【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及一種最大化利潤的邊緣服務器部署方法。
技術介紹
1、隨著物聯網(iot)的迅猛發展以及無線網絡的廣泛應用，邊緣設備的數量和從這些設備產生的數據量正在以指數級增長。然而，移動終端設備(如手機、平板、電腦等)由于其輕便的設計、有限的物理尺寸以及較短的電池壽命，導致其計算能力和存儲容量受到限制。傳統的云計算架構難以滿足這些終端設備日益增長的需求。因此，移動邊緣計算(mec)技術應運而生，該技術通過在靠近終端用戶的網絡邊緣(如基站)部署邊緣服務器，從而提供所需的計算能力，提高服務性能，降低用戶感知的服務時延，并減少回程鏈路的網絡擁堵。
2、在移動邊緣計算的應用中，邊緣服務器的數量和位置的確定是關鍵因素。通過將任務請求從云數據中心轉移至靠近終端用戶的邊緣服務器進行處理，可以顯著減少網絡擁堵，降低云數據中心的能耗，并縮短網絡傳輸時延。邊緣服務器的部署問題可以定義為：在考慮終端用戶體驗質量和其他限制條件下，確定邊緣服務器的最優數量和位置，以降低傳輸時延、能量消耗，實現負載均衡，并提高服務器的利用率。因此，研究邊緣服務器的部署位置問題是推動移動邊緣計算技術發展的關鍵步驟。
3、現有研究多集中于如何降低傳輸時延、能耗以及實現服務器負載均衡，而較少從服務提供商的角度出發考慮部署成本和利潤問題。本專利技術旨在從服務提供商的視角出發，優化邊緣服務器的部署，以最大化服務提供商的利潤。具體方法包括：將邊緣服務器部署問題建模為優化時延和能耗的任務，引入m/m/1排隊模型，將時延劃分為傳輸時延、排隊時延和遠程時延。進一步地
技術實現思路
1、專利技術目的：本專利技術所要解決的技術問題是針對現有技術的不足，提供一種最大化利潤的邊緣服務器部署方法，包括以下步驟：
2、步驟1，設定邊緣服務器部署場景為智慧城市場景；
3、步驟2，預處理上海電信基站數據集(主要去除數據集里面的無用信息和無效基站)，所述數據集中包括基站數量、基站經緯度坐標和移動終端設備訪問基站的數據量；
4、步驟3，構建數學模型和目標函數；
5、步驟4，建立邊緣服務器部署算法；
6、步驟5，根據邊緣服務器部署算法完成邊緣服務器部署和基站分配。
7、步驟3包括：只考慮基站與服務器之間的端到端延遲，并且根據香農公式，將基站bj上的任務上傳到第i個邊緣服務器si的傳輸速率rij為：
8、
9、其中w表示信道帶寬；pj表示基站bj的發射功率，設定所有基站的發射功率相同；hij表示基站bj與第i個邊緣服務器si之間的信道增益；n0表示噪聲功率；則基站bj與第i個邊緣服務器si之間的傳輸時間tij為：
10、
11、其中，d(si,bj)表示基站bj和第i個邊緣服務器si之間的距離；l(si)、l(bj)分別表示第i個邊緣服務器的位置和第j個基站的位置。
12、步驟3還包括：
13、設定所有的邊緣服務器都是相同的，每個移動終端設備都有一個任務量wm和一個任務到達率λm，任務到達率λm服從泊松分布；并且設定每個邊緣服務器以同樣的速率μ處理終端設備上的計算任務；將終端用戶的排隊時延建模為任務到達過程遵循泊松過程；服務時間遵循指數分布的排隊模型，當移動終端設備的任務到達邊緣服務器時，如果邊緣服務器處于空閑狀態，則立即處理任務；否則，任務將排隊等待處理；終端用戶的任務的等待時間包括排隊時間和任務處理時間，根據m/m/1排隊模型，第i個邊緣服務器si上的排隊時延tq,i表示為：
14、
15、其中，表示第i個邊緣服務器si上的累計終端用戶到達率；基站bj上的任務在第i個邊緣服務器上處理，ci是第i個邊緣服務器覆蓋基站的集合；λm表示第m個用戶的到達率，且第m個用戶在基站bj的覆蓋范圍之內；設定每個邊緣服務器上的累計用戶到達率λi要小于邊緣服務器能夠處理的最大用戶到達率λmax，即λi<λmax，如果不滿足λi<λmax，則不在邊緣服務器上處理任務；
16、平均排隊時延表示為：
17、
18、其中k表示邊緣服務器的數量。
19、步驟3還包括：設定從移動終端設備轉移任務到遠程云端產生的固定時延為td，遠程時延tc,i表示為：
20、
21、第i個邊緣服務器si上的總時延ti表示為：
22、ti＝tij+tq,i+tc,i?(7)
23、故邊緣服務器上的平均時延表示為：
24、
25、步驟3還包括：
26、建立能耗模型：
27、在t1時刻至t2時刻之間第i個邊緣服務器si上的能耗ei表示為：
28、
29、pi(t)＝pidle+(pmax-pidle)×ηi(t)?(10)
30、
31、其中，d是積分符號；pi(t)為第i個邊緣服務器si在t時刻的功率；ei表示任務在傳輸過程中和轉移到遠程時所消耗的能耗之和；pidle表示邊緣服務器沒工作時的功率；pmax表示邊緣服務器在滿運行狀態時的功率；ηi(t)表示第i個邊緣服務器的使用率；
32、第i個邊緣服務器si上的運營成本si,cost為：
33、si,cost＝ρ×ei?(12)
34、其中ρ表示電費的價格。
35、步驟3還包括：建立收益模型：
36、采用如下公式計算第i個邊緣服務器si能夠獲得的收益：
37、
38、其中tideal表示理想時延，tmax表示用戶能容忍的最大時延，si,in表示第i個邊緣服務器si上的所能獲得的收益；smax表示當第i個邊緣服務器si上的時延小于理想時延時，能夠獲得最大收益；表示線性懲罰因子。
39、步驟3還包括：構建如下目標函數：
40、將能源消耗支出作為運營成本si,cost，使用運營成本si,cost和收益si,in構造系統目標函數ι：
41、
42、c5:λi<λmax,i＝(1,2,...,k)
43、邊緣服務器的放置問題，可以將該問題看作是由移動用戶，基站和邊緣服務器的潛在位置組成。其中b＝{b1,…,bj,…,bn}代表基站的合集，|b|＝n，n為基站的數量；s＝{s1,…,si,…,sk}表示邊緣服務器部署位置的集合，|s|＝k，k表示邊緣服務器的數量；當k個邊緣服務器被放置后，將基站集合b劃分為k個子集，用集合c＝{c1,…,ci,…,本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種最大化利潤的邊緣服務器部署方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟3包括：只考慮基站與服務器之間的端到端延遲，并且根據香農公式，將基站bj上的任務上傳到第i個邊緣服務器si的傳輸速率rij為：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，步驟3還包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，步驟3還包括：設定從移動終端設備轉移任務到遠程云端產生的固定時延為Td，遠程時延Tc,i表示為：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，步驟3還包括：
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，步驟3還包括：建立收益模型：
7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，步驟3還包括：構建如下目標函數：
8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，步驟4中，基于改進的灰狼優化算法建立邊緣服務器部署算法，包括如下步驟：
9.根據權利要求8所述的方法，其特征在于，步驟5包括：
10.一種電子設備，其特征在于，包括處理器和存儲器，所述存儲器存儲有程
...【技術特征摘要】
1.一種最大化利潤的邊緣服務器部署方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟3包括：只考慮基站與服務器之間的端到端延遲，并且根據香農公式，將基站bj上的任務上傳到第i個邊緣服務器si的傳輸速率rij為：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，步驟3還包括：
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，步驟3還包括：設定從移動終端設備轉移任務到遠程云端產生的固定時延為td，遠程時延tc,i表示為：
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，步驟3還包括：
【專利技術屬性】
技術研發人員：史振飛，馬小泉，連偉鯨，丁德嶺，孫億萌，
申請(專利權)人：中通服咨詢設計研究院有限公司，
類型：發明
國別省市：
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