[发明专利]自适应边缘计算卸载方法、装置及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种自适应边缘计算卸载方法、装置及计算机可读存储介质，所述自适应计算卸载方法包括：S101：获取用户任务请求；S102：判断用户任务请求中的服务特征是否存在于MEC服务器中，若是，进入步骤S103，否则，执行可卸载对象预处理方案并进入步骤S103；S103：执行卸载方案并输出计算卸载结果。本发明能够减少边缘服务的缓存空间、降低边缘服务器上的能耗的同时降低任务卸载的决策时间和决策复杂度。

技术领域

本发明涉及边缘计算技术领域，具体涉及一种自适应边缘计算卸载方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

近年来，随着海量用户涌入网络，大数据时代已经来临，网络数据处理能力迅速向网络边缘转移，使得多接入边缘计算(Multi-access Edge Computing,MEC)已经成为了5G/B5G、工业物联网以及算力网络发展的关键技术和基础。与传统中心云计算技术相比，它集电信和IT服务于一体，在无线接入网的边缘为用户等网络设备提供云计算能力，并可以减少终端用户的计算、存储、处理和访问的延迟，同时还具有邻近性、高带宽、网络信息实时监测、位置感知、移动支持和高安全性等优势。这些优势也使得MEC可以应用于具有可变时延要求的垂直行业中，例如：触觉互联网、远程手术、工业自动化、智能交通和智能电网。

目前，领域内越来越多的研究者对MEC中的若干问题进行了长足且丰富的研究，其中与MEC相结合的一个广泛的研究方向就是对计算卸载技术的推进和优化。MEC环境下的计算卸载技术通过将移动终端设备的计算任务卸载到网络边缘执行，相比于集中式云计算，在请求时延、通信资源占用等方面具有明显优势，从请求端来看，计算卸载可以分为部分卸载以及二进制卸载两类；从服务端来看，它又可以分为边缘全卸载、中心云和边缘联合卸载、设备到设备(Device to Device,D2D)卸载、服务器和设备联合卸载四类。每种卸载方案具有不同的包容性和适用性，需要在实际的卸载环境下选择相适应的卸载技术。从本质上来说，边缘计算卸载的最终目标都是为了最小化用户请求的延迟，而延迟高低则取决于MEC服务器之间的资源部署条件和用于计算卸载的服务器的选择情况。由于在物联网中产生的任务大部分具有优先级约束，如何将具有优先级约束的任务转发到不同类型的终端或服务器上，需要根据不同任务特性进行调度。而卸载服务器的选择又依赖于各个MEC服务器上的服务部署和调度方案。如何满足具有优先级要求的物联网任务的性能需求，以及如何平衡资源利用和计算延迟对于网络负载造成的差异是目前边缘计算卸载技术研究的一大痛点。有很多新的研究技术都将这两者割裂开来，分别对其进行深入研究和优化；或是弱化其中一项对于边缘计算卸载性能的影响，真正以优先级约束、服务部署和计算卸载共生且并重为前提的边缘计算卸载研究技术屈指可数。

发明内容

本发明的目的在于提供一种自适应边缘计算卸载方法、装置及计算机可读存储介质，以能够减少边缘服务的缓存空间、降低边缘服务器上的能耗的同时降低任务卸载的决策时间和决策复杂度。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

本发明提供一种自适应边缘计算卸载方法，所述自适应计算卸载方法包括：

S101：获取用户任务请求；

S102：判断用户任务请求中的服务特征是否存在于MEC服务器中，若是，进入步骤S103，否则，执行可卸载对象预处理方案并进入步骤S103；

S103：执行卸载方案并输出计算卸载结果。

可选择地，所述步骤S102中，所述可卸载对象预处理方案包括：

A1：分别对所述MEC服务器中的已有服务特征的流行度和所述用户请求中的服务特征的流行度进行更新；以及

A2：以满足边缘卸载率的同时最小化边缘服务缓存空间为目的进行边缘服务部署。

可选择地，各服务特征的流行度的更新结果P_new(s_i)为：