[发明专利]基于移动边缘计算的计算卸载方法和移动边缘计算服务器

说明书

本申请提供了一种基于移动边缘计算的计算卸载方法和移动边缘计算服务器，包括：确定本轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延；获取本轮多个用户终端的卸载任务对应的时延最小值之和以及本轮的卸载任务分配策略；确定下一轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延；获取下一轮多个用户终端的卸载任务对应的时延最小值之和以及下一轮的卸载任务的分配策略；本轮的时延最小值之和与下一轮的时延最小值之和的差值绝对值小于预定阈值或者本轮的卸载任务分配策略与下一轮的卸载任务分配策略相同时，按照下一轮的卸载任务分配策略分配每个用户终端的卸载任务。根据所述方法和服务器，能够有效降低移动边缘计算服务器的计算负担。

技术领域

本申请涉及移动边缘计算领域，具体而言，涉及一种基于移动边缘计算的计算卸载方法和移动边缘计算服务器。

背景技术

近年来，随着通信技术的发展，用户终端中的应用程序的功能越来越强大，例如，自动驾驶、高精度导航、虚拟现实、增强现实、在线视频游戏等各种应用程序给用户带来了极大的便利，在应用程序给用户带来便利的同时，应用程序的发展也对用户终端的计算能力、时延和稳定性提出了更高的要求。然而，由于用户终端自身资源及计算性能的局限性，其在处理计算密集型和时间敏感型的应用程序时可能面临着能力不足的情况。即使用户终端将任务卸载到远程的云服务器也无法满足各种新型的应用程序的高可靠性和低时延的要求。

目前，越来越多的服务提供商充分选择把业务系统部署到网络边缘，利用边缘服务设备靠近用户的特点来节约用户终端的通信成本，降低用户终端时延与能耗。移动边缘计算(Mobile edge computing，MEC)应运而生，它是一种可实现低时延和高可靠性的关键技术，用户终端可将计算任务卸载到移动边缘计算服务节点上，不仅可以解决用户终端计算能力不足的问题，也可以减少用户终端的能耗与网络通信服务的时延。通常，在城市街道中，用户终端的密度大并且计算任务量多，这导致在街道这种密集场景下的移动边缘计算服务节点的计算负担过重。而现有的解决方案中增加移动边缘计算服务节点的方案无疑增加了部署成本，此外，多移动边缘计算服务节点协作方案则要求相邻的移动边缘计算服务节点中必须具有空闲资源。

由此可见，现有的用户终端的计算任务的卸载方案满足降低移动服务节点的计算负担的需求。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种基于移动边缘计算的计算卸载方法和移动边缘计算服务器。通过所述基于移动边缘计算的计算卸载方法和移动边缘计算服务器，能够有效降低移动边缘计算服务器的计算负担和卸载任务处理的时延，同时提高了车载边缘计算网络中大量的停车资源的利用率。

第一方面，本申请实施例提供了基于移动边缘计算的计算卸载方法，包括：(A)获取多个用户终端的卸载任务；(B)在预设的卸载任务分配策略下，针对多个用户终端中的每个用户终端的卸载任务，确定本轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延；(C)基于确定的本轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延，获取本轮多个用户终端的卸载任务对应的时延最小值之和以及本轮的卸载任务分配策略；(D)在本轮的卸载任务分配策略下，针对每个用户终端的卸载任务，确定下一轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延；(E)基于确定的下一轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延，获取下一轮多个用户终端的卸载任务对应的时延最小值之和以及下一轮的卸载任务的分配策略；(F)将获取的本轮多个用户的卸载任务对应的时延最小值之和与获取的下一轮多个用户的卸载任务对应的时延最小值之和的差值绝对值与预定阈值进行比较，或者，将本轮的卸载任务分配策略与下一轮的卸载任务分配策略进行比较；(G)当差值绝对值小于预定阈值或者本轮的卸载任务分配策略与下一轮的卸载任务分配策略相同时，按照下一轮的卸载任务分配策略分配每个用户终端的卸载任务；(H)当差值绝对值大于或者等于预定阈值或者本轮的卸载任务分配策略与下一轮的卸载任务分配策略不相同时，返回执行步骤(B)。

在一种可能的实施方式中，基于确定的本轮在不同移动边缘计算服务节点上处理卸载任务的时延，获取本轮多个用户终端的卸载任务对应的时延最小值之和，包括：