基于双层规划的广域确定性算网调度方法、系统和介质

技术领域

本发明涉及基于双层规划的广域确定性算网调度方法、系统和介质，属于确定性算力网络技术领域。

背景技术

传统的IP网络以尽力而为的方式提供服务，无法提供“准时、准确”的数据传输服务。然而，随着云计算和5G/B5G等技术的繁荣，虚拟/增强现实、智能电网、远程工业控制等新兴应用的出现要求网络能够提供确定性的服务质量。另一方面，新兴应用的出现伴随着海量数据的产生，数据处理需要云、边、端协同的强大算力和广覆盖、高质量的网络连接，算力应用不仅需要算力和确定性网络，更需要通过确定性网络把计算任务调度到合适的算力节点。

现有技术一：周期具化循环排队转发（Cyclic Specified Queuing andForwarding，CSQF）是一项重要的保障确定性时延与抖动的前景技术，CSQF在节点上采用专属队列用于确定性流量的转发，要求转发节点间频率同步，定义了节点间的调度周期映射关系，允许转发排队延迟，提高了确定性流在广域调度的可扩展性与灵活性。

现有技术二：在确定性调度方面，大多数工作研究了局域确定性调度技术的实施方案，而在广域确定性调度方面，Krolikowski等研究了基于CSQF技术的调度问题，建立了单层单目标的整数线性规划模型，设计了基于列生成与动态规划的确定性流准入算法来最大化确定性流的吞吐量。

现有技术三：面向算力应用，算力网络的研究已成为学术界与工业界的热点，其中一个问题便是算力资源与网络资源的协同调度。Han等提出了基于收益的算力感知算力网络带宽分配方法，以用户服务质量为收益度量，同时解决算力调度与网络路由问题，最大化收益度量值。

现有技术一缺点：CSQF仅提出了确定性流的调度机制，但并未针对每条确定性流，设计计算流转发路径、转发时隙的方案，即缺乏调度机制的在网络中对于给定确定性流的实施方案。

现有技术二缺点：基于不同的调度技术研究确定性流的调度问题，基于CSQF技术的研究工作很少，且仅考虑了网络资源的调度，未涉及算力调度。

现有技术三缺点：大多数的资源调度方案或是仅考虑了算力资源或是仅考虑了网络资源，少部分的资源调度方案同时考虑了两种资源，但未考虑算力应用的确定性需求，所提出的资源调度方案不能解决确定性调度问题。

发明内容

本发明目的是提供了基于双层规划的广域确定性算网调度方法、系统和介质，解决算力应用在广域确定性网络中的调度问题，指导实现算力应用的最优化调度。

本发明为实现上述目的，通过以下技术方案实现：

获取网络拓扑信息、算力业务请求信息，并根据网络拓扑信息计算网络节点对之间的可行路径集。

将网络拓扑信息、节点对可行路径集、算力业务请求信息输入双层规划模型。所述双层规划模型包括上层优化目标、下层优化目标和约束条件，所述上层优化目标为最大化算力业务请求的吞吐量，所述下层优化目标为最小化算力业务的平均时延。

通过双层规划模型求解得到每个算力业务请求的算力节点、传输路径、逐跳传输时隙的规划结果。

根据规划结果，进行算网调度，服务算力业务请求。

所述网络拓扑信息包括：网络节点集、网络链路集、可提供算力的节点集、算力节点可提供的算力大小、链路可提供的传输带宽、链路的传播时延、转发时隙大小、以转发时隙为单位的超级周期大小。

算力业务请求信息包括：请求的源节点、请求数据包长、请求在转发时隙内的数据包数、请求的算力需求、请求可接受的最大端到端时延。

优选的，所述最大化算力业务请求的吞吐量

，

其中，

所述最小化算力业务的平均时延

，

其中，

优选的，所述约束条件包括算力节点选择约束、路径选择约束、时隙偏移约束、时延约束、转发时隙约束和链路带宽约束。

优选的，所述算力节点选择约束包括：

节点唯一性约束：

节点算力大小约束：

其中，

所述路径选择约束包括：

最多一条路径约束：

链路识别约束：

其中，

所述时隙偏移约束为

，

其中，

所述时延约束为：

，

其中，

所述转发时隙约束包括：

时隙唯一性约束：

，

时隙分配约束：

，

，

其中，

所述链路带宽约束包括：

请求数据量约束：

，

带宽容量约束：

，

其中，

优选的，时隙偏移约束和时延约束中

本发明的优点在于：针对算力应用需要确定性传输服务的场景，解决算力应用在广域确定性网络中的调度问题，指导实现算力应用的最优化调度。为算力业务选择合适的可提供计算能力的节点，为算力业务选择合适的源到计算节点的传输路径，沿传输路径为算力业务规划逐跳的传输时隙，三个子问题相互耦合，互相影响。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。

图1为本发明基于CSQF的时隙规划示意图。

图2为本发明算力应用的路由与算力节点选择示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1

基于双层规划的广域确定性算网调度方法，通过以下技术方案实现：

将网络拓扑信息、节点对可行路径集、算力业务请求信息输入双层规划模型。

所述网络拓扑信息包括：网络节点集、网络链路集、可提供算力的节点集、算力节点可提供的算力大小、链路可提供的传输带宽、链路的传播时延、转发时隙大小、以转发时隙为单位的超级周期大小。

算力业务请求信息包括：请求的源节点、请求数据包长、请求在转发时隙内的数据包数、请求的算力需求、请求可接受的最大端到端时延。

所述双层规划模型包括上层优化目标、下层优化目标和约束条件，所述上层优化目标为最大化算力业务请求的吞吐量，所述下层优化目标为最小化算力业务的平均时延。

所述最大化算力业务请求的吞吐量

，

其中，

所述最小化算力业务的平均时延

，

其中，

所述约束条件包括算力节点选择约束、路径选择约束、时隙偏移约束、时延约束、转发时隙约束和链路带宽约束。

所述算力节点选择约束包括：

节点唯一性约束：

节点算力大小约束：

其中，

所述路径选择约束包括：

最多一条路径约束：

链路识别约束：

其中，

所述时隙偏移约束为

，

其中，

所述时延约束为：

，

其中，

所述转发时隙约束包括：

时隙唯一性约束：

，

时隙分配约束：

，

，

其中，

所述链路带宽约束包括：

请求数据量约束：

，

带宽容量约束：

，

其中，

通过双层规划模型求解得到每个算力业务请求的算力节点、传输路径、逐跳传输时隙的规划结果。

根据规划结果，进行算网调度，服务算力业务请求。

实施例2

本公开实施例提供一种基于双层规划的广域确定性算网调度系统，其特征在于，包括：

数据采集模块。获取网络拓扑信息、算力业务请求信息，并根据网络拓扑信息计算网络节点对之间的可行路径集。

规划调度模块。将网络拓扑信息、节点对可行路径集、算力业务请求信息输入双层规划模型。所述双层规划模型包括上层优化目标、下层优化目标和约束条件，所述上层优化目标为最大化算力业务请求的吞吐量，所述下层优化目标为最小化算力业务的平均时延。

通过双层规划模型求解得到每个算力业务请求的算力节点、传输路径、逐跳传输时隙的规划结果。

根据规划结果，进行算网调度，服务算力业务请求。

本公开实施例提供一种基于双层规划的广域确定性算网调度装置，包括处理器（processor）和存储器（memory）。可选地，该装置还可以包括通信接口（CommunicationInterface）和总线。其中，处理器、通信接口、存储器可以通过总线完成相互间的通信。通信接口可以用于信息传输。处理器可以调用存储器中的逻辑指令，以执行上述实施例的基于双层规划的广域确定性算网调度方法。

此外，上述的存储器中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

存储器作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序，如本公开实施例中的方法对应的程序指令/模块。处理器通过运行存储在存储器中的程序指令/模块，从而执行功能应用以及数据处理，即实现上述实施例中基于双层规划的广域确定性算网调度方法。

存储器可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序。存储数据区可存储根据终端设备的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器。

本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为执行上述基于双层规划的广域确定性算网调度方法。

上述的计算机可读存储介质可以是暂态计算机可读存储介质，也可以是非暂态计算机可读存储介质。

本公开实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括一个或多个指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本公开实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质可以是非暂态存储介质，包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等多种可以存储程序代码的介质，也可以是暂态存储介质。

实施例3

为了验证本专利所提方案的优越性，我们将此双层优化模型分别与由权利要求3的上层优化目标、权利要求4-8的约束条件构成的单层优化模型（下文称为吞吐最优模型），由权利要求4的下层优化目标、权利要求4-8的约束条件构成的单层优化模型（下文称为最优时延最优模型），以及权利要求3和权利要求4的线性组合（即

表1模型对比结果

由表可见，吞吐最优模型可取得最优吞吐量但平均时延较大，时延最优模型可取得最短平均时延但吞吐量最低。与吞吐最优模型以及时延最优模型相比，联合优化模型与双层规划模型可更好地权衡吞吐量与平均时延，并且双层规划模型可比联合优化模型更好地权衡吞吐量与平均时延。尽管调节联合优化模型的系数常量α、β有可能达到双层规划模型的效果，但需要复杂的调参操作，采用双层规划规划模型则可避免这一复杂操作。在求解时间上，前三种模型求解时间低于双层规划模型的求解时间，但求解时间的差距可通过采用更高性能的求解服务器来缩小。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。