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        物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算資源分層部署建模仿真

        2022-10-25 12:16:02沖,施
        計(jì)算機(jī)仿真 2022年9期
        關(guān)鍵詞:計(jì)算資源時延鏈路

        馮 沖,施 展

        (大連民族大學(xué)信息與通信工程學(xué)院,遼寧 大連 116600)

        1 引言

        現(xiàn)階段,邊緣計(jì)算在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域得到廣泛發(fā)展,把邊緣服務(wù)器部署在物聯(lián)網(wǎng)邊緣,將計(jì)算能力下沉到分布式基站,令數(shù)據(jù)存儲和處理更加靠近終端,不斷升級無線基站的智能化水平,通過基站的處理、存儲、計(jì)算等功能,彌補(bǔ)物聯(lián)網(wǎng)在時延和帶寬等方面的不足。計(jì)算資源部署是邊緣網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù),根據(jù)不同的服務(wù)分布、服務(wù)需求、運(yùn)營商的實(shí)際網(wǎng)路情況,為每個接入點(diǎn)合理分配計(jì)算資源。但由于網(wǎng)絡(luò)終端的任務(wù)請求數(shù)量隨時變化,硬件計(jì)算資源卻不隨時間變化,容易導(dǎo)致接入點(diǎn)資源過?;虿蛔?,使得網(wǎng)絡(luò)部署成本或時延增加,因此,研究邊緣計(jì)算資源部署問題,確定計(jì)算資源的部署位置和部署數(shù)量,同時滿足運(yùn)營商經(jīng)濟(jì)效益和用戶體驗(yàn)需求,具有重要意義。

        當(dāng)前,邊緣計(jì)算資源部署相關(guān)研究已取得較大進(jìn)展,先確定物聯(lián)網(wǎng)的邊緣部署節(jié)點(diǎn),根據(jù)無線信道質(zhì)量、用戶地理位置等,部署邊緣數(shù)據(jù)中心,將最大化邊緣資源利用率、最小化訪問時延和部署成本等,作為計(jì)算資源部署目標(biāo),為邊緣計(jì)算提供高效的資源部署方案。文獻(xiàn)[6]提出基于自適應(yīng)遺傳算法的邊緣計(jì)算資源部署方法,采用自適應(yīng)的遺傳算法,衡量網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡度,利用拉格朗日乘子法,分析服務(wù)器負(fù)載分布情況,求得計(jì)算資源部署最優(yōu)解,但該方法選擇的單小區(qū)-多用戶場景與實(shí)際場景差異較大,終端能耗和任務(wù)時延較高。文獻(xiàn)[7]提出基于社會屬性感知的邊緣計(jì)算資源部署方法,通過凸優(yōu)化及準(zhǔn)凸優(yōu)化理論,構(gòu)造資源部署的物理域限制條件,結(jié)合網(wǎng)絡(luò)終端的用戶社會屬性,為計(jì)算資源匹配合適的接入點(diǎn),但該方法忽略了終端調(diào)度對資源部署的影響,服務(wù)器吞吐量較低。針對以上問題,結(jié)合現(xiàn)有的研究理論,將部署位置的不同網(wǎng)絡(luò)層考慮在內(nèi),提出物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算資源分層部署建模與優(yōu)化方法。

        2 物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算資源分層部署建模與優(yōu)化

        2.1 計(jì)算物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算資源分層部署目標(biāo)函數(shù)

        定義時延和部署成本,計(jì)算物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算資源分層部署目標(biāo)函數(shù)。分析邊緣計(jì)算資源分層部署對用戶需求響應(yīng)時延的影響,物聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營商部署邊緣計(jì)算資源中心后,選擇合適的邊緣計(jì)算資源中心,為用戶提供服務(wù),中心部署位置與用戶越遠(yuǎn),判定網(wǎng)絡(luò)傳播時延越大,否則判定網(wǎng)絡(luò)傳播時延越小,為用戶分配的中心處理能力越小,判定處理和排隊(duì)時延越大,否則判定處理和排隊(duì)時延越小。將網(wǎng)絡(luò)傳播時延定義為用戶請求發(fā)送至邊緣計(jì)算資源中心的時延,設(shè)用戶請求為,請求服從泊松分布,邊緣計(jì)算資源中心的候選位置為,根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)無線收發(fā)前端與邊緣計(jì)算資源中心之間的路徑距離,計(jì)算網(wǎng)絡(luò)傳播時延,公式為

        (1)

        其中,為單位距離的網(wǎng)絡(luò)傳播時延,、分別為物聯(lián)網(wǎng)無線收發(fā)前端節(jié)點(diǎn)數(shù)量、基帶處理單元節(jié)點(diǎn)數(shù)量,、為用戶請求針對無線收發(fā)前端節(jié)點(diǎn)、基帶處理單元節(jié)點(diǎn)所需的處理能力,當(dāng)請求位于中心內(nèi),值取1,否則值取0。將邊緣計(jì)算資源中心視為一個實(shí)體,考慮用戶請求必須到達(dá)邊緣數(shù)據(jù)中心,才能分配到一定計(jì)算資源,為此將用戶請求轉(zhuǎn)換為排隊(duì)問題,計(jì)算排隊(duì)和處理時延,公式為

        (2)

        其中,為邊緣計(jì)算資源中心可分層部署的候選位置集合,為邊緣數(shù)據(jù)中心的服務(wù)時間,為請求的到達(dá)率。分析邊緣數(shù)據(jù)中心分層部署成本,包括場地租用費(fèi)用和基礎(chǔ)設(shè)備費(fèi)用,通過用戶的工作負(fù)載部署成本,表示每個候選位置服務(wù)用戶請求的經(jīng)濟(jì)效益,計(jì)算分層部署成本,公式為

        (3)

        其中,為邊緣數(shù)據(jù)中心的租賃成本,為中心候選位置可放置的物理機(jī)數(shù)量,為物理機(jī)成本,為物理機(jī)處理能力。根據(jù)鏈路損耗和鏈路長度造成的時延代價(jià),計(jì)算用戶請求的傳輸成本,公式為

        (4)

        其中,、分別為無線收發(fā)前端節(jié)點(diǎn)、基帶處理單元節(jié)點(diǎn)處理用戶請求的任務(wù)流,為鏈路傳輸單位請求的時延代價(jià)。計(jì)算物聯(lián)網(wǎng)終端執(zhí)行任務(wù)的能耗,公式為

        (5)

        其中,為候選位置單位時間的物理器運(yùn)行周數(shù),為執(zhí)行任務(wù)所需的物理器運(yùn)行周數(shù),為邊緣計(jì)算資源中心執(zhí)行任務(wù)計(jì)算的能耗功率。計(jì)算物聯(lián)網(wǎng)終端的數(shù)據(jù)傳輸能耗,公式為

        =

        (6)

        其中,為用戶通過無線網(wǎng)絡(luò),將數(shù)據(jù)傳輸?shù)椒謱硬渴鸷蜻x位置的信號傳輸功率。邊緣數(shù)據(jù)分層部署的目標(biāo)函數(shù)為:

        =min(+++++)

        (7)

        通過式(7),實(shí)現(xiàn)中心處理請求時的時延、成本、能耗最小化,至此完成物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算資源分層部署目標(biāo)函數(shù)的計(jì)算。

        2.2 建立物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算資源分層部署模型

        設(shè)置邊緣計(jì)算資源中心候選位置處理用戶請求的約束條件,結(jié)合目標(biāo)函數(shù),構(gòu)成物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算資源分層部署模型。對于每個前端節(jié)點(diǎn)、終端節(jié)點(diǎn)、基帶處理單元節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)輸入量和輸出量,都會占用鏈路容量,將鏈路劃分為前傳鏈路和回傳鏈路,設(shè)置鏈路容量限制條件,確保用戶請求的任務(wù)流不超過鏈路容量。前傳鏈路負(fù)載應(yīng)滿足的條件為

        (8)

        其中,為物聯(lián)網(wǎng)終端節(jié)點(diǎn)數(shù)量,為終端節(jié)點(diǎn)處理用戶請求的任務(wù)流,為節(jié)點(diǎn)輸出量,為鏈路容量?;貍麈溌坟?fù)載應(yīng)滿足的條件為

        (9)

        其中,、分別為節(jié)點(diǎn)、、傳輸至中心的任務(wù)量,為節(jié)點(diǎn)輸入量。設(shè)置節(jié)點(diǎn)處理能力限制條件,前端節(jié)點(diǎn)、終端節(jié)點(diǎn)、基帶處理單元節(jié)點(diǎn)處理能力應(yīng)滿足的條件為

        (10)

        其中,、分別為節(jié)點(diǎn)、、處理能力上限?;鶐幚韱卧邮沼脩粽埱蠛螅O(shè)置基帶調(diào)度限制條件,基站調(diào)度應(yīng)滿足的條件為

        (11)

        其中,為用戶請求任務(wù)量。令每個用戶請求僅分配到一個邊緣計(jì)算資源中心,且位置處一定部署了邊緣數(shù)據(jù)中心,為保證物聯(lián)網(wǎng)穩(wěn)定性,設(shè)置邊緣數(shù)據(jù)中心服務(wù)率限制條件,確保服務(wù)率一定超過用戶請求到達(dá)率。邊緣計(jì)算資源中心服務(wù)率應(yīng)滿足的條件為

        (12)

        限制邊緣計(jì)算資源中心負(fù)載總量,確保工作負(fù)載不超過中心容量,邊緣數(shù)據(jù)中心負(fù)載應(yīng)滿足的條件為

        (13)

        其中,為用戶請求針對終端節(jié)點(diǎn)所需的處理能力。分析邊緣數(shù)據(jù)分層部署時延和成本的關(guān)系,限制時延成本系數(shù)和部署成本系數(shù)之和為1,限制條件表達(dá)式為

        (14)

        其中,為請求端到端的最大時延,為邊緣數(shù)據(jù)分層部署成本系數(shù),、分別為時延成本系數(shù)、部署成本系數(shù)。將式(8)~式(14),作為邊緣數(shù)據(jù)中心處理任務(wù)的約束條件,結(jié)合式(7),得到邊緣計(jì)算資源分層部署模型,至此完成物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算資源分層部署模型的建立。

        2.3 優(yōu)化物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算資源分層部署方案

        求取模型最優(yōu)解,確定邊緣計(jì)算資源中心的部署位置和部署數(shù)量,優(yōu)化分層部署方案。采用模擬退火遺傳算法,求解物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算資源分層部署模型,排列邊緣計(jì)算資源候選位置{1,2,…,},∈,每個邊緣數(shù)據(jù)中心部署的計(jì)算資源數(shù)量為,隨機(jī)生成初始種群[,],將[,]作為一個染色體,[,]應(yīng)滿足式(8)~式(14)的約束條件,表示計(jì)算資源分層部署問題的可行解,各個染色體的每個元素互不相同。將作為適應(yīng)度函數(shù),計(jì)算每個染色體的適應(yīng)值,確定下一代種群的生存期望數(shù)目,采用比例選擇法,得到下一代種群直接遺傳的生存數(shù)目,把值較小的染色體遺傳到下一代種群,針對值較大的染色體,采用匹配交配法,交換染色體的匹配元素,再對染色體元素進(jìn)行隨機(jī)突變,把交叉突變的染色體遺傳到下一代種群。重復(fù)以上流程,得到值最小的全局最優(yōu)解,輸出最優(yōu)染色體[,]。至此完成分層部署方案的優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算資源分層部署建模與優(yōu)化方法設(shè)計(jì)。

        3 實(shí)驗(yàn)與性能分析

        將此次設(shè)計(jì)方法,與基于自適應(yīng)遺傳算法的計(jì)算資源部署方法、基于社會屬性感知的計(jì)算資源部署方法,進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn),比較終端能耗、任務(wù)時延、服務(wù)器吞吐量。

        3.1 仿真場景

        使用Matlab R2020a平臺進(jìn)行仿真,分層型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

        圖1 分層型物聯(lián)網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

        將圖1中匯聚節(jié)點(diǎn)和核心節(jié)點(diǎn),作為無線收發(fā)前端節(jié)點(diǎn),基站作為基帶處理單元節(jié)點(diǎn),終端作為終端節(jié)點(diǎn),所有基站構(gòu)成物聯(lián)網(wǎng)第1層,所有匯聚節(jié)點(diǎn)構(gòu)成第2層,所有核心節(jié)點(diǎn)構(gòu)成第3層,核心節(jié)點(diǎn)通過回傳鏈路連接多個匯聚節(jié)點(diǎn),匯聚節(jié)點(diǎn)通過前傳鏈路連接多個基站,用戶請求的任務(wù)流可以自下向上、自上向下雙向傳輸。設(shè)定每個邊緣數(shù)據(jù)中心包含10個物理器,隨機(jī)分布在30m×30m范圍內(nèi),用戶請求的任務(wù)量服從正態(tài)分布,設(shè)置的仿真參數(shù)如表1所示。

        表1 仿真參數(shù)設(shè)置

        三種方法分別根據(jù)以上參數(shù),制定物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算資源分層部署方案,在3個網(wǎng)絡(luò)層的相應(yīng)節(jié)點(diǎn)上,選擇邊緣數(shù)據(jù)中心部署位置,確定每個部署位置的計(jì)算資源部署數(shù)量。

        3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

        設(shè)定任務(wù)數(shù)據(jù)大小為2500kB,生成不同數(shù)量的用戶請求,利用邊緣數(shù)據(jù)中心處理用戶請求,比較不同用戶數(shù)量下的終端總能耗,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖2所示。

        圖2 不同用戶數(shù)量下的終端總能耗實(shí)驗(yàn)對比結(jié)果

        由圖2可知,設(shè)計(jì)方法平均能耗為32.4J,基于自適應(yīng)遺傳算法的計(jì)算資源部署方法平均能耗為59.1J,基于社會屬性感知的計(jì)算資源部署方法平均能耗為69.8J,設(shè)計(jì)方法提出的分層部署方案,終端總能耗分別減少了26.7J、37.4J。

        比較不同用戶數(shù)量下的任務(wù)時延,包括網(wǎng)絡(luò)傳播時延和任務(wù)排隊(duì)處理時延,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖3所示:

        圖3 不同用戶數(shù)量下的任務(wù)時延實(shí)驗(yàn)對比結(jié)果

        由圖3可知,設(shè)計(jì)方法平均任務(wù)時延為9.8s,另外兩種方法平均任務(wù)時延為26.4s、38.9s,設(shè)計(jì)方法相比另外兩種方法,分層部署方案的任務(wù)時延分別減少了16.6s、29.1s。

        比較不同用戶數(shù)量下的邊緣服務(wù)器吞吐量,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖4所示:

        圖4 不同用戶數(shù)量下的服務(wù)器吞吐量實(shí)驗(yàn)對比結(jié)果

        由圖4可知,設(shè)計(jì)方法邊緣服務(wù)器平均吞吐量為241kb/s,另外兩種方法平均吞吐量分別為202 kb/s、158 kb/s,設(shè)計(jì)方法邊緣服務(wù)器吞吐量分別提高了39kb/s、83kb/s。

        在第一組實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上,設(shè)定用戶數(shù)量為80,在1000kB和5000kB之間隨機(jī)生成任務(wù)數(shù)據(jù),當(dāng)任務(wù)數(shù)據(jù)大小改變時,比較三種方法的能耗、時延、吞吐量,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

        表2 任務(wù)數(shù)據(jù)大小不同時的實(shí)驗(yàn)對比結(jié)果

        由表2可知,面對不同大小的任務(wù)數(shù)量,設(shè)計(jì)方法的能耗、時延、吞吐量,仍優(yōu)于另外兩種方法。綜上所述,設(shè)計(jì)方法降低了終端能耗,減少了任務(wù)時延,提高了服務(wù)器吞吐量,有效縮短了用戶請求執(zhí)行時間,邊緣計(jì)算資源得到充分利用。

        4 結(jié)束語

        此次研究針對物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務(wù)器的資源部署問題,設(shè)計(jì)了一種計(jì)算資源分層部署模型,終端能耗、任務(wù)時延、服務(wù)器吞吐量均得到明顯改善。但此次設(shè)計(jì)方法仍存在一定不足,在今后的研究中,會分析真實(shí)邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的問題,將用戶任務(wù)可分割的場景考慮在內(nèi),開發(fā)一個移動邊緣計(jì)算平臺,進(jìn)一步提高資源部署效率。

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