一种面向云边端协同计算的启发式任务调度方法和系统与流程

1.本发明涉及一种面向云边端协同计算的启发式任务调度方法和系统。


背景技术：

2.随着用户需求的日益增长，移动互联网应用在复杂性和数量上高速增长。尽管目前诸如智能手机、穿戴设备等移动设备的硬件性能已接近于个人电脑，但是因存储能量和资源容量的差异，设备的硬件配置无法满足其用户的所有需求。为解决该问题，云边端协同计算通过网络延时低的边缘服务器资源和计算资源丰富的云服务器资源，满足各类用户不同的应用性能需求。而如何高效地利用资源是当前云边端协同计算环境中亟需解决的问题。任务调度合理地将每个任务调度到合适的计算资源进行处理，是解决该问题的有效方法之一。尽管已有一些工作致力于设计合理的任务调度方法，然而这些方法均优先充分利用本地设备资源和边缘服务器资源，无法有效满足各种应用的性能需求。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本发明提供一种面向云边端协同计算的启发式任务调度方法和系统。
4.本发明采用以下技术方案：
5.一种面向云边端协同计算的启发式任务调度方法，步骤如下：
6.按照云服务器、边缘服务器和本地设备的优先级高低顺序，将需求能够在对应的对象上满足的任务分别调度到对应的对象中；
7.将调度到边缘服务器的且需求能够在本地设备上满足的任务重新调度到本地设备；
8.将未被调度的且需求能够在边缘服务器上满足的任务调度到边缘服务器；
9.按照本地设备、边缘服务器和云服务器的优先级高低顺序，将需求能够在对应的对象上满足的任务分别重新调度到对应的对象中。
10.进一步地，所述按照云服务器、边缘服务器和本地设备的优先级高低顺序，将需求能够在对应的对象上满足的任务分别调度到对应的对象中，步骤如下：
11.将所有需求能够在云服务器上满足的任务调度到云服务器；
12.将所有未被调度的且需求能够在边缘服务器上满足的任务调度到边缘服务器；
13.将所有未被调度的且需求能够在本地设备上满足的任务调度到本地设备。
14.进一步地，所述按照本地设备、边缘服务器和云服务器的优先级高低顺序，将需求能够在对应的对象上满足的任务分别重新调度到对应的对象中，步骤如下：
15.将调度到云服务器上的且需求能够在边缘服务器上满足的任务重新调度到边缘服务器；
16.将调度到云服务器上的且需求能够在本地设备满足的任务重新调度到本地设备；
17.将调度到边缘服务器上的且需求能够在本地设备满足的任务重新调度到本地设备。
18.一种面向云边端协同计算的启发式任务调度系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的面向云边端协同计算的启发式任务调度方法的步骤。
19.本发明的有益效果为：由于云服务器、边缘服务器和本地设备的计算性能逐渐降低，云服务器、边缘服务器和本地设备的网络性能逐渐增大，因此，首先充分利用计算资源丰富的云服务器资源满足计算密集型任务的需求，利用边缘服务器和本地设备资源满足网络延时敏感任务的需求；其后，通过将边缘服务器上的任务重新调度到本地设备，使部分边缘服务器资源空闲，用于满足本地资源量较少的用户的需求；最后将网络性能较差的资源上的任务重新调度到网络性能较好的资源上，从而提高任务的数据传输性能。因此，本发明能够充分利用云服务器计算资源的丰富性和边缘服务器、本地设备资源的低网络延时性，同时满足计算密集型和网络延时敏感型任务的需求，并非只是简单地优先充分利用本地设备资源和边缘服务器资源，能够有效满足各种应用的性能需求。
附图说明
20.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍：
21.图1是本技术实施例提供的面向云边端协同计算的启发式任务调度方法的整体流程示意图；
22.图2是本技术实施例提供的面向云边端协同计算的启发式任务调度方法的任务调度过程示意图。
具体实施方式
23.以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本技术实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本技术。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本技术的描述。
24.应当理解，当在本技术说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
25.还应当理解，在本技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
26.如在本技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
[0027]
另外，在本技术说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0028]
在本技术说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本技术的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书
中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
[0029]
为了说明本技术所述的技术方案，下面通过具体实施方式来进行说明。
[0030]
参见图1，是本技术实施例提供的面向云边端协同计算的启发式任务调度方法的流程图，为了便于说明，仅示出了与本技术实施例相关的部分。
[0031]
步骤s101：按照云服务器、边缘服务器和本地设备的优先级高低顺序，将需求能够在对应的对象上满足的任务分别调度到对应的对象中：
[0032]
应当理解，云服务器、边缘服务器和本地设备的计算性能逐渐降低，即云服务器的计算性能最佳，适合处理计算密集型的任务，本地设备的计算性能最差，不适合处理计算密集型的任务。计算密集型任务是指对计算性能有较高要求的任务。然而，云服务器、边缘服务器和本地设备的网络性能逐渐增大，云服务器由于与本地设备需要一定的网络传输，因此，云服务器的网络性能最差，无法满足网络延时敏感型任务的需求，而边缘服务器的网络性能较佳，本地设备的网络性能最佳，能够满足网络延时敏感型任务的需求，网络延时敏感型任务是指对网络延时比较敏感的任务。
[0033]
按照云服务器、边缘服务器和本地设备的优先级高低顺序，将需求能够在对应的对象上满足的任务分别调度到对应的对象中。因此，先根据实际需求，优先将任务调度到云服务器中，接着根据实际需求，将任务调度到边缘服务器中，然后根据实际需求，将任务调度到本地设备中。作为一个具体实施方式，以下给出该步骤的实现子步骤，子步骤之间具有严格的先后顺序，顺序如下：
[0034]
步骤s1：将所有需求能够在云服务器上满足的任务调度到云服务器。此时，所有计算密集型的且需求可被云服务器满足的任务可以被云服务器完成，并且此时网络延时低的边缘服务器资源和本地设备资源均未使用。任务需求能够在云服务器上满足是指：将该任务调度到云服务器上后，调度到云服务器上的所有任务按照截止时间从早至晚的顺序执行时，这些任务均能在其截止时间之前完成。本实施例中，截止时间是指执行对应任务的最晚时间。
[0035]
步骤s2：将所有未被调度的且需求能够在边缘服务器上满足的任务调度到边缘服务器，能够充分利用边缘服务器资源执行网络延时敏感型的任务。任务需求能够在边缘服务器上满足是指：将该任务调度到边缘服务器上后，调度到边缘服务器上的所有任务按照截止时间从早至晚的顺序执行时，这些任务均能在其截止时间之前完成。
[0036]
步骤s3：将所有未被调度的且需求能够在本地设备上满足的任务调度到本地设备，能够充分利用本地设备资源执行网络延时敏感型的任务。任务需求能够在本地设备上满足是指：将该任务调度到本地设备上后，调度到本地设备上的所有任务按照截止时间从早至晚的顺序执行时，这些任务均能在其截止时间之前完成。
[0037]
因此，步骤s101为面向云边端协同计算的启发式任务调度方法的第一阶段，在调度任务时按照计算资源的稀缺程度依次进行调度，优先使用富有计算资源的云服务器资源。
[0038]
步骤s102：将调度到边缘服务器的且需求能够在本地设备上满足的任务重新调度
到本地设备：
[0039]
将调度到边缘服务器的且需求能够在本地设备上满足的任务重新调度到本地设备，相应地，就可以空闲出一部分的边缘服务器资源。利用一些用户的空闲本地设备资源置换一些边缘服务器资源，置换出的边缘服务器资源可被用于执行本地设备资源少的其他用户所请求的任务，从而提高总体的用户满意度。任务需求能够在本地设备上满足与上文相同，是指：将该任务调度到本地设备上后，调度到本地设备上的所有任务按照截止时间从早至晚的顺序执行时，这些任务均能在其截止时间之前完成。
[0040]
步骤s103：将未被调度的且需求能够在边缘服务器上满足的任务调度到边缘服务器：
[0041]
由于步骤s102空闲出一部分的边缘服务器资源，则将所有未被调度的且需求能够在边缘服务器上满足的任务调度到边缘服务器，提高部分用户的满意度。任务需求能够在边缘服务器上满足与上文相同，是指：将该任务调度到边缘服务器上后，调度到边缘服务器上的所有任务按照截止时间从早至晚的顺序执行时，这些任务均能在其截止时间之前完成。
[0042]
步骤s102和步骤s103为面向云边端协同计算的启发式任务调度方法的第二阶段，通过将用户共享的边缘服务器上且相应本地设备资源相对空闲的一些任务重新调度到各自的本地设备，从而空闲出一部分边缘服务器资源，再将需要使用边缘服务器的任务调度到边缘服务器，能够满足部分本地设备资源相对稀缺的任务需求。
[0043]
步骤s104：按照本地设备、边缘服务器和云服务器的优先级高低顺序，将需求能够在对应的对象上满足的任务分别重新调度到对应的对象中：
[0044]
按照本地设备、边缘服务器和云服务器的优先级高低顺序，将需求能够在对应的对象上满足的任务分别重新调度到对应的对象中，该步骤包含以下子步骤，子步骤之间具有严格的先后顺序，顺序如下：
[0045]
步骤s1：将调度到云服务器上的且需求能够在边缘服务器上满足的任务重新调度到边缘服务器，从而充分利用边缘服务器资源提高部分任务的数据传输性能。任务需求能够在边缘服务器上满足与上文相同，是指：将该任务调度到边缘服务器上后，调度到边缘服务器上的所有任务按照截止时间从早至晚的顺序执行时，这些任务均能在其截止时间之前完成。
[0046]
步骤s2：将调度到云服务器上的且需求能够在本地设备满足的任务重新调度到本地设备，从而充分利用本地设备资源提高部分任务的数据传输性能。任务需求能够在本地设备上满足与上文相同，是指：将该任务调度到本地设备上后，调度到本地设备上的所有任务按照截止时间从早至晚的顺序执行时，这些任务均能在其截止时间之前完成。
[0047]
步骤s3：将调度到边缘服务器上的且需求能够在本地设备满足的任务重新调度到本地设备，从而充分利用本地设备资源提高部分任务的数据传输性能。任务需求能够在本地设备上满足与上文相同，是指：将该任务调度到本地设备上后，调度到本地设备上的所有任务按照截止时间从早至晚的顺序执行时，这些任务均能在其截止时间之前完成。
[0048]
步骤s104为面向云边端协同计算的启发式任务调度方法的第三阶段，通过将网络性能较差的资源上的任务重新调度到网络性能较好的资源上，提高任务性能，具体是提高任务的数据传输性能。
[0049]
如图2所示，为本实施例提供的面向云边端协同计算的启发式任务调度方法的一种具体的过程图，
①‑⑧
为方法的实现顺序。
[0050]
本实施例还提供一种面向云边端协同计算的启发式任务调度系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述的面向云边端协同计算的启发式任务调度方法的步骤。
[0051]
以上所述实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：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；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本技术的保护范围之内。