述应用迁移方法的步骤。
12.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至10任一项所述应用迁移方法的步骤。
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