[发明专利]边缘计算节点负荷分配方法、核心网、装置和存储介质

说明书

本发明公开了一种边缘计算节点负荷分配方法、核心网、计算机装置和存储介质，边缘计算节点负荷分配方法包括获取多个边缘计算节点的负载属性，根据负载属性，通过贝叶斯准则确定边缘计算节点可能具有的负荷大小对应的概率，在约束条件下，确定边缘计算节点对应的负荷大小，按照所确定的负荷大小向边缘计算节点分配负荷等步骤。本发明考虑边缘计算节点的负载属性，由于负载属性包括了多个维度的有效信息，能够通过贝叶斯原理预测边缘计算节点在不同轻重程度的负载状态下，可能具有的负荷大小对应的概率，从而在约束条件下确定每个边缘计算节点可以继续承受的负荷大小，能够高效合理地向多个边缘计算节点分配负荷。本发明广泛应用于计算机技术领域。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其是一种边缘计算节点负荷分配方法、核心网、计算机装置和存储介质。

背景技术

边缘计算尤其是移动边缘计算(Mobile Edge Computing，MEC)可以突破无线和固网在物理层和传输层方面的技术限制，从而应对5G网络的增强移动宽带(eMMB)、海量机器类通信(mMTC)和超高可靠超低时延通信(URLLC)等应用对高带宽、低能耗和低延迟的要求。但是，边缘计算的应用又带来了负荷分配的问题，只有把计算任务的负荷合理地分配给各边缘计算节点，防止部分边缘计算节点过载而部分边缘计算节点的负荷小于其可处理范围，才能高效利用边缘计算节点的资源，达到降低延迟等效果。

发明内容

针对上述至少一个技术问题，本发明的目的在于提供一种边缘计算节点负荷分配方法、核心网、计算机装置和存储介质。

一方面，本发明实施例包括一种边缘计算节点负荷分配方法，包括：

获取多个边缘计算节点的负载属性；各所述边缘计算节点分别处于多个负载状态的其中一个负载状态下，各所述负载状态具有不同的轻重程度；

根据所述边缘计算节点的所述负载属性，通过贝叶斯准则，确定所述边缘计算节点在程度最轻的所述负载状态下可能具有的负荷大小对应的概率；

在约束条件下，确定所述边缘计算节点对应的负荷大小；

按照所确定的所述负荷大小向所述边缘计算节点分配负荷。

进一步地，所述负载属性包括多个分量。

进一步地，所述根据所述边缘计算节点的所述负载属性，通过贝叶斯准则，确定所述边缘计算节点在程度最轻的所述负载状态下可能具有的负荷大小对应的概率，包括：

通过以下公式计算先验概率：其中，T_i表示其中一种所述负载状态；表示其中一个所述边缘计算节点m_k的负载属性，表示所述边缘计算节点m_k的负载属性中的q个分量；

通过以下公式计算所述边缘计算节点在程度最轻的所述负载状态下可能具有的负荷大小对应的概率P(m_k)：

进一步地，所述约束条件包括：

其中，T₀表示轻重程度最轻的所述负载状态，N表示所述边缘计算节点的总数，表示第k个所述边缘计算节点对应的所述负荷大小，W表示恒定的总负荷。

进一步地，所述负载属性的分量包括边缘计算节点与核心网之间的距离、当前负荷、数据处理能力。

进一步地，各所述负载状态包括轻量的负载状态、中量的负载状态、重量的负载状态。

另一方面，本发明实施例还包括一种核心网，所述核心网用于连接边缘计算节点，所述核心网包括移动边缘计算模块，所述移动边缘计算模块用于执行实施例中的所述边缘计算节点负荷分配方法。