CN115914349A - 基于图最短路径变体的移动边缘计算微服务放置算法 - Google Patents

基于图最短路径变体的移动边缘计算微服务放置算法 Download PDF

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Abstract

本发明属于移动边缘计算微服务放置技术领域，具体为一种基于图最短路径变体的移动边缘计算微服务放置算法。本发明首先对移动边缘计算环境下微服务放置问题进行系统性的建模，优化目标为最小化所有用户的总时延，包括启动延迟和通信延迟，同时考虑对资源的约束。随后将该问题转化为求图最短路径问题的变体，通过引入偏序关系和最优偏序对集合的概念，创新性地提出同时基于延迟和资源消耗量的求解方法，并证明其算法最优性。测试结果表明，相比于其他微服务放置算法，本发明算法可以找出满足资源约束条件的使得延迟最小的微服务放置策略。

Description

基于图最短路径变体的移动边缘计算微服务放置算法
技术领域
本发明属于移动边缘计算技术领域，具体涉及基于图最短路径变体的移动边缘计算微服务放置算法。
背景技术
容器技术是一种新兴的虚拟化技术，相比于传统的虚拟机，容器技术具有轻量级，易部署，隔离度高等优点[1]。依托于容器技术的微服务架构将单体架构提供的服务切分为各个模块进行单独开发，实现了更高的灵活性和可扩展性[2]。Google、Facebook等知名公司均使用微服务架构代替传统的单体架构。
随着智能终端和设备的数量不断增加，传统的云计算已无法处理由此产生的海量数据，移动边缘计算作为一种新兴的网络范式，将云服务下沉到网络边缘，直接在靠近用户端的边缘节点进行处理，从而达到低延迟高可靠性的效果。依托于容器技术的微服务，由于其轻量级的特点，也更适合部署在资源受限的边缘计算的环境下，两者的融合使得移动用户可以更好的享受云服务供应商提供的服务。
微服务放置问题是移动边缘计算中为自动驾驶等移动用户提供有效服务的重要问题。依托于容器技术的微服务多以分层的形式进行存储，且不同的微服务之间可以进行层间共享，充分利用该特点可以大幅节省边缘节点的资源消耗。然而，已有的工作如[3,4,5]虽然利用层间共享的特点来设计高效的微服务放置算法进而达到节省存储空间的效果，但没有考虑移动用户的场景。[6,7,8,9,10]考虑了移动边缘计算场景下微服务放置问题，但并没有考虑层间共享的特点对节省存储空间的收益。
本发明考虑移动边缘计算资源受限场景下的微服务放置问题，充分利用层间共享信息和用户移动轨迹信息，将微服务放置问题转化为求图最短路径问题的变体，并提出同时考虑延迟以及资源约束的求解算法，实验结果表明可以在保证不超出资源约束的前提下找出使得移动用户时延最短的策略。
发明内容
本发明的目的在于提出一种基于图最短路径变体的移动边缘计算微服务放置算法，以降低系统内所有用户的总时延。
本发明提供的基于图最短路径变体的移动边缘计算微服务放置算法，首先对移动边缘计算环境下微服务放置问题进行系统性的建模，优化目标为最小化所有用户的总时延，总时延包括启动时延Ts(t)和通信时延Tc(t)；同时考虑边缘节点资源受限的特点，专门添加对于边缘节点资源的约束；随后将该优化问题转化为求图最短路径问题的变体，通过引入偏序关系和最优偏序对集合的概念，创新性地提出同时基于延迟和资源消耗量的优化问题求解方法。并证明其算法最优性。测试结果表明，相比于其他微服务放置算法，本发明算法可以找出满足资源约束条件的使得延迟最小的微服务放置策略。
(一)所述对移动边缘计算环境下微服务放置问题进行系统性的建模移动边缘计算(MEC)指将云服务下沉到网络边缘，使得移动用户可通过无线网络将计算任务卸载到距离用户更近的边缘节点去执行，从而降低延迟；其中移动用户包括使用自动驾驶的用户、手持智能手机的用户，边缘节点指相比于云计算中心而言，距离用户更近的计算设备，可以是机房或其他的物理设备等。设MEC(移动边缘计算)节点集合为
Figure BDA0003908470030000021
用户集合为
Figure BDA0003908470030000022
微服务放置算法在离散的时间片{0，1，2，...}进行；在每个时间段的起始时刻，移动用户提交对不同微服务的请求信息；设I代表所有的微服务集合，
Figure BDA0003908470030000023
代表组成微服务的所有层的集合，二进制变量
Figure BDA0003908470030000024
取值为1代表微服务i包括第l层；类似地，二进制变量
Figure BDA0003908470030000025
取值为1用于表示在第t个时间段的边缘节点m存储了层l；Sl表示层l的大小，即层l占据的存储空间。
所述启动时延Ts(t)是指从边缘节点收到用户请求到边缘节点成功部署相应的微服务之间的时间段。如果选择执行某用户请求的边缘节点缺少组成该微服务的相关层，则需要从临近的边缘节点进行下载。如果所有的边缘节点都没有该层，则需要从远端云进行下载，但会带来较大的延迟。不失一般性，本发明假设从远端云下载层引起的延迟比从其他临近的边缘节点下载层带来的延迟大。因此，边缘节点会尽可能从临近的边缘节点下载需要的层。若边缘节点已经存储了需要的层，则下载延迟为：
Figure BDA0003908470030000026
其中，Bw代表边缘节点之间的数据传输速率，tr是由网络设备(如交换机)转发引起的延迟，Hm，des(m)是从被选择执行用户请求的节点m到能够下载到相关缺失层的最近节点des(m)的最短路径，即为最小跳数。若所有的边缘节点都没有用户需要的层，则该层需要去云端下载。令云端下载的延迟固定为Ts，c，初始化一个微服务带来的延迟为Ts，i，则启动延迟可以统一表示为：
Figure BDA0003908470030000027
其中，二进制变量
Figure BDA0003908470030000028
取值为1表示节点m有层l，二进制变量Gl(t)取值为1代表在所有的边缘节点中有层l。
所述通信时延Tc(t)，移动用户首先通过无线链路将通信数据上传到距离最近的边缘节点，如果用户的目标节点不是该节点，则用户的通信数据需要路由到相应的目标节点。其中，目标节点指调度算法指定的用于处理该用户请求的节点。此时，通信时延则为无线通信时延和路由转发时延的叠加。令dn代表用户n在第t个时间段需要传输的数据量，en(t)代表用户的请求数量。则第t个时间段的通信延迟可以表示为：
Figure BDA0003908470030000031
其中，Bc代表用户和距离最近的边缘节点之间的无线链路上行带宽，ln(t)代表距离用户最近边缘节点的位置，在本发明中，距离用户最近的边缘节点的位置可直接代表用户的位置。
所述边缘节点资源的约束；通常情况下，边缘节点设备计算和存储能力有限。令cn(t)代表在时间段t处理用户n的请求引起的资源消耗，则边缘节点资源受限可以表示为：
Figure BDA0003908470030000032
其中，Cm代表边缘节点的资源容量，Cv代表最大的可超出容量的限制。
于是，本发明优化目标问题可表述为：
Figure BDA0003908470030000033
s.t.(2-4)，(5)
其中，T代表优化的总时长。
(二)基于图最短路径变体的MEC资源受限微服务放置算法
将微服务放置问题转化为求图最短路径问题的变体，并提出相应的求解算法-基于图最短路径变体的MEC资源受限微服务放置算法；该算法如图1所示，算法中共有T层，每一层的节点个数为所有可行策略的个数，其中每个节点xi[dt，τt]代表当在时间t执行策略i时，所产生的时延dt以及引起的资源溢出量τt。在给出具体的操作步骤之前，首先引入偏序关系和最优偏序对集合的概念：
偏序关系：对于向量a＝(x1，y1)和向量b＝(x2，y2)，当且仅当a1≤b1，a2≤b2时，偏序关系a≤b成立。易证该偏序关系满足自反性、反对称性和传递性。
最优偏序对集合：对于集合S＝{s1，s2，...，sn}，其中si＝(xi，yi)，若对于任意si，sj∈S，偏序关系si≤sj均不成立，则称集合S为最优偏序对集合。
所述求解算法，可使用有向无环图表示，图形表示见附录。算法共分为T层；所述求解算法为每一层都维护一个最优偏序对集合Qt＝{…，[Di，Mi]，…}，Qt存储了截至时间t为止所能实现的最短时延以及最小的资源溢出量对；以第二层第一个节点x0[d2，τ2]为例，表示在t＝2时刻执行策略x0引起的用户总延迟和资源溢出量。对于节点x0[d2，τ2]，通过上一时刻的最优偏序对集合Qt和[d2，τ2]，即可获得截止当前时刻的最优偏序对集合。重复上述过程，直至进行到最后一个时间片，即得到满足约束条件的最优策略。
本发明所述求解算法，使用有向无环图表示，参见附录。已知用户的移动轨迹，用户对微服务的请求模式，对边缘节点的消耗资源的约束和优化窗口H。首先对最优偏序对集合和总资源溢出量初始化为0，随后在每次迭代过程中，针对每一个可行策略，计算用户延迟和资源溢出量，并更新总资源溢出量。最后可得到最优的微服务放置策略。
本发明算法最优性证明：
为说明本发明所提算法可以找到问题最优解，采用基于循环不变式的方式进行证明，其中循环不变式为在开启每轮迭代前，Qt-1是最优结果偏序对集合。
初始化：在开启第一轮迭代前，Qt-1＝[[0，0]]，此时延迟和资源溢出量都为0，所以成立。
保持：采用反证法，假设存在最优偏序对
Figure BDA0003908470030000041
则对
Figure BDA0003908470030000042
有
Figure BDA0003908470030000043
且
Figure BDA0003908470030000044
成立或
Figure BDA0003908470030000045
且
Figure BDA0003908470030000046
成立，依偏序对的定义，此时
Figure BDA0003908470030000047
与假设矛盾，所以Qt-1即为截止t时刻的最优偏序对集合。
终止：循环终止时，t＝T+1，Qt-1＝QT为最优。
附图说明
图1为基于图最短路径变体的MEC微服务放置算法原理框图。
图2为基于图最短路径变体的MEC微服务放置算法与对比算法性能对比结果图。
具体实施方式
实施例：
设实施例的参数：
系统环境：python；
用户数目：4；
微服务个数：4；
边缘节点个数：5；
微服务占据存储空间大小：{200，250，150，200}MB；
微服务各层占据存储空间大小：{150，50，200，100，50，160，40}MB；
边缘节点间数据传输速率：200MBps；
无线网络上行链路数据传输速率：20MBps；
单位时间通信数据量：1000MB；
交换机及路由转发延迟：10ms；
资源溢出量阈值：300MB；
边缘节点存储容量限制：300MB。
首先对移动边缘计算下微服务放置问题进行初始化，除上述参数外，本发明随机生成微服务在各个边缘节点的初始放置状态，实验以存储资源为例作为约束条件，要求算法对总存储资源的溢出量不超过300MB。在算法运行过程中，对于每个时间片，计算出每种可行策略引起的延迟和资源溢出量，并基于该信息得出截至当前时间为止的最优结果偏序对集合。重复上述过程至最后一个时间片，即可得出满足约束条件下的实现最短延迟的策略。
对比算法为Followme策略，即微服务的放置始终跟随用户的移动轨迹，如图2所示，其中横轴代表算法实现的延迟，纵轴代表算法对存储资源的溢出量值，越接近图中左下角的结果代表算法效果越好。与直观相符，Followme通过将微服务部署在距离用户最近的边缘节点中，最大程度降低了用户的延迟，但由于未考虑存储资源的约束，导致资源溢出量过大而无法得出满足要求的算法。而本发明所提算法可以在寻找延迟最小的策略的同时，考虑对存储资源的约束，从而最终找出在满足资源约束的条件下所能达到的最短延迟的策略。
附录：本发明优化算法伪代码
Figure BDA0003908470030000051
参考文献：
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Claims (2)

1.一种基于图最短路径变体的移动边缘计算微服务放置算法，其特征在于，首先，对移动边缘计算环境下微服务放置问题进行系统性建模，优化目标为最小化所有用户的总时延，包括启动时延Ts(t)和通信时延Tc(t)；同时考虑边缘节点资源受限的特点，专门添加对于边缘节点资源的约束；然后将该优化问题转化为求图最短路径问题的变体，通过引入偏序关系和最优偏序对集合的概念，同时对基于延迟和资源消耗量的优化问题进行求解。
2.根据权利要求1所述的基于图最短路径变体的移动边缘计算微服务放置算法，其特征在于，具体步骤为：
(一)所述对移动边缘计算环境下微服务放置问题进行系统性建模
移动边缘计算(MEC)指将云服务下沉到网络边缘，使得移动用户可通过无线网络将计算任务卸载到距离用户更近的边缘节点去执行，从而降低延迟；边缘节点指相比于云计算中心而言，距离用户更近的计算设备；设MEC边缘节点集合为
Figure FDA0003908470020000011
移动用户集合为
Figure FDA0003908470020000012
系统运行在离散的时间片{0，1，2，...}；在每个时间段的起始时刻，移动用户提交对不同微服务的请求信息；设I代表所有的微服务集合，
Figure FDA0003908470020000013
代表组成微服务的所有层的集合，
Figure FDA0003908470020000014
为二进制变量，取值为1代表微服务i包括第l层，取值为0代表不包括；类似地，二进制变量
Figure FDA0003908470020000015
取值为1表示在第t个时间段的边缘节点m存储了层l，取值为0则代表未存储；Sl表示层l的大小，即层l占据的存储空间；
所述启动时延Ts(t)指从边缘节点收到移动用户请求到边缘节点成功部署相应的微服务之间的时间段；如果选择执行某用户请求的边缘节点缺少组成该微服务的相关层，则从临近的边缘节点进行下载；如果所有的边缘节点都没有该层，则从远端云进行下载；假设从远端云下载层引起的延迟比从其他临近的边缘节点下载层带来的延迟大；因此，边缘节点尽可能从临近的边缘节点下载需要的层；若边缘节点已经存储有需要的层，则下载延迟为：
Figure FDA0003908470020000016
其中，Bw代表边缘节点之间的数据传输速率，tr是由网络设备转发引起的延迟，Hm，des(m)是从被选择执行用户请求的节点m到能够下载到相关缺失层的最近节点des(m)的最短路径，即为最小跳数；若所有的边缘节点都没有用户需要的层，则该层去云端下载；令云端下载的延迟固定为Ts，c，初始化一个微服务带来的延迟为Ts，i，则启动延迟统一表示为：
Figure FDA0003908470020000017
其中，
Figure FDA0003908470020000021
为二进制变量，取值为1表示节点m有层l,同理，Gl(t)取值为1代表在所有的边缘节点中有层l；
所述通信时延Tc(t)，移动用户首先通过无线链路将通信数据上传到距离最近的边缘节点，如果用户的目标节点不是该节点，则用户的通信数据路由到相应的目标节点；其中，目标节点指调度算法指定的用于处理该用户请求的节点；此时，通信时延则为无线通信时延和路由转发时延的叠加；令dn代表用户n在第t个时间段需要传输的数据量，en(t)代表用户的请求数量；则第t个时间段的通信延迟表示为：
Figure FDA0003908470020000022
其中，Bc代表用户和距离最近的边缘节点之间的无线链路上行带宽，ln(t)代表距离用户最近边缘节点的位置；距离用户最近的边缘节点的位置直接代表用户的位置；
所述边缘节点资源的约束；令cn(t)代表在时间段t处理用户n的请求引起的资源消耗，则边缘节点资源受限表示为：
Figure FDA0003908470020000023
其中，Cm代表边缘节点的资源容量，Cv代表最大的可超出容量的限制；
于是，本发明优化目标问题表述为：
Figure FDA0003908470020000024
s.t.(2-4)，    (5)
(二)基于图最短路径变体的MEC资源受限微服务放置算法
将微服务放置问题转化为求图最短路径问题的变体，并提出相应的求解算法-基于图最短路径变体的MEC资源受限微服务放置算法；算法共有T层，每一层的节点个数为所有可行策略的个数，其中每个节点xi[dt，τt]代表当在时间t执行策略i时，所产生的时延dt以及引起的资源溢出量τt；这里引入偏序关系和最优偏序对集合的概念：
偏序关系：对于向量a＝(x1，y1)和向量b＝(x2，y2)，当且仅当a1≤b1，a2≤b2时，偏序关系a≤b成立；该偏序关系满足自反性、反对称性和传递性；
最优偏序对集合：对于集合S＝{s1，s2，...，sn}，其中xi＝(xi，yi)，若对于任意si，sj∈S，偏序关系si≤sj均不成立，则称集合S为最优偏序对集合；
所述求解算法，为每一层都维护一个最优偏序对集合Qt＝{…，[Di，Mi]，…}，Qt存储了截至时间t为止所能实现的最短时延以及最小的资源溢出量对；对于第二层第一个节点x0[d2，τ2]，其中，x0代表一种可行策略，d2，τ2分别为在t＝2时刻执行该策略x0引起的用户总延迟和资源溢出量；通过上一时刻的最优偏序对集合Qt和[d2，τ2]，即获得截止当前时刻的最优偏序对集合；重复上述过程，直至进行到最后一个时间片，即得到满足约束条件的最优策略。
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