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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种基于Serverless的多边缘智能牧场计算任务卸载方法及系统，包括预处理阶段：在具备多个边缘计算节点的牧场中构建函数卸载调度控制系统，选取边缘计算节点作为集中式调度器，并构建资源、传输、能量和拒绝模型；卸载决策阶段：集中式调度器通过能量和容器状态感知的卸载调度方法将函数卸载到最合适的节点上，同时利用NSGA2算法优化决策参数，从而联合优化系统的能耗和拒绝率；决策下发阶段：边缘计算节点对函数请求按照调度结果进行本地计算或转发。本发明不仅面向偏远牧场中网络受限、电力受限的场景，也适用于其他无服务器边缘计算的场景，可以显著降低能耗和请求拒绝率，在绿色计算领域有广泛的应用价值和使用前景。
主权项：1.一种基于Serverless的多边缘智能牧场计算任务卸载方法，其特征在于：至少包括预处理阶段、卸载决策阶段和决策下发阶段，A.预处理阶段：在边缘节点中构建函数卸载调度控制系统，所述函数卸载调度控制系统中，剩余电量最多的边缘节点为集中式调度器，对函数的卸载调度进行决策，其余边缘节点为计算节点，用于计算和卸载函数；还包括资源模型、传输模型、能量模型、拒绝模型和传感器，所述资源模型、传输模型、能量模型和拒绝模型用于对系统状态进行监控；所述传感器用于向与其物理距离最近的计算节点上传数据进行函数计算；B.卸载决策阶段：计算节点收到函数计算请求时，将函数信息发送给集中式调度器，集中式调度器通过能量和容器状态感知的卸载调度方法将函数卸载到能耗低的计算节点上，并利用NSGA2算法优化其中的三个决策参数，所述三个决策参数分别为：阈值1：电池最低剩余电量与电池满电时的总电量的比值；阈值2：节点最低剩余资源与节点的总资源的比值；阈值3：可接受的最大卸载能耗；C.决策下发阶段：集中式调度器将决策下发给计算节点，边缘计算节点对函数请求按照调度结果进行本地计算或函数卸载。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于Serverless的多边缘智能牧场计算任务卸载方法及系统
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