一種基于改進蜂群算法的多策略邊緣計算資源調度方法技術

本發明專利技術涉及一種基于改進蜂群算法的多策略邊緣計算資源調度方法，主要體現在：第一，改進蜂群算法充分發揮邊緣計算平臺彈性擴展的優勢，使得邊緣節點服務器的選擇范圍不再受限；第二，采用兩級更新的優選調度方式，先通過各候選邊緣節點服務器的自擴展與替換，實現候選邊緣節點服務器的一級更新；再通過系統隨機擴展方式，實現候選邊緣節點服務器的二級更新，及時填補候選邊緣節點服務器集合中的空缺；第三，改進蜂群算法思想的引入，有效避免了某候選邊緣節點服務器被頻繁選中進行容器調度，從而導致該候選邊緣節點服務器負載過大的情況，實現了各候選邊緣節點服務器間的負載均衡，增強系統可用性與穩定性。

A Multi-strategy Edge Computing Resource Scheduling Method Based on Improved Bee Colony Algorithms

The present invention relates to a multi-strategy edge computing resource scheduling method based on improved bee colony algorithm, which is mainly embodied in the following aspects: firstly, the improved bee colony algorithm gives full play to the advantages of flexible expansion of edge computing platform, so that the selection range of edge node servers is no longer limited; secondly, the two-level update optimal scheduling method is adopted, and the self-expansion of candidate edge node servers is adopted first. Secondly, the secondary update of candidate edge node servers is realized by random expansion of the system, which fills the vacancies in the candidate edge node server set in time. Thirdly, the introduction of improved bee colony algorithm can effectively avoid the container scheduling of a candidate edge node server being frequently selected, which results in that the candidate edge node servers are frequently scheduled for containers. The overload of the candidate edge node servers makes the load balancing among the candidate edge node servers possible and enhances the availability and stability of the system.

【技術實現步驟摘要】
一種基于改進蜂群算法的多策略邊緣計算資源調度方法
本專利技術涉及一種基于改進蜂群算法的多策略邊緣計算資源調度方法，屬于邊緣計算技術與物聯網技術應用結合

技術介紹
邊緣計算是一種按使用量付費的模式，不同于傳統云計算，邊緣計算在終端設備所產生的數據源及云計算數據中心之間增加了一層“邊緣”層，邊緣層主要由一些性能不一、更加分散的計算機系統組成，這些計算機系統被稱為邊緣節點。計算任務在接近數據源的邊緣計算節點上執行，通過互聯網共享計算、存儲、數據及應用資源，為其他設備提供優化的計算服務。邊緣計算架構下通過在網絡邊緣設備上部署實施數據處理的邊緣計算平臺對外提供一套完善可用的服務及功能接口，以在網絡邊緣側處理終端設備所產生的數據，從而實現請求響應的實時性，不僅降低了服務時延，也減少了網絡傳輸帶寬負載，避免網絡延遲。在實際數據處理過程中，部署到邊緣節點的計算任務的系統資源需求較少，對于資源密集型計算任務，邊緣節點因系統資源受限不支持其部署運行，故此類任務轉移至云端執行。因此，邊緣計算架構的管理系統需要一種高資源需求的任務部署算法以實現將高實時性需求的任務合理部署至邊緣節點或云節點的任務分配與調度策略，以使得任務的調度部署達到最優化。邊緣計算中的任務調度算法總體上實現兩大功能：預選和優選。現有的大多數優選調度算法思想，如LeastRequestedPriority、ServiceSpreadingPriority和EqualPriority，多是對已有節點的調度優先級評判，并沒有一種可以彈性擴展的調度方案。例如(1)LeastRequestedPriority算法基本思想是將容器調度到空閑資源較多的節點上，包括CPU資源及內存資源占用情況的考量，并將兩者剩余可用資源占總資源的比值求和再取算術平均值作為各節點的調度優先級，分值越高即調度優先級越高。(2)ServiceSpreadingPriority調度算法的原則是使隸屬于同一服務的容器分散調度在不同的計算節點上運行，從而實現服務高可用以及流量負載均衡；(3)EqualPriority調度算法平等對待每一個候選節點，因該算法權值為0，故在實際調度過程中不會調用該優選算法判定節點優先級。由此可見，傳統容器調度算法并未利用彈性計算這一大優勢，而僅局限在現有節點間的調度。
技術實現思路
本專利技術所要解決的技術問題是提供一種基于改進蜂群算法的多策略邊緣計算資源調度方法，充分利用邊緣框架中的彈性計算優勢，考慮到低時延的服務需求，引入改進蜂群算法，在眾多候選節點中彈性的選中待擴展的節點，以保障請求及時反饋與系統高效運轉。本專利技術為了解決上述技術問題采用以下技術方案：本專利技術設計了一種基于改進蜂群算法的多策略邊緣計算資源調度方法，將用戶終端上封裝了待處理任務的待調度容器上傳至云端服務器，由云端服務器根據所設計的調度策略決定將待調度容器調度至云端處理或調度至邊緣節點服務器處理；云端服務器執行如下步驟：步驟A.判斷與用戶終端之間存在通信聯系的各個候選邊緣節點服務器中，是否存在服務類型與待調度容器類型相同的候選邊緣節點服務器，是則將該候選邊緣節點服務器作為目標邊緣節點服務器，并進入步驟M；否則進入步驟B；步驟B.分別針對與用戶終端之間存在通信聯系的各個候選邊緣節點服務器，獲取候選邊緣節點服務器所對應各個指定類型指標的資源數據，然后進入步驟C；步驟C.分別針對與用戶終端之間存在通信聯系的各個候選邊緣節點服務器，針對候選邊緣節點服務器所對應各個指定類型指標的資源數據、分別進行編碼處理，獲得各候選邊緣節點服務器分別對應各指定類型指標的編碼數據，然后進入步驟D；步驟D.根據各指定類型指標的預設權重，分別針對各個候選邊緣節點服務器，針對候選邊緣節點服務器所對應各指定類型指標的編碼數據進行加權處理，獲得加權值，作為該候選邊緣節點服務器所對應的適應度，進而獲得各候選邊緣節點服務器分別所對應的適應度，然后所有候選邊緣節點服務器構成候選服務器集合，并進入步驟E；其中，各指定類型指標的預設權重之和等于1；步驟E.初始化i＝1，然后進入步驟F；步驟F.分別針對候選服務器集合中的各個候選邊緣節點服務器，根據候選邊緣節點服務器所對應各個指定類型指標的編碼數據，分別計算各個指定類型指標所對應的新編碼數據，構成該候選邊緣節點服務器所對應的一個新候選邊緣節點服務器，進而獲得候選服務器集合中各候選邊緣節點服務器分別所對應的新候選邊緣節點服務器，然后進入步驟G；步驟G.按步驟D的方法，分別獲得各個新候選邊緣節點服務器的適應度，然后分別針對候選服務器集合中的各個候選邊緣節點服務器，判斷候選邊緣節點服務器的適應度是否小于其所對應新候選邊緣節點服務器的適應度，是則用對應新候選邊緣節點服務器替換該候選邊緣節點服務器、位于候選服務器集合中，并更新候選服務器集合；否則不做操作；完成上述對所有新候選邊緣節點服務器的判斷操作后，進入步驟H；步驟H.刪除候選服務器集合中適應度小于最小適應度預設值MIN的各個候選邊緣節點服務器，并更新候選服務器集合，然后進入步驟I；步驟I.判斷上一步驟中是否存在被刪除的候選邊緣節點服務器，是則根據各個指定類型指標的預設最小編碼數據值、預設最大編碼數據值，分別計算獲得各個指定類型指標的隨機新編碼數據，組合構成各個新擴展候選邊緣節點服務器，且新擴展候選邊緣節點服務器的數目與上一步驟中被刪除候選邊緣節點服務器的數目相等，然后針對其中彼此相同的多個新擴展候選邊緣節點服務器，僅保留一個，其余刪除，更新所獲的各個新擴展候選邊緣節點服務器，然后進入步驟J；否則直接進入步驟K；步驟J.按步驟D的方法，分別獲得各新擴展候選邊緣節點服務器的適應度，然后針對各個新擴展候選邊緣節點服務器，加入、并更新候選服務器集合，再進入步驟K；步驟K.判斷候選服務器集合中是否存在適應度大于或等于最大適應度預設值MAX的候選邊緣節點服務器，是則選擇最大適應度所對應的候選邊緣節點服務器，作為目標邊緣節點服務器，并進入步驟M；否則進入步驟L；步驟L.判斷i是否等于I，是則進入步驟P；否則針對i所對應的值進行加1更新，然后返回步驟F；其中，I表示預設最大循環次數；步驟M.云端服務器將待調度容器調度在目標邊緣節點服務器上進行處理，調度結束；步驟P.云端服務器將待調度容器調度在云端上進行處理，調度結束。作為本專利技術的一種優選技術方案：還包括如下步驟N至步驟O，執行完所述步驟M之后進入步驟N；步驟N.分別針對候選服務器集合中的各個候選邊緣節點服務器，判斷是否存在服務等待隊列長度大于預設最大服務器等待隊列長度MAXL的候選邊緣節點服務器，是則將該各個候選邊緣節點服務器作為待調度候選邊緣節點服務器，并進入步驟O；否則調度結束；步驟O.分別針對各個待調度候選邊緣節點服務器，應用改進蜂群算法，從待調度候選邊緣節點服務器任意一個相鄰候選邊緣節點服務器的服務等待隊列中、隨機剪切一個待運行容器，置于該待調度候選邊緣節點服務器的服務等待隊列的隊首，調度結束。作為本專利技術的一種優選技術方案：所述各指定類型指標包括CPU類型指標、內存類型指標、存儲I/O類型指標、以及網絡I/O類型指標。作為本專利技術的一種優選技術方案：所述步驟C中，分別針對與用戶終端之間存在通信聯系的各個候選本文檔來自技高網...

【技術保護點】
1.一種基于改進蜂群算法的多策略邊緣計算資源調度方法，將用戶終端上封裝了待處理任務的待調度容器上傳至云端服務器，由云端服務器根據所設計的調度策略決定將待調度容器調度至云端處理或調度至邊緣節點服務器處理；其特征在于，云端服務器執行如下步驟：步驟A.判斷與用戶終端之間存在通信聯系的各個候選邊緣節點服務器中，是否存在服務類型與待調度容器類型相同的候選邊緣節點服務器，是則將該候選邊緣節點服務器作為目標邊緣節點服務器，并進入步驟M；否則進入步驟B；步驟B.分別針對與用戶終端之間存在通信聯系的各個候選邊緣節點服務器，獲取候選邊緣節點服務器所對應各個指定類型指標的資源數據，然后進入步驟C；步驟C.分別針對與用戶終端之間存在通信聯系的各個候選邊緣節點服務器，針對候選邊緣節點服務器所對應各個指定類型指標的資源數據、分別進行編碼處理，獲得各候選邊緣節點服務器分別對應各指定類型指標的編碼數據，然后進入步驟D；步驟D.根據各指定類型指標的預設權重，分別針對各個候選邊緣節點服務器，針對候選邊緣節點服務器所對應各指定類型指標的編碼數據進行加權處理，獲得加權值，作為該候選邊緣節點服務器所對應的適應度，進而獲得各候選邊緣節點服務器分別所對應的適應度，然后所有候選邊緣節點服務器構成候選服務器集合，并進入步驟E；其中，各指定類型指標的預設權重之和等于1；步驟E.初始化i＝1，然后進入步驟F；步驟F.分別針對候選服務器集合中的各個候選邊緣節點服務器，根據候選邊緣節點服務器所對應各個指定類型指標的編碼數據，分別計算各個指定類型指標所對應的新編碼數據，構成該候選邊緣節點服務器所對應的一個新候選邊緣節點服務器，進而獲得候選服務器集合中各候選邊緣節點服務器分別所對應的新候選邊緣節點服務器，然后進入步驟G；步驟G.按步驟D的方法，分別獲得各個新候選邊緣節點服務器的適應度，然后分別針對候選服務器集合中的各個候選邊緣節點服務器，判斷候選邊緣節點服務器的適應度是否小于其所對應新候選邊緣節點服務器的適應度，是則用對應新候選邊緣節點服務器替換該候選邊緣節點服務器、位于候選服務器集合中，并更新候選服務器集合；否則不做操作；完成上述對所有新候選邊緣節點服務器的判斷操作后，進入步驟H；步驟H.刪除候選服務器集合中適應度小于最小適應度預設值MIN的各個候選邊緣節點服務器，并更新候選服務器集合，然后進入步驟I；步驟I.判斷上一步驟中是否存在被刪除的候選邊緣節點服務器，是則根據各個指定類型指標的預設最小編碼數據值、預設最大編碼數據值，分別計算獲得各個指定類型指標的隨機新編碼數據，組合構成各個新擴展候選邊緣節點服務器，且新擴展候選邊緣節點服務器的數目與上一步驟中被刪除候選邊緣節點服務器的數目相等，然后針對其中彼此相同的多個新擴展候選邊緣節點服務器，僅保留一個，其余刪除，更新所獲的各個新擴展候選邊緣節點服務器，然后進入步驟J；否則直接進入步驟K；步驟J.按步驟D的方法，分別獲得各新擴展候選邊緣節點服務器的適應度，然后針對各個新擴展候選邊緣節點服務器，加入、并更新候選服務器集合，再進入步驟K；步驟K.判斷候選服務器集合中是否存在適應度大于或等于最大適應度預設值MAX的候選邊緣節點服務器，是則選擇最大適應度所對應的候選邊緣節點服務器，作為目標邊緣節點服務器，并進入步驟M；否則進入步驟L；步驟L.判斷i是否等于I，是則進入步驟P；否則針對i所對應的值進行加1更新，然后返回步驟F；其中，I表示預設最大循環次數；步驟M.云端服務器將待調度容器調度在目標邊緣節點服務器上進行處理，調度結束；步驟P.云端服務器將待調度容器調度在云端上進行處理，調度結束。...

【技術特征摘要】
1.一種基于改進蜂群算法的多策略邊緣計算資源調度方法，將用戶終端上封裝了待處理任務的待調度容器上傳至云端服務器，由云端服務器根據所設計的調度策略決定將待調度容器調度至云端處理或調度至邊緣節點服務器處理；其特征在于，云端服務器執行如下步驟：步驟A.判斷與用戶終端之間存在通信聯系的各個候選邊緣節點服務器中，是否存在服務類型與待調度容器類型相同的候選邊緣節點服務器，是則將該候選邊緣節點服務器作為目標邊緣節點服務器，并進入步驟M；否則進入步驟B；步驟B.分別針對與用戶終端之間存在通信聯系的各個候選邊緣節點服務器，獲取候選邊緣節點服務器所對應各個指定類型指標的資源數據，然后進入步驟C；步驟C.分別針對與用戶終端之間存在通信聯系的各個候選邊緣節點服務器，針對候選邊緣節點服務器所對應各個指定類型指標的資源數據、分別進行編碼處理，獲得各候選邊緣節點服務器分別對應各指定類型指標的編碼數據，然后進入步驟D；步驟D.根據各指定類型指標的預設權重，分別針對各個候選邊緣節點服務器，針對候選邊緣節點服務器所對應各指定類型指標的編碼數據進行加權處理，獲得加權值，作為該候選邊緣節點服務器所對應的適應度，進而獲得各候選邊緣節點服務器分別所對應的適應度，然后所有候選邊緣節點服務器構成候選服務器集合，并進入步驟E；其中，各指定類型指標的預設權重之和等于1；步驟E.初始化i＝1，然后進入步驟F；步驟F.分別針對候選服務器集合中的各個候選邊緣節點服務器，根據候選邊緣節點服務器所對應各個指定類型指標的編碼數據，分別計算各個指定類型指標所對應的新編碼數據，構成該候選邊緣節點服務器所對應的一個新候選邊緣節點服務器，進而獲得候選服務器集合中各候選邊緣節點服務器分別所對應的新候選邊緣節點服務器，然后進入步驟G；步驟G.按步驟D的方法，分別獲得各個新候選邊緣節點服務器的適應度，然后分別針對候選服務器集合中的各個候選邊緣節點服務器，判斷候選邊緣節點服務器的適應度是否小于其所對應新候選邊緣節點服務器的適應度，是則用對應新候選邊緣節點服務器替換該候選邊緣節點服務器、位于候選服務器集合中，并更新候選服務器集合；否則不做操作；完成上述對所有新候選邊緣節點服務器的判斷操作后，進入步驟H；步驟H.刪除候選服務器集合中適應度小于最小適應度預設值MIN的各個候選邊緣節點服務器，并更新候選服務器集合，然后進入步驟I；步驟I.判斷上一步驟中是否存在被刪除的候選邊緣節點服務器，是則根據各個指定類型指標的預設最小編碼數據值、預設最大編碼數據值，分別計算獲得各個指定類型指標的隨機新編碼數據，組合構成各個新擴展候選邊緣節點服務器，且新擴展候選邊緣節點服務器的數目與上一步驟中被刪除候選邊緣節點服務器的數目相等，然后針對其中彼此相同的多個新擴展候選邊緣節點服務器，僅保留一個，其余刪除，更新所獲的各個新擴展候選邊緣節點服務器，然后進入步驟J；否則直接進入步驟K；步驟J.按步驟D的方法，分別獲得各新擴展候選邊緣節點服務器的適應度，然后針對各個新擴展候選邊緣節點服務器，加入、并更新候選服務器集合，再進入步驟K；步驟K.判斷候選服務器集合中是否存在適應度大于或等于最大適應度預設值MAX的候選邊緣節點服務器，是則選擇最大適應度所對應的候選邊緣節點服務器，作為目標邊緣節點服務器，并進入步驟M；否則進入步驟L；步驟L.判斷i是否等于I，是則進入步驟P；否則針對i所對應的值進行加1更新，然后返回步驟F；其中，I表示預設最大循環次數；步驟M.云端服務器將待調度容器調度在目標邊緣節點服務器上進行處理，調度結束；步驟P.云端服務器將待調度容器調度在云端上進行處理，調度結束。2.根據權利要求1所述一種基于改進蜂群算法的多策略邊緣計算資源調度方法，其特征在于：還包括如下步驟N至步驟O，執行完所述步驟M之后進入步驟N；步驟N.分別針對候選服務器集合中的各個候選邊緣節點服務器，判斷是否存在服務等待隊列長度大于預設最大服務器等待隊列長度MAXL的候選邊緣節點服務器，是則將該各個候選邊緣節點服務器作為待調度候選邊緣節點服務器，并進入步驟O；否則調度結束；步驟O.分別針對各個待調度候選邊緣節點服務...

【專利技術屬性】
技術研發人員：紀宗杏，謝在鵬，
申請(專利權)人：河海大學，
類型：發明
國別省市：江蘇,32