[发明专利]软件定义云边协同网络能耗优化方法和系统

权利要求书

1.一种软件定义云边协同网络能耗优化方法，其特征在于，包括：

获取连接请求集合；

根据所述连接请求集合确定计算资源；

基于业务发送能耗、节点能耗和计算能耗通过K条最短路径算法获取最优工作路径；

其中，根据所述连接请求集合确定计算资源包括：

若本地区域计算资源满足所述连接请求集合，则由所述本地区域计算资源处理所述连接请求集合；

若本地区域计算资源不满足所述连接请求集合，则由所述本地区域计算资源和边缘区域计算资源处理所述连接请求集合；

若本地区域计算资源和所述边缘区域计算资源不满足所述连接请求集合，则由所述本地区域计算资源、所述边缘区域计算资源和云计算资源处理所述连接请求集合。

2.根据权利要求1所述的软件定义云边协同网络能耗优化方法，其特征在于，获取连接请求集合包括：

生成一组连接请求集合CR；其中，每一个连接请求CR(u,f,r)∈CR，u表示用户请求，f表示用户请求所需的频谱间隙数，r表示用户请求所需的计算资源数。

3.根据权利要求2所述的软件定义云边协同网络能耗优化方法，其特征在于，基于业务发送能耗、节点能耗和计算能耗通过K条最短路径算法获取最优工作路径包括：

计算每一节点的负载任务数、节点负载和节点负载率；

计算K条工作路径的发送能耗和节点能耗；

根据所述用户请求所在层数获取计算能耗；

按照最低能耗对K条所述工作路径进行排序，得到多个备选路径；

按照能耗由低到高检测、排除存在阻塞的所述备选路径，得到所述最优工作路径，并进行频谱资源分配。

4.根据权利要求3所述的软件定义云边协同网络能耗优化方法，其特征在于，计算每一节点的负载任务数、节点负载和节点负载率包括：

计算任一节点j的负载任务数X_j(t)：

计算任一所述节点j的负载Xc_j(t)：

计算任一所述节点j的负载率y_j：

其中，x_l,j(t)表示时隙t由节点l到达所述节点j的任务数；表示所述节点j中第k个任务的大小；TR_j表示所述节点j的资源总和；B＝{1,2,…,b,…}表示一组基站。

5.根据权利要求3所述的软件定义云边协同网络能耗优化方法，其特征在于，计算K条工作路径的发送能耗和节点能耗包括：

计算发送能耗SEE：

计算节点能耗NOE：

其中，P_u表示用户的发送功率；S_u表示任务的大小；r表示光纤传输速率；J表示路径经过的节点数；表示第j个节点设备端口空载功耗；表示第j个节点设备端口满载功耗；y_j表示第j个节点设备端口负载率。

6.根据权利要求5所述的软件定义云边协同网络能耗优化方法，其特征在于，根据所述用户请求所在层数获取计算能耗包括：

若所述用户请求在边缘计算服务层，则计算能耗为：

若所述用户请求在云计算服务层，则计算能耗为：

其中，δ_f表示边缘计算服务层的实时处理能力；表示边缘计算服务层处理数据单位时间所产生的能耗；δ_c表示云计算服务层分配给每个任务的处理能力；表示云计算服务层处理数据单位时间所产生的能耗。

7.根据权利要求3所述的软件定义云边协同网络能耗优化方法，其特征在于，在得到多个备选路径之后，还包括：

基于频谱一致性和频谱连续性的约束条件，采用首次命中的频谱分配算法，根据所述备选路径上所有链路的频谱资源状态生成频谱资源表并进行编号；

从标号小的一端开始查找可用的频谱间隙；若当前频谱间隙可用，则进行频谱资源分配，并更新频谱状态；若未找到可用频谱，则频谱资源分配失败，业务存在阻塞。