[发明专利]面向边缘计算的服务调度系统及其调度方法

说明书

本发明公开一种面向边缘计算的服务调度系统及其调度方法，所述系统包括资源监控模块、服务信息感知模块、服务调度模块，所述方法包括：资源监控模块实时收集每个节点上监控服务的上报信息并进行服务信息自更新；服务调度模块接收、解析服务部署请求；执行调度决策流程；调度器遍历边缘集群节点，过滤不符合条件的节点；得到各算法对节点的打分结果；更新全局服务、镜像层缓存信息；服务调度模块根据决策结果通知该节点的kubelet组件。本发明所述系统及其调度方法实现了在边缘场景下对于节点资源利用效率，服务启动时延和服务间调用时延的优化，具有较强的可操作性和实用价值。

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种面向边缘计算的服务调度系统及其调度方法。

背景技术

随着物联网技术在众多领域的快速发展，各类终端设备的数量和数据处理任务的需求急剧增长，边缘计算应运而生，通过在靠近设备或数据源的网络边缘部署小型的服务器，边缘计算得以为就近用户提供高带宽、低延迟、高效率的计算服务，与此同时，现如今设计高效且可伸缩的边缘应用程序更加倾向于基于微服务架构。通过将复杂的应用程序分解为几个逻辑上相关但功能上独立的微服务，提高了系统整体上的灵活性和重用性。在基于容器技术的帮助下，这些基于微服务的应用程序可以很容易的部署在边缘服务器上。Kubernetes是目前比较主流的容器编排工具，其中的scheduler组件提供了一种高效且规范化的容器调度方式，但由于Kubernetes scheduler在整体设计上是面向资源充足的云计算场景，并不适用在资源受限且分布分散的边缘集群节点中执行服务调度，对于微服务间的逻辑相关性，需要考虑节点间的网络状态以降低服务的跨节点通信时延；同时，由于服务资源需求异构，需要考虑节点多类型资源的分配方案，以提高节点资源的利用效率；最后，由于服务启动前首先需要进行镜像下载，也需要考虑节点镜像下载的时间，以降低服务的部署时延。以上涉及的多个指标不仅优化维度不一致，而且指标间也会相互关联影响，所以需要一种权衡比较的策略来进行调度的综合决策。

基于现有技术存在的上述技术问题，本发明提出一种面向边缘计算的服务调度系统及其调度方法。

发明内容

为解决现有技术存在的如上述技术问题，本发明提供一种面向边缘计算的服务调度系统及其调度方法。

一方面，本发明提供一种面向边缘计算的服务调度系统，包括：

资源监控模块，用于服务调度所需资源指标的收集与整合；

服务信息感知模块，在云端对边缘端已部署的服务信息以及镜像层信息进行存储并感知更新，为服务调度模块提供边缘集群全局的服务状态信息；

服务调度模块，用于执行调度请求的决策，服务与节点的绑定以及服务在节点上的启动、状态维护。

另一方面，本发明提供一种面向边缘计算的服务调度系统的调度方法，包括：

步骤1，资源监控模块实时收集每个节点上监控服务的上报信息，并封装为图结构的算网模型；服务信息感知模块初始化获取各节点已部署的服务信息以及镜像层缓存信息，然后实时监听服务调度模块，进行服务信息自更新；

步骤2，用户发起的服务部署请求被服务调度模块接收、解析，缓存在等待队列中等待调度；

步骤3，服务调度模块中的调度器从等待队列中取出队头请求，开始执行调度决策流程；

步骤4，调度器遍历边缘集群节点，基于部署请求的资源需求以及节点剩余资源信息，过滤不符合条件的节点；

步骤5，调度器对预选过滤后的节点执行默认优选算法、传输时延感知优选算法、资源相似度优选算法、镜像层感知优选算法，得到各算法对节点的打分结果；