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龍圖騰網(wǎng)獲悉南京航空航天大學(xué)申請的專利面向邊緣計算環(huán)境的微服務(wù)實例冗余備份部署方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120215961B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510647668.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F8/60；該發(fā)明授權(quán)面向邊緣計算環(huán)境的微服務(wù)實例冗余備份部署方法是由吳強;李程昊;吳冠辰;王然設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-05-20向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本面向邊緣計算環(huán)境的微服務(wù)實例冗余備份部署方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種面向邊緣計算環(huán)境的微服務(wù)實例冗余備份部署方法。采用基于Transformer的深度強化學(xué)習(xí)T?DRL來獲取微服務(wù)實例的冗余備份部署以及主實例的選擇；對于不滿足服務(wù)水平協(xié)議SLA的業(yè)務(wù)，通過微服務(wù)實例切換優(yōu)先級降級來提高實際的業(yè)務(wù)可靠性；對于滿足服務(wù)水平協(xié)議SLA的業(yè)務(wù)，通過剪枝算法減少微服務(wù)實例部署成本。本發(fā)明在保證服務(wù)水平協(xié)議SLA下，有效降低微服務(wù)實例部署成本和最小化活動的邊緣節(jié)點的個數(shù)，有效減少了邊緣計算環(huán)境中的資源消耗。

本發(fā)明授權(quán)面向邊緣計算環(huán)境的微服務(wù)實例冗余備份部署方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種面向邊緣計算環(huán)境的微服務(wù)實例冗余備份部署方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1，用戶發(fā)出業(yè)務(wù)請求，接入到相應(yīng)的邊緣云，與邊緣云服務(wù)提供商簽訂服務(wù)水平協(xié)議SLA；業(yè)務(wù)由微服務(wù)線性組成，業(yè)務(wù)的第個微服務(wù)由元祖定義，其中代表微服務(wù)所屬的業(yè)務(wù)，分別表示所屬業(yè)務(wù)的可靠性需求、時延需求和業(yè)務(wù)包含微服務(wù)的個數(shù)，是微服務(wù)的軟件可靠性，和分別是微服務(wù)所需的計算資源和帶寬資源； 步驟2，邊緣云服務(wù)提供商獲取邊緣計算網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔ⅲ瑢⑵涑橄鬄榫W(wǎng)絡(luò)無向圖；通過網(wǎng)絡(luò)建模的方法將邊緣計算環(huán)境建模為無向圖，表示n個邊緣節(jié)點組成的集合，是邊緣環(huán)境中鏈路集合，其中表示邊緣節(jié)點與之間的鏈路；邊緣節(jié)點由三元組組成，其中，，分別代表邊緣節(jié)點的硬件可靠性、所含的計算資源和單位計算資源成本；鏈路由三元組組成，其中，，分別代表鏈路的傳輸時延、所含的帶寬資源和單位帶寬資源成本； 步驟3，結(jié)合業(yè)務(wù)信息和邊緣計算網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔ⅲ⒖紤]多個業(yè)務(wù)部署約束條件的多目標(biāo)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型；包括最小化業(yè)務(wù)的部署成本，同時最小化活動的邊緣節(jié)點個數(shù)，具體的目標(biāo)函數(shù)如下： 3.1目標(biāo)函數(shù)1為最小化業(yè)務(wù)的部署成本 業(yè)務(wù)由微服務(wù)組成，微服務(wù)的部署成本之和即為業(yè)務(wù)部署成本，業(yè)務(wù)的部署成本為： ， 式中，是0-1變量，表示微服務(wù)是否放置在邊緣節(jié)點上，是0-1變量，表示微服務(wù)的主實例是否通過鏈路； 目標(biāo)函數(shù)1為： ， 式中，代表所有業(yè)務(wù)集合； 3.2目標(biāo)函數(shù)2為最小化活動的邊緣節(jié)點個數(shù) 目標(biāo)函數(shù)2為： ， 式中，是0-1變量，如果為1，表示有微服務(wù)實例部署在邊緣節(jié)點上，為0則沒有； 步驟3.1中業(yè)務(wù)部署成本需要進(jìn)行歸一化，表示為： 業(yè)務(wù)部署成本的歸一化定義為： ， 式中，表示業(yè)務(wù)的個數(shù)，表示業(yè)務(wù)中部署成本最大的值； 步驟3.2中活動的邊緣節(jié)點個數(shù)需要進(jìn)行歸一化，具體表示為： 活動的邊緣節(jié)點個數(shù)的歸一化定義為： ， 式中，表示邊緣環(huán)境中邊緣節(jié)點的個數(shù)； 所述步驟3.1和3.2需要考慮多個業(yè)務(wù)的約束條件實現(xiàn)多目標(biāo)業(yè)務(wù)部署優(yōu)化模型，其約束條件如下： 1）：業(yè)務(wù)的完整性 ， 式中，是業(yè)務(wù)的微服務(wù)集合，此約束保證每個業(yè)務(wù)的微服務(wù)至少都有一個微服務(wù)實例，保證業(yè)務(wù)可以運行； 2）：主實例的限制 ， 式中，是0-1變量，表示業(yè)務(wù)的第個微服務(wù)是否將主實例放置在邊緣節(jié)點，業(yè)務(wù)主實例組成的主路徑負(fù)責(zé)流量的轉(zhuǎn)發(fā)與提供服務(wù)；當(dāng)主實例出現(xiàn)故障時，會按照微服務(wù)實例切換優(yōu)先級切換到備份實例上，此約束保證每個微服務(wù)都有一個主實例，確保主路徑可以提供服務(wù)； 3）：業(yè)務(wù)可靠性保證 業(yè)務(wù)第k條路徑的傳播時延計算如下： ， 式中，為業(yè)務(wù)的所有微服務(wù)實例形成的路徑組合； 然后，找出不滿足時延需求的路徑，計算其對業(yè)務(wù)可靠性的增量，從而獲得實際的業(yè)務(wù)可靠性； ， 式中，是不考慮時延條件下的業(yè)務(wù)可靠性，是不滿足時延需求的路徑集合，是路徑對業(yè)務(wù)可靠性增量； 實際的業(yè)務(wù)可靠性需要滿足業(yè)務(wù)的可靠性需求 ， 4）：容量的限制 ①， ②， 約束條件①保證部署在邊緣節(jié)點上的微服務(wù)實例所需計算資源之和不超過其所含的計算資源，約束條件②保證鏈路上微服務(wù)實例所占的帶寬資源之和不超過鏈路帶寬資源； 步驟4，邊緣云服務(wù)提供商根據(jù)業(yè)務(wù)信息、邊緣計算網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔⒑投嗄繕?biāo)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型來進(jìn)行業(yè)務(wù)的冗余備份部署以滿足服務(wù)水平協(xié)議SLA；其中采用基于Transformer的深度強化學(xué)習(xí)T-DRL來獲取微服務(wù)實例的冗余備份部署以及主實例的選擇；具體為： 4.1編碼器使用線性層將邊緣計算環(huán)境信息和業(yè)務(wù)信息分別嵌入到高維空間中，獲得初始嵌入信息，具體為 ， ， ， 其中，表示第0層邊緣節(jié)點的嵌入，表示第0層鏈路的嵌入，表示第0層的微服務(wù)的嵌入，和是線性變化的參數(shù)，[...,...]操作是將相同維度的信息連接到一起； 4.2將獲得的初始嵌入信息，，輸入編碼器，經(jīng)過L個相同的層進(jìn)行處理獲得最終嵌入信息，，，其中每個層包括多頭注意力層、殘差連接層、歸一化層和前饋網(wǎng)絡(luò)層；邊緣計算環(huán)境的邊緣節(jié)點信息為 ，鏈路信息為，業(yè)務(wù)信息為；最后通過線性層將所有嵌入信息連接起來獲得全局信息； ， 4.3在不考慮時延的情況下，確定業(yè)務(wù)K容錯部署的K值，業(yè)務(wù)的K值計算如下 ， ， 式中，代表組成業(yè)務(wù)的微服務(wù)的最小軟件可靠性，代表邊緣環(huán)境中邊緣節(jié)點的最小硬件可靠性； 4.4解碼過程是將冗余備份部署問題建模成一個馬爾科夫決策過程，每個微服務(wù)被看成一個智能體，邊緣環(huán)境和業(yè)務(wù)信息作為狀態(tài)集合，動作集合為每個微服務(wù)選擇邊緣節(jié)點部署微服務(wù)實例； 解碼器利用來自編碼器上下文信息，智能體作為查詢向量，邊緣節(jié)點作為鍵向量和值向量，結(jié)合掩碼規(guī)則，生成每個微服務(wù)的實例部署在邊緣節(jié)點的概率向量；智能體在每個時間步根據(jù)DRL模型的策略選擇下一個邊緣節(jié)點部署微服務(wù)實例，直到完成微服務(wù)的K容錯冗余備份部署； 4.5當(dāng)微服務(wù)完成了K容錯部署，解碼器利用編碼器上下文信息和K容錯部署的情況，智能體作為查詢向量，邊緣節(jié)點作為鍵向量和值向量，結(jié)合掩碼規(guī)則，生成每個微服務(wù)的實例作為主實例的概率向量，智能體在每個時間步根據(jù)DRL模型的策略選擇主實例，構(gòu)建每個業(yè)務(wù)的主路徑； 4.6使用策略梯度法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，用于更新DRL模型的策略，優(yōu)化策略網(wǎng)絡(luò)，最大化預(yù)期累計獎勵；其中策略梯度法含有兩個網(wǎng)絡(luò)：策略網(wǎng)絡(luò)和基線網(wǎng)絡(luò)；策略網(wǎng)絡(luò)從概率向量中采用sampling的方法選擇動作，基線網(wǎng)絡(luò)從概率向量中采用貪婪策略選擇動作；通過計算下式損失函數(shù)的梯度來對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化 ， 式中，B為批量大小，為策略網(wǎng)絡(luò)下的獎勵，為基線網(wǎng)絡(luò)下的獎勵； 步驟5，遍歷冗余備份部署以及主實例的選擇結(jié)果，檢查是否滿足服務(wù)水平協(xié)議SLA，如果不滿足，執(zhí)行步驟6，如果滿足，則執(zhí)行步驟7； 步驟6，對于不滿足服務(wù)水平協(xié)議SLA的業(yè)務(wù)，找出其不滿足時延的路徑，采用模擬退火的方法對路徑上微服務(wù)實例的切換優(yōu)先級進(jìn)行降級，直到滿足服務(wù)水平協(xié)議SLA； 步驟7，在滿足服務(wù)水平協(xié)議的條件下，采用剪枝算法，按照微服務(wù)實例去除的優(yōu)先級進(jìn)行去除微服務(wù)實例，直到?jīng)]有微服務(wù)實例可以去除為止。

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