【摘 要】
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复杂事件处理(complex event processing,CEP)是一种通过一组处理单元(operator)构成有向无环图结构的处理单元图(operatorgraph)来进行实时流处理的技术。将复杂事件处理单元部署在不同的分布式计算节点,在学术上被归为一类被称作“处理单元部署问题”(operator placement problem)的研究领域。该研究领域的研究重点之一就是如何部署复杂事件
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复杂事件处理(complex event processing,CEP)是一种通过一组处理单元(operator)构成有向无环图结构的处理单元图(operatorgraph)来进行实时流处理的技术。将复杂事件处理单元部署在不同的分布式计算节点,在学术上被归为一类被称作“处理单元部署问题”(operator placement problem)的研究领域。该研究领域的研究重点之一就是如何部署复杂事件处理单元图使得整个复杂事件处理的响应时间最短。从模型算法的角度来说,其核心就是在一个处理单元图中保证最大时延路径的时延尽可能小。当前,随着物联网应用,AI技术的兴起,网络边缘的数据量呈现井喷式的增长,因此,将复杂事件处理单元部署在靠近数据源的网络边缘,使得复杂事件处理系统的数据处理响应时间最短,成为当前边缘计算下复杂事件处理单元部署问题的研究热点之一。通过调研发现,已有一些工作面向边缘环境处理单元部署问题时,考虑了节点资源、网络时延、服务质量、状态感知等因素,然而,通过分析发现,仍有一些涉及到由节点资源瓶颈引发的事件拥塞、由边缘环境动态引发的部署失配而导致的破坏响应时间最优的复杂事件处理单元部署问题未被考虑,形成了技术难点,具体是:(1)当复杂事件处理单元集中部署在一个节点上,造成计算节点资源瓶颈,使得该节点上的复杂事件处理单元响应时间增大,从而破坏了响应时间最优的复杂事件处理单元部署。(2)当数据源所产生的事件数量频繁动态变化时,造成当前处理单元部署失配,从而破坏了响应时间最优的复杂事件处理单元部署,使得当前部署下复杂事件处理的响应时间需要被优化。为了解决上述技术难点,本文的工作具体如下:1.本工作提出了一种边缘环境下响应时间感知的复杂事件处理单元部署方法。我们通过改进复杂事件处理模型以及边缘网络模型,对复杂事件处理的响应时间进行预测,将预测时延最大的处理单元图路径中的处理单元部署在预测时延最低的边缘节点上以避免资源瓶颈导致的事件拥塞。通过重部署机制,不断对边缘网络状态以及复杂事件处理状态进行监控,根据响应时间判断是否需要重部署以使得当前部署与边缘环境适配以降低响应时间。2.本工作通过一个广泛应用于构建网络仿真工具的架构Omnet++,构建了一套边缘环境下的复杂事件处理单元部署仿真系统。该仿真系统通过Omnet++仿真网络库为基础构建了边缘网络模块,以交通仿真工具SUMO为模拟数据源,以及一个部署决策组件构建了一套可扩展的,灵活的边缘网络仿真环境,可以方便地用于部署算法的仿真测试。3.本工作通过复杂事件处理单元部署仿真系统进行了一系列仿真实验,验证了响应时间感知复杂事件处理单元部署方法在不同的边缘环境下,应对不同的处理单元图,对比增量式算法以及负载均衡算法,降低了 50%的响应时间;此外还分析重部署策略在不同响应时间阈值,重部署时间间隔条件下的性能。
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