全文摘要
本发明公开了一种混合边缘计算的请求调度方法、装置及电子设备，其中，混合边缘计算的请求调度方法，包括：获取通信网络的拓扑结构、计算资源以及通信资源的情况；确定在所述通信网络中放置的混合边缘服务器的个数；根据所述网络的拓扑结构、所述个数、所述计算资源和所述通信资源的情况将所述混合边缘服务器的最优请求调度路径的问题划分为混合整数非线性规划模型MINLP的子问题；分别根据所述子问题建立MINLP模型；将所述MINLP模型转化为MILP方程；对所述MILP方程进行求解，得到所述混合边缘服务器的放置节点以及用于处理所述通信请求的目标服务器。本发明的请求调度方法可提高请求调度的效率。
主设计要求
1.一种混合边缘计算的方法，其特征在于，包括：获取通信网络的拓扑结构、计算资源以及通信资源的情况；确定在所述通信网络中放置的混合边缘服务器的个数，所述混合边缘服务器为利用公有资源和私有资源提供服务的服务器；根据所述网络的拓扑结构、所述个数、所述计算资源和所述通信资源的情况将所述混合边缘服务器的最优请求调度路径的问题划分为混合整数非线性规划模型MINLP的子问题，其中，所述混合边缘服务器的最优请求调度路径的问题用于确定在满足在所述通信网络中的总通信延迟最小且处理的通信请求数量最多时，所述混合边缘服务器的放置节点以及用于处理所述通信请求的目标服务器，所述子问题包括以下任意一种：计算资源充足且通信资源充足的问题、计算资源不足且通信资源充足的问题、计算资源充足且通信资源不足的问题，以及计算资源不足且通信资源不足的问题；分别根据所述子问题建立MINLP模型；将所述MINLP模型转化为MILP方程；对所述MILP方程进行求解，得到所述混合边缘服务器的放置节点以及用于处理所述通信请求的目标服务器；当所述计算资源充足且所述通信资源充足的情况下，根据所述子问题建立MINLP模型如下：s.t.i,j∈{1,2,…,n}其中，n为接入点的总数、i以及j为接入点索引、πi为APvi与本地用户请求之间的固定通信延迟，APvi为第i个接入点的混合边缘服务器，θi为APvi本地的用户请求数，m为混合边缘服务器的总数、ξi,j为请求从APvi调度到APvj的通信延迟，APvj为第j个接入点的混合边缘服务器，yi，j为从APvi调度到本地有边缘服务器的APvj的请求数量，xi为关于APvi附近是否有混合边缘服务器的示性函数值，β为接入点附近的私有请求比率，α为混合边缘服务器中的私有资源比率，K为混合边缘服务器的计算能力，W为混合边缘服务器的通信能力。
设计方案
1.一种混合边缘计算的方法，其特征在于，包括：
获取通信网络的拓扑结构、计算资源以及通信资源的情况；
确定在所述通信网络中放置的混合边缘服务器的个数，所述混合边缘服务器为利用公有资源和私有资源提供服务的服务器；
根据所述网络的拓扑结构、所述个数、所述计算资源和所述通信资源的情况将所述混合边缘服务器的最优请求调度路径的问题划分为混合整数非线性规划模型MINLP的子问题，其中，所述混合边缘服务器的最优请求调度路径的问题用于确定在满足在所述通信网络中的总通信延迟最小且处理的通信请求数量最多时，所述混合边缘服务器的放置节点以及用于处理所述通信请求的目标服务器，所述子问题包括以下任意一种：
计算资源充足且通信资源充足的问题、计算资源不足且通信资源充足的问题、计算资源充足且通信资源不足的问题，以及计算资源不足且通信资源不足的问题；
分别根据所述子问题建立MINLP模型；
将所述MINLP模型转化为MILP方程；
对所述MILP方程进行求解，得到所述混合边缘服务器的放置节点以及用于处理所述通信请求的目标服务器；
当所述计算资源充足且所述通信资源充足的情况下，根据所述子问题建立MINLP模型如下：
设计说明书
技术领域
本发明涉及通信技术领域，特别是指一种混合边缘计算的请求调度方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着物联网设备的广泛使用和5G的到来，边缘计算已成为服务终端用户并提供更好服务质量的有效范例，特别是对于新兴的网络服务。目前的边缘服务通常是面向公众的。然而，在一些场景下，还存在特定的用户请求，例如那些涉及隐私和安全性的请求，也要求私有边缘服务。这就导致了边缘的混合服务环境，但对于如何在边缘混合服务环境中对用户请求进行调度，目前尚未存在有效措施。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提出一种混合边缘计算的请求调度方法、装置、设备及存储介质，该方法可在满足总通信延迟最小且处理的通信请求数量最多的要求下，提高了请求调度的效率。
根据本发明的第一个方面，提供了一种请求调度方法，包括：获取通信网络的拓扑结构、计算资源以及通信资源的情况；确定在所述通信网络中放置的混合边缘服务器的个数，所述混合边缘服务器为利用公有资源和私有资源提供服务的服务器；根据所述网络的拓扑结构、所述个数、所述计算资源和所述通信资源的情况将所述混合边缘服务器的最优请求调度路径的问题划分为混合整数非线性规划模型MINLP的子问题，其中，所述混合边缘服务器的最优请求调度路径的问题用于确定在满足在所述通信网络中的总通信延迟最小且处理的通信请求数量最多时，所述混合边缘服务器的放置节点以及用于处理所述通信请求的目标服务器，所述子问题包括以下任意一种：计算资源充足且通信资源充足的问题、计算资源不足且通信资源充足的问题、计算资源充足且通信资源不足的问题，以及计算资源不足且通信资源不足的问题；分别根据所述子问题建立MINLP模型；将所述MINLP模型转化为MILP方程；对所述MILP方程进行求解，得到所述混合边缘服务器的放置节点以及用于处理所述通信请求的目标服务器。
可选的，当所述计算资源充足且所述通信资源充足的情况下，根据所述子问题建立MINLP模型如下：
s.t.
其中，n为接入点的总数、i以及j为接入点索引、πi<\/sub>为AP v i<\/sub>与本地用户请求之间的固定通信延迟，AP v i<\/sub>为第i个接入点的混合边缘服务器，θi<\/sub>为AP v i<\/sub>本地的用户请求数，m为混合边缘服务器的总数、ξi,j<\/sub>为请求从AP v i<\/sub>调度到AP v j<\/sub>的通信延迟，AP v j<\/sub>为第j个接入点的混合边缘服务器，yi，j<\/sub>为从AP v i<\/sub>调度到本地有边缘服务器的AP v j<\/sub>的请求数量，xi<\/sub>为关于AP v i<\/sub>附近是否有混合边缘服务器的示性函数值，β为接入点附近的私有请求比率，α为混合边缘服务器中的私有资源比率，K为混合边缘服务器的计算能力，W为混合边缘服务器的通信能力。
可选的，当所述计算资源不足且所述通信资源充足的情况下，根据所述子问题建立MINLP模型如下：
s.t. 设计图
相关信息详情
申请码:申请号:CN201910766489.6
申请日:2019-08-20
公开号:CN110287035A
公开日:2019-09-27
国家:CN
国家/省市:43(湖南)
授权编号:CN110287035B
授权时间:20191213
主分类号:G06F 9/50
专利分类号:G06F9/50
范畴分类:40B;
申请人:中国人民解放军国防科技大学
第一申请人:中国人民解放军国防科技大学
申请人地址:410003 湖南省长沙市开福区德雅路109号
发明人:郭得科;谷思远;李江帆;姚晨蝶
第一发明人:郭得科
当前权利人:中国人民解放军国防科技大学
代理人:于洁
代理机构:11403
代理机构编号:北京风雅颂专利代理有限公司
优先权:关键词:当前状态:审核中
类型名称:外观设计