[发明专利]一种面向实时数据处理应用的边缘协同存储方法

权利要求书

1.一种异构边缘计算环境下面向实时数据处理应用的边缘协同存储方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

(1)确定需要参与协同存储的边缘服务器集合，对各边缘服务器来说，集合中的其它边缘服务器即为其邻居服务器，云数据中心被认为是所有边缘服务器共同的邻居服务器，与边缘服务器相邻的各邻居服务器加上唯一的云数据中心构成邻居服务器集合，以此确定边缘服务器的邻居服务器集合；

(2)以storeProposez,m,income的格式表示存储候选方案，表示将模型数据m存储在边缘服务器z上的存储效益为income，每个边缘服务器都存储一定数量与实时数据处理应用相关的模型数据，只有存储模型数据才能执行与该模型相关的计算任务，为每个边缘服务器分别计算所有模型数据对其的存储效益income，生成初始存储效益矩阵，存储效益矩阵为一个矩阵或二维数组，列序号代表边缘服务器的编号，行序号代表模型编号，矩阵元素的值表示将模型数据m存储在边缘服务器z上的存储效益值income；

(3)对于每个边缘服务器z，每次存储一个模型数据，在每次选取下一个模型数据存储时，都需要先确定z中还未存储的模型数据集合，然后从存储效益矩阵中寻找这些未存储的模型数据中，在边缘服务器z上具有最大存储效益的存储候选方案；

(4)如果(3)中选出的存储候选方案z，m，income_max中对应的边缘服务器z还有足够的空间容纳模型数据m，则将模型数据m存储到边缘服务器z并计算更新其剩余存储空间与受本次存储操作影响的其他模型数据的存储效益；

(5)重复步骤(3)、(4)，直到所有边缘服务器的存储空间都不足以容纳新的模型数据为止。

2.根据权利要求1所述的一种异构边缘计算环境下面向实时数据处理应用的边缘协同存储方法，其特征在于，在步骤(2)中，每个模型数据对边缘服务器的存储效益计算方法如下：

(2.1)以变量Z表示边缘服务器集合，以z表示边缘服务器的编号，统一用z表示边缘服务器，用k表示z的邻居服务器，用k’表示k的邻居服务器，cloud表示云数据中心，以变量f_z和s_z分别表示边缘服务器z的计算能力和存储空间，以变量表示边缘服务器z和邻居服务器k之间的带宽，以集合E_z表示边缘服务器的邻居服务器集合，该集合中包括与其相邻的边缘服务器与一个共同的云数据中心；

(2.2)对于模型数据，以M表示模型数据集合，以m表示模型数据编号，{X_zm}表示数据放置策略，即模型数据m是否存放在边缘服务器z上，0表示不放置、1表示放置；ω_zm表示边缘服务器z对模型数据m的偏好程度，即z收到m对应任务的概率，size_m、input_m以及c_m分别表示模型数据m的大小、对应任务的平均输入大小以及对应的计算量；

(2.3)若边缘服务器z或其邻居服务器存有模型数据m，则由存有模型数据的边缘服务器中处理代价最小的进行任务处理；当边缘服务器z及其邻居均未存储模型数据m时，该模型对应任务只能被丢弃或者迁移给云数据中心处理，迁移到云数据中心时，边缘服务器z处理该模型数据m对应任务的代价为任务迁移给云数据中心处理所需时间，记作各边缘服务器处理任务的处理代价表示为将任务迁移到该服务器自身计算的迁移计算代价与该服务器自身的惩罚时间之和，并且用边缘服务器z对模型数据m对应任务的处理代价和邻居服务器k对m对应任务的处理代价的加权和来表示m对应的任务在边缘服务器z上的处理代价，记为t_zm，最终通过和t_zm之间的差值表示边缘服务器z存储模型数据m的效益income，公式如下：

(2.4)存储效益计算所得结果即为存储候选方案storeProposez,m,income中的income值，将各存储效益计算后存入存储效益矩阵，而异构边缘环境下边缘层模型数据存储优化模型的优化目标是最大化模型数据存储效益，即最小化任务平均迁移处理代价，具体计算公式如下：