摘要：現(xiàn)代化信息處理系統(tǒng)以及終端連接數(shù)量與種類不斷增加，日益復(fù)雜的物聯(lián)網(wǎng)在實(shí)際應(yīng)用環(huán)節(jié)上已經(jīng)無法滿足現(xiàn)代化系統(tǒng)業(yè)務(wù)發(fā)展。物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備在運(yùn)行環(huán)節(jié)上普遍存在處理能力不高的問題，無法為物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用提供一系列技術(shù)支持，文章提出的邊緣計(jì)算資源優(yōu)化分配以及部署技術(shù)，為程序應(yīng)用提供了合理化的解決方案，減少了設(shè)備的經(jīng)濟(jì)成本。

關(guān)鍵詞：邊緣計(jì)算；資源優(yōu)化；部署技術(shù)；物聯(lián)網(wǎng)

中圖分類號(hào)：TP3-05

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引言

現(xiàn)階段用戶處理能力和電池基礎(chǔ)容量有限，技術(shù)人員需要充分利用卸載技術(shù)將參數(shù)計(jì)算密集度較高的物聯(lián)網(wǎng)參數(shù)計(jì)算目標(biāo)，移動(dòng)至邊緣服務(wù)設(shè)備或者遠(yuǎn)程云數(shù)據(jù)處理中心，以此滿足物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用所產(chǎn)生的問題。

在現(xiàn)代化社會(huì)發(fā)展過程中，復(fù)雜多變的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用要求進(jìn)一步推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)邊緣參數(shù)計(jì)算全新形式的發(fā)展和進(jìn)步，因此，此種邊緣計(jì)算普遍具有較高接近度、低延遲以及位置感知敏感等基礎(chǔ)特點(diǎn)，被廣泛使用在各個(gè)行業(yè)和應(yīng)用領(lǐng)域中。

1 邊緣計(jì)算概論

1.1 特點(diǎn)

1.1.1 延遲低

邊緣服務(wù)在運(yùn)行時(shí)，為保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，需要靠近信息源頭開展本地邊緣節(jié)點(diǎn)計(jì)算，因此系統(tǒng)內(nèi)部收集的數(shù)據(jù)和信息無須直接上傳至系統(tǒng)，直接在云計(jì)算數(shù)據(jù)處理平臺(tái)開展日常技術(shù)運(yùn)轉(zhuǎn)和操作，從而降低信息數(shù)據(jù)在系統(tǒng)云端處理平臺(tái)的反應(yīng)時(shí)間以及所需要支出的成本，保證系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)平臺(tái)能夠以最快速度反應(yīng)，從而保證用戶在使用系統(tǒng)的體驗(yàn)感。因此，邊緣數(shù)據(jù)計(jì)算主要應(yīng)用在系統(tǒng)的短時(shí)間處理區(qū)域上，有效支撐系統(tǒng)終端處理業(yè)務(wù)的智能化運(yùn)轉(zhuǎn)要求。信息傳輸結(jié)構(gòu)如圖1所示。

1.1.2 接近度高

由于邊緣計(jì)算功能十分靠近數(shù)據(jù)源頭，所以實(shí)際開展系統(tǒng)邊緣數(shù)據(jù)計(jì)算時(shí)，所展現(xiàn)的系統(tǒng)功能主要應(yīng)用在收集數(shù)據(jù)上，以此更好地維護(hù)和支撐系統(tǒng)屬于預(yù)測(cè)、智能城市建設(shè)以及無人駕駛等功能。

1.1.3 位置感知度高

系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)過程中，用戶設(shè)備通過WiFi或者互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)連接網(wǎng)絡(luò)邊緣所需要的信息和數(shù)據(jù)資源，因此該系統(tǒng)可以直接應(yīng)用低等級(jí)的數(shù)據(jù)控制指令，以此作為基礎(chǔ)條件明確終端設(shè)備連接的具體位置，從而保證系統(tǒng)在實(shí)際運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)，使用的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)中對(duì)于信息的感知程度，詳細(xì)計(jì)算和判斷用戶對(duì)于系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)服務(wù)等基礎(chǔ)使用情況。

1.2 計(jì)算結(jié)構(gòu)

由于節(jié)點(diǎn)邊緣計(jì)算形式本質(zhì)上是一種邊緣數(shù)據(jù)的異化結(jié)構(gòu)，因此日常運(yùn)轉(zhuǎn)需要將此種異化結(jié)構(gòu)應(yīng)用在適合的資源環(huán)境中。加上邊緣計(jì)算形式能夠有效跨越各種類型的信息平臺(tái)，以此完成資源之間的無縫銜接和管理，為此，邊緣服務(wù)平臺(tái)在運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)，通過系統(tǒng)結(jié)構(gòu)部署依靠用戶終端設(shè)備的異構(gòu)，確保邊緣數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)可以為終端設(shè)備提供基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)、邊緣計(jì)算平臺(tái)以及邊緣系統(tǒng)軟件等基礎(chǔ)服務(wù)^［1］。

2 邊緣計(jì)算資源優(yōu)化研究現(xiàn)狀

在互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)云計(jì)算及邊緣計(jì)算環(huán)境下，保證資源分布的合理性，則要考慮現(xiàn)有資源的使用情況、系統(tǒng)軟件應(yīng)用種類等方面。所以，邊緣計(jì)算的資源優(yōu)化分配以及結(jié)構(gòu)部署已成為現(xiàn)階段各行業(yè)關(guān)注和重視的問題。

邊緣計(jì)算資源分配策略已成為學(xué)術(shù)行業(yè)以及產(chǎn)業(yè)比較重視和關(guān)注的挑戰(zhàn)性問題，在學(xué)術(shù)以及產(chǎn)業(yè)行業(yè)具有較多的研究結(jié)果。其中，行業(yè)內(nèi)部廣泛使用大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，在此基礎(chǔ)條件上，Hadoop平臺(tái)安裝與設(shè)定了具有通用性能的分布式計(jì)算資源管理硬件設(shè)備，有效地將邊緣計(jì)算所需的資源進(jìn)行區(qū)分、管理以及作業(yè)調(diào)整，進(jìn)而使用全局化的資源管理設(shè)備以及節(jié)點(diǎn)管理設(shè)備進(jìn)行協(xié)同資源監(jiān)督和資源分配。

邊緣計(jì)算資源優(yōu)化分配及部署技術(shù)成為互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)超低延時(shí)服務(wù)用戶體驗(yàn)核心技術(shù)之一^［2］。

現(xiàn)階段，邊緣計(jì)算資源優(yōu)化分配及部署技術(shù)應(yīng)用系統(tǒng)中，緩存理論、邊緣計(jì)算資源優(yōu)化技術(shù)、內(nèi)容網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)管理、信息處理中心網(wǎng)絡(luò)、無線網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)以及云生存系統(tǒng)等方面已經(jīng)得到較廣泛的技術(shù)研究。除此之外，邊緣計(jì)算資源緩存系統(tǒng)在方案設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)上，主要考慮緩存大小方案設(shè)計(jì)、緩存共享制度以及數(shù)據(jù)緩存應(yīng)用性能等方面。

系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)處理過程中，基于多核處理設(shè)備共享信息緩存環(huán)節(jié)上，邊緣計(jì)算資源利用動(dòng)態(tài)方案規(guī)劃計(jì)算方式完成最佳的協(xié)同數(shù)據(jù)運(yùn)轉(zhuǎn)調(diào)整以及數(shù)據(jù)控制，并且通過科學(xué)、合理的系統(tǒng)CPU運(yùn)轉(zhuǎn)模式，獲得系統(tǒng)最佳的共享應(yīng)用和調(diào)控性能。技術(shù)人員詳細(xì)探索了終端硬件設(shè)備、客戶管理平臺(tái)以及業(yè)務(wù)負(fù)載之間的實(shí)際聯(lián)系，將系統(tǒng)緩存功能安裝在用戶可能訪問的客戶端平臺(tái)結(jié)構(gòu)上。

為保證邊緣計(jì)算資源優(yōu)化分配以及部署技術(shù)能夠正常開展，進(jìn)而設(shè)計(jì)了一種具有全局緩存的信息和數(shù)據(jù)感知系統(tǒng)，充分利用系統(tǒng)空閑的數(shù)據(jù)緩存，提高系統(tǒng)邊緣計(jì)算資源優(yōu)化基礎(chǔ)性能，致使系統(tǒng)自身具有較低的信息通信和儲(chǔ)存開銷。

3 邊緣計(jì)算資源優(yōu)化分配

在系統(tǒng)邊緣計(jì)算資源管理以及優(yōu)化時(shí)建立資源結(jié)構(gòu)框架，要保證能源消耗始終在標(biāo)準(zhǔn)范圍內(nèi)，同時(shí)最大程度滿足用戶對(duì)于系統(tǒng)的核心需求，技術(shù)人員進(jìn)一步提出了滿足邊緣計(jì)算集群所需的輕量級(jí)計(jì)算方式和緩存應(yīng)對(duì)策略，設(shè)計(jì)出系統(tǒng)邊緣云等級(jí)較多的資源消耗感知系統(tǒng)以及調(diào)整內(nèi)部結(jié)構(gòu)。該結(jié)構(gòu)在實(shí)際運(yùn)轉(zhuǎn)環(huán)節(jié)主要由多個(gè)等級(jí)資源感知系統(tǒng)以及動(dòng)態(tài)化管理結(jié)構(gòu)共同構(gòu)成，并且將動(dòng)態(tài)管理模塊作為系統(tǒng)所需要的資源。根據(jù)以上結(jié)構(gòu)運(yùn)轉(zhuǎn)現(xiàn)狀可以觀察出，邊緣計(jì)算資源優(yōu)化所產(chǎn)生的能量成本感知如果需要使用邊緣云系統(tǒng)，多級(jí)別資源分配框架需要包含兩種節(jié)省能量消耗以及支出成本的技術(shù)方式。

第一，邊緣計(jì)算資源優(yōu)化過程中，需要充分利用能量消耗感知的多級(jí)別資源公平調(diào)度管理策略，最終將能量消耗較低、運(yùn)轉(zhuǎn)效率高的邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)科學(xué)、合理地調(diào)整隊(duì)列中的施工和作業(yè)。第二，邊緣計(jì)算資源優(yōu)化主要指關(guān)掉或者在指定持續(xù)時(shí)間內(nèi)，始終保證空間狀態(tài)的計(jì)算節(jié)點(diǎn)，并且在能量消耗感知分布式多級(jí)別資源分配框架中，系統(tǒng)授權(quán)通過用戶設(shè)備，隨機(jī)將低延時(shí)要求的請(qǐng)求提交至運(yùn)轉(zhuǎn)系統(tǒng)。

信息計(jì)算框架邊緣計(jì)算資源優(yōu)化分配以及部署技術(shù)實(shí)施過程中，系統(tǒng)調(diào)度設(shè)備將技術(shù)處理請(qǐng)求視為作業(yè)，并且將作業(yè)積極組織到系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)隊(duì)列中，以上隊(duì)列數(shù)據(jù)之間可以公平地共享數(shù)據(jù)資源，并且在每個(gè)隊(duì)列實(shí)際操作時(shí)，用戶僅需要簡(jiǎn)單控制，就可以利用能量消耗模式充分感知系統(tǒng)的調(diào)控方式，有效地將邊緣計(jì)算資源合理分配至各個(gè)控制平臺(tái)上。除此之外，系統(tǒng)監(jiān)視設(shè)備管理模塊會(huì)不斷地測(cè)量和管理系統(tǒng)參數(shù)，有效預(yù)測(cè)下一個(gè)時(shí)間段內(nèi)系統(tǒng)作業(yè)負(fù)載情況，不斷更新信息預(yù)測(cè)參數(shù)模型。

劃分服務(wù)區(qū)域邊緣計(jì)算資源優(yōu)化分配實(shí)施過程中，由于系統(tǒng)邊緣自身具有廣泛的地理分布特點(diǎn)，所以用戶信息通信以及邊緣系統(tǒng)所在的地理位置具有緊密的聯(lián)系，為詳細(xì)劃分服務(wù)區(qū)域，需要進(jìn)一步明確為用戶提供基礎(chǔ)服務(wù)的本地邊緣極端資源優(yōu)化。為此，本次研究利用加權(quán)維諾圖針對(duì)邊緣計(jì)算資源進(jìn)行優(yōu)化分配，并以此為基礎(chǔ)對(duì)邊緣MDC服務(wù)區(qū)域詳細(xì)劃分，進(jìn)而明確各個(gè)邊緣區(qū)域的用戶終端服務(wù)設(shè)備，并且根據(jù)終端設(shè)備與各個(gè)邊緣計(jì)算資源區(qū)域之間的關(guān)系，深入了解各個(gè)邊緣系統(tǒng)對(duì)于任務(wù)內(nèi)容的基礎(chǔ)處理能力，最終明確每個(gè)邊緣數(shù)據(jù)服務(wù)設(shè)備中終端設(shè)備的集合情況。

4 邊緣計(jì)算資源部署技術(shù)研究

邊緣計(jì)算資源使用的Benders分解計(jì)算方式能夠計(jì)算出混合整數(shù)規(guī)劃問題，本文將詳細(xì)研究此種分解計(jì)算方式。系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)轉(zhuǎn)環(huán)節(jié)上，由于信息處理系統(tǒng)自身產(chǎn)生的 Benders 參數(shù)會(huì)不斷分割，導(dǎo)致此種參數(shù)分解計(jì)算方式的收斂效率不斷提升，由此可見，Benders 參數(shù)分割是現(xiàn)階段最有效的邊緣計(jì)算參數(shù)手段，保證邊緣計(jì)算所需要的資源能被合理使用。

4.1 問題描述

邊緣計(jì)算環(huán)境中，邊緣數(shù)據(jù)處理中心通常具有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)計(jì)算能力，為系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)緩存平臺(tái)服務(wù)。由于緩存數(shù)據(jù)總量極大，系統(tǒng)中要包含至少1個(gè)管理節(jié)點(diǎn)，以有效儲(chǔ)存系統(tǒng)整個(gè)緩存信息，使邊緣計(jì)算資源能夠被合理部署。

邊緣計(jì)算資源部署技術(shù)的核心原則主要是利用系統(tǒng)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)變量種類有效區(qū)分參數(shù)計(jì)算情況，最終將邊緣計(jì)算所產(chǎn)生的問題簡(jiǎn)單化處理，同時(shí)在求解實(shí)施和運(yùn)轉(zhuǎn)環(huán)節(jié)上將核心問題與子問題不斷創(chuàng)新和優(yōu)化，計(jì)算過程中的主要問題和子問題應(yīng)交替運(yùn)轉(zhuǎn)，因此邊緣計(jì)算所產(chǎn)生的主要問題一般為原始問題的下界，能夠?qū)⑺玫倪吘売?jì)算數(shù)據(jù)結(jié)果傳輸至子問題，而子問題通過技術(shù)優(yōu)化和完善將問題返回至上界，并且向主要問題提供一系列信息優(yōu)化方案，直至上、下界參數(shù)相等，系統(tǒng)整個(gè)邊緣計(jì)算流程停止，從而得到系統(tǒng)問題的最優(yōu)化解。

4.2 數(shù)據(jù)關(guān)鍵因素設(shè)計(jì)

為保證處理系統(tǒng)正常運(yùn)轉(zhuǎn)，在邊緣計(jì)算資源部署時(shí)，需要將數(shù)據(jù)延遲成本最小的數(shù)據(jù)流通緩存通道放置在最優(yōu)的計(jì)算位置，同時(shí)對(duì)邊緣計(jì)算環(huán)境下，所流通的數(shù)據(jù)緩存位置進(jìn)行調(diào)整，最終在系統(tǒng)全局范圍內(nèi)快速尋找和計(jì)算出最優(yōu)解。

4.2.1 粒子半徑

在邊緣計(jì)算方式中，所探索的空間內(nèi)部的每一個(gè)粒子物質(zhì)都具有半徑屬性。設(shè)定此種計(jì)算方式時(shí)，所有的半徑屬性都會(huì)根據(jù)粒子物質(zhì)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)產(chǎn)生明顯轉(zhuǎn)變，進(jìn)一步探索出數(shù)據(jù)關(guān)鍵因素的設(shè)計(jì)方案，即粒子半徑數(shù)值并不是恒定不變的，而是根據(jù)大分子巨系統(tǒng)公式得出相關(guān)結(jié)論：當(dāng)粒子物質(zhì)的半徑數(shù)據(jù)越大，運(yùn)動(dòng)則越小，而粒子物質(zhì)的半徑數(shù)據(jù)越小，運(yùn)動(dòng)則越強(qiáng)烈。

4.2.2 退火溫度

根據(jù)邊緣計(jì)算資源部署現(xiàn)狀可知，粒子活動(dòng)強(qiáng)度與外部環(huán)境溫度具有緊密聯(lián)系，資源部署環(huán)境溫度越高，粒子物質(zhì)的活動(dòng)強(qiáng)度則越強(qiáng)；反之，粒子活動(dòng)的強(qiáng)度則越弱。

4.2.3 數(shù)據(jù)緩存

系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)處理過程中，基于多核處理設(shè)備共享信息緩存環(huán)節(jié)，邊緣計(jì)算資源利用動(dòng)態(tài)方案規(guī)劃計(jì)算方式完成最佳的協(xié)同運(yùn)行調(diào)整和數(shù)據(jù)調(diào)度，并且在公平CPU系統(tǒng)分配基礎(chǔ)條件下獲得最佳的共享緩存性能。因此，技術(shù)人員詳細(xì)探索終端客戶平臺(tái)和工作負(fù)載之間的關(guān)系，并且主動(dòng)將緩存副本放置在可能訪問的客戶端平臺(tái)上^［3］。

除此之外，通過參數(shù)分析能夠有效覆蓋網(wǎng)絡(luò)運(yùn)轉(zhuǎn)過程中最優(yōu)化行為以及邊緣計(jì)算結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)屬性。實(shí)際進(jìn)行參數(shù)研究時(shí)，技術(shù)人員設(shè)計(jì)了基于啟發(fā)式的LKDC參數(shù)計(jì)算方法，以此獲得最接近的參數(shù)緩存性能。

為保證邊緣計(jì)算資源優(yōu)化分配以及部署技術(shù)能夠正常開展，技術(shù)人員進(jìn)一步提出了面向集群的輕量級(jí)邊緣計(jì)算資源優(yōu)化緩存應(yīng)對(duì)方案，從而構(gòu)建了全局緩存基礎(chǔ)感知環(huán)境，利用附近空閑緩存不斷提高系統(tǒng)邊緣計(jì)算資源優(yōu)化基礎(chǔ)性能，致使系統(tǒng)自身具有較低的信息通信和儲(chǔ)存開銷。

邊緣計(jì)算資源優(yōu)化分配及部署技術(shù)實(shí)施過程中，資源緩存具有3個(gè)重要影響因素和基礎(chǔ)條件，如用戶參與度、內(nèi)容興趣度以及視頻流行度等。所以系統(tǒng)邊緣計(jì)算資源進(jìn)行優(yōu)化和部署完善時(shí)，進(jìn)一步提出了各種類型的信息緩存系統(tǒng)，有效地將系統(tǒng)每種訪問類型的數(shù)據(jù)緩存和優(yōu)化相互關(guān)聯(lián)，如系統(tǒng)塊級(jí)別的數(shù)據(jù)緩存、跨平臺(tái)數(shù)據(jù)訪問以及過濾視頻資源平臺(tái)等。

邊緣計(jì)算資源在運(yùn)轉(zhuǎn)過程中有效兼顧了資源容量以及緩存收益，應(yīng)基于Prob Cache系統(tǒng)緩存機(jī)制，但是此種緩存節(jié)點(diǎn)距離內(nèi)容服務(wù)器越遠(yuǎn)，所緩存的實(shí)際收益則越大，其邊緣計(jì)算資源內(nèi)容在節(jié)點(diǎn)位置的概率則越高。該技術(shù)方式在實(shí)施過程中并沒有不同內(nèi)容請(qǐng)求的差異性，尤其是無法考慮邊緣計(jì)算資源內(nèi)容的不同熱度，長此以往，系統(tǒng)產(chǎn)生的任何內(nèi)容在相同系統(tǒng)緩存節(jié)點(diǎn)緩存的基礎(chǔ)概率將相同。如為了提供更大的靈活性，降低成本并提高性能，虛擬無線接入網(wǎng)和網(wǎng)絡(luò)升級(jí)到5 G是許多無線網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商的熱門話題，當(dāng)虛擬無線接入網(wǎng)VRAN被虛擬化并且許多關(guān)鍵的無線電功能可以分解時(shí)，其結(jié)構(gòu)是一個(gè)更簡(jiǎn)單、更靈活的網(wǎng)絡(luò)。

5 結(jié)語

由此可見，在邊緣計(jì)算資源優(yōu)化分配和部署技術(shù)應(yīng)用環(huán)境中，用戶硬件設(shè)備以及邊緣計(jì)算資源變化具有特殊感知。用戶在運(yùn)轉(zhuǎn)環(huán)節(jié)上，不同時(shí)間段以及地理位置基礎(chǔ)偏好并不相同。邊緣參數(shù)計(jì)算服務(wù)應(yīng)對(duì)區(qū)域中，用戶需要訪問和使用的數(shù)據(jù)、時(shí)間以及參數(shù)之間的關(guān)系具有十分緊密的關(guān)聯(lián)，用戶可以根據(jù)自身使用喜好對(duì)參數(shù)進(jìn)行調(diào)控，從而有效對(duì)目前緩存數(shù)據(jù)信息模型進(jìn)行預(yù)測(cè)和建立。

參考文獻(xiàn)

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（編輯 沈 強(qiáng)）

Discussion on the optimal allocation and deployment technology of edge computing resources

Wang Xihong¹， Jiang Rongwang²， Zhan Jinmei³

（1.Sanya Vocational College of Science and Technology， Sanya 572022， China; 2.Sanya University， Sanya

572022， China; 3.Qiongtai Normal University， Haikou 571127， China）

Abstract： The number and types of modern information processing systems and terminal connections are increasing， and the increasingly complex Internet ofThings cannot meet the development of modern system business. At the same time， the terminal equipment of the Internet of Things generally have the problem of low processing capacity， which cannot provide a series of technical support for the application of the Internet of Things. The optimal allocation and deployment technology of edge computing resources proposed in this paper provides a reasonable solution for the program application and reduces the economic cost of equipment.

Key words： edge computing; resource optimization; deployment technology; Internet of Things