[发明专利]异构边缘计算中卸载DAG任务的计算资源分配方法

说明书

异构边缘计算中卸载DAG任务的计算资源分配方法，由移动设备将DAG任务卸载上传到边缘计算设备上，边缘计算设备为应用的DAG任务构造按B‑Level降序排列的缓冲队列，由协同器从缓冲队列中取出队首的就绪任务实现对DAG任务的解耦合，并把就绪任务映射到按最迟完成时间升序排列的队列中，再将该队列中的任务按排序逐个取出。边缘计算设备估算出任务在其上能开始执行的时间、估计完成时间和执行消耗并发出执行请求。通过分析执行请求、构建执行请求集合、计算执行请求权值并根据执行请求权值为DAG任务分配合适计算资源。通过该方法能实现计算资源更合理、高效地分配，缩短应用的平均处理时间，提高异构边缘计算网络的运行效率，降低应用执行消耗。

技术领域

本发明涉及移动计算和物联网应用处理技术领域，特别涉及一种适用于异构边缘计算环境中卸载DAG任务的计算资源分配的方法。

背景技术

随着智能移动设备的普及，各种复杂移动应用蓬勃发展。诸如像自动驾驶、姿态识别、增强现实等应用程序，它们内部由任务之间的依赖约束形成有向无环图(DirectedAcyclic Graph,DAG)的逻辑结构。这类应用通常都既有大量资源消耗需求，又有时延敏感要求。利用计算卸载技术，部署在网络边缘的计算设备能有效地为这些移动设备分配计算资源，改善应用执行的用户体验。

当前，在可实施的多用户DAG任务卸载策略方面，现有工作从应用的平均时延、通信带宽分配、通信吞吐量等方面为多用户卸载DAG任务提出了不同优化目标的任务调度策略。例如：中国专利文献CN112380008A公开了一种面向移动边缘计算应用的多用户细粒度任务卸载调度方法，其考虑系统的能耗和延迟把计算卸载看作一个约束多目标优化问题(CMOP)，然后通过改进的NSGA-Ⅱ算法来解决CMOP。已有的研究DAG任务计算卸载的工作，在面对多用户竞争计算资源时，都只根据用户卸载请求的简单优先级为不同用户的DAG任务分配计算资源，并未考虑服务供给方(边缘计算设备)和服务使用方(智能移动设备)在资源分配中的效用因素。

实际上，由于边缘计算设备分布部署在地理位置不同的网络边缘，它们即便去处理同一个任务也可能因各个设备自身的特性以及所处地理位置的差异，而产生不同的执行消耗。此外，因应用的任务自身计算负载和对资源消耗的差异性，同一个边缘计算设备在执行各个应用的不同任务时也会产生不同的执行消耗。目前已经有一些关于移动应用和边缘计算设备之间计算资源和通信资源分配问题的研究，但这些研究通常只考虑移动应用是由一些独立的计算任务构成，即任务之间没有依赖约束，这些方法和优化方案都无法直接应用到由DAG任务图构成的移动应用上。

发明内容

本发明的目的是提供一种异构边缘计算中卸载DAG任务的计算资源分配方法，通过匹配合适的边缘计算设备、缩短应用的平均处理时间，提高异构边缘计算网络的运行效率，有效降低移动设备利用边缘计算设备资源卸载处理DAG任务的执行消耗。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种异构边缘计算中DAG任务计算卸载的计算资源分配方法，在所构建的异构边缘计算网络中，由协同器实时收集能够互相通信的各边缘计算设备的当前状态信息并发布给其它边缘计算设备；为每个边缘计算设备分配一个指定的服务区域，并令其负责接收自身服务区域内的移动设备发来的计算卸载请求和上传的应用数据以及在其自身服务区域内的移动设备与其他服务区域的边缘计算设备进行数据传输时作为中转站；并按照以下步骤进行DAG任务计算卸载的计算资源分配：

S1.给每个移动设备要运行的应用n分别增加一个入口伪节点t_n0和一个出口伪节点t_nI；

S2.移动设备向其所在服务区域的边缘计算设备发送应用数据；

S3.当应用数据到达时，边缘计算设备根据上传的应用数据确定各个任务的B-Level优先级；

S4.边缘计算设备为已到达自己的每个不同卸载请求构造一个任务缓存列表，并在每个缓存列表内将相应应用的任务按照B-Level降序排列；