[发明专利]一种基于综合信任评价的边缘计算协同盟员发现方法

说明书

本发明公开了一种基于综合信任评价的边缘计算协同盟员发现方法，该方法通过构建任务驱动型协同虚拟服务池的方式，将算力、存储、带宽、行为差异性边缘节点进行自适应融合，以节点的信任度评估资源的可靠性，以节点的可用性、可靠性、鲁棒性、资源共享构建协同服务盟员簇，以负载均衡能力、丢包率、延迟、任务完成率等为指标衡量构建的协同盟员簇的性能，通过建立节点协同服务效用模型，证明了节点协同博弈具有纳什均衡稳态，实现负载均衡平滑，抑制热区效应，提高选择盟员的性能和协同服务的效率。

技术领域

本发明涉及边缘计算技术领域，具体是边缘计算中的一种基于综合信任评价的边缘计算协同盟员发现方法。

背景技术

随着互联网的迅速发展，以及移动智能物联网设备的广泛使用，使得物联网、超高清视频、实时视频流、无人驾驶、工业物联网、空天地海一体化综合通信等新兴网络应用和服务需求大量涌现。这些新兴的应用都具有数据量大、带宽高和时延敏感的特点。由于边缘计算、人工智能技术的迅速发展和相互融合，未来网络智能化、数字化、泛在化和异构一体化融合的“三化一融”的趋势日益明显。据IDC报告指出2020年将有超过500亿个终端和设备接入网络，2030年将达到1000亿。网络“三化一融”的发展，使得其所承载的设备数量和种类、服务与计算模式、协议簇等都变得越来越庞杂，最终会演化成一个稳定、开放、复杂的庞大混沌信息与数据流式服务系统。网络直播、短视频等应用使网络流量将呈指数级增长，视频流量已占用互联网流量的73％，预计到2021年将达到82％。目前，云计算中心的带宽、容量、延迟、资源、算力等已成为制约其发展的瓶颈。

异构融合泛在化与海量数据流量处理是下一代网络发展所面临的主要挑战之一，高带宽和低延迟是其中的关键指标。边缘计算是一种有效的解决方法之一，它的核心思想是将计算任务和服务等从云计算、网络核心下推至网络边缘的新型模式，对数据产生的网络边缘侧实施计算和分析处理，减少带宽消耗和延迟，实现就地、就近服务，以满足实时服务要求。业界与学术界相继提出网络计算新模式，这些网络计算新模式能在智能终端侧提供计算资源并能按应用需求将数据就近处理。边缘计算推动云计算向分层架构演进，通过融合网络边缘服务器和分布式智能终端等资源实现“时、空、距”三维度为用户提供实时可靠的高质量服务。

随着边缘智能终端的算力、存储容量等资源增长与计算模式的变革，网络边缘资源开始向AI计算、服务器、微服务机群和微数据中心演进。复杂程度不同的应用场景对资源需求各异，如社交、购物、娱乐等应用的智能手机，其算力、存储、带宽等资源多且有空闲，但对于海洋监测、无人驾驶、视频监控、工业控制等应用领域，大量的数据处理、分析和计算需要在终端完成，且具有异构、时延敏感、实时响应等特性，其智能终端所具有的算力、存储、带宽等资源不能满足其承载的功能业务需求。边缘计算可有效地解决这一问题。

综上所述，现有技术主要存在以下问题：1)由于边缘计算任务通常是非均匀的，再加上边缘节点自身能力的限制，在浪涌、热区和高载情况下，由于边缘节点的任务过载，产生了网络拥塞、抖动、失效、宕机等问题。通过边缘的交互与协同，能充分发挥云、边、端各层节点的优势，平衡资源使用，实现资源利用率、能耗、带宽、存储等全面优化；2)由于边缘节点的算力、存储、带宽、行为的差异性，协同边缘节点的选择直接影响边缘计算的QoS。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的不足，而提供一种基于综合信任评价的边缘计算协同盟员发现方法，该方法通过构建任务驱动型协同虚拟服务池的方式，将算力、存储、带宽、行为等差异性边缘节点进行自适应融合，以节点的信任度评估资源的可靠性，以节点的可用性、可靠性、鲁棒性、资源共享等构建协同服务盟员簇，以负载均衡能力、丢包率、延迟、任务完成率等为指标衡量构建的协同盟员簇的性能，建立节点不良行为惩罚机制，抑制自私、理性、策略等节点的作弊行为，有效地实现负载均衡平滑，抑制热区效应，提高选择盟员的性能和协同服务的效率，实现高效、可信的资源协同服务。

实现本发明目的的技术方案是：