申请/专利权人：武汉大学

申请日：2024-01-24

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117891609A

主分类号：G06F9/50

分类号：G06F9/50;H04L47/78;H04L67/1004

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本发明公开了一种面向云边端协同网络的eBPF赋能任务卸载方法及系统，首先利用eBPF技术在云端设备和边缘设备上进行Linux内核函数跟踪，以收集网络信息和算力信息；然后，基于所得数据构建算力资源拓扑图；接着基于算力资源拓扑图设计计算资源和网络资源协同的负载均衡机制，制定端侧设备任务实时卸载策略；最后在端侧，将端任务卸载到边缘节点或者云节点执行；当资源负载不均衡或者任务执行无法满足用户需求时，通过移植的eBPF虚拟机执行由云端设备或者边缘设备下发的eBPF任务卸载策略代码，实现动态将任务重新卸载到最合适的执行位置。本发明实现了动态将任务重新卸载到最合适的执行位置，以有效匹配算力供给与需求，提升系统整体资源利用率。

主权项：1.一种面向云边端协同网络的eBPF赋能任务卸载方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：利用eBPF技术在云端设备和边缘设备上进行Linux内核函数跟踪，以收集网络信息和算力信息；步骤2：基于所得数据构建算力资源拓扑图，用于表示计算资源状态与分布，其中具有计算能力的设备表示为节点，网络链路表示为边；所述设备包括云端设备、边缘设备和端侧设备，所述节点包括云节点、边缘节点和端侧节点；步骤3：基于算力资源拓扑图设计计算资源和网络资源协同的负载均衡机制，制定端侧设备任务实时卸载策略；步骤4：在端侧，将端任务卸载到边缘节点或者云节点执行；当资源负载不均衡或者任务执行无法满足用户需求时，通过移植的eBPF虚拟机执行由云端设备或者边缘设备下发的eBPF任务卸载策略代码，实现动态将任务重新卸载到最合适的执行位置。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 武汉大学 面向云边端协同网络的eBPF赋能任务卸载方法及系统

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