[发明专利]面向并行微服务组合的边缘服务部署方法

说明书

本发明公开了一种面向并行微服务组合的边缘服务部署方法，包括：构建边缘环境下终端和边缘服务器之间的连接拓扑以及边缘服务器的容量限制；构建边缘环境下终端与边缘服务器之间的微服务请求‑响应系统；形成以最小化终端的服务响应时间作为主目标、最小化终端访问云服务器的次数作为辅助目标的多目标组合；编码微服务部署方案得到主目标和辅助目标对应的适应值；构建种群，基于带精英策略的非支配排序的遗传算法并融合粒子群算法对种群进行迭代优化以求解Pareto最优解，得到主目标最优的个体对应的微服务部署方案。本发明通过引入辅助目标防止了主目标过早收敛而陷入局部最优解；通过引入粒子群算法改进非支配排序的遗传算法，提高了算法的准确性。

技术领域

本发明属于边缘计算技术领域，具体涉及一种面向并行微服务组合的边缘服务部署方法。

背景技术

近年来，手机、可穿戴设备、传感器和各种物联网终端设备的数量日益增加。服务提供商为终端设备提供低延迟连接是一个关键的服务质量需求，面对数量庞大的终端设备，服务提供商如何在成本可控的条件下为终端设备提供更高的服务质量成为了边缘计算中的一个关键问题，多接入边缘计算(MEC，Multi-Access Edge Computing)为解决该问题提供了良好的切入点。

多接入边缘计算旨在将服务推向网络边缘，即在靠近终端的地方建立统一的服务提供平台，称之为边缘服务器。边缘服务器比云端服务器更靠近终端设备，可以就近处理服务并将结果交付给终端，实现了低延迟、高服务质量。多接入边缘计算提供了新的服务模式，服务提供商可以租用边缘服务器来托管服务，通过优化服务的部署策略，来提高租用资源的利用率。

在多终端多边缘服务器的场景中，由于相邻边缘服务器的覆盖范围往往存在重合，因此，同一个边缘服务器可以为多个终端提供服务，同一个终端也可以向多个边缘服务器请求服务；优化服务部署策略，一方面要考虑边缘服务器的资源约束和范围约束，另一方面要降低终端的服务请求延时。

现有的优化服务部署策略主要针对完整的、不可拆分的服务，然而一个完整的服务往往由一组微服务组成。一组微服务的执行过程可分为串行和并行，串行呈单链形，并行呈图形。目前，已有的基于微服务组合的优化服务部署策略主要考虑串行微服务组合。

现有的优化服务部署策略的方法主要分为精确算法、启发式算法、元启发式算法，精确算法基于分支定界法，具有指数级复杂度，不适用于大规模的组合优化问题。启发式算法通常以问题为导向，一般是一种只能求得局部最优解的贪心算法。元启发式算法是启发式算法的改进，针对的是普遍的问题，解决问题的策略相对启发式算法更为通用，常见的元启发式算法包括包括遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法及神经网络算法。启发式算法和元启发式算法可以快速得到可行解，但是存在过早收敛而陷入局部最优解的问题。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足之处，提供一种面向并行微服务组合的边缘服务部署方法，该方法针对并行微服务组合使用元启发式算法，一方面，通过引入辅助目标的方式，不仅防止了单目标的情况下该目标过早收敛而陷入局部最优解，而且也为辅助目标求得较优解；另一方面，通过引入粒子群算法中粒子具有记忆功能的特点，改进带精英策略的非支配排序的遗传算法(NSGA-II)，提高了算法的准确性。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：

一种面向并行微服务组合的边缘服务部署方法，包括以下步骤：

步骤S1、处理终端和边缘服务器的地理位置信息，初始化每个边缘服务器的属性，构建边缘环境下终端和边缘服务器之间的连接拓扑以及边缘服务器的容量限制；

步骤S2、设计并行微服务组合架构，每个终端请求一个基于该架构的服务，构建边缘环境下终端与边缘服务器之间的微服务请求-响应系统；