[发明专利]一种计算任务动态分区策略

说明书

本发明一种计算任务动态分区策略，属于互联网技术领域，针对移动增强现实，在周边设备协作环境下，根据实际的网络情况及两端设备的资源利用情况动态决定计算分区，将部分任务上传到资源有限的周边设备进行处理，处理结果根据后继任务的所有位置决定是否将数据进行网络传输，最终，所有结果返回移动设备端进行显示，从而有效降低移动应用MAR的时延，本发明将动态决定计算分区的方法形式化为M2CP问题，针对链状数据结构和并行数据结构的任务，分别采用多项式时间CP算法和EFS2算法求解，对一般结构数据，采用多项式时间DPA算法，将任务动态地分隔成链状结构和并行结构，然后分别调用CP算法和EFS2算法完成最终的动态分区。

技术领域

本发明属于互联网技术领域，特别适用于手机增强应用等新型体系架构环境，具体涉及一种计算任务动态分区策略。

背景技术

移动增强现实(Mobile Augmented Reality,简称MAR)越来越受到人们的关注，成为最近几年智能手机和穿戴应用设备的重要技术之一。然而，移动增强现实应用面临着巨大挑战。一方面，这些应用是时间敏感的。一些虚拟物体是与上下文相关的。较长的建模时间及渲染虚拟物体所需要的时间使得对时间敏感的增加现实应用变得不可用。另一方面，建造虚拟物体经常会用到机器学习等算法。由于这些算法需要从传感器处析取挖掘大量信息，使得应用成为计算密集型程序。由于MAR时间敏感的应用程序，这就造成了时间敏感与计算密集的巨大矛盾。

计算卸载到云端或局部边缘设备是普遍使用的解决方案。主要存在以下三种方式。一、将整个应用下载到云端，仅在手机移动端或可穿戴设备上显示返回的增加现实结果。二、静态分区，是将应用程序静态的分成几个模块，然后由开发者决定哪些模块可以上传到云端进行处理。三、动态分区，是根据当前网络情况针对不同的目标进行动态分区，这些目标可以是最小化时延，最大化带宽，最小化能耗，或者几个目标的组合。

计算卸载到云端或局部边缘设备是普遍使用的解决方案。然而，许多应用直接把整个应用下载到云端，然后只在手机端或可穿戴设备上显示返回的结果。虽然这种方式可以有效的降低智能设备的负载，然而当网络实际情况变得比较糟时，这种粗粒度的方式仍然会使用应用延时变得很大，甚至导致应用不可用。有些研究则采用了静态应用任务分区的方式。不过情况与第一类整个应用迁移的方式类似，并没有根据实际网络情况进行合理的分区，仍然会导致应用时延的变长。

采用计算任务动态分区的方式可以有效解决以上面临的问题。然而，这里面临着巨大的挑战。一是对端服务设备资源仍然是有限的。这意味着不可能把所有的计算分区任务上传到服务设备中进行计算。必须考虑到任务的负载均衡，以求达到最终的时间最短的目标。二是计算分区任务相互关联，即后面的任务必须要在前面的任务完成之后才能开始。这种情况不仅限于链状结构，还应用于并行结构或任意的有向无环图中。

发明内容

为了克服上述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种计算任务动态分区策略，针对移动增强现实，在周边设备协作环境下，根据实际的网络情况及两端设备的资源利用情况动态地决定计算分区，将部分任务上传到资源有限的周边设备进行处理，处理结果根据后继任务的所在的位置(或者在手机设备端或者在周边服务设备)决定是否将数据进行网络传输。最终，所有结果返回移动设备端进行显示。该策略可以有效降低移动应用MAR的时延。

为了实现上述目的，本发明将所述动态决定计算分区的方法形式化为如下的M2CP问题：