[发明专利]一种移动边缘计算环境下支持车联网应用的计算迁移方法

说明书

本发明公开了一种移动边缘计算环境下支持车联网应用的计算迁移方法，首先获取车辆网中车辆的计算任务的计算资源和缓存空间要求；然后获取与发送计算任务的车辆在同一路段覆盖范围中的边缘计算设备的资源使用情况；其次，根据计算任务对于计算资源和缓存空间的要求以及边缘计算设备的资源使用情况，采用贪心算法检索，寻找边缘计算设备，得到各个计算迁移策略；接着分别计算各个计算迁移策略的时延；最后选择时延最优的计算迁移策略为最终的计算迁移方法。

技术领域

本发明涉及移动边缘计算技术以及车联网领域，特别适用于车联网中基于时延的计算迁移和资源调度。

背景技术

在车联网中，由于车辆自身的计算资源有限，选择将计算任务迁移至云平台上，利用云平台的计算资源代为计算。但鉴于未来的自动驾驶技术等对于低时延要求高的技术，将计算任务迁移至远程云，远程云再将计算结果返回给车辆的时延过长，无法满足低时延的要求，所以移动边缘计算被提出。将基站部署在网络的边缘，车辆将计算任务交予边缘计算基站来计算将大大减少时延。为了尽可能减少时延，由路侧单元(Rodeside Units,RSUs)和服务器组成的边缘计算设备(Edge Computing Devices,ECDs)出现。车辆将计算任务迁移至ECDs，由于ECDs处在网络的最边缘，将比计算任务迁移至边缘计算设备的时延还要低。但ECDs中的服务器甚至边缘计算服务器的计算资源是有限的，面对越来越复杂且要求低时延的计算任务，计算任务的迁移问题日益突出，并且收到了社会的普遍关注。

为了应对ECDs中计算资源有限和计算任务对计算资源要求高的矛盾，在ECDs之间，实现协作缓存分配和计算是学术界关注的热点。通过ECDs之间的协作，可以实现计算资源和缓存空间的高效共享。通过计算迁移技术，可以实现多个ECDs中计算资源的合理利用，从而满足计算任务的低时延要求。但是，在计算迁移时，仍然需要考虑其他ECDs中的计算资源和缓存空间，实现多个ECDs的计算资源的充分利用以及满足任务的低时延要求。

“Sasaki K,Suzuki N,Makido S,et al.Vehicle control system coordinatedbetween cloud and mobile edge computing,2016 55th Annual Conference ofthe.IEEE Society of Instrument and Control Engineers of Japan(SICE),2016:1122-1127.”提出了基于基础设施的车辆控制系统，动态地分配计算资源并根据网络条件切换所收集地传感器上的必要计算以实现安全驾驶。“Mao Y,Zhang J,Letaief K B.Jointtask offloading scheduling and transmit power allocation for mobile-edgecomputing systems.IEEE Wireless Communications and Networking Conference(WCNC),2017:1-6.”提出了一种低复杂度的次优算法，以基于交替最小化来最小化执行延迟和设备能耗的加权和，来减少执行延迟和设备能耗。但当前的边缘计算中的计算迁移策略忽视了边缘计算设备中有限的计算资源。随着车联网的不断发展，计算任务的复杂性越来越大以及对时延的要求越来越高，单个边缘计算设备的计算资源无法满足这些要求。因此，需要设计基于时延的计算迁移策略，以实现边缘计算设备协作缓存分配和计算。

发明内容

本发明针对车联网计算任务低时延要求的特点，提供一种移动边缘计算环境下支持车联网应用的计算迁移方法，适用于车联网应用的低时延要求计算任务。

为了解决上述技术问题，本发明公开的一种移动边缘计算环境下支持车联网应用的计算迁移方法，包括以下步骤：

步骤1：接收车辆在车联网应用发送的计算任务，分析该计算任务，获取计算任务对边缘设备的计算资源和缓存空间要求。