[发明专利]一种基于QoS和用户行为预测的多用户计算卸载方法

说明书

本发明提供一种基于QoS和用户行为预测的多用户计算卸载方法，包括以下步骤：步骤一：将需要处理的计算任务并传输至终端设备；步骤二：终端设备先完成计算卸载决策，然后执行计算任务，最后返回处理结果。过综合考虑用户当前和未来一段时间内的行为进行计算任务的卸载决策，既优化计算任务的执行时间，也优化了终端能耗，同时降低了远距离传输带来的隐私泄露风险。综合考虑计算任务在边缘服务器和本地执行开销，合理地分配计算资源，提高提供给用户的QoS(服务质量)。

技术领域

本发明属于计算计数据处理领域，具体的涉及一种基于QoS和用户行为预测的多用户计算卸载方法。

背景技术

随着通信技术的迅速发展，智能移动设备已成为社会生活中不可或缺的重要部分，催生出了大量高质量的服务与应用，例如自动驾驶、增强现实等。分布在智能手机等终端设备及其附近的数据采集节点产生各种应用所需数据，数据采集后汇聚到终端设备，这些来自终端设备外和终端设备本身应用的计算任务需要被处理。而在数据处理阶段，除了本地执行外还可以将计算任务发送到云计算中心处理。

云计算中心拥有较强计算能力和较大规模的计算设备，为终端设备提供丰富的网络和计算服务。然而，云计算中心通常部署在离用户较远的地方，计算任务卸载到云计算中心需要经历较长的传输时延，难以适用于实时性较强的计算任务和应用。来自用户终端设备外和终端本身的计算任务通过网络传输到云计算中心进行计算和存储，这样会带来较大的延迟、较高的带宽占用和远距离传输带来的隐私泄露等问题。

相比于云计算中心的计算卸载，移动边缘计算中的卸载技术将计算任务卸载到边缘网络，能够解决终端设备在资源存储、计算性能等方面的不足，距离用户较近的边缘服务器和终端设备的处理也能够满足实时性较强的计算任务时延要求。

然而，由于终端能耗、计算任务的完成时间和终端本身的负载等因素都会影响用户的体验，所以仅考虑以降低能量消耗为目标的计算卸载方法，可能导致计算任务的完成时间不满足其时延要求而直接影响用户的体验和服务质量(QoS)。

发明内容

针对以上缺陷，本发明提供一种基于用户行为建模和预测的多用户计算卸载方法，该方法能很好的满足计算任务对响应时延、终端设备能耗等QoS(服务质量)指标的要求，并且能优化计算任务的响应时延，延长智能手机等终端设备的使用时间。

本发明的技术方案为：一种基于QoS和用户行为预测的多用户计算卸载方法，所述方法包括以下步骤：步骤一：将需要处理的计算任务并传输至终端设备；步骤二：终端设备先完成计算卸载决策，然后执行计算任务，最后返回处理结果。

进一步地，一种基于QoS和用户行为预测的多用户计算卸载方法，所述步骤一中的所述需要处理的计算任务包括：来自终端设备以外的计算任务和终端设备本身应用的计算任务；所述终端设备以外的计算任务通过网络传输到达终端设备。

进一步地，一种基于QoS和用户行为预测的多用户计算卸载方法，所述步骤二中，所述计算卸载决策时每次只考虑一个计算任务。

进一步地，一种基于QoS和用户行为预测的多用户计算卸载方法，所述每个计算任务的计算卸载决策结果为在本地执行或完全卸载到边缘服务器执行。

进一步地，一种基于QoS和用户行为预测的多用户计算卸载方法，所述卸载到边缘服务器执行包括三个阶段，分别是上传、处理和下行，具体为在卸载决策下执行任务，终端设备首先上传数据到无线访问接入点，然后在上传到边缘服务器来处理，最后边缘服务器将结果返回给终端设备。

进一步地，一种基于QoS和用户行为预测的多用户计算卸载方法，所述计算决策通过计算任务所需的计算资源、任务在本地执行的计算花费、任务在边缘服务器执行的计算花费，做出计算卸载决策。