一种面向微云联盟的时延和利润感知的任务迁移方法

技术领域

本发明涉及边缘计算领域，尤其设及一种面向微云联盟的时延和利润感知的任务迁移方法。

背景技术

随着物联网的快速发展，为了解决移动设备的资源匮乏和高时延、计算密集型任务要求等问题，提出了边缘计算架构。相比于传统的云计算，边缘计算通过将服务器部署在靠近用户的网络边缘从而能够以低时延和高带宽为用户提供服务，但是同时也存在着资源受限的问题。传统的边缘系统中服务提供商倾向于根据所服务的用户特征建立独有的边缘计算环境，在任务高峰期可能会出现资源不足问题，如果通过扩建基础设施解决问题，会带来高额的部署成本，为了解决这一问题，提出了微云联盟的概念。多个微云服务提供商可以通过这种方式共享资源和负载。但是，由于移动用户往往在网络边缘的分布不均匀，导致微云服务器的负载不均匀，因此，设计合理的任务迁移策略去解决边缘负载不均匀问题尤为重要。

近些年来，许多学者在边缘计算系统中的任务迁移研究取得了比较好的效果，但基本上都集中于任务能耗和时延的优化，同时把重心放在多微云协作的边缘计算场景，当任务数量过多时，不能很好的处理资源负载和任务时延要求等问题，这将一定程度上影响服务提供商的收益和降低移动用户服务体验。目前国内针对微云联盟场景下的任务迁移研究较少，同时这些研究均大多没有考虑不同微云服务提供商之间资源价格异构性的影响，也没有考虑服务提供商之间认证时延及任务响应时延对用户报价的影响。在任务高峰期时服务提供商只能通过高成本的基础设施扩建或者使用高时延的远程云计算，导致微云服务提供商收益降低，同时降低用户服务体验。

综上所述，设计一个合适的面向微云联盟架构的任务迁移方法，从而以更低的成本使得服务提供商可以服务更多的用户任务，同时满足任务时延要求十分有必要。由此解决单一的服务提供商资源匮乏问题，为服务提供商带来更高收入的同时满足用户时延要求。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出一种面向微云联盟的时延和利润感知的任务迁移方法，该方法综合考虑认证时延、联盟资源价格异构性以及任务响应时延对任务报价的影响，根据任务时延需求特性将任务进行划分，分别以时延和利润为优化目标，设计了一种基于贪心策略的分布式迁移方法寻找最佳任务迁移策略。应用本发明能够使得服务提供商更合理的进行任务调度，同时有更多的选择以更小的成本执行更多的任务请求，对资源的有效利用有着极其重要的意义。

为了达到上述目的，本发明的技术方案是：一种面向微云联盟的时延和利润感知的任务迁移方法，包括以下步骤：

S1：构建微云联盟任务迁移场景下的传输时延计算模型、微云提供商收益计算和资源定价模型以及任务时变报价函数模型；

S1.1：构建联盟服务提供商动态资源定价模型；

S1.2：构建不同类别任务的用户时变报价函数；

S1.3：构建任务迁移决策和时延模型；

S2：根据步骤S1得到的结果，提出一种基于贪心策略的时延和利润感知的分布式任务迁移方法，对系统模型以及对来自用户的任务请求的分类和调度策略进行设计，完成任务请求的分类与任务的最佳调度。

本发明提出了一种面向微云联盟的时延和利润感知的任务迁移方法，该方法得到一个能够保障任务时延要求同时最大化服务提供商收益的任务调度策略，任务调度之前将任务根据时延要求划分，分别优化时延和服务提供商收益，保证调度时可以更加灵活的为任务选择服务器资源。

在上述技术方案的基础上，还可以做如下改进：

进一步，步骤S1具体包括以下步骤：

进一步，步骤S1.1中构建的服务提供商动态资源定价模型，考虑到联盟中不同服务提供商即使是提供相同配置的实例，在价格方面也存在着异构，那么服务提供商的资源出价可以按照以下公式动态定价，其形式如下：

其中Cost

Total

表示服务提供商的当前资源使用率；

Quote

进一步，步骤S1.2中，构建的任务时变报价函数，首先考虑到用户时延要求的不同，然后根据其各自时延特性，构建不同的报价函数，其形式如下：

其中p

α为DS任务时延敏感度，t为执行任务A的总时延；

T

β表示随着时延增加任务报价下降趋势，较大的β表示开始下降趋势较为缓慢，后来急速下降；

k

进一步，步骤S1.2中构建的任务迁移时延模型，考虑到调度决策的不同，分别采用不同的计算方式进行时延计算，其形式如下：

其中s

表示任务调度到服务提供商本地微云服务器执行的总响应时延，表达式如下：

式中R为数据传输速率，D为传输数据的双方之间的距离，S

表示任务调度到云服务器执行的总响应时延，表达式如下：

其中D

表示任务调度到云服务器执行的总响应时延，表达式如下：

其中idyDly表示联盟服务提供商之间进行资源共享任务调度时的认证时延，

进一步，步骤S2具体包括以下步骤：

S2.1：设计服务提供商本地资源使用率阈值计算模型和任务时延分布函数；

S2.2：设计调度算法，基于贪心策略，联盟中的服务提供商在每个时隙内对来自用户的任务请求进行调度，时延敏感任务请求调度过程中，先根据服务提供商的本地资源利用率阈值判断本地资源是否充足，阈值由过去一段时间内DT与DS任务所需要的微云资源量确定；若本地资源使用率未超出使用率阈值，则将所有DS在本地以时延最小化为目标进行调度；否则，则将DS任务根据时延阈值分布，分为高时延敏感(HDS)和低时延敏感(LDS)任务，LDS任务继续在本地进行调度，而LDS则调度至云或者联盟其他服务提供商提供的微云服务器；为保留本地资源，DT任务在调度前会根据服务提供商本地资源使用率判断，若资源使用率未超出阈值，则在本地调度DT任务，否则，将所有DT任务直接调度至云或者联盟提供的微云服务器，在保障任务时延要求的同时以最大化服务提供商执行任务收益为目标，寻找最佳迁移策略。

进一步，步骤S2.1中，具体包括步骤：

S2.1.1：计算服务提供商本地资源使用率阈值resThld

其中，

表示服务提供商k最新接收到的多个任务中DT任务所需要的资源需求；

S2.1.2：根据到达的q个DS任务请求构建DS最大可容忍时延分布，计算任务时延阈值分布，其确定公式如下：

更新任务平均可容忍最大时延分布

进一步，步骤S2.2中，具体包括步骤：

S2.2.1：在进行任务调度前，首先根据微云提供商k的本地资源利用率阈值resThld

当微云提供商本地资源利用率超过阈值，此时，由于本地资源占用率过高，不能将所有任务都在本地处理；因此，在DS任务调度前，首先计算DS任务的时延阈值分布θ

S2.2.2：在本地寻找满足执行任务需求的微云服务器，计算任务在本地服务器的执行时延

若候选服务器集不为空，则将候选服务器集合按照执行时延

S2.2.3：若候选服务器集合为空，此时本地无法处理用户发出的任务请求，因此，在远程云和微云联盟提供的服务器寻求执行任务的最佳调度策略。

本发明的优点在于：

(1)本发明构建了微云联盟场景下任务调度时延模型、服务提供商动态资出价模型和任务时变报价模型，充分考虑了联盟中不同服务提供商提供资源的价格异构性和认证时延等对任务调度决策的影响，同时提出的任务时变报价模型能够进一步体现出时延波动对用户体验的影响，随之引起的用户执行任务时报价的变化，能够根据用户和服务提供商需求为其提供更灵活的任务迁移策略；

(2)本发明提出了基于贪心策略的时延感知和利润最大化的任务迁移方法，所设计的迁移算法可以根据任务QoS需求对任务动态分类，使得在任务迁移调度时更具有灵活性，能够使得服务提供商以更大利润执行任务的同时满足任务时延要求。

附图说明

图1是基于贪心策略的时延和利润感知的任务迁移流程图。

图2是基于时延感知的时延敏感型任务迁移流程图。

图3是基于利润感知的时延容忍型任务迁移流程图。

具体实施方法

下面结合附图详细说明本发明的优选实施方式。

为达到本发明的目的，提出一种微云联盟下的任务迁移方法，该方法是基于时延感知和利润最大化的贪心策略来实现的。一种面向微云联盟的时延和利润感知的任务迁移方法的具体实施步骤如下：

S1：构建微云联盟任务迁移场景下的传输时延计算模型、微云提供商收益计算和资源定价模型以及任务时变报价函数模型；

S1.1：构建联盟服务提供商动态资源定价模型；

S1.2：构建不同类别任务的用户时变报价函数；

S1.3：构建任务迁移决策和时延模型。

S2：根据步骤S1得到的结果，提出一种基于贪心策略的时延和利润感知的分布式任务迁移方法，对系统模型以及对来自用户的任务请求的分类和调度策略进行设计，完成任务请求的分类与任务的最佳调度。

本发明提出了一种面向微云联盟的时延和利润感知的任务迁移方法，该方法得到一个能够保障任务时延要求的同时最大化服务提供商收益的任务调度策略，如图1所示，任务调度之前将任务根据时延要求划分，分别优化时延和服务提供商收益，保证调度时可以更加灵活的为任务选择服务器资源。

在上述技术方案的基础上，还可以做如下改进：

进一步，步骤S1具体包括以下步骤：

进一步，步骤S1.1中构建的服务提供商动态资源定价模型，考虑到联盟中不同服务提供商即使是提供相同配置的实例，在价格方面也存在着异构，那么服务提供商的资源出价可以按照以下公式动态定价，其形式如下：

其中Cost

Total

表示服务提供商的当前资源使用率；

Quote

进一步，步骤S1.2中，构建的任务时变报价函数，首先考虑到用户时延要求的不同，然后根据其各自时延特性，构建不同的报价函数，其形式如下：

其中p

α为DS任务时延敏感度，t为执行任务A的总时延；

T

β表示随着时延增加任务报价下降趋势，较大的β表示开始下降趋势较为缓慢，后来急速下降；

k

进一步，步骤S1.3中构建的任务迁移时延模型，考虑到调度决策的不同，分别采用不同的计算方式进行时延计算，其形式如下：

其中s

表示任务调度到服务提供商本地微云服务器执行的总响应时延，表达式如下：

式中R为数据传输速率，D为传输数据的双方之间的距离，Sp为传播速度，

表示任务调度到云服务器执行的总响应时延，表达式如下：

其中D

表示任务调度到云服务器执行的总响应时延，表达式如下：

其中idyDly表示联盟服务提供商之间进行资源共享任务调度时的认证时延，

进一步，步骤S2具体包括以下步骤：

S2.1：设计服务提供商本地资源使用率阈值计算函数和任务时延分布函数。

S2.2：设计调度算法，基于贪心策略，联盟中的服务提供商在每个时隙内对来自用户多个任务请求进行调度，如图2所示，DS任务请求调度过程中，先根据服务提供商的本地资源利用率阈值判断本地资源是否充足，阈值由过去一段时间内DT与DS任务所需要的微云资源量确定；若本地资源使用率未超出使用率阈值，则将所有DS在本地以时延最小化为目标进行调度；否则，则将DS任务根据时延阈值分布，分为高时延敏感和低时延敏感任务，高时延敏感任务继续在本地进行调度，而低时延敏感则调度至云或者联盟服务提供商提供的微云服务器；如图3所示，为保留本地资源，DT任务在调度前会根据服务提供商本地资源使用率判断，若本地资源使用率未超出阈值，则在本地调度DT任务，否则，将DT任务直接调度至云或者联盟提供的微云服务器，在保障任务时延要求的同时以最大化服务提供商执行任务收益为目标，寻找最佳迁移策略。

进一步，步骤S2.1中，具体包括步骤：

S2.1.1：计算服务提供商本地资源使用率阈值resThld

其中，

表示服务提供商k最新接收到的多个任务中DT任务所需要的资源需求。

S2.1.2：根据到达的q个DS任务请求构建DS最大可容忍时延分布，计算任务时延阈值分布，其确定公式如下：

更新任务平均可容忍最大时延分布

进一步，步骤S2.2中，具体包括步骤：

S2.2.1：在进行任务调度前，首先根据服务提供商k的本地资源利用率阈值resThld

当服务提供商本地资源利用率超过阈值，此时，由于本地资源占用率过高，不能将所有任务都在本地处理；因此，对于DS任务，在任务调度前，首先计算DS任务的时延阈值分布θ

S2.2.2：在本地寻找满足执行任务需求的微云服务器，计算任务在本地服务器执行的时延

若候选服务器集不为空，则将候选服务器集合按照执行时延

S2.2.3：若候选服务器集为空，此时本地无法处理用户发出的任务请求，因此，在远程云和微云联盟提供的服务器寻求执行任务的最佳调度策略；

具体方法为，首先计算任务调度至远程云执行的时延

若在云上执行提供商利润值profit

综上，本发明提出了一种面向微云联盟的时延和利润感知任务迁移方法，通过建立任务报价函数使得用户对任务报价随着任务响应时延的变化而变化，建立资源动态定价模型以此来体现不同资源提供商资源价格的异构性和动态变化。通过将任务根据QoS需求划分，为解决任务迁移时的时延和利润优化问题，本发明提出基于贪心策略的时延和利润感知利润迁移方法，根据任务划分后的类别不同，能够动态的寻找最佳迁移策略。

该方法的核心是微云服务提供商先将到达的多个任务根据其QoS需求进行划分为时延敏感和时延容忍型两种类别，然后时延敏感任务在保障一定服务提供商收益的前提下以时延为优化目标，寻找最佳迁移策略。对于时延容忍任务在保障任务时延要求的前提下，最最大化服务提供商收益为优化目标，寻找最佳迁移策略。

本发明提出了一种面向微云联盟的时延和利润感知任务迁移方法，可以使得服务提供商在满足任务时延要求的同时最大化自身所获利润。

对于本发明的优选实施方式，应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。