CN115002108B - 一种智能手机担任计算服务节点的组网和任务卸载方法 - Google Patents

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Abstract

为了解决智能手机在现有的移动边缘计算网络组网时存在的困难和在面对突发情况下如何对多接入任务进行卸载的问题。提供了一种智能手机担任计算服务节点的组网和任务卸载方法，实现以智能手机为服务端的计算网络和在面对突发情况下对局域网内各个节点任务的卸载。提出了一种建立计算集群网络的办法、针对不同突发情况，包括关键计算服务节点主动中断服务和异常瘫痪，如何可靠地进行任务卸载；利用提出的模型得到任务的优先级别，管理维护任务卸载的优先队列，对各个计算服务节点最大荷载数量使用模型MMCN进行动态估计，在完成卸载作业的前提下保证节点服务的安全性和有效性；并提出了一种在关键计算服务节点异常瘫痪后确认瘫痪策略的办法。

Description

一种智能手机担任计算服务节点的组网和任务卸载方法
技术领域
本发明属于物联网(IoT)和边缘计算领域，具体提供一种智能手机担任计算服务节点的组网和任务卸载方法。
背景技术
近年来，随着嵌入式技术、传感器技术、无线通信等技术的长足发展，以及通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术的发展和完善，物联网逐渐从概念走向现实，成为科研界和工业界研究的热点；与此同时，能够就近提供最近端服务的边缘计算，并且其应用程序在边缘侧发起，能够产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。
边缘计算旨在为应用开发者和服务提供商在网络的边缘侧提供云服务和IT环境服务。移动智能设备，如智能手机等虽然作为良好的计算设备，但是在现阶段，考虑到私密性和计算力参差不齐等原因，更多地是被作为一个客户端，而没有被广泛的作为一个计算服务端被使用。因此，如何布置集群网络，并且合理地调配工作任务也成为智能手机担当有效服务端的较大阻碍。现有的边缘化组网方案，节点的层级过多且设置复杂，并且需要额外网关进行统一管理，除此以外，没有专门针对小型设备和智能手机的组网方案，不能够适应一些简单工作情景下的边缘化计算需求。
发明内容
本发明针对现有的在使用智能手机作为移动边缘计算网络组网时存在的困难和在面对突发情况下如何对多接入任务进行卸载的问题，提供了一种智能手机担任计算计算服务节点的组网方法以及在突发情况下实现可靠任务卸载的方法，从而实现了以智能手机为服务端的计算网络和在面对突发情况下对局域网内各个节点任务的卸载。
具体为：1.首先通过无线网络或者蓝牙设备组建小型局域服务网络，将智能手机作为服务端的同时视其为关键计算服务节点。通过模型计算得到综合链路质量指数EI，并且由此建立属于关键计算服务节点的小型通讯网络。将各个用户节点视为访问节点，一般情况下，由计算服务节点主动访问。
2.在各个服务网络中，所有访问节点通过主被动的数据发送机制将自己的数据和需要完成的任务不断地传输到关键计算服务节点，通过模型计算得到各个访问节点的最大荷载数量，以及计算服务节点与各个访问节点之间的综合任务代价CMC，最终形成候选访问节点集EQS，从而建立自己的计算服务子网，与通讯网络共同组成计算集群网络。
3.基于关键计算服务节点的突发情况，通过不同的方式确认目标节点数量，包括关键计算服务节点集合中的元素确认，和使用节点序号更新算法(NUPA)；一，该节点主动剔除出集合CSS，并且在网络中更新集合CSS，同时更新各计算服务节点序号；二，通过访问节点和其他关键计算服务节点对邻居节点检查判断此节点确系发生异常瘫痪，将其剔除出集合CSS并且广播更新集合CSS，同时更新各节点序号。
关键计算服务节点主动中断后，该关键计算服务节点将自身节点从集合CSS中剔除，并且在小通讯网络中进行广播交流；根据节点收集信息，计算获得时间延迟tk以及能量损耗ek,通过任务卸载模型得到各个任务的卸载代价ULC(Unload Cost)；其他计算服务节点判断本节点是否达到最大任务荷载数量CMax-k,得到可卸载任务候选节点集；根据可卸载任务候选节点集，进行任务卸载工作。
当关键计算服务节点异常瘫痪后，在核实该关键计算服务节点确实瘫痪后，集合CSS中将该计算服务节点剔除，并且在网络中更新该集合同时使用关键计算服务节点序号更新算法(NUPA)更新集合中的节点数据；其他计算服务节点判断本节点是否达到最大任务荷载数量CMax-k,得到可卸载任务候选节点集，在集合中的节点根据CMC重新建立计算网络。
在核实异常计算服务节点确系瘫痪，使用访问节点对原计算服务节点进行重新发送任务，在最优等待时间后，未收到返回结果，则选择对小型局域服务网络进行任务广播，计算服务节点通过对邻居计算服务节点审查发现瘫痪节点，从而得到证实。
优选的，关键计算服务节点序号更新算法，通过对每个节点的左邻居判断是否为空，从而反复更新自己的节点序号以及左邻居节点序号。
优选的，在选择任务进行卸载的过程中，对优先级别更高的任务，将会优先进行卸载作业，确保关键任务完成率。在此过程中，我们提出一种序列等级划分方法PMQM得到各个任务的优先级别，以此为指标对任务卸载队列进行统一的维护管理。
优选的，在任务卸载的过程中，我们提出了一种动态的计算服务节点最大荷载数量模型(MMCN)，来确定各个节点的节点服务阈值。在所有计算服务节点均达到最大荷载数量之后，将会终止任务卸载进程，来确保各计算服务节点的安全性。
优选的，在终止任务卸载进程后，我们会对存在于任务卸载的队列中的各访问用户节点发送任务终止信号，用以停止该任务的进行，从而使得占用信道被释放，解决能量过度损耗问题。
本发明具有如下的优点和有益效果：
本发明针对如何单独将参与服务的智能手机作为计算服务节点并且组成计算集群网络以及在面对突发情况下如何将该计算服务节点的任务卸载到其他可计算服务节点的问题，提出了相应的组网以及可靠的任务卸载方案。
本发明针对目前大多数方案中，在发生突发情况下，没有好的处理方案的问题，提出了基于两种突发情况：关键计算服务节点主动中断和异常瘫痪，能够继续完成服务任务的可靠方案。
本发明提出了一种动态的指定计算服务节点荷载阈值的模型，能够在一定程度上对计算服务任务灵活调控。在保证任务的可靠性卸载的同时，更能够维护节点的安全性，使得任务卸载的过程更加的可靠合理。
本发明提出了一种对进程中各任务优先等级的划分方法，主要的指标为完成该任务对整体进程的价值和多少任务需要依赖此任务，通过划分的优先级等级来统一维护管理队列，使得卸载的方案更加可靠合理。
本发明针对部分用户访问节点的任务终止，返回相应的终止命令，在最可靠的情况下，减少了信道的占用率，减少了不必要的能源损耗。
附图说明
图1为实施例1中各关键计算服务节点形成的小型通信网络；
图2为实施例1中关键计算服务节点与其访问节点形成的小型计算服务局域网络；
图3为实施例1中最终形成的计算集群网络结构图；
图4为实施例1中确认目标节点的数量方案流程图；
图5为实施例1中计算服务节点主动中断服务的任务卸载模式图；
图6为实施例2中节点序号更新算法(NUPA)的具体流程；
图7为实施例2中关键计算服务节点异常瘫痪下的节点瘫痪确认以及任务卸载方案流程。
具体实施方式
下面通过实施例的方式进一步说明本发明，但并不因此将本发明限制在所述的实施例范围之中。
实施例1
本案例为计算集群网络的方法。
1、在计算集群网络的过程中，智能手机首先将需要建立通信服务的网络节点设置为访问节点，通过WIFI连接的过程中，将能够提供服务的智能手机作为关键计算服务节点，纳入服务计算节点集合CSS(Calculate Service Set)，并且通过网络将各关键节点组成一个小型通信网络,在不同时间间隔中向各个访问节点发送数据包接受请求，统计各个访问节点的PDR(Package Drop Rate)，误码率BER(Bit-Error Rate)，并且计为(x，y)PDRi，(x,y)BERi其中x代表关键节点的序号，y代表访问节点的序号。
1.1、确定关键节点的序号：本关键计算服务节点为a，设置关键计算服务节点序号为a0＝1，设置权重参数λ和增益参数θ,设置λ是为了使得重要的任务节点着重考虑，设置为(0.1～1),计算本关键计算服务节点的综合信道链路质量指数：
∑λi＝1
EIa＝(1-θ)∑λ1i(x,a)PDRi+θ∑λ2i(x,a)BERi
通过通讯子网，广播自己的综合信道链路质量指数EIa
同时接收其他计算服务节点的质量指数，更新自己的节点序号
a＝Cout(EIa>EIother)+a0
再次将节点序号广播，组成关键计算服务节点集合CSS，再此过程中重新检查和确认计算服务节点，避免遗漏：如果出现错误，则重复广播。
1.2、确认对应计算服务节点建立计算服务网络：通过对链路质量的检测和算力的能量损耗进行综合考虑，各计算服务节点对访问节点提出请求连接，最后形成各自的计算服务网络，通过计算综合任务代价(x,y)CMC(Comprehensive Mission Costs)
(x,y)CMC＝(1-θ)(x,y)PDR+θ(x,y)BER
访问节点序号y，通过建立连接的先后顺序顺次排列
确定访问节点候选集EQSa(Excepted Quest SET)设置最大荷载数为CMax-i，当满足最大荷载数量时，本节点将被从本EQSa中抛弃，不参与建立服务计算网络，不改变脏位值，并且重新投入网络中，被其他计算服务节点选择，任何被加入的访问节点均设置脏位为1，CMax-i由各移动服务设备广播分配形成：
假设各关键计算服务节点的算力分别为C1,C2,……,Cn
Figure BDA0003644402310000061
SUM代表最大任务数量，是一个自由阈值。其具体计算模型为
Figure BDA0003644402310000062
其中N为动态节点数，q为动态节点系数，用来确定每个时间端节点的最大荷载节点数。
各计算服务节点记录并且按照节点候选集EQSa建立服务网络，图2为各个服务网络的形成示意图。图3为最终形成的全部集群网络。
实施例2
本案例为面对突发情况下的任务卸载方案。
1、突发情况的界定机制。
由于突发情况的不确定性，存在有两种突发情况：瘫痪异常(包括关键计算服务节点由于不明原因突然终止通信)和主动中断(关键计算服务节点主动结束通信连接)，当其中的关键计算服务节点发生主动中断时，需要在已经组好的集群网络中广播信号，与本关键计算服务节点相关任务的全部访问节点任务需要通过本关键计算服务节点主动卸载到其他关键计算服务节点；当其中的关键计算服务节点发生异常瘫痪时，各计算服务节点传输的数据包并无收到回应后，认为本节点瘫痪，此时重新向网络中广播连接请求，重新选择关键计算服务节点，建立计算网络。
2、突发情况下的任务卸载方案中
2.1、确认目标节点的数量：由于原服务网络的关键计算服务节点主动中断服务，原计算服务节点集CSS将会减少相应的节点，同时主动将该节点的任务卸载到其他计算服务节点；由于原服务网络中的关键计算服务节点a瘫痪，需要将原关键计算服务节点a中需要完成的任务卸载到其他关键计算服务节点，继续进行计算服务任务。为了保证通信的效率，需要重新建立移动服务网络。原服务集合CSS将瘫痪节点剔除，在原关键计算服务节点a瘫痪后，原计算网络中的访问节点需要重新与其他计算服务节点建立连接，通过之前的关键计算服务节点序号，重新确定服务集合CSS，按照重新形成的服务网络完成计算服务需求。流程图如图4所示。
在此过程中，使用关键计算服务节点序号更新算法(NUPA)，更新节点序号
Figure BDA0003644402310000071
2.3、计算服务节点主动中断下的任务卸载模式：如果是关键计算服务节点主动中断，需要对计算任务进行卸载。流程图如图5所示。
现对以下参数进行确定，包括卸载任务的延迟时间tk和对能量的损耗ek；其中对于卸载任务的延迟时间和能量的损耗定义包括两部分，执行的计算延迟
Figure BDA0003644402310000072
和能量损耗
Figure BDA0003644402310000073
以及传输数据造成的传输延迟
Figure BDA0003644402310000074
和能量损耗
Figure BDA0003644402310000075
Figure BDA0003644402310000076
Figure BDA0003644402310000077
Figure BDA0003644402310000078
其中wk/fk是完成计算任务需要算力要求与设备的计算能力模型之比，得到的是执行的计算延迟，rk是通信传输的速率，sk是数据的大小，pk是新的计算服务节点的数据传输功率。确认卸载的计算服务节点集为ESUL(Excepted Set of Unload)为CSS(如2.1中，已经剔除该节点)
根据不同的任务要求定权值参数σ:在通常情况下，人们更加重视时延对于计算服务任务的影响。
确定卸载代价ULC(Unload Cost):
ULCk＝σtk+ek
根据卸载代价将需要完成的任务卸载到对应的关键计算服务节点，同时判断该节点任务数量是否达到最大荷载数量，若达到最大荷载数量，将该节点剔除，同时判断是否卸载任务的计算服务节点集为空集，若为空集，终止卸载，抛弃计算任务并且返回命令使得访问节点工作停止；若尚未到最大荷载数量则进行卸载
2.4、关键计算服务节点异常瘫痪下的节点瘫痪确认以及任务卸载方案：由于关键计算服务节点发生了异常瘫痪，无法继续进行服务，则访问节点经过长时间等待延迟未得到计算的结果。
由时间最优等待算法(WTO)可以得到各个节点最优的等待时间，访问节点会重新发送计算任务，经过重新确认后，通过WIFI广播计算任务，各关键计算服务节点得到广播消息后，在通信网络中对邻居节点确认该节点确实发生瘫痪：未得到任何回应；邻居节点的序号确认过程为
SIZECss＝length(CSS)
a-＝mod(a-1,SIZECss),a+＝mod(a+1,SIZECss)
其中a-，a+为关键节点a的邻居节点。
发现邻居节点瘫痪之后，在各自的CSS集合中剔除邻居点，与瘫痪节点的相邻节点重新建立通信网络，并且使用节点序号更新算法(NUPA)更新自己的计算服务节点序号和CSS集合。其具体流程图如图6所示。
在确认节点瘫痪后，
各计算服务节点通过对链路质量的检测和算力的能量损耗进行综合考虑，计算综合任务代价(x,y)CMC(Comprehensive Mission Costs)
(x,y)CMC＝(1-θ)(x,y)PDR+θ(x,y)BER
由(x,y)CMC对原异常瘫痪节点的访问节点，重新建立服务连接，确定访问节点候选集EQSa(Excepted Quest SET)设置最大荷载数为CMax-i，当满足最大荷载数量时，本节点将被从本EQSa中抛弃，不参与建立本服务计算网络。
如果全部节点都已经达到最大荷载数，则抛弃该计算任务，并且对访问节点返回异常终止。具体流程图如图7所示。
完成对于任务的卸载
2.5、任务卸载的优先策略
在任务节点发生突发情况下，我们将对需要进行卸载的任务，进行统一的队列管理维护，在此过程中我们提出了一种按照优先级为主要权重来维护队列的方法PMQM(Prioritizes management queue maintenance methods)来维护统一管理卸载队列
将每个任务由重要程度进行序列划分，由相应的函数规定：
Rankk＝int(fomer(k)+value(k))
其中former函数为该任务是多少任务的前驱，value函数是该任务完成对整体进程的重要性价值。
得到各个任务的优先级，以Rankk为优先级指标，对队列进行管理维护。

Claims (9)

1. 一种智能手机担任计算服务节点的组网和任务卸载方法，包括由智能手机构成的关键计算服务节点以及若干用户构成的访问节点，通过无线网络组建小型局域服务网络，通过比较计算数据传输的链路质量指数，并综合考虑关键计算服务节点的最大荷载任务数量来建立集群网络，以此完成组网，基于关键计算服务节点的主动终止和异常瘫痪，分别对应不同的任务卸载方式，使得在面对突发情况下的任务在一定程度上可以被可靠的进行卸载，而不会造成其他异常影响；在建立计算集群网络之前还包括：得到计算服务节点集合CSS（Calculate Service Set）以及各计算服务节点序号，将同一时刻在网络中发出建立信号的计算服务节点都纳入集合CSS，通过综合链路质量指数，确认各个计算服务节点的节点序号，综合链路质量指数的确定需要各个节点收集网络链路数据，包括丢包率PDR（Package Drop Rate）、误码率BER（Bit-Error Rate）进行模型计算得到指数，进行比较，确定计算服务节点的服务序号；当关键计算服务节点发生异常瘫痪时，确定该关键计算服务节点异常瘫痪，计算服务节点集合CSS中将该关键计算服务节点剔除，并且在网络中更新该集合。
2. 根据权利要求1所述的智能手机担任计算服务节点的组网和任务卸载方法，在建立计算集群网络前，还需要建立各计算服务节点私人的计算网络，通过计算综合任务代价（Comprehensive Mission Costs），比较并且形成自己的计算网络模型，最终与服务端通信网络一起形成完整的计算集群网络。
3. 根据权利要求1所述的智能手机担任计算服务节点的组网和任务卸载方法，当关键计算服务节点发生主动中断后，该关键计算服务节点将自身节点从集合CSS中剔除，并且在小通讯网络中进行广播交流；根据节点收集信息，计算获得时间延迟以及能量损耗,通过任务卸载模型得到各个任务的卸载代价C(Unload Cost)，从而保证任务卸载的代价最低；其他计算服务节点判断本节点是否达到最大任务荷载数量,得到可卸载任务候选节点集，从而确保计算服务节点不会超负荷工作；根据可卸载任务候选节点集，进行任务卸载工作。
4.根据权利要求1所述的智能手机担任计算服务节点的组网和任务卸载方法，当关键计算服务节点发生异常瘫痪，访问节点收不到返回结果后，重新广播计算任务，期待返回结果；在核实节点瘫痪后，集合CSS中将该关键计算服务节点剔除，并且在网络中更新该集合；其他计算服务节点判断本节点是否达到最大任务荷载数量,得到可卸载任务候选节点集，在集合中的节点根据CMC重新建立计算网络，从而确保该任务可被接受。
5.根据权利要求4所述的智能手机担任计算服务节点的组网和任务卸载方法，在关键计算服务节点发生异常瘫痪进行任务卸载前还包括的步骤有：核实该节点确系异常瘫痪；首先是访问节点在长时间延阈值后，无计算结果返回，重新发送计算任务，期待得到返回结果；在无果之后，选择广播计算任务，各计算服务节点收到陌生节点任务广播后，在通讯网络中检查邻居节点是否瘫痪；最后，根据检查的结果重新更新集合CSS，并且重新建立通信网络。
6.根据权利要求5所述的智能手机担任计算服务节点的组网和任务卸载方法，在提出的异常瘫痪确认过程中，其中计算服务节点不仅需要发现自己的邻居节点瘫痪更新集合CSS，还需要在网络中广播共享CSS集合，直到全部计算服务节点确认节点无误。
7.根据权利要求6所述的智能手机担任计算服务节点的组网和任务卸载方法，利用时间最优等待算法，可以找到每个节点最佳的等待时间；得到无结果返回的最长时间等待阈值。
8. 根据权利要求1所述的智能手机担任计算服务节点的组网和任务卸载方法，在选择任务进行卸载的过程中，对优先级别更高的任务，将会优先进行卸载作业，确保关键任务完成率，根据优先等级模型划分PMQM对优先策略进行界定，在进行优先级卸载的过程中，根据统一维护管理队列PMQ（Prioritize management queues）的方法来确定卸载的顺序。
9. 根据权利要求8所述的智能手机担任计算服务节点的组网和任务卸载方法，在所有计算服务节点均达到最大荷载数量之后，将会终止任务卸载进程，来确保各计算服务节点的安全性，计算服务节点的动态最大荷载数量模型MMCN（Model of Max Carry Nodes），灵活界定各个计算服务节点的动态最大荷载数量，在完全安全可靠的前提下，尽可能维护各个计算服务节点的工作效率。
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