[发明专利]一种基于中介节点任务分配的负载均衡方法

说明书

本发明涉及一种基于中介节点任务分配的负载均衡方法根据边缘节点的固有属性和实时属性，将其分为轻负载、正常负载和重负载三类，然后利用任务分配模型，将新的任务分配给负载相对较轻的节点，能够平衡边缘节点间的负载，减少任务的完成时间。

技术领域

本发明涉及通信领域，特别是涉及一种基于中介节点任务分配的负载均衡方法。

背景技术

物联网(IoT)具有跨地域连接大量智能设备的能力，并且已成为许多先进应用程序基础设施的一部分。物联网还旨在生成大量数据，这些数据将在未来几年继续增长。然而，设备的局限性使得解决当前范例(如大数据或深度学习)变得非常复杂。在过去几年中，物联网与云计算等颠覆性技术的集成提供了物联网所需的功能，以解决这些范例。云计算技术的出现为提供了构建各种复杂业务应用程序的轻量级解决方案。但是，云计算中心通常位于远离移动用户的位置，用户和远端云之间的数据延迟可能是漫长且是不可预测的。并且访问远端云会产生很高的访问延迟，严重影响了网络性能。

为了应对用户和远端云之间的数据延迟，边缘计算正在缓慢地将云计算应用程序、数据和服务从集中式节点转移到网络边缘，通过在最靠近数据源的网络边缘执行数据处理来优化云计算系统。它位于终端设备和传统与计算数据中心之间，用于处理低延迟和实时任务。该服务被视为靠近终端用户的云，以提供更少延迟的计算和服务。

虽然边缘计算能大大降低延迟，但任务分配的不合理性导致了各节点的负载不均衡。并且由于边缘计算节点的多样性和不均匀性，普通的负载均衡算法不能直接应用于边缘计算。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于中介节点任务分配的负载均衡方法及系统，能够平衡边缘节点间的负载，减少任务的完成时间。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种基于中介节点任务分配的负载均衡方法，所述方法包括：

获取边缘节点的负载属性值；

根据所述负载属性值，利用朴素贝叶斯算法将所述边缘节点进行分类，得到分类结果；所述分类结果包括：轻负载、正常负载和重负载；

根据所述分类结果，选择目标节点利用任务分配模型对任务进行分配。

可选的，所述获取边缘节点的负载属性值，具体包括：

获取任务请求信号和所述边缘节点的固有属性；

将所述任务请求信号发送至所述边缘节点，并接收所述边缘节点返回的实时属性；

根据所述固有属性对应的固有属性值和所述实时属性对应的实时属性值构成边缘节点i的负载属性值L_i。

可选的，所述边缘节点的负载属性值具体为：L_i＝(L₁,L₂,L₃,L₄)；

L₁为内存属性值，其中为无量纲化处理后的物理内存值，R_i为节点i的内存大小，为边缘节点i的内存利用率，σ₁+σ₂＝1；

L₂为CPU属性值，其中为无量纲化处理后的CPU主频*核数值，C_i为节点i的CPU主频*核数值，为节点i的CPU占用率，ε₁+ε₂＝1；

L₃为磁盘属性值，其中为无量纲化处理后节点i的磁盘大小，D_i为节点i的磁盘大小，为节点i的磁盘占用率，δ₁+δ₂＝1；