[发明专利]一种基于最优控制变分法的资源负载均衡调度方法

说明书

本发明公开了一种基于最优控制变分法的资源负载均衡调度方法，包括步骤：1.获取每个边缘计算服务器的CPU使用率等信息；2.根据步骤1中获取的信息建立状态空间表达式，进而建立状态变量；3.根据步骤1中的信息建立各个状态的期望值；4.由步骤3的期望值补全步骤2中的状态方程；5.根据网络拓扑图和步骤3的期望值构建性能指标函数；6.计算最优控制以及最优轨线。本发明能够应对多种使用情景并可考虑多种影响因素，变分法能动态调整负载均衡方案，能有效降低服务器的负荷与减少闲置资源。

技术领域

本发明属于移动边缘计算领域，是资源调度方法，适用于小型基站(small-cellbase stations)环境中。特别适合局域网内的小型基站负载均衡。

背景技术

随着移动终端设备的普及和移动互联网流量的迅速增长，距离移动终端较近的边缘计算服务器可以满足移动终端的密集型计算任务以及对网络延迟的严苛要求，例如VR任务、移动端网络游戏和超高清视频播放。负载均衡方法能充分利用各个边缘计算服务器的计算资源以解决边缘计算服务器计算与存储资源较少的缺点。负载均衡方法的关键在于尽可能降低服务器的负荷与减少闲置资源。

目前主流的负载均衡的策略有同级任务卸载，它采用转发计算任务的方法，将负荷较高的服务器的任务转移到负荷较低的服务器上，降低了计算延迟与提高服务器的利用率。由于卸载的任务的接收服务器的选择带有一定的随机性，并不能充分利用所有的闲置资源，或者相同任务多次转发而增加网络延迟。影响移动终端任务处理的因素包括边缘计算服务器的CPU使用率、内存与硬盘占用率和网络延迟等，仅考虑某几项因素而忽视其他因素依旧会导致处理任务能力下降。此外，也要考虑不同环境下各种因素所占的比重。

当前负载均衡方法大多采用同级卸载的方式，即将超负荷处理器的计算任务卸载到未超负荷的服务器上，但卸载过程中计算任务的传输速度为固定的，且未考虑此过程中造成的网络拥堵，并且在选择接收计算任务的服务器上有一定的随机性，因而不能充分利用闲置服务器的资源。

基于以上负载均衡方法，有很多改进方式，但这些方法缺少影响因素的比重调节，或不能将多种因素考虑在内。

综合以上情况，需要提出一种负载均衡方法，它能够应对多种使用情景并可考虑多种影响因素。

发明内容

针对上述问题，本发明提出一种基于最优控制变分方法的边缘计算服务器的负载均衡方法，以解决边缘服务器计算能力不足和资源限制的问题，该方法包括如下步骤：

(1)获取每个边缘计算服务器的CPU使用率C％、内存占用率R％、硬盘占用率D％。

(2)根据服务器的CPU使用率、内存占用率、硬盘占用率、网络状况建立状态空间表达式，进而建立状态变量:x＝Ax。

(3)根据当前的CPU使用率、内存占用率、硬盘占用率计算出相应的CPU使用率、内存占用率、硬盘占用率的期望值(目标集S)。

(4)由(3)中的期望补全(2)中建立的状态方程，为

(5)根据网络拓补图、(3)中的期望构建性能指标J。

(6)计算出最优控制u^*(t)所对应的最优轨线x^*(t)。

进一步，步骤1中，所述信息数据包括：

每个边缘计算服务器的CPU使用率C％、内存占用率R％、硬盘占用率D％。

进一步，步骤1的具体过程包括：

步骤1.1，实时监控各个服务器的状态；

步骤1.2，若某服务器的CPU使用率超过预先设定的阈值，则将该服务器设定义为超负荷服务器；

步骤1.3，若期望值高于阈值，则重新调整阈值，重复步骤1.2。