本发明是关于边缘计算，特别是关于一种边缘计算任务卸载的判定方法、服务器及存储介质。
背景技术：
随着无线通信的发展和智能终端的普及，终端设备承载着越来越多的功能，人们希望终端设备能处理多种任务。但是，终端设备的资源通常是受限的，因此不利于处理复杂任务。为此，边缘计算(英文全称：edgecomputing)的概念被提出。
边缘计算系统在距离终端设备物理位置相对较近的位置建立边缘服务器，终端用户可以将数据传输到边缘服务器进行处理，以降低终端设备的计算负担。终端用户将任务传输到边缘服务器的过程称为任务卸载。相对于已有的云计算技术，边缘计算具有安全、可靠、实时等优点。边缘计算系统的关键问题是如何确定系统中的终端设备是将任务卸载到边缘服务器上运行还是在设备上运行。
基于此，本申请的发明人发现，现有的边缘计算任务卸载的判定方案，例如基于优化理论的方案，普遍存在复杂度高，计算量大，不易于实用的缺点。
公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种边缘计算任务卸载的判定方法、服务器及存储介质，其能够降低计算量，提高缘计算任务卸载的判定效率。
为实现上述目的，本发明提供了一种边缘计算任务卸载的判定方法，包括：边缘服务器接收终端设备发送的设备参数信息，其中，所述设备参数信息为终端设备与边缘服务器建立连接之后发送的信息；获取终端设备的信道质量参数；根据设备参数信息以及信道质量参数，计算第i个终端设备的任务卸载判定值，其中i为大于等于1的正整数；根据第i个终端设备的任务卸载判定值确定该终端设备的任务是否卸载。
在一优选的实施方式中，所述设备参数信息包括：终端设备i的发送功率pi、cpu计算能力fi、计算单比特数据需要的cpu数ci、待处理任务的数据量di。
在一优选的实施方式中，所述信道质量参数包括：终端设备i的信道增益hi和噪声功率
在一优选的实施方式中，所述根据设备参数信息以及信道质量参数，计算第i个终端设备的任务卸载判定值包括：
根据公式一计算所述终端设备i的数据传输速率ri，所述公式一为：
其中，b为边缘服务器的总体带宽、pi为终端设备i的发送功率、hi为终端设备i的信道增益、
根据公式二计算终端设备i的处理任务的功耗el,i，所述公式二为：
el,i＝κ(fi)2cii＝1,2,...,n
其中，κ为功耗比例因子，fi为终端设备i的cpu计算能力、ci为终端设备i的计算单比特数据需要的cpu数；
根据公式三计算终端设备i的卸载任务的功耗eo,i，所述公式三为：
其中，di为终端设备i的待处理任务的数据量；
根据公式四计算终端设备i的处理任务的时延tl,i，所述公式四为
其中，fi为终端设备i的cpu计算能力；
根据公式五计算终端设备i的卸载任务的时延to,i，所述公式五为
其中，f为边缘服务器的cpu计算能力；
根据公式六计算终端设备i的任务卸载判定值δi，所述公式六为
δi＝βi(el,i-eo,i)+(tl,i-to,i)i＝1,2,...,n
其中，βi为边缘服务器针对终端i设置的权重因子。
在一优选的实施方式中，所述根据任务卸载判定值确定第i个终端设备的任务是否进行卸载包括：若所述任务卸载判定值为正，则第i个终端设备的任务卸载到边缘服务器进行处理；若所述任务卸载判定值为负，则第i个终端设备的任务不进行卸载。
为实现上述目的，本发明还提供了一种边缘计算的服务器，包括：接收模块，用于接收终端设备发送的设备参数信息，其中，所述设备参数信息为终端设备与边缘服务器建立连接之后发送的信息；测量模块，用于获取终端设备的信道质量参数；任务卸载判定值计算模块，用于根据设备参数信息以及信道质量参数，计算第i个终端设备的任务卸载判定值，其中i为大于等于1的正整数；卸载决策模块，用于根据第i个终端设备的任务卸载判定值确定该终端设备的任务是否卸载。
在一优选的实施方式中，所述接收模块接收的所述设备参数信息包括：终端设备i的发送功率pi、cpu计算能力fi、计算单比特数据需要的cpu数ci、待处理任务的数据量di。
在一优选的实施方式中，所述信道质量参数包括：终端设备i的信道增益hi和噪声功率
在一优选的实施方式中，所述任务卸载判定值计算模块用于：根据公式一计算所述终端设备i的数据传输速率ri，所述公式一为：
其中，b为边缘服务器的总体带宽、pi为终端设备i的发送功率、hi为终端设备i的信道增益以及
根据公式二计算终端设备i的处理任务的功耗el,i，所述公式二为：
el,i＝κ(fi)2cii＝1,2,...,n
其中，κ为功耗比例因子，fi为终端设备i的cpu计算能力、ci为终端设备i的计算单比特数据需要的cpu数；
根据公式三计算终端设备i的卸载任务的功耗eo,i，所述公式三为：
其中，di为终端设备i的待处理任务的数据量；
根据公式四计算终端设备i的处理任务的时延tl,i，所述公式四为
其中，fi为终端设备i的cpu计算能力；
根据公式五计算终端设备i的卸载任务的时延to,i，所述公式五为
其中，f为边缘服务器的cpu计算能力；
根据公式六计算终端设备i的任务卸载判定值δi，所述公式六为
δi＝βi(el,i-eo,i)+(tl,i-to,i)i＝1,2,...,n
其中，βi为边缘服务器针对终端i设置的权重因子。
在一优选的实施方式中，所述卸载决策模块还用于当所述任务卸载判定值为正时，第i个终端设备的任务卸载到边缘服务器进行处理；当所述任务卸载判定值为负时，第i个终端设备的任务不进行卸载。
为实现上述目的，本发明提供了一种存储介质，所述存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行上述的边缘计算任务卸载的判定方法。
与现有技术相比，根据本发明的边缘计算任务卸载的判定方法、服务器及存储介质，根据终端设备发送的设备参数信息以及信道质量参数，计算第i个终端设备的任务卸载判定值，根据任务卸载判定值确定第i个终端设备的任务是否进行卸载，本实施例涉及的运算均为基本运算，容易实现，提高边缘计算任务卸载的判定效率。
附图说明
图1是根据本发明一实施方式的边缘计算系统示意图；
图2是根据本发明一实施方式的边缘计算任务卸载的判定方法的流程图；
图3是根据本发明一实施方式的边缘计算的服务器的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细描述，但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。
除非另有其它明确表示，否则在整个说明书和权利要求书中，术语“包括”或其变换如“包含”或“包括有”等等将被理解为包括所陈述的元件或组成部分，而并未排除其它元件或其它组成部分。
如图1所示，其为本发明实施例提供的边缘计算系统示意图。该系统包括边缘服务器和若干终端设备。边缘服务器是指具有一定计算和存储能力，可以创建无线网络接入并可以进行控制的设备。例如，台式计算机。终端设备是指平板电脑、手机或任何可以接入无线网络的设备，通常具有移动性。终端设备处理任务类型多样，不同类型的任务数据量通常不同。边缘服务器和终端设备的物理位置相对较近，以利于数据传输。边缘服务器的计算能力和计算资源要强于终端设备，因此可以分担终端设备的任务，以降低终端设备的负担。边缘服务器附近的终端设备向边缘服务器请求接入系统，若边缘服务器同意请求，则该终端设备接入系统，并和边缘服务器共享设备参数信息。
如图2所示，其为根据本发明优选实施方式的边缘计算任务卸载的判定方法的流程图，包括步骤s1-s4。
在步骤s1中，边缘服务器接收终端设备发送的设备参数信息，其中所述设备参数信息为终端设备与边缘服务器建立连接之后发送的信息。
具体的，终端设备可以为一个或多个。在终端设备与边缘服务器建立连接之后，服务器统一对已经建立连接的终端设备进行参数获取。设备参数信息包括终端设备i的发送功率为pi，cpu计算能力为fi，计算单比特数据需要的cpu数为ci，待处理任务的数据量为di，其中i＝1,2,…n。
在步骤s2中，获取终端设备的信道质量参数。
信道质量参数包括：终端设备i的信道增益hi和噪声功率
在步骤s3中，根据设备参数信息以及信道质量参数，计算第i个终端设备的任务卸载判定值。
在一种实现方式中，步骤s3具体包括以下步骤：
边缘服务器根据总体带宽、终端设备i的发送功率pi、终端设备i的信道增益hi以及终端设备i的噪声功率
具体的，根据公式一计算所述终端设备i的数据传输速率ri，所述公式一为：
其中，b为边缘服务器的总体带宽，log2表示以2为底数的对数，n是正整数。
边缘服务器根据终端设备i的cpu计算能力fi以及计算单比特数据需要的cpu数ci，计算第i个终端设备的处理任务的功耗el,i。
具体的，根据公式二计算终端设备i的处理任务的功耗el,i，所述公式二为：
el,i＝κ(fi)2cii＝1,2,...,n(2)
其中，κ为功耗比例因子。
边缘服务器根据终端设备i的发送功率pi和待处理任务的数据量di，以及终端设备i的数据传输速率ri计算第i个终端设备卸载任务的功耗eo,i；
具体的，根据公式三计算第i个终端设备卸载任务的功耗eo,i，所述公式三为：
边缘服务器根据终端设备i的cpu计算能力fi、计算单比特数据需要的cpu数ci和待处理任务的数据量di计算第i个终端设备处理任务的时延tl,i。
具体的，根据公式四计算终端设备i的处理任务的时延tl,i，所述公式四为：
边缘服务器根据服务器自身的cpu计算能力f，cpu计算能力fi、计算单比特数据需要的cpu数ci和待处理任务的数据量di，以及ri计算第i个终端设备卸载任务的时延to,i。
具体的，根据公式五计算终端设备i的卸载任务的时延to,i，所述公式五为：
边缘服务器根据所述终端设备i的处理任务的功耗el,i、所述终端设备i的设备卸载任务的功耗eo,i、所述终端设备i的设备处理任务的时延tl,i、所述终端设备i的设备卸载任务的时延to,i，计算所述终端设备i的任务卸载判定值δi。
具体的，根据公式六计算终端设备i的任务卸载判定值δi，所述公式六为：
δi＝βi(el,i-eo,i)+(tl,i-to,i)i＝1,2,...,n(6)
其中，βi为边缘服务器针对终端i设置的权重因子，用于调整各终端设备任务处理的延时和功耗权重。βi通常为正值。优选地，βi＝1,i＝1,2,...,n。
在步骤s4中，根据终端设备i的任务卸载判定值确定该终端设备的任务是否进行卸载。
进一步地，步骤s4具体包括：若所述任务卸载判定值为正，则第i个终端设备的任务卸载到边缘服务器进行处理；若所述任务卸载判定值为负，则第i个终端设备的任务不进行卸载，即在设备本地进行处理。第i个终端设备的任务指的是第i个终端设备上的全部任务。
由此，本实施例提供的一种边缘计算任务卸载的判定方法，根据终端设备发送的设备参数信息以及信道质量参数，计算第i个终端设备的任务卸载判定值，根据任务卸载判定值确定第i个终端设备的任务是否进行卸载，本实施例涉及的运算均为基本运算，容易实现，提高边缘计算任务卸载的判定效率。
如图3所示，其为根据本发明优选实施方式的边缘计算的服务器的结构示意图，包括：接收模块1、测量模块2、任务卸载判定值计算模块3以及卸载决策模块4。
接收模块1，用于接收终端设备发送的设备参数信息，其中，所述设备参数信息为终端设备与边缘服务器建立连接之后发送的信息。
测量模块2，用于获取终端设备的信道质量参数。
任务卸载判定值计算模块3，用于根据设备参数信息以及信道质量参数，计算第i个终端设备的任务卸载判定值，其中i为大于等于1的正整数。
卸载决策模块4，用于根据第i个终端设备的任务卸载判定值确定该终端设备的任务是否进行卸载。
在一种实现方式中，所述接收模块1接收的所述设备参数信息包括：
终端设备i的发送功率pi、cpu计算能力fi、计算单比特数据需要的cpu数ci、待处理任务的数据量di。
测量模块2中信道质量参数包括：终端设备i的信道增益hi和噪声功率
任务卸载判定值计算模块3用于：根据公式一计算所述终端设备i的数据传输速率ri，所述公式一为：
其中，b为边缘服务器的总体带宽、pi为终端设备i的发送功率、hi为终端设备i的信道增益以及
根据公式二计算终端设备i的处理任务的功耗el,i，所述公式二为：
el,i＝κ(fi)2cii＝1,2,...,n(2)
其中，κ为功耗比例因子，fi为终端设备i的cpu计算能力、ci为终端设备i的计算单比特数据需要的cpu数；
根据公式三计算终端设备i的卸载任务的功耗eo,i，所述公式三为：
其中，di为终端设备i的待处理任务的数据量；
根据公式四计算终端设备i处理任务的时延tl,i，所述公式四为
其中，fi为终端设备i的cpu计算能力；
根据公式五计算终端设备i的卸载任务的时延to,i，所述公式五为
其中，f为边缘服务器的cpu计算能力。
根据公式六计算终端设备i的任务卸载判定值δi，所述公式六为
δi＝βi(el,i-eo,i)+(tl,i-to,i)i＝1,2,...,n(6)
其中，βi为边缘服务器针对终端i设置的权重因子。
在一种实现方式中，所述卸载决策模块4用于当所述任务卸载判定值为正时，第i个终端设备的任务卸载到边缘服务器进行处理；当所述任务卸载判定值为负时，第i个终端设备的任务不进行卸载。
由此，本实施例提供的服务器可以根据终端设备发送的设备参数信息以及信道质量参数，计算第i个终端设备的任务卸载判定值，根据任务卸载判定值确定第i个终端设备的任务是否进行卸载。涉及的运算均为基本运算，容易实现，提高边缘计算任务卸载的判定效率。
本发明实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质存储有计算机可执行指令，其包含用于执行上述边缘计算任务卸载的判定方法，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的方法。
其中，所述存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或数据存储设备，包括但不限于磁性存储器(例如软盘、硬盘、磁带、磁光盘(mo)等)、光学存储器(例如cd、dvd、bd、hvd等)、以及半导体存储器(例如rom、eprom、eeprom、非易失性存储器(nandflash)、固态硬盘(ssd))等。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
前述对本发明的具体示例性实施方案的描述是为了说明和例证的目的。这些描述并非想将本发明限定为所公开的精确形式，并且很显然，根据上述教导，可以进行很多改变和变化。对示例性实施例进行选择和描述的目的在于解释本发明的特定原理及其实际应用，从而使得本领域的技术人员能够实现并利用本发明的各种不同的示例性实施方案以及各种不同的选择和改变。本发明的范围意在由权利要求书及其等同形式所限定。
技术特征：
1.一种边缘计算任务卸载的判定方法，其特征在于，包括：
边缘服务器接收终端设备发送的设备参数信息，其中，所述设备参数信息为终端设备与边缘服务器建立连接之后发送的信息；
获取终端设备的信道质量参数；
根据设备参数信息以及信道质量参数，计算第i个终端设备的任务卸载判定值，其中i为大于等于1的正整数；
根据第i个终端设备的任务卸载判定值确定该终端设备的任务是否卸载。
2.如权利要求1所述的判定方法，其特征在于，所述设备参数信息包括：
终端设备i的发送功率pi、cpu计算能力fi、计算单比特数据需要的cpu数ci、待处理任务的数据量di。
3.如权利要求2所述的判定方法，其特征在于，所述信道质量参数包括：
终端设备i的信道增益hi和噪声功率
4.如权利要求3所述的判定方法，其特征在于，所述根据设备参数信息以及信道质量参数，计算第i个终端设备的任务卸载判定值包括：
根据公式一计算所述终端设备i的数据传输速率ri，所述公式一为：
其中，b为边缘服务器的总体带宽、pi为终端设备i的发送功率、hi为终端设备i的信道增益、
根据公式二计算终端设备i的处理任务的功耗el,i，所述公式二为：
el,i＝κ(fi)2cii＝1,2,...,n
其中，κ为功耗比例因子，fi为终端设备i的cpu计算能力、ci为终端设备i的计算单比特数据需要的cpu数；
根据公式三计算终端设备i的卸载任务的功耗eo,i，所述公式三为：
其中，di为终端设备i的待处理任务的数据量；
根据公式四计算终端设备i的处理任务的时延tl,i，所述公式四为
其中，fi为终端设备i的cpu计算能力；
根据公式五计算终端设备i的卸载任务的时延to,i，所述公式五为
其中，f为边缘服务器的cpu计算能力；
根据公式六计算终端设备i的任务卸载判定值δi，所述公式六为
δi＝βi(el,i-eo,i)+(tl,i-to,i)i＝1,2,...,n
其中，βi为边缘服务器针对终端i设置的权重因子。
5.如权利要求1所述的判定方法，其特征在于，所述根据任务卸载判定值确定第i个终端设备的任务是否进行卸载包括：
若所述任务卸载判定值为正，则第i个终端设备的任务卸载到边缘服务器进行处理；
若所述任务卸载判定值为负，则第i个终端设备的任务不进行卸载。
6.一种边缘计算的服务器，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收终端设备发送的设备参数信息，其中，所述设备参数信息为终端设备与边缘服务器建立连接之后发送的信息；
测量模块，用于获取终端设备的信道质量参数；
任务卸载判定值计算模块，用于根据设备参数信息以及信道质量参数，计算第i个终端设备的任务卸载判定值，其中i为大于等于1的正整数；
卸载决策模块，用于根据第i个终端设备的任务卸载判定值确定该终端设备的任务是否卸载。
7.如权利要求6所述的服务器，其特征在于，所述接收模块接收的所述设备参数信息包括：
终端设备i的发送功率pi、cpu计算能力fi、计算单比特数据需要的cpu数ci、待处理任务的数据量di。
8.如权利要求7所述的服务器，其特征在于，所述信道质量参数包括：
终端设备i的信道增益hi和噪声功率
9.如权利要求8所述的服务器，其特征在于，所述任务卸载判定值计算模块用于：
根据公式一计算所述终端设备i的数据传输速率ri，所述公式一为：
其中，b为边缘服务器的总体带宽、pi为终端设备i的发送功率、hi为终端设备i的信道增益以及
根据公式二计算终端设备i的处理任务的功耗el,i，所述公式二为：
el,i＝κ(fi)2cii＝1,2,…,n
其中，κ为功耗比例因子，fi为终端设备i的cpu计算能力、ci为终端设备i的计算单比特数据需要的cpu数；
根据公式三计算终端设备i的卸载任务的功耗eo,i，所述公式三为：
其中，di为终端设备i的待处理任务的数据量；
根据公式四计算终端设备i的处理任务的时延tl,i，所述公式四为
其中，fi为终端设备i的cpu计算能力；
根据公式五计算终端设备i的卸载任务的时延to,i，所述公式五为
其中，f为边缘服务器的cpu计算能力；
根据公式六计算终端设备i的任务卸载判定值δi，所述公式六为
δi＝βi(el,i-eo,i)+(tl,i-to,i)i＝1,2,...,n
其中，βi为边缘服务器针对终端i设置的权重因子。
10.如权利要求6所述的服务器，其特征在于，所述卸载决策模块还用于
当所述任务卸载判定值为正时，第i个终端设备的任务卸载到边缘服务器进行处理；当所述任务卸载判定值为负时，第i个终端设备的任务不进行卸载。
11.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行权利要求1-5任意一项所述的边缘计算任务卸载的判定方法。
技术总结
本发明公开了一种边缘计算任务卸载的判定方法、服务器及存储介质，方法包括：边缘服务器接收终端设备发送的设备参数信息，其中，所述设备参数信息为终端设备与边缘服务器建立连接之后发送的信息；获取终端设备的信道质量参数；根据设备参数信息以及信道质量参数，计算第i个终端设备的任务卸载判定值，其中i为大于等于1的正整数；根据第i个终端设备的任务卸载判定值确定该终端设备的任务是否卸载。本发明的边缘计算任务卸载的判定方法、服务器及存储介质，运算简单，容易实现，可以提高边缘计算任务卸载的判定效率。
技术研发人员：叶卫;崔国宇;刘海洋;王红凯;戚伟强;许敏;李同;李德鑫;毕正军;顾天琪;王大伟;张智强;史光远;周继辰;武雨;张锋;邱昕;王云
受保护的技术使用者：国网浙江省电力有限公司信息通信分公司;北京智芯微电子科技有限公司;国网信息通信产业集团有限公司;国网吉林省电力有限公司电力科学研究院;中国科学院微电子研究所;国网吉林省电力有限公司;国家电网有限公司
技术研发日：.11.15
技术公布日：.02.28
