[发明专利]一种移动边缘环境下的服务工作流容错调度方法

说明书

本发明公开一种移动边缘环境下的服务工作流容错调度方法。本发明利用免疫算法保持粒子群寻优的全局性，避免粒子陷入局部最优解中，提高求解效率，同时提出一种混合容错策略，其根据任务子期限以及任务期望执行时间确定任务容错方法，保证服务工作流在执行过程中的鲁棒性。同时将免疫粒子群算法运用到服务工作流调度环境中，减少工作流任务整体运行时间。

技术领域

本发明属于服务工作流调度领域，具体涉及一种移动边缘环境下的服务工作流容错调度方法。

背景技术

随着移动互联网技术的不断发展，越来越多的新型移动应用程序涌现，其中部分应用如人脸识别、自然语言处理和增强现实对于计算资源有较高需求。通过服务工作流调度将移动设备中需要大量计算资源的任务卸载至移动边缘侧的演进节点(Evolved NodeB，eNB)中执行，可以减少任务执行时间和移动设备的能耗从而提高用户体验。

然而随着应用的不断发展，服务工作流所需要的计算资源需求量日益增加，传统的调度方案已经不能够满足日渐增长的计算需求，故需对调度方案进行优化。在增强现实的服务工作流任务在执行过程中，服务器通常会因资源节点的软件或者硬件故障问题出现资源失效情况，导致在其上运行的任务执行失败，故需引入容错技术减少任务失败率，提高工作流执行的稳定性。当前调度方法大多只针对工作流延时问题或容错策略中的某一方面进行考虑，且部分容错算法会有较大的系统冗余，增加了服务任务的运行时间。

基于上述分析，针对现有服务工作流调度方法中存在的缺陷，有必要进行研究，提出一种方法解决当前存在的缺陷，以获得最优的工作流调度方案。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有服务工作流调度方法任务失败率高、运行时间长，提供一种适用于移动边缘计算环境下的服务工作流容错调度方法，利用免疫算法保持粒子群寻优的全局性，避免粒子陷入局部最优解中，提高求解效率，同时提出一种混合容错策略，其根据任务子期限以及任务期望执行时间确定任务容错方法，保证服务工作流在执行过程中的鲁棒性。同时将免疫粒子群算法运用到服务工作流调度环境中，减少工作流任务整体运行时间。

为了解决现有方案中存在的问题，本发明的技术方案如下：

步骤(1)：获取待调度的服务工作流，该服务工作流包括多个任务；

在增强现实服务工作流调度过程中，任务失败概率通常与任务需求的可靠性等级和资源节点的信任度有关。任务在第n个资源节点上运行时的失败概率服从负指数分布，可靠性模型具体如下：

其中为第i条工作流中编号为j的任务t_i,j调度至n号资源节点上执行失败的概率。λ为故障系数，RD_i和TL_n分别为第i条服务工作流可靠性需求和第n个资源节点可靠性水平。

步骤(2)：分层排序

使用异构计算环境下最早完成时间算法HEFT对初始工作流分层生成就绪队；具体是：

2.1：将多条服务工作流的任务按照层次序进行划分，首先判断当前任务是否为出口任务；

若是出口任务则不存在后继任务，任务所在层DP(t_i,j)为0，其任务权重如下：

rank(t_i,j)＝c_i,j/P^ref (2)

其中c_i,j为任务t_i,j所需算力大小，P^ref为参考资源节点性能；

若不是出口任务，任务所在层DP(t_i,j)为当前任务所在的层数，如下：