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申请/专利权人：北京师范大学珠海校区

摘要：本发明公开了一种基于边缘计算的在线容器调度方法、系统及终端，所述方法包括：当对边缘集群进行边缘计算时，获取多个无服务器函数，并分发至边缘集群的每个服务器得到函数执行结果；获取容器状态信息，根据容器状态信息对边缘集群的目标容器进行缓存决策处理，并计算目标容器的目标启动延迟和目标内存成本；根据目标启动延迟和目标内存成本计算目标总体成本，根据在线容器调度算法对所述目标总体成本进行决策确定，得到目标容器缓存决策，并根据目标容器缓存决策进行容器调度得到目标调度结果。本发明通过对整体系统成本进行分解处理，之后从单个容器的角度分析随机策略，并根据全局信息调整容器的随机策略，以最大限度地降低整体系统成本。

主权项：1.一种基于边缘计算的在线容器调度方法，其特征在于，所述基于边缘计算的在线容器调度方法包括：当对边缘集群进行边缘计算时，获取用于边缘计算的多个无服务器函数，将所有所述无服务器函数分发至所述边缘集群的每个服务器，得到函数执行结果；根据所述函数执行结果获取容器状态信息，根据所述容器状态信息对所述边缘集群的目标容器进行缓存决策处理，得到决策处理结果，并根据所述决策处理结果计算所述目标容器的目标启动延迟和目标内存成本；所述根据所述函数执行结果获取容器状态信息，根据所述容器状态信息对所述边缘集群的目标容器进行缓存决策处理，得到决策处理结果，并根据所述决策处理结果计算所述目标容器的目标启动延迟和目标内存成本，具体包括：若所述函数执行结果为完成执行，则获取的容器状态信息为目标容器处理闲置状态，根据所述容器状态信息对所述目标容器进行缓存决策处理，得到决策处理结果，其中，所述决策处理结果包括缓存整个容器、缓存子代容器和不缓存中的任意一个；根据所述决策处理结果和第一公式计算缓存容器的第一数量，并根据所述决策处理结果和第二公式计算缓存子代容器的第二数量；根据第三公式计算所述目标容器的目标启动延迟，并根据第四公式计算所述目标容器的目标内存成本，其中，所述目标启动延迟包括所述第一数量的容器对应的启动延迟和所述第二数量的子代容器对应的启动延迟，所述目标内存成本包括所述第一数量的容器的内存消耗和所述第二数量的子代容器的内存消耗；所述第一公式为： ；所述第二公式为： ；所述第三公式为： ；所述第四公式为： ；其中，为第一数量，第一数量等于时刻在服务器上缓存的类型容器的数量，为第二数量，第二数量等于时刻在服务器缓存的类型zygote容器的数量，为时刻分发给服务器的类型函数的数量，为时刻在服务器上缓存的类型容器的数量，为时刻在服务器上作为zygote容器缓存的类型容器的数量，为时刻在服务器上回收的类型容器的数量，为时刻在服务器上创建新容器而回收的类型容器的数量，为时刻在服务器缓存的类型zygote容器的数量，为时刻在服务器上回收的类型zygote容器的数量，为时刻在服务器上创建类型容器的zygote容器的数量，为服务器集，为目标启动延迟，为对于后续类型函数调用，zygote容器导入私有包创建相应的容器产生的启动延迟，为从零开始启动类型容器的冷启动延迟，为目标内存成本；根据所述目标启动延迟和所述目标内存成本计算目标总体成本，根据在线容器调度算法对所述目标总体成本进行决策确定，得到目标容器缓存决策，并根据所述目标容器缓存决策进行容器调度，得到目标调度结果；所述根据所述目标启动延迟和所述目标内存成本计算目标总体成本，根据在线容器调度算法对所述目标总体成本进行决策确定，得到目标容器缓存决策，并根据所述目标容器缓存决策进行容器调度，得到目标调度结果，具体包括：根据所述目标启动延迟和所述目标内存成本进行计算，得到目标总体成本，根据在线容器调度算法对所述目标总体成本进行分解处理，得到第一子成本和第二子成本；根据所述第一子成本对所述边缘集群进行配置计算，得到目标配置，并对所述边缘集群的均匀分布进行常数获取，得到目标常数，并根据所述目标常数对所述目标配置进行策略采样，得到目标容器缓存决策；根据所述第二子成本将所述目标容器缓存决策进行分配处理，得到分配结果，并根据所述分配结果进行容器调度，得到目标调度结果。

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