CN113641485A - 一种任务卸载节点选择方法及系统 - Google Patents

一种任务卸载节点选择方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN113641485A
CN113641485A CN202110752636.1A CN202110752636A CN113641485A CN 113641485 A CN113641485 A CN 113641485A CN 202110752636 A CN202110752636 A CN 202110752636A CN 113641485 A CN113641485 A CN 113641485A
Authority
CN
China
Prior art keywords
node
access edge
edge computing
computing node
service
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.)
Pending
Application number
CN202110752636.1A
Other languages
English (en)
Inventor
冯传奋
刘珂
孙建德
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.)
Shandong Normal University
Original Assignee
Shandong Normal 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 Shandong Normal University filed Critical Shandong Normal University
Priority to CN202110752636.1A priority Critical patent/CN113641485A/zh
Publication of CN113641485A publication Critical patent/CN113641485A/zh
Priority to NL2031440A priority patent/NL2031440B1/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46—Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G06F9/5061—Partitioning or combining of resources
    • G06F9/5072—Grid computing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46—Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G06F9/5005—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request
    • G06F9/5027—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request the resource being a machine, e.g. CPUs, Servers, Terminals
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46—Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G06F9/5005—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request
    • G06F9/5027—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request the resource being a machine, e.g. CPUs, Servers, Terminals
    • G06F9/505—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request the resource being a machine, e.g. CPUs, Servers, Terminals considering the load
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2209/00—Indexing scheme relating to G06F9/00
    • G06F2209/50—Indexing scheme relating to G06F9/50
    • G06F2209/502—Proximity
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2209/00—Indexing scheme relating to G06F9/00
    • G06F2209/50—Indexing scheme relating to G06F9/50
    • G06F2209/508—Monitor
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2209/00—Indexing scheme relating to G06F9/00
    • G06F2209/50—Indexing scheme relating to G06F9/50
    • G06F2209/509—Offload
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/12—Computing arrangements based on biological models using genetic models
    • G06N3/126—Evolutionary algorithms, e.g. genetic algorithms or genetic programming
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Genetics & Genomics (AREA)
  • Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

本发明公开一种任务卸载节点选择方法及系统，包括：获取终端业务，判断终端业务是否为初次发起；若是初次发起，则根据时延、多接入边缘计算节点负荷和业务处理效益选择最优的多接入边缘计算节点，并对多接入边缘计算节点制作节点标识，将多接入边缘计算节点的节点标识进行存储；若非初次发起，则根据存储的节点标识将终端业务卸载至对应的多接入边缘计算节点上进行处理。通过多接入边缘计算节点的节点标识，在非初次发起业务时，直接将业务卸载到节点标识对应的多接入边缘计算节点执行，无需执行多接入边缘计算节点选择算法，节约计算资源且有效降低系统时延。

Description

一种任务卸载节点选择方法及系统
技术领域
本发明涉及移动通信技术领域，特别是涉及一种任务卸载节点选择方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
随着应用需求增加，终端有限的能力与应用需求的差距越来越大。多接入边缘计算(MEC)是一个有效的技术去解决上述问题。在MEC系统中，具有一定计算资源和通信资源的MEC节点设置在靠近用户的网络边缘。当用户发起业务时，通过一些算法或策略(例如：业务时延最低、能耗最低等)，选择最优的MEC。用户将业务(或任务)卸载到此MEC节点进行处理，大大降低业务处理时延或能耗等。但是，发明人发现现有技术中至少存在以下问题：用户每次发起业务，进行任务卸载时，都要先执行MEC节点选择算法，消耗终端或网络节点的计算资源，增加了任务时延。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出了一种任务卸载节点选择方法及系统，通过多接入边缘计算节点的节点标识，在非初次发起业务时，直接将业务卸载到节点标识对应的多接入边缘计算节点执行，无需执行多接入边缘计算节点选择算法，节约计算资源且有效降低系统时延。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
第一方面，本发明提供一种任务卸载节点选择方法，包括：
获取终端业务，判断终端业务是否为初次发起；
若是初次发起，则根据时延、多接入边缘计算节点负荷和业务处理效益选择最优的多接入边缘计算节点，并对多接入边缘计算节点制作节点标识，将多接入边缘计算节点的节点标识进行存储；
若非初次发起，则根据存储的节点标识将终端业务卸载至对应的多接入边缘计算节点上进行处理。
作为可选择的实施方式，所述节点标识共32位，分别表示预留位、多接入边缘计算节点状态、多接入边缘计算节点类型，不同的MEC共享区，MEC共享区内的不同多接入边缘计算节点，多接入边缘计算节点下的不同用户。
作为可选择的实施方式，所述多接入边缘计算节点状态包括非正常卸载状态和正常服务状态，分别用0和1表示。
作为可选择的实施方式，所述多接入边缘计算节点类型包括通用多接入边缘计算节点和专用多接入边缘计算节点，分别用0和1表示。
作为可选择的实施方式，所述节点标识共32位中，其中，第1-2位作为预留位，第3位表示多接入边缘计算节点状态，第4位表示多接入边缘计算节点类型；第5-7位表示不同的MEC共享区；第8-12位表示MEC共享区内的不同多接入边缘计算节点，第13-32位表示多接入边缘计算节点下的不同用户。
作为可选择的实施方式，所述任务卸载节点选择方法还包括：若终端业务非初次发起，则根据存储的节点标识确定对应的目标多接入边缘计算节点，并判断目标多接入边缘计算节点是否满足业务需求，若不满足，则触发多接入边缘计算节点的重选，并将终端业务卸载到重选的多接入边缘计算节点上进行处理，同时，保存重选的多接入边缘计算节点的节点标识。
作为可选择的实施方式，所述时延包括任务卸载的上下行传输时延、多接入边缘计算节点计算任务时延和终端移动的任务迁移时延；
所述业务处理效益包括运营商业务业务服务资费、成本；
所述成本包括多接入边缘计算节点的计算成本、网络传输成本。
第二方面，本发明提供一种任务卸载节点选择系统，包括：
接收模块，被配置为获取终端业务，判断终端业务是否为初次发起；
初次业务节点选择模块，被配置为若是初次发起，则根据时延、多接入边缘计算节点负荷和业务处理效益选择最优的多接入边缘计算节点，并对多接入边缘计算节点制作节点标识，将多接入边缘计算节点的节点标识进行存储；
非初次业务节点选择模块，被配置为若非初次发起，则根据存储的节点标识将终端业务卸载至对应的多接入边缘计算节点上进行处理。
第三方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成第一方面所述的方法。
第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成第一方面所述的方法。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
本发明提供一种任务卸载节点选择方法，当用户初次发起业务时，根据时延、MEC节点负荷、效益选择最优的MEC节点，并将自身的MEC标识发给用户；当用户再次发起业务时，根据保存的MEC标识，直接将任务卸载到目标MEC上进行处理，节约计算资源，无需每次执行节点选择算法来选择服务的MEC节点。
本发明通过MEC标识辅助用户任务卸载，每个MEC节点分配一个MEC标识，当用户再次发起业务时，直接将任务卸载到MEC标识对应的MEC上进行处理，降低时延。
本发明对目标MEC进行判断，当目标MEC不满足业务需求时，触发MEC节点的重选，并将任务卸载到重选的MEC节点上进行处理，并且当任务处理完成后，重选的MEC同样也将自身的MEC标识发给用户，也就是只有存储的目标MEC节点不满足业务需求时，才执行节点选择算法，从整个系统角度来说能有效降低时延。
本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
图1为本发明实施例1提供的MEC节点组网示意图；
图2为本发明实施例1提供的用户初次发起业务时，任务卸载节点选择流程图；
图3为本发明实施例1提供的多接入边缘计算节点的节点标识示意图；
图4为本发明实施例1提供的用户非初次发起业务时，任务卸载节点选择流程图。
具体实施方式：
下面结合附图与实施例对本发明做进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例1
如图1所示，本实施例构建的MEC系统由两层架构组成；最底层为接入点，负责接入UE，例如：现网的基站；上层为多接入边缘计算节点，即MEC节点，多个MEC节点组成MEC共享区，负责处理UE卸载任务；接入点与MEC共享区内的各MEC节点全互联，MEC节点间全互联。
基于上述提出的MEC节点组网结构，当用户初次发起业务时，本实施例提出任务卸载时的多接入边缘计算节点选择方法，如图2所示，具体包括如下步骤：
(1)获取终端业务，所述终端业务为初次发起；
(2)根据时延、多接入边缘计算节点负荷和业务处理效益选择最优的多接入边缘计算节点；
(3)以该最优的多接入边缘计算节点处理终端业务，并对多接入边缘计算节点制作节点标识，将执行终端业务的多接入边缘计算节点的节点标识发给终端进行存储。
在本实施例中，制作的MEC节点标识如图3所示，共32位bit；具体地：
第1-2位预留，留作后续使用。
第3位表示MEC节点的状态，包括非正常“卸载”状态和正常“服务”状态；
其中，“0”表示MEC节点为非正常“卸载”状态，例如：此MEC节点将进行维护、退服等，不再接收用户发起的任务；“1”表示MEC节点为正常“服务”状态，即正常接收处理用户发起的业务。
第4位表示MEC节点是否为专用MEC节点；
其中，0表示为MEC节点为通用MEC节点，1表示MEC节点为专用MEC节点；例如：对于某些重要园区，处于数据安全考虑，需要配置专用MEC节点仅用作服务本园区。
第5-7位用作区分不同的MEC共享区；正常情况下，按照四色原理，2位即可区分，但本实施例考虑到MEC共享区服务范围的不规则，故采用三位来区分不同的MEC共享区。
第8-12位用来区分MEC共享区内不同的MEC节点，最多可以区分32个MEC节点。
第13-32位用来区分MEC下服务的不同用户，最多可以区分100万个用户。
在本实施例中，所述时延包括但不限于任务卸载的上下行传输时延、多接入边缘计算节点计算任务时延、由于用户移动导致的额外任务迁移时延等；
所述业务处理效益包括但不限于运营商业务服务资费/成本；
成本包括但不限于多接入边缘计算节点的计算成本、网络传输成本等。
在本实施例中，选择最优的多接入边缘计算节点可以但不仅限于通过如下方式进行选择：
(2-1)根据相关策略，针对时延、多接入边缘计算节点负荷、业务处理效益赋予不同的权重；
在本实施例中，运营商根据对指标的重视程度制定权重赋予策略，每部分权重在0-1之间，各部分权重之和为1；
例如，越重视的部分，赋予的权重越高，看重收益则将其设置权重为0.3，费用相对不重要的话，可以设置权重为0.05。
(2-2)针对MEC共享区内不同的MEC节点评估上述指标的取值，可以理解的，取值在0-1之间；
具体地：对于时延在满足需求的情况下，时延越低取值越高；对于效益，则效益越高取值越高；对于多接入边缘计算节点负荷，负荷越低取值越高。
(2-3)根据上述三个指标权重及相关取值，计算MEC共享区内各MEC节点的综合取值；
具体地：综合取值＝SUM(各指标权重*各指标取值)。
(2-4)选择综合取值最高的MEC节点作为服务的MEC节点。
在本实施例中，选择最优的MEC节点还可以利用遗传算法或相关神经网络算法等得出综合取值最高的MEC节点作为服务的MEC节点。
在本实施例中，当用户初次发起业务时，根据时延、多接入边缘计算节点负荷、业务处理效益选择最优的多接入边缘计算节点为其服务，服务完成后，将自身的节点标识发给用户，用户可以保存此目标MEC标识；那么当用户再次发起业务时，无需进行最优MEC节点的选择，可以根据保存的MEC标识，直接将任务卸载到存储的目标MEC节点上进行处理。
另外，当存储的目标MEC节点不满足业务需求时，触发MEC节点的重选，并将任务卸载到重选的MEC节点上进行处理；同样的，任务处理完成后，重选的MEC节点将自身的节点标识发给用户，用户保存此节点标识。
基于此，当用户非初次发起业务时，本实施例提出任务卸载时的多接入边缘计算节点选择方法，如图4所示，具体包括如下步骤：
(1)获取终端业务，所述终端业务为非初次发起；
(2)根据存储的节点标识将终端业务卸载到对应的多接入边缘计算节点上；
(3)判断卸载的目标多接入边缘计算节点是否满足业务需求，如满足，转步骤(4)；如不满足，则转步骤(5)；
(4)由目标多接入边缘计算节点处理终端业务；
(5)根据时延、多接入边缘计算节点负荷、业务处理效益选择最优的迁移多接入边缘计算节点；
(6)目标多接入边缘计算节点将终端业务卸载到迁移多接入边缘计算节点，由迁移多接入边缘计算节点处理；
(7)终端业务处理完成后，迁移多接入边缘计算节点将自身的节点标识发给用户，用户保存此节点标识，作为后续的目标多接入边缘计算节点。
本实施例提出通过多接入边缘计算节点的节点标识辅助用户任务卸载，每个多接入边缘计算节点分配一个节点标识，终端用户发起业务时，可以通过存储的节点标识，直接将任务卸载到节点标识对应的多接入边缘计算节点上进行处理，节约计算资源，降低时延。
实施例2
本实施例提供一种任务卸载节点选择系统，包括：
接收模块，被配置为获取终端业务，判断终端业务是否为初次发起；
初次业务节点选择模块，被配置为若是初次发起，则根据时延、多接入边缘计算节点负荷和业务处理效益选择最优的多接入边缘计算节点，并对多接入边缘计算节点制作节点标识，将多接入边缘计算节点的节点标识进行存储；
非初次业务节点选择模块，被配置为若非初次发起，则根据存储的节点标识将终端业务卸载至对应的多接入边缘计算节点上进行处理。
在本实施例中，该系统还包括存储模块，被配置为存储接收到的业务需求、用户移动性、信道质量、多接入边缘计算节点负荷等相关信息；并存储单位计算单元成本、单位通信成本、运营商服务资费、相关评估策略或神经网络算法。
在本实施例中，该系统还包括更新单元，被配置为更新存储模块中的信息。
此处需要说明的是，上述模块对应于实施例1中所述的步骤，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为系统的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。
在更多实施例中，还提供：
一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成实施例1中所述的方法。为了简洁，在此不再赘述。
应理解，本实施例中，处理器可以是中央处理单元CPU，处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器DSP、专用集成电路ASIC，现成可编程门阵列FPGA或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据、存储器的一部分还可以包括非易失性随机存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。
一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成实施例1中所述的方法。
实施例1中的方法可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器、闪存、只读存储器、可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。为避免重复，这里不再详细描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本实施例描述的各示例的单元即算法步骤，能够以电子硬件或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (10)

1.一种任务卸载节点选择方法，其特征在于，包括：
获取终端业务，判断终端业务是否为初次发起；
若是初次发起，则根据时延、多接入边缘计算节点负荷和业务处理效益选择最优的多接入边缘计算节点，并对多接入边缘计算节点制作节点标识，将多接入边缘计算节点的节点标识进行存储；
若非初次发起，则根据存储的节点标识将终端业务卸载至对应的多接入边缘计算节点上进行处理。
2.如权利要求1所述的一种任务卸载节点选择方法，其特征在于，所述节点标识共32位，分别表示预留位、多接入边缘计算节点状态、多接入边缘计算节点类型，不同的MEC共享区，MEC共享区内的不同多接入边缘计算节点，多接入边缘计算节点下的不同用户。
3.如权利要求2所述的一种任务卸载节点选择方法，其特征在于，所述多接入边缘计算节点状态包括非正常卸载状态和正常服务状态，分别用0和1表示。
4.如权利要求2所述的一种任务卸载节点选择方法，其特征在于，所述多接入边缘计算节点类型包括通用多接入边缘计算节点和专用多接入边缘计算节点，分别用0和1表示。
5.如权利要求2所述的一种任务卸载节点选择方法，其特征在于，所述节点标识共32位中，其中，第1-2位作为预留位，第3位表示多接入边缘计算节点状态，第4位表示多接入边缘计算节点类型；第5-7位表示不同的MEC共享区；第8-12位表示MEC共享区内的不同多接入边缘计算节点，第13-32位表示多接入边缘计算节点下的不同用户。
6.如权利要求1所述的一种任务卸载节点选择方法，其特征在于，所述任务卸载节点选择方法还包括：若终端业务非初次发起，则根据存储的节点标识确定对应的目标多接入边缘计算节点，并判断目标多接入边缘计算节点是否满足业务需求，若不满足，则触发多接入边缘计算节点的重选，并将终端业务卸载到重选的多接入边缘计算节点上进行处理，同时保存重选的多接入边缘计算节点的节点标识。
7.如权利要求1所述的一种任务卸载节点选择方法，其特征在于，所述时延包括任务卸载的上下行传输时延、多接入边缘计算节点计算任务时延和终端移动的任务迁移时延；所述业务处理效益包括运营商业务业务服务资费、成本；所述成本包括多接入边缘计算节点的计算成本、网络传输成本。
8.一种任务卸载节点选择系统，其特征在于，包括：
接收模块，被配置为获取终端业务，判断终端业务是否为初次发起；
初次业务节点选择模块，被配置为若是初次发起，则根据时延、多接入边缘计算节点负荷和业务处理效益选择最优的多接入边缘计算节点，并对多接入边缘计算节点制作节点标识，将多接入边缘计算节点的节点标识进行存储；
非初次业务节点选择模块，被配置为若非初次发起，则根据存储的节点标识将终端业务卸载至对应的多接入边缘计算节点上进行处理。
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成权利要求1-7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成权利要求1-7任一项所述的方法。
CN202110752636.1A 2021-07-02 2021-07-02 一种任务卸载节点选择方法及系统 Pending CN113641485A (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110752636.1A CN113641485A (zh) 2021-07-02 2021-07-02 一种任务卸载节点选择方法及系统
NL2031440A NL2031440B1 (en) 2021-07-02 2022-03-29 Method and system for selecting task offloading node

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110752636.1A CN113641485A (zh) 2021-07-02 2021-07-02 一种任务卸载节点选择方法及系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113641485A true CN113641485A (zh) 2021-11-12

Family

ID=78416567

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110752636.1A Pending CN113641485A (zh) 2021-07-02 2021-07-02 一种任务卸载节点选择方法及系统

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN113641485A (zh)
NL (1) NL2031440B1 (zh)

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6275867B1 (en) * 1995-09-12 2001-08-14 International Business Machines Corporation Operation-partitioned off-loading of operations in a distributed environment
US10440096B2 (en) * 2016-12-28 2019-10-08 Intel IP Corporation Application computation offloading for mobile edge computing
CN110198307B (zh) * 2019-05-10 2021-05-18 深圳市腾讯计算机系统有限公司 一种移动边缘计算节点的选择方法、装置及系统
CN111866950B (zh) * 2020-06-16 2022-03-25 华为技术有限公司 Mec中数据传输的方法和通信装置

Also Published As

Publication number Publication date
NL2031440B1 (en) 2023-06-16
NL2031440A (en) 2023-01-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106416357B (zh) 基站、通信系统和基站所进行的方法
US10021633B2 (en) Method, apparatus, and system for accessing to a mobile communication network
US8391224B2 (en) Proactive load distribution for 802.111-based wireless LANs
JP5772345B2 (ja) パラメータ設定装置、コンピュータプログラム及びパラメータ設定方法
US20100250688A1 (en) Reservation and admission of access resources for access selection in multi-access networks
US20150223203A1 (en) Method of establishing a communication connection in a communication network, mobile device, a computer readable medium and computer program product
US9282486B2 (en) Communication in a cellular network taking into account backhaul loading
CN111225416B (zh) 一种负载均衡方法及装置
CN111865692B (zh) 一种终端固件升级方法和装置
CN111065131B (zh) 切换方法、装置及电子设备
Giupponi et al. A framework for JRRM with resource reservation and multiservice provisioning in heterogeneous networks
CN113641485A (zh) 一种任务卸载节点选择方法及系统
CN105873127B (zh) 基于随机决定的启发式用户连接的负载均衡方法
US11917430B2 (en) Device and method for holistic steering of stations in a wireless network with multiple access points
CN113660696A (zh) 基于区域池组网的多接入边缘计算节点选择方法及系统
US8064375B2 (en) Technique for assigning multicast group members to radio network calls
CN111857780B (zh) 一种终端固件升级方法和装置
CN113747449A (zh) 多接入边缘计算服务器的区域池划分方法及系统
CN107682895A (zh) 一种重定向方法及装置
CN113572821B (zh) 一种边缘云节点任务协同处理方法及系统
Giupponi et al. A fuzzy neural JRRM in a heterogeneous scenario supported by prediction strategies for horizontal and vertical handovers
CN114363952B (zh) 移动通信网络资源配置方法、装置及可读存储介质
CN110519831B (zh) Wifi和小蜂窝网络切换方法、系统、存储介质和网络组件
Salhani Load Balancing in UDNs Considering the Small-Cell Cluster Layout and the APs Inter-Communications
WO2023078042A1 (zh) 终端驻留的负荷均衡方法、装置、电子设备和存储介质

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