CN113015253B - 一种多业务共存的网络切片的资源分配方法及系统 - Google Patents

一种多业务共存的网络切片的资源分配方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN113015253B
CN113015253B CN202110214699.1A CN202110214699A CN113015253B CN 113015253 B CN113015253 B CN 113015253B CN 202110214699 A CN202110214699 A CN 202110214699A CN 113015253 B CN113015253 B CN 113015253B
Authority
CN
China
Prior art keywords
delay
resources
slice
ultra
representing
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202110214699.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113015253A (zh
Inventor
刘宗香
黄思琪
冯大权
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen University
Original Assignee
Shenzhen University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen University filed Critical Shenzhen University
Priority to CN202110214699.1A priority Critical patent/CN113015253B/zh
Publication of CN113015253A publication Critical patent/CN113015253A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113015253B publication Critical patent/CN113015253B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W72/00—Local resource management
    • H04W72/04—Wireless resource allocation
    • H04W72/044—Wireless resource allocation based on the type of the allocated resource
    • H04W72/0453—Resources in frequency domain, e.g. a carrier in FDMA
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L41/00—Arrangements for maintenance, administration or management of data switching networks, e.g. of packet switching networks
    • H04L41/08—Configuration management of networks or network elements
    • H04L41/0896—Bandwidth or capacity management, i.e. automatically increasing or decreasing capacities
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W72/00—Local resource management
    • H04W72/50—Allocation or scheduling criteria for wireless resources
    • H04W72/53—Allocation or scheduling criteria for wireless resources based on regulatory allocation policies

Abstract

本发明公开了一种多业务共存的网络切片的资源分配方法及系统，基于在MEC网络架构，用户请求经过无线接入网到达边缘基站，由部署在边缘基站的服务器处理，资源不足时部分通过回程卸载到远程云服务器处理，针对5G网络的增强移动宽带和超高可靠低时延通信两大类型切片的用户请求，采用双时间尺度模型为不同切片分配宽带和计算资源，根据边缘计算、带宽资源与配置成本的函数关系得到总配置成本；以最小化总配置成本函数为优化目标，构建预分配计算资源和带宽资源的总量的优化问题，将其解耦两个子问题求解得到最优宽带和计算资源分配方案。本发明有效地节省了在MEC系统中部署网络切片的成本，保障了不同类型用户的服务质量要求，实现多业务共存。

Description

一种多业务共存的网络切片的资源分配方法及系统
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种多业务共存的网络切片的资源分配方法及系统。
背景技术
目前网络切片的研究主要集中在传统网络架构下网络资源如何根据用户需求来进行合理的灵活的分配，特别是关于无线接入网的资源分配，从功率控制、负载调度和资源编排等各个方面提出了很多有效的协议、机制和算法。但同时应注意到，在传统网络架构下部署网络切片，由于核心网络切片中的服务器位置与用户有一定的距离，时延会受到一定的影响，一些延时敏感应用严格的延时要求可能得不到满足。因此不少研究者将目光移向MEC网络，通过在MEC网络架构下部署网络切片，将服务推向网络边缘，使计算资源更加靠近用户，可以有效降低业务时延，达到延迟敏感应用的时延要求。在MEC架构下部署网络切片，带宽的分配，边缘服务器的购置，远程云实例的租用都会产生一定的成本，然而现有的将MEC和网络切片进行结合的相关文献从移动用户或运营商的角度对工作负载调度、资源编排、功率分配和切片接纳等问题进行了研究和设计，并没有考虑部署成本问题，导致在实施过程中部署成本较高。
发明内容
因此，为了克服现有方法对多业务共存的资源分配部署成本较高的缺陷，本发明提供一种多业务共存的网络切片的资源分配方法及系统，保证了不同类型用户的服务质量要求的前提下最大程度地降低部署成本。
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
第一方面，本发明实施例提供一种多业务共存的网络切片的资源分配方法，所述方法基于在MEC网络架构，用户请求经过无线接入网到达边缘基站，由部署在边缘基站的服务器进行处理，资源不足时部分通过回程卸载到远程云服务器进行处理，所述方法包括:
接受来自增强移动宽带和超高可靠低时延通信两大类型切片的用户请求两大类型切片的用户请求；
采用双时间尺度模型为不同类型的网络切片分配宽带和计算资源，在长时隙的开头，进行切片的更新为两种类型的切片进行资源分配，在短时隙的开始做出外流决定，决定增强移动宽带请求在MEC网络上和远程云服务器上的处理量；
获取增强移动宽带切片的吞吐量和时延，及超高可靠低时延通信切片的时延，根据业务对应的服务质量要求来得到预分配计算资源和带宽资源的总量；
根据边缘计算资源与配置成本的函数关系、租用云计算资源与配置成本的函数关系及带宽资源与配置成本的函数关系，得到总配置成本；
以最小化总配置成本函数为优化目标，构建预分配计算资源和带宽资源的总量的优化问题，将优化问题其解耦为自增强移动宽带和超高可靠低时延通信网络切片的两个子问题进行求解，基于两个子问题的最优解，最优宽带和计算资源分配方案，进行资源分配。
优选地，所述增强移动宽带切片采用多播方式，为保证所有用户达到吞吐量要求，有：
Figure BDA0002952747840000031
其中，re(q)表示第q帧的可达速率，Ie表示用户集,SNRi e(q)表示信噪比；
用Re(q)表示第q帧的传输速率，Rs表示增强移动宽带切片的吞吐量服务质量要求，在第q帧中，为达到该吞吐量要求，有：
Re(q)≥RS
用D1表示增强移动宽带切片的延时服务质量要求，则设备i在t时隙的总延时设备i在t时隙的总延时满足：
Figure BDA0002952747840000032
其中，总延时为处理延时、传输延时及MEC网络和远程云服务器的回程时延的和。
优选地，在有限块长度信道编码体系中，超高可靠低时延通信的可达速率
Figure BDA0002952747840000033
为：
Figure BDA0002952747840000034
其中Q-1(·)代表高斯Q函数的逆，ε是传输错误率，ni表示块编码长度，Ci(q)为设备i在第q帧时的信道分散，为：
Figure BDA0002952747840000035
所有超高可靠低时延通信请求都在MEC网络上完成处理，则处理延时为：
Figure BDA0002952747840000041
则对于超高可靠低时延通信C切片，设备i在t时隙的总延时为：
Figure BDA0002952747840000042
用D2表示超高可靠低时延通信C切片的延时服务质量要求，则有：
Figure BDA0002952747840000043
优选地，所述边缘计算资源与配置成本的函数关系表示为：
C(su)＝cs(su)θ
其中cs和θ都是常数，并且cs>0，θ>1；
租用云计算资源与配置成本的函数关系表示为：
Figure BDA0002952747840000044
其中，cs为常数，并且cs>0；
带宽资源与配置成本的函数关系表示为：
C(bu)＝cb(bu)θ
其中cb和θ都是常数，并且cb>0，θ>1；
总配置成本为：
Figure BDA0002952747840000045
其中，V是带宽资源配置成本与计算资源配置成本的权衡系数，T表示一个长时隙。
优选地，以最小化总配置成本为优化目标构建优化问题，为：
Figure BDA0002952747840000051
S.t Re(q)≥RS
Figure BDA0002952747840000052
Figure BDA0002952747840000053
Figure BDA0002952747840000054
Figure BDA0002952747840000055
αi(t)∈(0,1)
其中，b、s分别表示带宽资源和计算资源，bu、su分别表示超高可靠低时延通信切片的带宽资源和计算资源，be、se分别表示增强移动宽带切片的带宽资源和计算资源，B，S分别表示总带宽容量和总计算容量，αi(t)表示t时隙在MEC上处理请求的百分比。
优选地，对于超高可靠低时延通信切片，所有超高可靠低时延通信请求都在MEC网络上完成，且MEC网络优先为超高可靠低时延通信分配计算资源，则优化问题简化为：
Figure BDA0002952747840000056
Figure BDA0002952747840000057
Figure BDA0002952747840000058
Figure BDA0002952747840000059
根据数据包长度为Fi最少所需计算资源及延时要求及最优配置成本约束，得到：
Figure BDA0002952747840000061
则将优化问题转化为求函数
Figure BDA0002952747840000062
的最小值，可用凸优化进一步进行求解。
优选地，对于增强移动宽带切片，根据吞吐量要求，成本最低时，有
Figure BDA0002952747840000063
根据上式可求得be，并求出对应的配置成本；
将优化问题简化为
Figure BDA0002952747840000064
S.tαi(t)∈(0,1)
Dtrans+Dprocess+d≤D1
根据以下三个步骤可求得最优解：
第一步：确定
Figure BDA0002952747840000065
根据前N帧的最大λi(t)预测目前帧的最大λi(t)到达率，用λi *(t)表示，由限制条件
Figure BDA0002952747840000066
有：
Figure BDA0002952747840000067
因成本与配置的计算容量的之间的线性关系，令
Figure BDA0002952747840000068
作为提前预留的计算资源，在每帧中的所有时隙都由该计算容量进行服务；
第二步：确定
Figure BDA0002952747840000069
分两种情况：
第一种：所有请求都在MEC上进行处理，不需租用云计算资源，这时
Figure BDA0002952747840000071
第二种：请求部分在MEC上进行处理，部分租用云计算资源进行处理，由第一步已经确定
Figure BDA0002952747840000072
则优化问题进一步简化为：
Figure BDA0002952747840000073
S.t Dtrans+Dprocess+d≤D1
Figure BDA0002952747840000074
0<αi(t)<1
得到最优求解：
Figure BDA0002952747840000075
在每个时隙中，求出令
Figure BDA0002952747840000076
达到最小的αi(t)；
第三步：将第一步求得的
Figure BDA0002952747840000077
和第二步求得的每一时隙中的
Figure BDA0002952747840000078
再根据成本函数求出最小成本
Figure BDA0002952747840000079
第二方面，本发明实施例提供一种多业务共存的网络切片的资源分配系统，所述系统基于在MEC网络架构，用户请求经过无线接入网到达边缘基站，由部署在边缘基站的服务器进行处理，资源不足时部分通过回程卸载到远程云服务器进行处理，包括：
网络切片部署模块，用于接受来自增强移动宽带和超高可靠低时延通信两大类型切片的用户请求两大类型切片的用户请求；
资源预分配模块，用于采用双时间尺度模型为不同类型的网络切片分配宽带和计算资源，在长时隙的开头，进行切片的更新为两种类型的切片进行资源分配，在短时隙的开始做出外流决定，决定增强移动宽带请求在MEC网络上和远程云服务器上的处理量；
预分配资源总量获取模块，用于获取增强移动宽带切片的吞吐量和时延，及超高可靠低时延通信切片的时延，根据业务对应的服务质量要求来得到预分配计算资源和带宽资源的总量；
总配置成本获取模块，用于根据边缘计算资源与配置成本的函数关系、租用云计算资源与配置成本的函数关系及带宽资源与配置成本的函数关系，得到总配置成本；
最优资源分配模块，用于以最小化总配置成本函数为优化目标，构建预分配计算资源和带宽资源的总量的优化问题，将优化问题其解耦为自增强移动宽带和超高可靠低时延通信网络切片的两个子问题进行求解，基于两个子问题的最优解，最优宽带和计算资源分配方案，进行资源分配。
第三方面，本发明实施例提供一种计算机设备，包括：至少一个处理器，以及与至少一个处理器通信连接的存储器，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器执行本发明实施例第一方面的多业务共存的网络切片的资源分配方法。
第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机指令，计算机指令用于使计算机执行本发明实施例第一方面的多业务共存的网络切片的资源分配方法。
本发明技术方案，具有如下优点：
本发明提供的多业务共存的网络切片的资源分配方法及系统，基于在MEC网络架构，用户请求经过无线接入网到达边缘基站，由部署在边缘基站的服务器处理，资源不足时部分通过回程卸载到远程云服务器处理，针对5G网络的增强移动宽带和超高可靠低时延通信两大类型切片的用户请求，采用双时间尺度模型为不同切片分配宽带和计算资源，根据边缘计算、带宽资源与配置成本的函数关系得到总配置成本；以最小化总配置成本函数为优化目标，构建预分配计算资源和带宽资源的总量的优化问题，将其解耦两个子问题求解得到最优宽带和计算资源分配方案，有效地节省了在MEC系统中部署网络切片的成本，保障了不同类型用户的服务质量要求，实现多业务共存。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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为本发明实施例中提供的多业务共存的网络切片的资源分配方法的一个具体示例的流程图；
图2为本发明实施例中提供的两大类型切片的用户请求的通信过程的示意图；
图3为本发明实施例中提供的采用的双时间尺度模型的示意图；
图4为本发明实施例中提供的资源分配方法与其他方案成本对比效果图；
图5为不同吞吐量要求条件下本发明实施例中提供的资源分配方法与其他方案成本对比效果图；
图6不同延时要求条件下本发明实施例中提供的资源分配方法与其他方案成本对比效果图；
图7为本发明实施例中提供的多业务共存的网络切片的资源分配系统一示例的模块组成图；
图8为本发明实施例提供的计算机设备一个具体示例的组成图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明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。
此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
实施例1
本发明实施例提供一种的多业务共存的网络切片的资源分配方法，所述方法基于在边缘计算MEC网络架构，用户请求经过无线接入网到达边缘基站，主要由部署在边缘基站的服务器进行处理，当资源不足时部分通过回程卸载到远程云服务器进行处理，如图1所示，包括:
步骤S1:接受来自增强移动宽带和超高可靠低时延通信两大类型切片的用户请求。
本发明实施例考虑来自增强移动宽带(eMBB)和超高可靠低时延通信(URLLC)两大5G典型应用类型的用户切片请求。由于eMBB切片主要关注的是吞吐量，而URLLC切片主要关注的是延时，因此主要考虑的是eMBB切片的吞吐量服务质量要求和URLLC切片的延时服务质量要求，两大类型切片的用户请求的通信过程如图2所示。
步骤S2:采用双时间尺度模型为不同类型的网络切片分配宽带和计算资源，在长时隙的开头，进行切片的更新为两种类型的切片进行资源分配，在短时隙的开始做出外流决定，决定增强移动宽带请求在MEC网络上和远程云服务器上的处理量。
如图3所示的为本发明实施例考虑URLLC切片对时延的要求较高，在RAN中采用FDD频分双工正交切片方法为两种类型切片预留不同的频带，在MEC中采取先为URLLC切片分配计算资源，对所有URLLC请求都在MEC网络上完成，再为eMBB切片分配计算资源的方式，从而使得资源配置互相独立，互不干扰。
步骤S3:获取增强移动宽带切片的吞吐量和时延及对应的服务质量要求，及超高可靠低时延通信切片的时延，来得到预分配计算资源和带宽资源的总量；
实际应用中，增强移动宽带切片采用多播方式，用Ie＝{1，2，···,Ie}表示用户集，用re(q)表示第q帧的可达速率，为保证所有用户达到吞吐量要求，有：
Figure BDA0002952747840000121
其中，
Figure BDA0002952747840000122
式中，Pi(q)表示由设备i到达MEC网络的传输功率，h(q)表示第q帧的信道增益，设信道增益是从一个确定的随机分布提取出来，操作员通过机器学习技术可提前测量出该分布，服从
Figure BDA0002952747840000123
其中σi(q)是高斯白噪声；用Re(q)表示第q帧的传输速率，根据香农定理有：
Re(q)＝bere(q)
用Rs表示增强移动宽带切片的吞吐量服务质量要求，在第q帧中，为达到该吞吐量要求，有：
Re(q)≥RS
用Fi(t)表示设备i在t时隙内所传输数据包的大小，t时隙属于第q帧，则传输延时为：
Figure BDA0002952747840000124
采用预设排队模型(例如是采用M/M/1排队模型对处理延时进行分析，到达时间是泊松过程，服务时间是指数分布，只有一部服务器)对处理延时进行分析，则处理延时为：
Figure BDA0002952747840000125
用d表示MEC网络和远程云服务器的回程时延，则对于增强移动宽带切片，设备i在t时隙的总延时为：
Figure BDA0002952747840000131
用D1表示增强移动宽带切片的延时服务质量要求，则有：
Figure BDA0002952747840000132
在URLLC切片中，数据包通常非常短，因此可达速率和传输错误概率不能再被香农定理准确地捕获了，有限块长度信道编码体系中，超高可靠低时延通信的可达速率
Figure BDA0002952747840000133
为：
Figure BDA0002952747840000134
其中Q-1(·)代表高斯Q函数的逆，ε是传输错误率，ni表示块编码长度，Ci(q)为设备i在第q帧时的信道分散，为：
Figure BDA0002952747840000135
所有超高可靠低时延通信请求都在MEC网络上完成处理，则处理延时为：
Figure BDA0002952747840000136
则对于超高可靠低时延通信C切片，设备i在t时隙的总延时为：
Figure BDA0002952747840000137
用D2表示超高可靠低时延通信C切片的延时服务质量要求，则有：
Figure BDA0002952747840000138
步骤S4:根据边缘计算资源与配置成本的函数关系、租用云计算资源与配置成本的函数关系及带宽资源与配置成本的函数关系，得到总配置成本。
本发明实施例边缘计算资源与配置成本的函数关系表示为：
C(su)＝cs(su)θ
其中cs和θ都是常数，并且cs>0，θ>1；
按需租用云计算资源与配置成本的函数关系表示为：
Figure BDA0002952747840000141
其中，cs为常数，并且cs>0；
带宽资源与配置成本的函数关系表示为：
C(bu)＝cb(bu)θ
其中cb和θ都是常数，并且cb>0，θ>1，则总配置成本为：
Figure BDA0002952747840000142
其中，V是带宽资源配置成本与计算资源配置成本的权衡系数，目的是将带宽配置成本调节到和计算配置成本同一维度，T表示一个长时隙。
步骤S5:以最小化总配置成本函数为优化目标，构建预分配计算资源和带宽资源的总量的优化问题，将优化问题其解耦为自增强移动宽带和超高可靠低时延通信网络切片的两个子问题进行求解，基于两个子问题的最优解，最优宽带和计算资源分配方案，进行资源分配。
以最小化总配置成本为优化目标构建优化问题，为：
Figure BDA0002952747840000143
S.t Re(q)≥RS
Figure BDA0002952747840000151
Figure BDA0002952747840000152
Figure BDA0002952747840000153
Figure BDA0002952747840000154
αi(t)∈(0,1)
其中，b、s分别表示带宽资源和计算资源，bu、su分别表示超高可靠低时延通信切片的带宽资源和计算资源，be、se分别表示增强移动宽带切片的带宽资源和计算资源，B，S分别表示总带宽容量和总计算容量，αi(t)表示t时隙在MEC上处理请求的百分比。
对于URLLC切片，所有URLLC请求都在MEC网络上完成，且MEC网络优先为URLLC分配计算资源，则优化问题可以简化为：
Figure BDA0002952747840000155
Figure BDA0002952747840000156
Figure BDA0002952747840000157
Figure BDA0002952747840000158
用Fi表示数据包长度，则最少所需计算资源为：
Figure BDA0002952747840000159
同时无线传输延时不能超过延时要求，有：
Figure BDA0002952747840000161
得到：
Figure BDA0002952747840000162
优化问题进一步转化为：
Figure BDA0002952747840000163
Figure BDA0002952747840000164
Figure BDA0002952747840000165
Figure BDA0002952747840000166
Figure BDA0002952747840000167
达到最优配置成本时，有:
Figure BDA0002952747840000168
代入成本公式，有：
Figure BDA0002952747840000169
则将优化问题转化为求函数
Figure BDA00029527478400001610
的最小值，可用凸优化进一步进行求解。
对于eMBB切片，根据吞吐量限制条件
Figure BDA00029527478400001611
和Re(q)≥RS，成本最低时，有
Figure BDA0002952747840000171
根据上式可求得be，并求出对应的配置成本；
将优化问题简化为
Figure BDA0002952747840000172
S.t αi(t)∈(0,1)
Dtrans+Dprocess+d≤D1
根据以下三个步骤可求得最优解：
第一步：确定
Figure BDA0002952747840000173
根据前N帧的最大λi(t)预测目前帧的最大λi(t)到达率，用λi *(t)表示。然后由限制条件
Figure BDA0002952747840000174
和0<αi(t)<1，有：
Figure BDA0002952747840000175
因成本与配置的计算容量的之间的线性关系，令
Figure BDA0002952747840000176
作为提前预留的计算资源，在每帧中的所有时隙都由该计算容量进行服务；
第二步：确定
Figure BDA0002952747840000177
分两种情况：
第一种：所有请求都在MEC上进行处理，不需租用云计算资源，这时
Figure BDA0002952747840000178
第二种：请求部分在MEC上进行处理，部分租用云计算资源进行处理，由第一步已经确定
Figure BDA0002952747840000179
则优化问题进一步简化为：
Figure BDA00029527478400001710
S.t Dtrans+Dprocess+d≤D1
Figure BDA0002952747840000181
0<αi(t)<1
达到最优时，有：
Dtrans+Dprocess+d＝D1
即：
Figure BDA0002952747840000182
根据上式求得αi(t)和
Figure BDA0002952747840000183
的关系为：
Figure BDA0002952747840000184
在每个时隙中，求出令
Figure BDA0002952747840000185
达到最小的αi(t)；
第三步：将第一步求得的
Figure BDA0002952747840000186
和第二步求得的每一时隙中的
Figure BDA0002952747840000187
再根据成本函数求出最小成本
Figure BDA0002952747840000188
为了验证本发明实施例中提供的资源分配方法的有效性，将相同的多种业务数据请求分别在相同吞吐量和时延要求、不同吞吐量要求条件、不同延时要求条件与其他三种方案成本进行了对比，对比效果图如图4、图5、图6所示，可以看出本发明实施例提供的资源分配方法得到的配置成本均处于最小，相比现有技术有效地节省了在MEC系统中部署网络切片的成本，保障了不同类型用户的服务质量要求，实现多业务共存。
实施例2
本发明实施例提供一种多业务共存的网络切片的资源分配系统，所述系统基于在MEC网络架构，用户请求经过无线接入网到达边缘基站，由部署在边缘基站的服务器进行处理，资源不足时部分通过回程卸载到远程云服务器进行处理，如图7所示，包括：
网络切片部署模块1，用于接受来自增强移动宽带和超高可靠低时延通信两大类型切片的用户请求两大类型切片的用户请求；此模块执行实施例1中的步骤S1所描述的方法，在此不再赘述。
资源预分配模块2，用于采用双时间尺度模型为不同类型的网络切片分配宽带和计算资源，在长时隙的开头，进行切片的更新为两种类型的切片进行资源分配，在短时隙的开始做出外流决定，决定增强移动宽带请求在MEC网络上和远程云服务器上的处理量；模块执行实施例1中的步骤S2所描述的方法，在此不再赘述。
预分配资源总量获取模块3，用于获取增强移动宽带切片的吞吐量和时延及对应的服务质量要求，及超高可靠低时延通信切片的时延，根据业务对应的服务质量要求来得到预分配计算资源和带宽资源的总量；该模块执行实施例1中的步骤S3所描述的方法，在此不再赘述。
总配置成本获取模块4，用于根据边缘计算资源与配置成本的函数关系、租用云计算资源与配置成本的函数关系及带宽资源与配置成本的函数关系，得到总配置成本；该模块执行实施例1中的步骤S3所描述的方法，在此不再赘述。
最优资源分配模块5，用于以最小化总配置成本函数为优化目标，构建预分配计算资源和带宽资源的总量的优化问题，将优化问题其解耦为自增强移动宽带和超高可靠低时延通信网络切片的两个子问题进行求解，基于两个子问题的最优解，最优宽带和计算资源分配方案，进行资源分配。该模块执行实施例1中的步骤S5所描述的方法，在此不再赘述。
本发明实施例提供的多业务共存的网络切片的资源分配系统，接受来自这两大类型业务的切片请求时的资源分配问题，将此问题解耦为两个凸的子问题，通过求解凸优化分别进行求解，基于这两个子问题的最优解，给出最优通信和计算资源分配方案进行资源分配。本发明有效地节省了在MEC系统中部署网络切片的成本，保障了不同类型用户的服务质量要求，实现多业务共存。
实施例3
本发明实施例提供一种计算机设备，如图8所示，包括：至少一个处理器401，例如CPU(Central Processing Unit，中央处理器)，至少一个通信接口403，存储器404，至少一个通信总线402。其中，通信总线402用于实现这些组件之间的连接通信。其中，通信接口403可以包括显示屏(Display)、键盘(Keyboard)，可选通信接口403还可以包括标准的有线接口、无线接口。存储器404可以是高速RAM存储器(Ramdom Access Memory，易挥发性随机存取存储器)，也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器404可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器401的存储装置。其中处理器401可以执行实施例1的多业务共存的网络切片的资源分配方法。存储器404中存储一组程序代码，且处理器401调用存储器404中存储的程序代码，以用于执行实施例1的多业务共存的网络切片的资源分配方法。
其中，通信总线402可以是外设部件互连标准(peripheral componentinterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standardarchitecture，简称EISA)总线等。通信总线402可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图8中仅用一条线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
其中，存储器404可以包括易失性存储器(英文：volatile memory)，例如随机存取存储器(英文：random-access memory，缩写：RAM)；存储器也可以包括非易失性存储器(英文：non-volatile memory)，例如快闪存储器(英文：flash memory)，硬盘(英文：hard diskdrive，缩写：HDD)或固降硬盘(英文：solid-state drive，缩写：SSD)；存储器404还可以包括上述种类的存储器的组合。
其中，处理器401可以是中央处理器(英文：central processing unit，缩写：CPU)，网络处理器(英文：network processor，缩写：NP)或者CPU和NP的组合。
其中，处理器401还可以进一步包括硬件芯片。上述硬件芯片可以是专用集成电路(英文：application-specific integrated circuit，缩写：ASIC)，可编程逻辑器件(英文：programmable logic device，缩写：PLD)或其组合。上述PLD可以是复杂可编程逻辑器件(英文：complex programmable logic device，缩写：CPLD)，现场可编程逻辑门阵列(英文：field-programmable gate array，缩写：FPGA)，通用阵列逻辑(英文：generic arraylogic,缩写：GAL)或其任意组合。
可选地，存储器404还用于存储程序指令。处理器401可以调用程序指令，实现如本申请执行实施例1中的多业务共存的网络切片的资源分配方法。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行实施例1的多业务共存的网络切片的资源分配方法。其中，所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)、随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)、快闪存储器(Flash Memory)、硬盘(HardDisk Drive，缩写：HDD)或固降硬盘(Solid-State Drive，SSD)等；所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引申出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

Claims (7)

1.一种多业务共存的网络切片的资源分配方法，其特征在于，所述方法基于在MEC网络架构，用户请求经过无线接入网到达边缘基站，由部署在边缘基站的服务器进行处理，资源不足时部分通过回程卸载到远程云服务器进行处理，所述方法包括：
接受来自增强移动宽带和超高可靠低时延通信两大类型切片的用户请求；
采用双时间尺度模型为不同类型的网络切片分配宽带和计算资源，在长时隙的开头，进行切片的更新为两种类型的切片进行资源分配，在短时隙的开始做出外流决定，决定增强移动宽带请求在MEC网络上和远程云服务器上的处理量；
获取增强移动宽带切片的吞吐量和时延，及超高可靠低时延通信切片的时延，根据业务对应的服务质量要求来得到预分配计算资源和带宽资源的总量；
根据边缘计算资源与配置成本的函数关系、租用云计算资源与配置成本的函数关系及带宽资源与配置成本的函数关系，得到总配置成本；
以最小化总配置成本函数为优化目标，构建预分配计算资源和带宽资源的总量的优化问题，将优化问题其解耦为自增强移动宽带和超高可靠低时延通信网络切片的两个子问题进行求解，基于两个子问题的最优解，最优宽带和计算资源分配方案，进行资源分配，其中：
以最小化总配置成本为优化目标构建预分配计算资源和带宽资源的总量的优化问题，为：
Figure FDA0003967052190000021
S.t Re(q)≥RS
Figure FDA0003967052190000022
Figure FDA0003967052190000023
Figure FDA0003967052190000024
Figure FDA0003967052190000025
αi(t)∈(0,1)
其中，b、s分别表示带宽资源和计算资源，bu、su分别表示超高可靠低时延通信切片的带宽资源和计算资源，be、se分别表示增强移动宽带切片的带宽资源和计算资源，B，S分别表示总带宽容量和总计算容量，αi(t)表示t时隙在MEC上处理请求的百分比，
Figure FDA0003967052190000026
表示第t时隙的云计算资源，
Figure FDA0003967052190000027
表示设备i的计算资源，Re(q)表示第q帧的传输速率，Rs表示增强移动宽带切片的吞吐量服务质量要求，
Figure FDA0003967052190000028
表示设备i在t时隙的总延时设备i在t时隙的总延时，D1表示增强移动宽带切片的延时服务质量要求，
Figure FDA0003967052190000029
表示设备i在t时隙的总延时，D2表示超高可靠低时延通信C切片的延时服务质量要求；
对于超高可靠低时延通信切片，所有超高可靠低时延通信请求都在MEC网络上完成，且MEC网络优先为超高可靠低时延通信分配计算资源，则优化问题简化为：
Figure FDA00039670521900000210
Figure FDA0003967052190000031
Figure FDA0003967052190000032
Figure FDA0003967052190000033
式中，bu、su分别表示超高可靠低时延通信切片的带宽资源和计算资源，
Figure FDA0003967052190000034
表示设备i第q帧时的延时，Ds表示延时服务质量要求；
根据数据包长度为Fi最少所需计算资源及延时要求及最优配置成本约束，得到：
Figure FDA0003967052190000035
其中cs和θ都是常数，则将优化问题转化为求函数
Figure FDA0003967052190000036
的最小值，可用凸优化进一步进行求解；
对于增强移动宽带切片，根据吞吐量要求，成本最低时，有
Figure FDA0003967052190000037
其中，Re(q)表示第q帧的传输速率，Rs表示增强移动宽带切片的吞吐量服务质量要求，re(q)表示第q帧的可达速率；
根据上式可求得be，并求出对应的配置成本；
将优化问题简化为
Figure FDA0003967052190000038
S.tαi(t)∈(0,1)
Dtrans+Dprocess+d≤D1
式中，
Figure FDA0003967052190000041
表示第t时隙的云计算资源，
Figure FDA0003967052190000042
表示设备i的计算资源，Dtrans表示传输延时，Dprocess表示处理延时，
根据以下三个步骤可求得最优解：
第一步：确定
Figure FDA0003967052190000043
根据前N帧的最大λi(t)预测目前帧的最大λi(t)到达率，用
Figure FDA0003967052190000044
表示，由限制条件
Figure FDA0003967052190000045
和0<αi(t)<1，有：
Figure FDA0003967052190000046
因成本与配置的计算容量的之间的线性关系，令
Figure FDA0003967052190000047
作为提前预留的计算资源，在每帧中的所有时隙都由该计算容量进行服务；
第二步：确定
Figure FDA0003967052190000048
分两种情况：
第一种：所有请求都在MEC上进行处理，不需租用云计算资源，这时
Figure FDA0003967052190000049
第二种：请求部分在MEC上进行处理，部分租用云计算资源进行处理，由第一步已经确定
Figure FDA00039670521900000410
则优化问题进一步简化为：
Figure FDA00039670521900000411
S.t Dtrans+Dprocess+d≤D1
Figure FDA00039670521900000412
0<αi(t)<1
得到最优求解：
Figure FDA00039670521900000413
在每个时隙中，求出令
Figure FDA00039670521900000414
达到最小的αi(t)；
第三步：将第一步求得的
Figure FDA00039670521900000415
和第二步求得的每一时隙中的
Figure FDA00039670521900000416
再根据成本函数求出最小成本
Figure FDA0003967052190000051
2.根据权利要求1所述的多业务共存的网络切片的资源分配方法，其特征在于，所述增强移动宽带切片采用多播方式，为保证所有用户达到吞吐量要求，有：
Figure FDA0003967052190000052
其中，re(q)表示第q帧的可达速率，Ie表示用户集,
Figure FDA0003967052190000053
表示信噪比；
用Re(q)表示第q帧的传输速率，Rs表示增强移动宽带切片的吞吐量服务质量要求，在第q帧中，为达到该吞吐量要求，有：
Re(q)≥RS
用D1表示增强移动宽带切片的延时服务质量要求，则设备i在t时隙的总延时设备i在t时隙的总延时满足：
Figure FDA0003967052190000054
其中，总延时为处理延时、传输延时及MEC网络和远程云服务器的回程时延的和。
3.根据权利要求1所述的多业务共存的网络切片的资源分配方法，其特征在于，在有限块长度信道编码体系中，超高可靠低时延通信的可达速率
Figure FDA0003967052190000055
为：
Figure FDA0003967052190000056
其中Q-1(·)代表高斯Q函数的逆，ε是传输错误率，ni表示块编码长度，Ci(q)为设备i在第q帧时的信道分散，为：
Figure FDA0003967052190000061
所有超高可靠低时延通信请求都在MEC网络上完成处理，则处理延时为：
Figure FDA0003967052190000062
则对于超高可靠低时延通信C切片，设备i在t时隙的总延时为：
Figure FDA0003967052190000063
用D2表示超高可靠低时延通信C切片的延时服务质量要求，则有：
Figure FDA0003967052190000064
4.根据权利要求1所述的多业务共存的网络切片的资源分配方法，其特征在于，所述边缘计算资源与配置成本的函数关系表示为：
C(su)＝cs(su)θ
其中cs和θ都是常数，并且cs>0，θ>1；
租用云计算资源与配置成本的函数关系表示为：
Figure FDA0003967052190000065
其中，cs为常数，并且cs>0；
带宽资源与配置成本的函数关系表示为：
C(bu)＝cb(bu)θ
其中cb和θ都是常数，并且cb>0，θ>1；
总配置成本为：
Figure FDA0003967052190000071
其中，V是带宽资源配置成本与计算资源配置成本的权衡系数，T表示一个长时隙。
5.一种多业务共存的网络切片的资源分配系统，其特征在于，所述系统基于在MEC网络架构，用户请求经过无线接入网到达边缘基站，由部署在边缘基站的服务器进行处理，资源不足时部分通过回程卸载到远程云服务器进行处理，包括：
网络切片部署模块，用于接受来自增强移动宽带和超高可靠低时延通信两大类型切片的用户请求；
资源预分配模块，用于采用双时间尺度模型为不同类型的网络切片分配宽带和计算资源，在长时隙的开头，进行切片的更新为两种类型的切片进行资源分配，在短时隙的开始做出外流决定，决定增强移动宽带请求在MEC网络上和远程云服务器上的处理量；
预分配资源总量获取模块，用于获取增强移动宽带切片的吞吐量，及超高可靠低时延通信切片的时延，根据业务对应的服务质量要求来得到预分配计算资源和带宽资源的总量；
总配置成本获取模块，用于根据边缘计算资源与配置成本的函数关系、租用云计算资源与配置成本的函数关系及带宽资源与配置成本的函数关系，得到总配置成本；
最优资源分配模块，用于以最小化总配置成本函数为优化目标，构建预分配计算资源和带宽资源的总量的优化问题，将优化问题其解耦为自增强移动宽带和超高可靠低时延通信网络切片的两个子问题进行求解，基于两个子问题的最优解，最优宽带和计算资源分配方案，进行资源分配，其中：
以最小化总配置成本为优化目标构建预分配计算资源和带宽资源的总量的优化问题，为：
Figure FDA0003967052190000081
S.t Re(q)≥RS
Figure FDA0003967052190000082
Figure FDA0003967052190000083
Figure FDA0003967052190000084
Figure FDA0003967052190000085
αi(t)∈(0,1)
其中，b、s分别表示带宽资源和计算资源，bu、su分别表示超高可靠低时延通信切片的带宽资源和计算资源，be、se分别表示增强移动宽带切片的带宽资源和计算资源，B，S分别表示总带宽容量和总计算容量，αi(t)表示t时隙在MEC上处理请求的百分比，
Figure FDA0003967052190000086
表示第t时隙的云计算资源，
Figure FDA0003967052190000087
表示设备i的计算资源，Re(q)表示第q帧的传输速率，Rs表示增强移动宽带切片的吞吐量服务质量要求，
Figure FDA0003967052190000088
表示设备i在t时隙的总延时设备i在t时隙的总延时，D1表示增强移动宽带切片的延时服务质量要求，
Figure FDA0003967052190000091
表示设备i在t时隙的总延时，D2表示超高可靠低时延通信C切片的延时服务质量要求；
对于超高可靠低时延通信切片，所有超高可靠低时延通信请求都在MEC网络上完成，且MEC网络优先为超高可靠低时延通信分配计算资源，则优化问题简化为：
Figure FDA0003967052190000092
Figure FDA0003967052190000093
Figure FDA0003967052190000094
Figure FDA0003967052190000095
式中，bu、su分别表示超高可靠低时延通信切片的带宽资源和计算资源，
Figure FDA0003967052190000096
表示设备i第q帧时的延时，Ds表示延时服务质量要求；
根据数据包长度为Fi最少所需计算资源及延时要求及最优配置成本约束，得到：
Figure FDA0003967052190000097
其中cs和θ都是常数，则将优化问题转化为求函数
Figure FDA0003967052190000098
的最小值，可用凸优化进一步进行求解；
对于增强移动宽带切片，根据吞吐量要求，成本最低时，有
Figure FDA0003967052190000099
其中，Re(q)表示第q帧的传输速率，Rs表示增强移动宽带切片的吞吐量服务质量要求，re(q)表示第q帧的可达速率；
根据上式可求得be，并求出对应的配置成本；
将优化问题简化为
Figure FDA0003967052190000101
S.tαi(t)∈(0,1)
Dtrans+Dprocess+d≤D1
式中，
Figure FDA0003967052190000102
表示第t时隙的云计算资源，
Figure FDA0003967052190000103
表示设备i的计算资源，Dtrans表示传输延时，Dprocess表示处理延时，
根据以下三个步骤可求得最优解：
第一步：确定
Figure FDA0003967052190000104
根据前N帧的最大λi(t)预测目前帧的最大λi(t)到达率，用λi *(t)表示，由限制条件
Figure FDA0003967052190000105
和0<αi(t)<1，有：
Figure FDA0003967052190000106
因成本与配置的计算容量的之间的线性关系，令
Figure FDA0003967052190000107
作为提前预留的计算资源，在每帧中的所有时隙都由该计算容量进行服务；
第二步：确定
Figure FDA0003967052190000108
分两种情况：
第一种：所有请求都在MEC上进行处理，不需租用云计算资源，这时
Figure FDA0003967052190000109
第二种：请求部分在MEC上进行处理，部分租用云计算资源进行处理，由第一步已经确定
Figure FDA00039670521900001010
则优化问题进一步简化为：
Figure FDA00039670521900001011
S.t Dtrans+Dprocess+d≤D1
Figure FDA00039670521900001012
0<αi(t)<1
得到最优求解：
Figure FDA0003967052190000111
在每个时隙中，求出令
Figure FDA0003967052190000112
达到最小的αi(t)；
第三步：将第一步求得的
Figure FDA0003967052190000113
和第二步求得的每一时隙中的
Figure FDA0003967052190000114
再根据成本函数求出最小成本
Figure FDA0003967052190000115
6.一种计算机设备，其特征在于，包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行权利要求1-4中任一所述的多业务共存的网络切片的资源分配方法。
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行1-4中任一所述的多业务共存的网络切片的资源分配方法。
CN202110214699.1A 2021-02-25 2021-02-25 一种多业务共存的网络切片的资源分配方法及系统 Active CN113015253B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110214699.1A CN113015253B (zh) 2021-02-25 2021-02-25 一种多业务共存的网络切片的资源分配方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110214699.1A CN113015253B (zh) 2021-02-25 2021-02-25 一种多业务共存的网络切片的资源分配方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113015253A CN113015253A (zh) 2021-06-22
CN113015253B true CN113015253B (zh) 2023-03-03

Family

ID=76386122

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110214699.1A Active CN113015253B (zh) 2021-02-25 2021-02-25 一种多业务共存的网络切片的资源分配方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113015253B (zh)

Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113453236B (zh) * 2021-06-25 2022-06-21 西南科技大学 面向URLLC与eMBB混合业务的频率资源分配方法
CN113596026B (zh) * 2021-07-29 2022-04-22 电子科技大学 一种基于多通道的物理层安全传输方法
CN113708962B (zh) * 2021-08-20 2022-07-05 广东工业大学 一种基于网络切片的移动边缘计算资源管理方法
CN113825240B (zh) * 2021-09-15 2024-04-05 杭州阿里云飞天信息技术有限公司 资源分配方法及基站设备
CN113709885B (zh) * 2021-10-12 2023-08-15 南京邮电大学 一种多业务网络资源分配方法
CN114301907B (zh) * 2021-11-18 2023-03-14 北京邮电大学 云计算网络中的业务处理方法、系统、装置及电子设备
CN114205316B (zh) * 2021-12-31 2024-02-13 全球能源互联网研究院有限公司 一种基于电力业务的网络切片资源分配方法及装置
CN115002783B (zh) * 2022-04-20 2024-04-05 燕山大学 一种基于网络切片的工业物联网资源动态分配方法
CN114978277B (zh) * 2022-04-24 2023-06-27 北京邮电大学 一种基于网络切片的非地面网络中跨域资源分配方法
CN115941476B (zh) * 2022-10-28 2023-07-11 武汉天翌数据科技发展有限公司 网络架构调整系统、方法及网络架构
CN117082626B (zh) * 2023-07-26 2024-03-26 北京交通大学 列车无线通信网络的业务复用切片资源分配方法及系统

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10742522B2 (en) * 2016-11-14 2020-08-11 Huawei Technologies Co., Ltd. Creation and modification of shareable slice instances
US10849025B1 (en) * 2019-05-02 2020-11-24 Verizon Patent And Licensing Inc. Systems and methods for allocating network resources utilizing bearer information
CN111277437B (zh) * 2020-01-17 2022-11-22 全球能源互联网研究院有限公司 一种智能电网的网络切片资源分配方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN113015253A (zh) 2021-06-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113015253B (zh) 一种多业务共存的网络切片的资源分配方法及系统
US7974193B2 (en) Methods and systems for resizing multimedia content based on quality and rate information
CN111176792B (zh) 一种资源调度方法、装置及相关设备
EP3000251B1 (en) Method and system for utilizing spectrum data in a cognitive wireless access system
US7653085B2 (en) Methods and apparatus for enhanced delivery of content over data network
US9197566B2 (en) Information processing method, recording medium, and information processing apparatus
CN110881199A (zh) 一种网络切片资源的动态分配方法、装置及系统
CN110708708B (zh) 一种无线资源优化方法及装置
US20220150915A1 (en) Control apparatus
JP6307377B2 (ja) 仮想ネットワーク割当方法および装置
CN114205316A (zh) 一种基于电力业务的网络切片资源分配方法及装置
CN111970762A (zh) 一种频谱分配方法、装置及电子设备
US10588131B2 (en) Method and network node for dynamic resource allocation for control channels
CN112449016B (zh) 一种任务卸载方法、装置、存储介质及电子设备
CN113905448B (zh) 无线网络资源调度方法、装置及设备
KR102492716B1 (ko) 다중 라디오 액세스 기술 기반 IIoT 서비스를 위한 동적 태스크 오프로딩을 수행하는 사용자 단말 및 이의 오프로딩 방법
CN113453285B (zh) 一种资源调整方法、装置及存储介质
KR102439426B1 (ko) 에지 컴퓨팅에서 멀티 연합 학습 서비스 오케스트레이터 및 이의 실행 방법
US11397618B2 (en) Resource allocation device, resource allocation method, and resource allocation program
CN113438678A (zh) 一种为网络切片分配云资源的方法及装置
CN114501637A (zh) 用于无线通信的系统、方法和存储介质
KR102203405B1 (ko) 이웃 셀에 의한 간섭을 저감하는 무선 통신 장치 및 그것의 간섭 저감 방법
KR20090036072A (ko) 컨텍스트 기반의 계층적이고 적응적인 라운드 로빈스케쥴링을 위한 시스템 및 방법
CN113055199A (zh) 网关访问方法、装置及网关设备
CN114020461B (zh) 内存分配方法、系统、存储介质及电子设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant