一种基于多目标优化策略的边缘计算服务迁移方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114449530A(43)申请公布日2022.05.06(21)申请号202210241594.X(22)申请日2022.03.11(71)申请人天津理工大学地址300384天津市西青区滨水西道391号(72)发明人张德干郑秀美张捷张婷范洪瑞王法玉陈洪涛赵洪祥高星江(74)专利代理机构天津佳盟知识产权代理有限公司12002专利代理师李淑惠(51)Int.Cl.H04W16/10(2009.01)H04W16/18(2009.01)H04W16/22(2009.01)H04W24/02(2009.01)权利要求书3页说明书10页附图8页(54)发明名称一种基于多目标优化策略的边缘计算服务迁移方法(57)摘要一种基于多目标优化策略的边缘计算服务迁移方法，在蜂窝网络中部署移动边缘计算服务所面临的一个挑战是支持用户的移动性，特别是移动速度较快时，使卸下的任务能够在不影响资源利用效率和链路可靠性的情况下，在基站之间进行无缝迁移。在服务迁移场景中，需要解决三个问题：当用户设备通过相邻边缘计算服务器时，是否需要迁移该用户设备对应的虚拟机；如果虚拟机决定迁移，它应该迁移到哪个边缘计算服务器；如何找到用户设备与对应虚拟机之间的最佳通信路径。考虑了虚拟化、虚拟机之间的I/O干扰以及多用户访问干扰等问题，提出一种基于松弛和舍入的新方法，最大限度的提高整体服务质量和最小化迁移成本。实验结果表明，本发明能够在真实场景中做出最优决策。CN114449530ACN114449530A权利要求书1/3页1.一种基于多目标优化策略的边缘计算服务迁移方法，其特征在于该方法主要包括如下步骤：第1、系统模型的构建：第1.1、边缘计算服务迁移模型；第1.2、服务迁移通信模型；第1.3、服务迁移计算模型；第2、基于多目标优化策略的服务迁移方法：第2.1、服务迁移问题制定；第2.2、服务迁移问题转型及求解。2.如权利要求1所述的基于多目标优化策略的边缘计算服务迁移方法，其特征在于，步骤第1.1中建立了边缘计算服务迁移模型，该模型探索的是一种多用户多小区，且具有移动边缘计算(MobileEdgeComputing，MEC)系统架构的实际场景，在MEC系统中，有M＝{1,2,3...,m}个用户设备，N＝{1,2,3...,n}个基站(BaseStations,BSs)，当用户设备在同一波段卸载数据时，用rm＝1表示频率重用因子，每个基站(BaseStation,BS)都配置了一个服务器，当BS对应的虚拟机(VirtualMachine，VM)中有用户任务时，那么这个服务器就可以为这些用户提供计算服务，假设每个VM仅仅给一个用户提供计算服务，因此每个用户在同一时间片仅拥有一个提供服务的VM。3.如权利要求1所述的基于多目标优化策略的边缘计算服务迁移方法，其特征在于，步骤第1.2中的服务迁移通信模型如下，用gm,n表示用户m和基站n之间的信道增益，用户m的传输功率表示为tm，基站n的噪声功率表示为为了让该模型表现的更加直观，假设用户的传输功率是确定的，因此，当用户m将任务卸载到基站n时的上行传输速率um,n为：由于系统中的发射功率是统一的，所以通过公式(1)可以确定每个用户的传输速率。4.如权利要求1所述的基于多目标优化策略的边缘计算服务迁移方法，其特征在于，步骤第1.3中服务迁移计算模型如下，基站中放置的MEC服务器将用户卸载的任务分配到VMs中，以并行的方式执行这些任务，也称之为并行计算，在系统的并行计算中考虑到了I/O干扰的问题，用em,n表示用户m在基站n中的VM中独立运行的预期计算速率(bits/s)，此外，考虑到了一个VM与另一个VM多路复用时计算速率变化的问题，用fn＞0表示为基站n的性能退化因子，用二进制变量xm,n＝1表示用户m已经迁移到基站n，否则xm,n＝0，假设每个用户设备只能与一个BS产生通信连接，因此因为本系统中的用户数和BSs中托管的VM的数量是一对一的关系，所以根据与基站连接的用户数量∑n∈Nxm,n，可以得出运行用户m中任务的实际计算速率：上述公式指明了当基站n的用户数量变少时，每个用户的计算速率会提升，否则反之，当基站接受较多的用户时，可以增加基站n并行计算的多路复用增益，但由于I/O干扰而降低每个用户的计算速率；2CN114449530A权利要求书2/3页用卸载速率来衡量本系统的性能，把卸载速率定义为单位时隙用户卸载的比特(bits)，根据公式(1)和(2)，可以得出卸载速率为：公式(3)中分母分别表示传输速率和计算速率的倒数，表示传输1bit数据需要的时间。5.如权利要求1所述的基于多目标优化策略的边缘计算服务迁移方法，其特征在于，步骤第2.1中的服务迁移问题制定，以控制J