[发明专利]计算卸载方法、装置及计算机可读存储介质有效
| 申请号: | 201911283488.2 | 申请日: | 2019-12-13 |
| 公开(公告)号: | CN112994911B | 公开(公告)日: | 2022-12-02 |
| 发明(设计)人: | 高程希;褚淑惠;须成忠;栗力 | 申请(专利权)人: | 深圳先进技术研究院 |
| 主分类号: | H04L41/0896 | 分类号: | H04L41/0896;H04L67/10;H04W28/20 |
| 代理公司: | 深圳市科进知识产权代理事务所(普通合伙) 44316 | 代理人: | 曹卫良 |
| 地址: | 518055 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 计算 卸载 方法 装置 计算机 可读 存储 介质 | ||
本发明适用于移动边缘计算领域,提供了移动边缘计算网络架构中的计算卸载方法、装置及计算机可读存储介质,该计算卸载方法包括:在将计算任务传输至边缘云服务器的过程中,各所述计算任务依据预设的带宽资源分配模式分配带宽资源;和/或,在边缘云服务器对计算任务进行计算的过程中,各所述计算任务依据预设的计算资源分配模式分配计算资源。本技术方案中,网络带宽资源、边缘云计算资源能够得到充分利用,从而提高网络带宽资源、边缘云计算资源利用率。
技术领域
本发明属于移动边缘计算领域,尤其涉及一种计算卸载方法、装置及计算机可读存储介质。
背景技术
移动边缘计算作为新兴技术,将传统云计算中的计算和存储资源迁移到移动设备的附近,即将云服务迁移到移动网络的边缘,以解决传输阻塞和高延迟的问题,提供更低的延迟和抖动。因此,在移动边缘计算环境下,任务的计算卸载成为了具有高要求服务和应用的移动设备进行任务计算的主要选择。现有的关于任务计算卸载的解决方案有集中式和分布式两种,其中,集中式的解决方案需要掌握全局各个节点的信息,以确定卸载策略;而在分布式的方案中,各个移动设备能够独立确定卸载策略。
在现有的关于分布式解决方案的相关研究工作中,有一些基于博弈论方法对计算卸载问题进行建模,求解最优决策。其中,它们主要从网络带宽资源和云计算资源分配两个方面进行任务计算卸载的通信模型和计算模型的建立,基于博弈理论建立分布式计算卸载的决策模型。但是,这些基于博弈论的计算卸载方法只考虑了任务卸载过程中静态的资源分配策略,即分配给用户的通信和计算资源在用户任务计算卸载的过程中保持不变,这不能高效地利用有限的通信和计算资源。
因此,有必要对现有技术的移动边缘计算网络架构中的计算卸载方法进行改进,以使得网络带宽资源、边缘云计算资源实现高效的分配,提高资源利用率。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供了一种移动边缘计算网络架构中的计算卸载方法、装置及计算机可读存储介质,以解决现有技术中的网络带宽资源和边缘云计算资源利用率低的问题。
本发明实施例的第一方面提供了一种移动边缘计算网络架构中的计算卸载方法,所述移动边缘计算网络架构包括无线基站及多个移动设备,所述无线基站附近部署边缘云服务器,所述多个移动设备中至少2个移动设备各自有计算任务需要卸载到所述边缘云服务器执行,所述方法包括:在将计算任务传输至所述边缘云服务器的过程中,各所述计算任务依据预设的带宽资源分配模式分配带宽资源;和/或,在所述边缘云服务器对计算任务进行计算的过程中,各所述计算任务依据预设的计算资源分配模式分配计算资源。
进一步地,所述预设的带宽资源分配模式为:对各所述计算任务分配独立的初始带宽资源,并且将传输结束的计算任务所占用的初始带宽资源分配给传输未结束的计算任务。
进一步地,所述预设的计算资源分配模式为:对各所述计算任务分配独立的初始计算资源,并且将计算结束的计算任务所占用的计算资源分配给计算未结束的计算任务。
进一步地,在将计算任务传输至所述边缘云服务器的过程中,至少一所述计算任务的带宽资源在传输过程中增加。
进一步地,在所述边缘云服务器对计算任务进行计算的过程中,至少一所述计算任务的计算资源在计算过程中增加。
进一步地,所述多个移动设备中每个所述移动设备均有一个计算任务,所述方法将计算卸载的决策问题描述为分布式计算卸载博弈,以决定每个所述移动设备的计算任务在本地执行或是卸载到边缘云服务器执行。
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