[发明专利]面向移动边缘计算的计算负载选择及迁移方法及系统

说明书

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种面向移动边缘计算的计算负载选择及迁移方法及系统。该方法采集初始工作容器的功率数据和温度数据。当温度数据出现异常时，根据其他工作容器的功率数据筛选出可迁移工作容器。根据可迁移工作容器在容器迁移前的功率数据与初始工作容器的功率数据的相关性判断互补关联度。根据可迁移工作容器在容器迁移后的功率数据与初始工作容器的功率数据的判断互斥关联度。根据互补关联度和互斥关联度共同筛选出最优可迁移工作容器。本发明实全面分析了工作容器之间的互补性和互斥性，提供科学有效的容器迁移策略。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种面向移动边缘计算的计算负载选择及迁移方法及系统。

背景技术

在视频分析等重负载的边缘计算场景中，如V2X的路侧边缘计算等设备的散热情况是比较恶劣的，当一个设备无法满足散热需求时会导致设备温度较高，需要降低功率运行，因此需要将当前节点的计算负载迁移至其余的计算单元中。

目前容器化的开发和项目较为成熟，为容器化的计算负载迁移提供了较佳的便利。容器化的迁移手段与虚拟化的虚拟机迁移手段类似，但软件运行时的基础二进制文件是相同的，因此只需将输入的数据、运行时的暂存数据迁移至另一个容器即可，无需转移所有的运行所需的大量数据，因此具有传统虚拟化无可比拟的迁移效率。

容器迁移策略和技术较多，边缘计算节点的容器迁移目的主要是为了对容易过热的设备进行减负。但是在容器迁移策略中容易出现一个容器节点接受一个新的负载后导致内部硬件的总线瓶颈、设备上下文切换等待造成的其他瓶颈等等问题，导致被迁移的容器节点功率并没有达到理想目标，即迁移容器节点与被迁移容器节点并不匹配。不匹配的容器迁移节点对会极大程度的降低设备的总体性能，降低服务质量。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种面向移动边缘计算的计算负载选择及迁移方法及系统，所采用的技术方案具体如下：

本发明提出了一种面向移动边缘计算的计算负载选择及迁移方法，其特征在于，所述方法包括：

在预设第一采样时间段内获得初始工作容器的第一功率序列和第一温度序列；当所述第一温度序列中的元素大于预设迁移温度阈值时，获得其他工作容器在预设第二采样时间段内的第二功率序列；根据所述第二功率序列中数据间的差异评判容器质量指标，将低于预设质量指标阈值的所述容器质量指标对应的所述其他工作容器剔除，获得多个可迁移工作容器；

获得所述可迁移工作容器在所述第一采样时间段内的第三功率序列；根据所述第一功率序列和所述三功率序列的第一线性相关性获得所述初始工作容器和每个所述可迁移工作容器的互补关联度；

将所述初始工作容器的负载迁移至所述可迁移工作容器中，获得所述可迁移工作容器的第四功率序列和第二温度序列；根据所述第四功率序列和所述第二温度序列获得散热系数序列；所述初始工作容器和所述可迁移工作容器的负载变化的线性序列；获得所述线性序列和所述第四功率序列的第二线性相关性；根据所述第四功率序列、第一功率序列、第二线性相关性和所述散热系数序列获得所述初始工作容器和每个所述可迁移工作容器的互斥关联度；

根据所述互补关联度和所述互斥关联度筛选出最优可迁移工作容器。

进一步地，所述根据所述第二功率序列中数据间的差异评判容器质量指标包括：

获取所述第二功率序列的第二功率均值、最大第二功率和最小第二功率，根据容器质量指标公式获得所述容器质量指标；所述容器质量指标公式包括：

其中，C为所述容器质量指标，α第一拟合系数，P_H为所述最大第二功率，P_L为所述最小第二功率，P_Mean为所述第二功率均值，trunc()为截断函数。