CN112887345A - 边缘计算环境的节点负载均衡调度方法 - Google Patents

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Abstract

一种边缘计算环境的节点负载均衡调度方法，根据基站接收终端发送的任务的最晚完成时间获取基站周围边缘节点的CPU利用率和I/O资源使用率；计算获取到的周围节点的平均负载率，再对每一个节点计算其负载率；将负载率小于等于平均负载率的节点正序放入第一队列，大于平均负载率的节点正序放入第二队列，最后将当前任务下放至满足当前任务资源的第一队列的节点或第二队列的节点进行执行。本发明对节点进行筛选，避免了普通方法只选择最近节点而导致的负载不均衡问题；对任务下放节点时，采用的衡量指标是负载率而不是负载，这样可以在面对节点间资源差距很大的情况下，将任务分配至资源较少的节点，真正达到了负载均衡。

Description

边缘计算环境的节点负载均衡调度方法
技术领域
本发明涉及的是一种无线通信领域的技术，具体是一种边缘计算环境的节点负载均衡调度方法。
背景技术
边缘计算作为新式的分布式多部署的架构，相比于云计算，其下所有终端距离计算节点的都拥有相似的距离、相近的传播时延。现有任务调度方法是从距离任务发起地较近的边缘节点中选择一个节点作为处理该任务的节点，选择节点的同时需要考虑传播时延、传输数据量、网络环境、节点的计算能力、以及任务的最晚完成时间等因素。但该调度方法并未把节点当前载荷作为节点选择指标，由于终端分布的不均匀性，可能会导致部分节点过载，而部分节点空闲。因为对于单个边缘计算节点而言，其拥有的计算、网络I/O、存储资源都是有限的，所以在调度时应尽可能的最大化利用这些资源。
发明内容
本发明针对现有技术存在的上述不足，提出一种边缘计算环境的节点负载均衡调度方法，能够在边缘计算环境下，使任务根据周围边缘节点的负载率进行正确分配。
本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明涉及一种边缘计算环境的节点负载均衡调度方法，根据任务类型、最晚完成时间、需要的计算资源和I/O资源，计算在任务最晚完成时间前能够达到的传播距离；获取边缘计算集群监控***中在任务能够传播的距离内的所有节点指标并计算所有节点的节点指标的平均值，并据此计算平均负载率La以及单个节点的节点指标计算其负载率，分别判断各节点能否负荷当前任务并适应性下方任务下放至对应节点，实现均衡调度。
本发明涉及一种实现上述方法的***，包括：任务接收模块、任务分配模块、任务下放模块和任务回收模块，其中：任务接收模块接收终端通过网络传输的任务并分发至任务分配模块，任务分配模块根据分配策略计算得到任务下放的最佳节点并输出任务信息和对应最佳节点信息至任务下放模块；任务下放模块将任务下放至最佳节点，待节点将任务执行完成后得到任务对应结果信息并反馈至任务回收模块；任务回收模块通过网络将任务结果信息传回终端。
技术效果
本发明整体解决边缘计算环境下节点服务器负载不均衡问题；由此产生的技术效果包括：根据任务类型、节点负载率等指标对任务进行分配，因此出现过载服务器的可能性大大降低，任务执行效率大幅度提升。
与现有技术相比，本发明对节点进行筛选，避免了普通方法只选择最近节点而导致的负载不均衡问题；对任务下放节点时，采用的衡量指标是负载率而不是负载，这样可以在面对节点间资源差距很大的情况下，将任务分配至资源较少的节点，真正达到了负载均衡。
附图说明
图1为本发明的方法流程图；
图2为节点放入队列的判别流程图；
图3为任务选择下放节点的流程图。
具体实施方式
如图1所示，本实施例具体包括以下步骤：
步骤1：获取接收终端发送的任务类型、最晚完成时间、需要的计算资源和I/O资源。
所述的任务类型包括：计算密集型和I/O密集型，对于第i个任务，有计算系数ci与I/O系数mi，当为计算密集型，则：ci≥mi，当为I/O密集型，则：mi≥ci，且ci+mi＝2。
步骤2：计算在任务最晚完成时间前能够达到的传播距离。
所述的传播距离R＝(Ti-Tn)sv，其中：v为电磁波在光纤中的传播速度为2.0×105km/s，Ti为任务最晚完成时间，Tn为当前时间，s(s<1)为损失系数。
步骤3：获取边缘计算集群监控***中在任务能够传播的距离内的n个节点指标。
所述的能够传播的距离内具体是指以基站为中心半径为R的圆内。
步骤4：计算步骤2获取的n个节点的节点指标的平均值，并据此计算平均负载率La，该负载率作为节点当前载荷程度的衡量指标，负载率除了由节点当前状态决定外，还由当前任务信息决定，通过将负载率与以基站半径R内节点的平均负载率做对比，将任务分配至正确的节点，可以真正的达到负载均衡。
节点负载率具体根据节点的CPU利用率、节点的I/O资源使用率、当前任务的计算系数ci与I/O系数mi决定：
Figure BDA0002294838230000021
其中：Nj(c)表示第j个节点的CPU利用率，Nj(m)表示第j个节点的I/O资源使用率，ci表示当前任务的计算系数，mi表示当前任务的I/O系数。平均负载率由以接收当前任务的基站为中心半径R内的节点的CPU利用率、节点的I/O资源使用率、当前任务的计算系数ci与I/O系数mi决定：
Figure BDA0002294838230000022
其中：
Figure BDA0002294838230000023
Figure BDA0002294838230000024
Nj(c)表示第j个节点的CPU利用率，Nj(m)表示第j个节点的I/O资源使用率，ci表示当前任务的计算系数，mi表示当前任务的I/O系数，Ca表示节点的平均CPU利用率，Ma表示节点的平均I/O资源使用率。
步骤5：根据步骤2获取的节点中的单个节点j的节点指标计算其负载率，将负载率小于等于平均负载率的节点正序放入第一队列，其余节点正序放入第二队列。
所述的单个节点j的负载率满足：
Figure BDA0002294838230000031
其中：Nj(c)表示第j个节点的CPU利用率，Nj(m)表示第j个节点的I/O资源使用率，ci表示当前任务的计算系数，mi表示当前任务的I/O系数。
如图2所示，将单个节点的负载率Lj小于等于平均负载率La的节点正序放入第一队列Q1，将单个节点的负载率Lj大于平均负载率La的节点放入第二队列Q2。
步骤6：如图3所示，从第一队列中依次取出节点，判断该节点能否负荷当前任务，当存在能够负荷当前任务的节点时，将任务下放至该节点，当不存在能够负荷当前任务的节点时，则在第二队列的节点中判断。
所述的判断，要求满足：ai<aj且bi<bj，其中：ai表示当前任务i需要的计算资源，aj表示节点j的剩余计算资源，bi表示当前任务i需要的I/O资源，bj表示节点j的剩余I/O资源。
所述的节点指标是指：CPU利用率和节点的I/O资源使用率。
在实际应用中，可能遇到无节点能负荷当前任务的情况，如遇到这种情况，可扩大节点的搜寻范围，寻找能够负荷当前任务的节点，再将任务下放，具体操作为：将步骤2中计算得到的传播距离扩大为2倍为：2R，再次执行步骤2到步骤6，如依旧无节点能负荷当前任务，为避免时延过长，需放弃当前任务。
与现有技术相比，本方法降低了边缘计算环境下空闲节点的数量以及过载节点的数量，由于本方法根据负载率对任务进行分配，且有一个较大的候选范围，可以将任务均匀的分布在接收到任务的基站的周围节点，使得空闲节点和过载节点同时减少。由于过载节点数量的减少，任务处理的效率得到了提升，终端用户得到了更好的体验。
上述具体实施可由本领域技术人员在不背离本发明原理和宗旨的前提下以不同的方式对其进行局部调整，本发明的保护范围以权利要求书为准且不由上述具体实施所限，在其范围内的各个实现方案均受本发明之约束。

Claims (6)

1.一种边缘计算环境的节点负载均衡调度方法，其特征在于，根据任务类型、最晚完成时间、需要的计算资源和I/O资源，计算在任务最晚完成时间前能够达到的传播距离；获取边缘计算集群监控***中在任务能够传播的距离内的所有节点指标并计算所有节点的节点指标的平均值，并据此计算平均负载率La以及单个节点的节点指标计算其负载率，分别判断各节点能否负荷当前任务并适应性下方任务下放至对应节点，实现均衡调度；
所述的节点指标是指：CPU利用率和节点的I/O资源使用率；
所述的任务类型包括：计算密集型和I/O密集型，对于第i个任务，有计算系数ci与I/O系数mi，当为计算密集型，则：ci≥mi，当为I/O密集型，则：mi≥ci且ci+mi＝2；
所述的各个节点的负载率满足：
Figure FDA0002294838220000012
其中：Nj(c)表示第j个节点的CPU利用率，Nj(m)表示第j个节点的I/O资源使用率，ci表示当前任务的计算系数，mi表示当前任务的I/O系数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述的传播距离R＝(Ti-Tn)sv，其中：v为电磁波在光纤中的传播速度为2.0×105km/s，Ti为任务最晚完成时间，Tn为当前时间，s为损失系数。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述的平均负载率
Figure FDA0002294838220000013
其中：
Figure FDA0002294838220000011
Nj(c)表示第j个节点的CPU利用率，Nj(m)表示第j个节点的I/O资源使用率，ci表示当前任务的计算系数，mi表示当前任务的I/O系数，Ca表示节点的平均CPU利用率，Ma表示节点的平均I/O资源使用率。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述的分别判断是指：依据各个节点的负载率，将负载率小于等于平均负载率的节点正序放入第一队列，其余节点正序放入第二队列；从第一队列中顺序遍历节点，判断节点能否负荷当前任务，当存在能够负荷当前任务的节点时，将任务下放至该节点，当不存在能够负荷当前任务的节点时，则在第二队列的节点中判断，当依旧不存在能够负荷当前任务的节点时，则扩大节点的搜寻范围为原来的2倍2R并重新计算在任务最晚完成时间前能够达到的传播距离，当依旧无节点能负荷当前任务时，放弃当前任务，直至找到能够负荷当前任务的节点再下放任务。
5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征是，所述的判断，要求满足：ai<aj且bi<bj，其中：ai表示当前任务i需要的计算资源，aj表示节点j的剩余计算资源，bi表示当前任务i需要的I/O资源，bj表示节点j的剩余I/O资源。
6.一种实现上述任一权利要求所述方法的***，其特征在于，包括：任务接收模块、任务分配模块、任务下放模块和任务回收模块，其中：任务接收模块接收终端通过网络传输的任务并分发至任务分配模块，任务分配模块根据分配策略计算得到任务下放的最佳节点并输出任务信息和对应最佳节点信息至任务下放模块；任务下放模块将任务下放至最佳节点，待节点将任务执行完成后得到任务对应结果信息并反馈至任务回收模块；任务回收模块通过网络将任务结果信息传回终端。
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