[发明专利]一种基于中智集的边缘卸载方法、系统及存储介质

说明书

本发明涉及边缘计算卸载技术领域，公开了一种基于中智集的边缘卸载方法、系统及存储介质，该方法包括计算任务在移动设备上被执行时所需的第一代价以及任务在第一边缘服务器上被执行时所需的第二代价，第一边缘服务器为N个边缘服务器中距离移动设备最近的边缘服务器；在第一代价大于第二代价的情况下，将任务卸载至第一边缘服务器中执行；在第一边缘服务器达到负载阈值的情况下，基于N个边缘服务器中每一个边缘服务器的上下文参数锁定第二边缘服务器，将任务卸载至第二边缘服务器中执行；设计了一种多层次边缘计算卸载策略，解决了任务是否需要卸载以及卸载到哪的问题，减小了执行任务的代价。

技术领域

本发明涉及边缘计算卸载技术领域，尤其涉及一种基于中智集的边缘卸载方法、系统及存储介质。

背景技术

随着无线通信技术和互联网技术的快速发展，万物互联的时代已悄然来临。预计至2030年，中国的移动设备数量将达到40亿。与此同时如VR、在线游戏、无人驾驶等新型应用如雨后春笋般涌现，此类应用产生的数据量的大小和复杂度都急剧增加，同时对延迟的要求越来越严格，否则难以满足用户体验质量。虽然，移动设备配备的CPU越来越强，但受体积、存储空间以及电量的影响，移动设备自身对延迟敏感型和计算密集型的应用显得力不从心。因此，边缘计算应运而生。

边缘计算(Edge Computing，EC)是一种新型计算模式，其将计算与存储资源，例如：cloudlet(边缘服务器)、微型数据中心或雾节点等部署在更贴近移动设备或传感器的网络边缘，以解决设备在资源存储、计算性能以及能效等方面存在的不足，从而能够提供快处理和低时延的服务。但边缘计算仍然面临着许多技术上的难题，如计算卸载和移动性管理。作为边缘计算中关键技术之一，计算卸载是指终端设备将部分或全部计算任务交给边缘服务器处理的技术，在延迟最小化和服务质量保证中起着重要作用。移动性管理是指当用户处于密集且复杂的网络覆盖区域时，如何根据自己的移动轨迹选择合适的边缘节点为自己提供服务。针对边缘计算存在的问题，学术界已有大量的研究和算法，这些研究旨在探索制定最佳卸载决策，在满足执行延迟约束的同时最小化能耗。但是这些研究也存在着一些不足，例如部分算法默认所有任务都需要卸载，这显然是不合理的，因为部分任务可能在移动设备内部进行处理代价更小；在移动设备附近存在多个边缘节点时，如何同时考虑边缘节点和移动设备的上下文因素，融合多属性选择一个最优的节点，目前的研究并不充分；在一些研究中，卸载决策模型和移动性管理要么是分开进行的，要么完全根据移动性来进行卸载决策，而实际上，移动性是表征上下文影响决策的重要因素。可见，现有的边缘卸载方法的卸载方式代价较大。

发明内容

本发明提供了一种基于中智集的边缘卸载方法、系统及存储介质，以解决现有的边缘卸载方法的卸载方式代价较大的问题。

为了实现上述目的，本发明通过如下的技术方案来实现：

第一方面，本发明提供一种基于中智集的边缘卸载方法，应用于计算卸载结构，所述计算卸载结构包括云计算中心、N个边缘服务器和移动设备，N为正整数，所述方法包括：

S1、计算任务在移动设备上被执行时所需的第一代价以及所述任务在第一边缘服务器上被执行时所需的第二代价，所述第一边缘服务器为所述N个边缘服务器中距离所述移动设备最近的边缘服务器；

S2、在所述第一代价大于第二代价的情况下，将所述任务卸载至所述第一边缘服务器中执行；

S3、在所述第一边缘服务器达到负载阈值的情况下，基于所述N个边缘服务器中每一个候选边缘服务器的上下文参数锁定第二边缘服务器，所述上下文参数包括用户移动性、网络条件、每一个边缘服务器的负载以及CPU利用率；

S4、将所述任务卸载至所述第二边缘服务器中执行。

第二方面，本申请实施例提供一种基于中智集的边缘卸载系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述方法的步骤。