[发明专利]移动边缘计算的移动性管理方法及系统

说明书

本发明公开了一种移动边缘计算的移动性管理方法及系统，其中，方法包括：获取UE自身IP地址的变化以得到承载路径的变化，并通过对数据包的分析确定系统UE的位置变化；目标MEC在获取系统UE的承载变化后，保证系统UE在不同MEC区域移动过程中能连续使用MEC应用的服务；根据迁移决策，将移动边缘计算应用程序从系统源MEC迁移到系统目标MEC；在系统迁移结束后，系统目标MEC进行路由更新，为系统UE提供本地的移动边缘计算服务；系统目标MEC为系统UE提供服务，同时向系统源MEC发出通知，系统源MEC根据系统应用程序的使用情况，决定是否关闭。该方法能够在保证用户服务质量的前提下，有效的实现能量最优化。

技术领域

本发明涉及移动管理决策技术领域，特别涉及一种移动边缘计算的移动性管理方法及系统。

背景技术

当今世界流量爆炸性增长，虚拟现实所需的接近实时响应时间和物联网所需的海量数目连接等要求也都超出了现有网络的承受能力。为了应对上述挑战，业界在5G移动网络中采用了MEC(Mobile Edge Computing移动边缘计算)。

根据ETSI(European Telecommunications Standards Institute欧洲电信标准化协会)的定义，MEC通过在无线接入网部署通用服务器，为无线接入网提供IT和云计算能力。MEC系统允许移动设备将计算任务卸载到网络边缘节点，如基站和无线接入点等，从而可以将业务本地化，在接入网处理用户请求。这减少了用户等待时间，确保了高效的网络运行和服务交付，同时也缓解了网络流量的回传需求，降低了网络运营成本。因而MEC迅速成为5G的一项关键技术，使得接入网具有了高带宽和低延迟地处理信息，感知网络上下文信息和向第三方边缘应用开放等能力，有助于5G网络达到低时延、高能效、高容量和高可靠性等技术指标。

尽管MEC给5G带来巨大的潜在收益，但将MEC应用于实践仍面临许多挑战，移动性管理正是关键瓶颈之一。移动性管理的功能是跟踪移动UE(User Equipment用户设备)并将其与适当的BS(Base Station基站)相关联，使得移动系统能够交付数据和服务。这一技术已经广泛应用于传统的异构蜂窝网络，能够实现动态移动性管理并保证高数据速率和低误码率。但是现有的移动性管理技术并不能直接应用到5G网络中，因为它忽略了MEC服务器上的计算资源对切换策略的影响。当UE在MEC处进行卸载计算时，确保服务的连续性是非常重要的，比如车联网中，车辆需要实时地上传位置信息，并且MEC需对周围的车辆信息进行汇总计算并给出指导或警告。

当一个移动用户从一个区域移动到另一个区域时，既可以继续在前一个区域的MEC上运行服务，并通过回程网络将数据传输给用户，也可以将承载应用程序的虚拟机或数据迁移到新区域中的MEC。这两种情况都会有成本：第1种情况是数据传输成本，第2种情况是迁移成本；并且两种情况中用户获得服务的延迟也不相同。因此，制定一个能量高效且保证用户服务质量的虚拟机迁移策略是本专利考虑的关键问题。

现有的移动性管理中的决策方法，都是通过对用户的移动，MEC的分布和全程的能量消耗和用户服务延迟进行分析和建模，然后做出决策。下面将介绍两种现有的决策方案。为了使本文的叙述更加简明，下文中把运行用户的边缘应用程序的MEC称为通信MEC。

将用户在蜂窝网络中的移动简化为一维模型，用户在移动过程中会进入新的MEC区域，按照用户与通信MEC的距离由近及远将其他MEC区域划分为状态1，2，…，thr。thr表示用户和通信MEC的最远距离，当用户和MEC的距离超过这个范围后将强制进行虚拟机迁移。在除0和thr外的每个状态下，用户都有两个选择：向前走(概率为p)和向后走(概率为1-p)。用户在每个状态的停留时间服从参数为μ的指数分布。在除0和thr外的每个状态下，系统也有两个选择：不进行虚拟机迁移，也即通过回程链路与MEC进行通信(概率为a1)和进行虚拟机迁移(概率为a2)。当进行虚拟机迁移后，用户与通信MEC的距离重归于0，也即系统状态回到0。根据上述信息可以得到下图所示的状态转移图。