本发明公开了一种移动边缘计算APP负荷分担的方法，属于移动边缘计算技术领域，包括以下步骤：S101：建立一个基本的负荷分担单元，多个负荷分担单元构成负荷分担网；S102：在移动边缘计算应用上设置识别通道，并建立连接渠道；S103：移动边缘计算应用的运行负荷达到所述移动边缘计算应用的预设负荷时，移动边缘计算服务器内待计算数据溢出；S104：溢出数据通过连接渠道进入另一个服务器；S105：溢出数据计算后进入云数据中心。有效缓解移动边缘计算服务器的计算负荷，且无需对搬运的业务信息数量进行考虑，也无需对移动边缘计算应用的可用资源进行严密监控。
1.一种移动边缘计算APP负荷分担的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S101：建立一个基本的负荷分担单元，多个负荷分担单元构成负荷分担网；
S102：在部署有移动边缘计算服务器（4）上的移动边缘计算应用（1）上设置识别通道（2），并建立连接渠道（3），识别通道（2）经过连接渠道（3）；
S103：部署有移动边缘计算服务器（4）上的移动边缘计算应用（1）的运行负荷达到所述移动边缘计算应用（1）的预设负荷时，移动边缘计算服务器（4）内待计算数据溢出；
S104：溢出数据通过连接渠道（3）进入另一个服务器；
S105：移动边缘计算服务器（4）已经计算好的数据被所述识别通道（2）识别后直接进入云数据中心（5），溢出数据计算后进入云数据中心（5）；
所述移动边缘计算应用可通过下述公式计算所述运行负荷的预测值，
其中，代表预测值， X代表影响因素，代表误差值， 代表真实值，i=1,2,3,4，……， 、代表模型参数， 代表负荷参数的预测值， 代表模型参数， 代表APP使用的数量、用户加载数据对所述运行负荷的影响因素；
所述运行负荷的预测值可通过以上计算得到接近真实的数值，与所述预设负荷的值进行大小比对，判断数据是否溢出，当所述运行负荷的预测值大于所述预设负荷的值时，则数据溢出。
2.如权利要求1所述的一种移动边缘计算APP负荷分担的方法，其特征在于，所述移动边缘计算APP负荷分担的方法包括以下详细步骤：A101：由四个部署有移动边缘计算服务器（4）上的移动边缘计算应用（1）构成一个基本的负荷分担单元，多个负荷分担单元构成负荷分担网；
A102：在部署有移动边缘计算服务器（4）上的移动边缘计算应用（1）上设置识别通道（2），相邻两个移动边缘计算服务器（4）之间建立连接渠道（3），识别通道（2）经过连接渠道（3）；
A103：部署有移动边缘计算服务器（4）上的移动边缘计算应用（1）的运行负荷达到移动边缘计算应用（1）的预设负荷时，移动边缘计算服务器（4）内待计算数据溢出；
A104：当移动边缘计算服务器（4）中存在空余的可用资源时，以使移动边缘计算服务器（4）根据空余的可用资源，建立与移动边缘计算应用（1）相同类型的并行移动边缘计算应用（1），溢出数据通过连接渠道（3）进入移动边缘计算服务器（4）内进行计算处理；
A105：移动边缘计算服务器（4）已经计算好的数据被识别通道（2）识别后直接进入云数据中心（5），溢出数据通过连接渠道（3）进入相邻的移动边缘计算服务器（4）计算，计算后进入云数据中心（5）。
3.如权利要求1所述的一种移动边缘计算APP负荷分担的方法，其特征在于，所述移动边缘计算APP负荷分担的方法包括以下详细步骤：B101：由多个部署有移动边缘计算服务器（4）上的移动边缘计算应用（1）和独立的MEC服务器（6）构成一个基本的负荷分担单元，多个负荷分担单元构成负荷分担网；
B102：在独立的MEC服务器（6）上设置识别通道（2），移动边缘计算服务器（4）和MEC服务器（6）之间建立连接渠道（3），识别通道（2）经过连接渠道（3）；
B103：部署有移动边缘计算服务器（4）上的移动边缘计算应用（1）的运行负荷达到移动边缘计算应用（1）的预设负荷时，移动边缘计算服务器（4）内待计算数据溢出；
B104：当MEC服务器（6）中存在空余的可用资源时，以使MEC服务器（6）根据空余的可用资源，建立与移动边缘计算应用（1）相同类型的并行移动边缘计算应用（1），溢出数据通过连接渠道（3）进入MEC服务器（6）建立的进行移动边缘计算应用（1）中计算处理；
B105：移动边缘计算服务器（4）已经计算好的数据被识别通道（2）识别后直接进入云数据中心（5），溢出数据通过连接渠道（3）进入MEC服务器（6）计算，计算后进入云数据中心（5）。
4.如权利要求1-3任一项所述的一种移动边缘计算APP负荷分担的方法，其特征在于，所述识别通道（2）包括接收端（21）、识别中心单元（22）和输出端（23），接收端（21）将溢出数据和移动边缘计算应用（1）计算完成的数据均接收并发送至识别中心单元（22），识别中心单元（22）将溢出数据和移动边缘计算应用（1）计算完成的数据分类，其中溢出数据通过输出端（23）进入相邻移动边缘计算应用（1）的移动边缘计算服务器（4），移动边缘计算应用（1）计算完成的数据通过输出端（23）进入云数据中心（5）。
5.如权利要求1-3任一项所述的一种移动边缘计算APP负荷分担的方法，其特征在于，所述识别通道（2）包括接收端（21）、识别中心单元（22）和输出端（23），接收端（21）将溢出数据和移动边缘计算应用（1）计算完成的数据均接收并发送至识别中心单元（22），识别中心单元（22）将溢出数据和移动边缘计算应用（1）计算完成的数据分类，其中溢出数据通过输出端（23）进入MEC服务器（6），移动边缘计算应用（1）计算完成的数据通过输出端（23）进入云数据中心（5）。
6.如权利要求4所述的一种移动边缘计算APP负荷分担的方法，其特征在于，所述移动边缘计算服务器（4）包括分选单元（61）和计算单元（62），移动边缘计算应用（1）接收到业务信息后传递至分选单元（61），分选单元（61）优先检测计算单元（62）是否存有可用计算空间，当计算单元（62）存在可用计算空间，分选单元（61）将业务信息传递至计算单元（62），当计算单元（62）不存在可用计算空间，分选单元（61）将业务信息传递至连接渠道（3）的端口（31）。
7.如权利要求6所述的一种移动边缘计算APP负荷分担的方法，其特征在于，所述连接渠道（3）的端口（31）和计算单元（62）均呈树状，每个计算单元（62）均对应一个端口（31），端口（31）接收业务信息后，连接渠道（3）会立即将业务信息传输至识别通道（2）。
8.如权利要求1所述的一种移动边缘计算APP负荷分担的方法，其特征在于，S101中由3个部署有移动边缘计算服务器（4）上的移动边缘计算应用（1）和一个独立的MEC服务器（6）构成一个基本的负荷分担单元。
9.如权利要求1所述的一种移动边缘计算APP负荷分担的方法，其特征在于，S101中由3个部署有移动边缘计算服务器（4）上的移动边缘计算应用（1）和两个独立的MEC服务器（6）构成一个基本的负荷分担单元，其中一个MEC服务器（6）上设置识别通道（2），两个MEC服务器（6）之间建立连接渠道（3），识别通道（2）经过连接渠道（3）。
10.如权利要求9所述的一种移动边缘计算APP负荷分担的方法，其特征在于，所述MEC服务器（6）包括分选单元（61）和计算单元（62），连接渠道（3）将业务信息传递至MEC服务器（6）的分选单元（61），分选单元（61）优先检测计算单元（62）是否存有可用计算空间，当计算单元（62）存在可用计算空间，分选单元（61）将业务信息传递至计算单元（62），当计算单元（62）不存在可用计算空间，分选单元（61）通过连接渠道（3）将业务信息传递另一个MEC服务器（6）。
一种移动边缘计算APP负荷分担的方法
技术领域
[0001] 本发明涉及负荷分担技术领域，特别涉及一种移动边缘计算APP负荷分担的方法。
背景技术
[0002] 移动边缘计算(Mobile Edge Computing, MEC)可利用无线接入网络就近提供电信用户IT所需服务和云端计算功能，而创造出一个具备高性能、低延迟与高带宽的电信级服务环境，加速网络中各项内容、服务及应用的快速下载，让消费者享有不间断的高质量网络体验；移动边缘计算MEC把无线网络和互联网两者技术有效融合在一起，并在无线网络侧增加计算、存储、处理等功能，构建了开放式平台以植入应用，并通过无线API开放无线网络与业务服务器之间的信息交互，对无线网络与业务进行融合，将传统的无线基站升级为智能化基站，但是当某个移动边缘计算应用的用户数量较多时，会出现移动边缘计算服务器为该移动边缘计算应用预先分配的资源不足以为这些用户提供服务，从而导致用户连接中断，或者响应超时等问题。
[0003] 专利号为CN201610978293.X的一种移动边缘计算应用负荷分担的方法和控制器，该方法包括：控制器检测到部署在移动边缘计算服务器上的移动边缘计算应用的运行负荷达到所述移动边缘计算应用的预设负荷时，所述控制器增加所述移动边缘计算应用的可用资源，以使所述移动边缘计算应用利用增加后的可用资源对所述移动边缘计算应用的业务进行处理；和/或，所述控制器建立与所述移动边缘计算应用相同类型的并行移动边缘计算应用；所述控制器利用所述相同类型的并行移动边缘计算应用对所述移动边缘计算应用的业务进行处理，提高了对移动边缘计算应用的业务的处理效率。但是该专利中采用控制器检测负荷，检测出负荷过大之后将一部分业务信息搬运至事先建立的并行移动边缘计算应用中进行计算，首先，数据转移会产生数据丢失的风险，其次业务信息搬运数量需要通过并行移动边缘计算应用和移动边缘计算应用的可用资源决定，该可用资源是动态变化的，搬运数量过多会造成并行移动边缘计算应用端拥堵，搬运数量过少移动边缘计算应用的负荷未有效缓解。
发明内容
[0004] 本发明的目的在于提供一种移动边缘计算APP负荷分担的方法，有效缓解移动边缘计算服务器的计算负荷，且无需对搬运的业务信息数量进行考虑，也无需对移动边缘计算应用的可用资源进行严密监控，以解决上述背景技术中提出的问题。
[0005] 为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
[0006] 一种移动边缘计算APP负荷分担的方法，包括以下步骤：
[0007] S101：建立一个基本的负荷分担单元，多个负荷分担单元构成负荷分担网；
[0008] S102：在部署有移动边缘计算服务器上的移动边缘计算应用上设置识别通道，并建立连接渠道，识别通道经过连接渠道；
[0009] S103：部署有移动边缘计算服务器上的移动边缘计算应用的运行负荷达到所述移动边缘计算应用的预设负荷时，移动边缘计算服务器内待计算数据溢出；
[0010] S104：溢出数据通过连接渠道进入另一个服务器；
[0011] S105：移动边缘计算服务器已经计算好的数据被所述识别通道识别后直接进入云数据中心，溢出数据计算后进入云数据中心。
[0012] 进一步地，所述移动边缘计算应用可通过下述公式计算所述运行负荷的预测值，[0013]
[0014] 其中， 代表预测值， X代表影响因素，J代表误差值， 代表真实值， ，w、b代表模型参数，公式（1）利用线性回归法，对想要得到的值进行预测，提供的模型参数越多，得到的误差值越接近于零，也就是预测值越接近于真实值；根据公式（1）的原理，可用公式（2）参数回归法对所述运行负荷的值进行预测， 代表负荷参数的预测值， 代表模型参数， 代表APP使用的数量、用户加载数据等对所述运行负荷的影响因素；
[0015] 所述运行负荷的预测值可通过以上计算得到接近真实的数值，与所述预设负荷的值进行大小比对，判断数据是否溢出，当所述运行负荷的预测值大于所述预设负荷的值时，则数据溢出。
[0016] 进一步地，所述移动边缘计算APP负荷分担的方法包括以下详细步骤：
[0017] A101：由四个部署有移动边缘计算服务器上的移动边缘计算应用构成一个基本的负荷分担单元，多个负荷分担单元构成负荷分担网；
[0018] A102：在部署有移动边缘计算服务器上的移动边缘计算应用上设置识别通道，相邻两个移动边缘计算服务器之间建立连接渠道，识别通道经过连接渠道；
[0019] A103：部署有移动边缘计算服务器上的移动边缘计算应用的运行负荷达到移动边缘计算应用的预设负荷时，移动边缘计算服务器内待计算数据溢出；
[0020] A104：当移动边缘计算服务器中存在空余的可用资源时，以使移动边缘计算服务器根据空余的可用资源，建立与移动边缘计算应用相同类型的并行移动边缘计算应用，溢出数据通过连接渠道进入移动边缘计算服务器内进行计算处理；
[0021] A105：移动边缘计算服务器已经计算好的数据被识别通道识别后直接进入云数据中心，溢出数据通过连接渠道进入相邻的移动边缘计算服务器计算，计算后进入云数据中心。
[0022] 进一步地，所述移动边缘计算APP负荷分担的方法包括以下详细步骤：
[0023] B101：由多个部署有移动边缘计算服务器上的移动边缘计算应用和独立的MEC服务器构成一个基本的负荷分担单元，多个负荷分担单元构成负荷分担网；
[0024] B102：在独立的MEC服务器上设置识别通道，移动边缘计算服务器和MEC服务器之间建立连接渠道，识别通道经过连接渠道；
[0025] B103：部署有移动边缘计算服务器上的移动边缘计算应用的运行负荷达到移动边缘计算应用的预设负荷时，移动边缘计算服务器内待计算数据溢出；
[0026] B104：当MEC服务器中存在空余的可用资源时，以使MEC服务器根据空余的可用资源，建立与移动边缘计算应用相同类型的并行移动边缘计算应用，溢出数据通过连接渠道进入MEC服务器建立的进行移动边缘计算应用中计算处理；
[0027] B105：移动边缘计算服务器已经计算好的数据被识别通道识别后直接进入云数据中心，溢出数据通过连接渠道进入MEC服务器计算，计算后进入云数据中心。
[0028] 进一步地，所述识别通道包括接收端、识别中心单元和输出端，接收端将溢出数据和移动边缘计算应用计算完成的数据均接收并发送至识别中心单元，识别中心单元将溢出数据和移动边缘计算应用计算完成的数据分类，其中溢出数据通过输出端进入MEC服务器，移动边缘计算应用计算完成的数据通过输出端进入云数据中心。
[0029] 进一步地，所述识别通道包括接收端、识别中心单元和输出端，接收端将溢出数据和移动边缘计算应用计算完成的数据均接收并发送至识别中心单元，识别中心单元将溢出数据和移动边缘计算应用计算完成的数据分类，其中溢出数据通过输出端进入相邻移动边缘计算应用的移动边缘计算服务器，移动边缘计算应用计算完成的数据通过输出端进入云数据中心。
[0030] 进一步地，所述移动边缘计算服务器包括分选单元和计算单元，移动边缘计算应用接收到业务信息后传递至分选单元，分选单元优先检测计算单元是否存有可用计算空间，当计算单元存在可用计算空间，分选单元将业务信息传递至计算单元，当计算单元不存在可用计算空间，分选单元将业务信息传递至连接渠道的端口。
[0031] 进一步地，所述连接渠道的端口和计算单元均呈树状，每个计算单元均对应一个端口，端口接收业务信息后，连接渠道会立即将业务信息传输至识别通道。
[0032] 进一步地，S101中由个部署有移动边缘计算服务器上的移动边缘计算应用和一个独立的MEC服务器构成一个基本的负荷分担单元。
[0033] 进一步地，S101中由个部署有移动边缘计算服务器上的移动边缘计算应用和两个独立的MEC服务器构成一个基本的负荷分担单元，其中一个MEC服务器上设置识别通道，两个MEC服务器之间建立连接渠道，识别通道经过连接渠道。
[0034] 进一步地，所述MEC服务器包括分选单元和计算单元，连接渠道将业务信息传递至MEC服务器的分选单元，分选单元优先检测计算单元是否存有可用计算空间，当计算单元存在可用计算空间，分选单元将业务信息传递至计算单元，当计算单元不存在可用计算空间，分选单元通过连接渠道将业务信息传递另一个MEC服务器。
[0035] 进一步地，S101中负荷分担单元中设置MEC服务器，MEC服务器和边缘计算服务器之间通过连接渠道连接。
[0036] 与现有技术相比，本发明的有益效果是：
[0037] 1、本发明提出的一种移动边缘计算APP负荷分担的方法，每个计算单元均对应一个连接渠道的端口，端口接收业务信息后，连接渠道会立即将业务信息传输至识别通道，因此，处于流动状态下的连接渠道端口不会存在拥堵，有效缓解移动边缘计算服务器的计算负荷。
[0038] 2、本发明提出的一种移动边缘计算APP负荷分担的方法，移动边缘计算应用的分选单元优先检测计算单元是否存有可用计算空间，当计算单元存在可用计算空间，分选单元将业务信息传递至计算单元，当计算单元不存在可用计算空间，业务信息通过连接渠道输出，形成待处理业务信息数据溢出，无需对搬运的业务信息数量进行考虑，也无需对移动边缘计算应用的可用资源进行严密监控。
附图说明
[0039] 图1为本发明的移动边缘计算APP负荷分担的方法的流程图；
[0040] 图2为本发明实施例一中的移动边缘计算APP负荷分担的方法的连接原理图；
[0041] 图3为本发明实施例一中的移动边缘计算APP负荷分担的方法的流程图；
[0042] 图4为本发明实施例一中的移动边缘计算APP负荷分担的方法的整体结构图；
[0043] 图5为本发明实的移动边缘计算APP负荷分担的方法的移动边缘计算服务器结构图；
[0044] 图6为本发明实施例二中的移动边缘计算APP负荷分担的方法的连接原理图；
[0045] 图7为本发明实施例二中的移动边缘计算APP负荷分担的方法的流程图；
[0046] 图8为本发明实施例二中的移动边缘计算APP负荷分担的方法的整体结构图；
[0047] 图9为本发明实施例三中的移动边缘计算APP负荷分担的方法的连接原理图；
[0048] 图10为本发明实施例三中的移动边缘计算APP负荷分担的方法的整体结构图。
[0049] 图中：1、移动边缘计算应用；2、识别通道；21、接收端；22、识别中心单元；23、输出端；3、连接渠道；31、端口；4、移动边缘计算服务器；5、云数据中心；6、MEC服务器；61、分选单元；62、计算单元。
具体实施方式
[0050] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0051] 实施例一：
[0052] 参阅图1所示，一种移动边缘计算APP负荷分担的方法，包括以下步骤：
[0053] S101：建立一个基本的负荷分担单元，多个负荷分担单元构成负荷分担网；
[0054] S102：在部署有移动边缘计算服务器上的移动边缘计算应用上设置识别通道，并建立连接渠道，识别通道经过连接渠道；
[0055] S103：部署有移动边缘计算服务器上的移动边缘计算应用的运行负荷达到所述移动边缘计算应用的预设负荷时，移动边缘计算服务器内待计算数据溢出；
[0056] S104：溢出数据通过连接渠道进入另一个服务器；
[0057] S105：移动边缘计算服务器已经计算好的数据被所述识别通道识别后直接进入云数据中心，溢出数据计算后进入云数据中心。
[0058] 实施例二：
[0059] 参考图2至图5，实施例二是对实施例一提出的一种移动边缘计算APP负荷分担的方法的整体步骤进行进一步限定，本实施例中，所述方法包括以下详细步骤：
[0060] A101：由四个部署有移动边缘计算服务器4上的移动边缘计算应用1构成一个基本的负荷分担单元，多个负荷分担单元构成负荷分担网；负荷分担单元中设置MEC服务器6，MEC服务器6和边缘计算服务器之间通过连接渠道3连接；
[0061] A102：在部署有移动边缘计算服务器4上的移动边缘计算应用1上设置识别通道2，相邻两个移动边缘计算服务器4之间建立连接渠道3，识别通道2经过连接渠道3；其中相邻两个移动边缘计算服务器4之间通过IP地址建立连接渠道3；识别通道2包括接收端21、识别中心单元22和输出端23，接收端21将溢出数据和移动边缘计算应用1计算完成的数据均接收并发送至识别中心单元22，识别中心单元22将溢出数据和移动边缘计算应用1计算完成的数据分类，其中溢出数据通过输出端23进入相邻移动边缘计算应用1的移动边缘计算服务器4，移动边缘计算应用1计算完成的数据通过输出端23进入云数据中心5；
[0062] A103：部署有移动边缘计算服务器4上的移动边缘计算应用1的运行负荷达到移动边缘计算应用1的预设负荷时，移动边缘计算服务器4内待计算数据溢出；移动边缘计算服务器4包括分选单元61和计算单元62，移动边缘计算应用1接收到业务信息后传递至分选单元61，分选单元61优先检测计算单元62是否存有可用计算空间，当计算单元62存在可用计算空间，分选单元61将业务信息传递至计算单元62，当计算单元62不存在可用计算空间，分选单元61将业务信息传递至连接渠道3的端口31，形成待处理业务信息数据溢出，无需对搬运的业务信息数量进行考虑，也无需对移动边缘计算应用1的可用资源进行严密监控；连接渠道3的端口31和计算单元62均呈树状，每个计算单元62均对应一个端口31，端口31接收业务信息后，连接渠道3会立即将业务信息传输至识别通道2；因此，处于流动状态下的连接渠道3端口31不会存在拥堵，有效缓解移动边缘计算服务器4的计算负荷；
[0063] A104：当移动边缘计算服务器4中存在空余的可用资源时，以使移动边缘计算服务器4根据空余的可用资源，建立与移动边缘计算应用1相同类型的并行移动边缘计算应用1，溢出数据通过连接渠道3进入移动边缘计算服务器4内进行计算处理；
[0064] A105：移动边缘计算服务器4已经计算好的数据被识别通道2识别后直接进入云数据中心5，溢出数据通过连接渠道3进入相邻的移动边缘计算服务器4计算，计算后进入云数据中心5。
[0065] 实施例三：
[0066] 参阅图6至图8，实施例三是对实施例一提出的一种移动边缘计算APP负荷分担的方法的整体步骤进行进一步限定，实施例三与实施例二的区别在于，实施例三采用多个部署有移动边缘计算服务器4上的移动边缘计算应用1和独立的MEC服务器6构成一个基本的负荷分担单元，在此方式下，本实施例中所述移动边缘计算APP负荷分担的方法包括以下详细步骤：
[0067] B101：由多个部署有移动边缘计算服务器4上的移动边缘计算应用1和独立的MEC服务器6构成一个基本的负荷分担单元，多个负荷分担单元构成负荷分担网；其中移动边缘计算服务器4和MEC服务器6之间通过IP地址建立连接渠道3；由3个部署有移动边缘计算服务器4上的移动边缘计算应用1和两个独立的MEC服务器6构成一个基本的负荷分担单元，其中一个MEC服务器6上设置识别通道2，两个MEC服务器6之间建立连接渠道3，识别通道2经过连接渠道3，MEC服务器6包括分选单元61和计算单元62，连接渠道3将业务信息传递至MEC服务器6的分选单元61，分选单元61优先检测计算单元62是否存有可用计算空间，当计算单元62存在可用计算空间，分选单元61将业务信息传递至计算单元62，当计算单元62不存在可用计算空间，分选单元61通过连接渠道3将业务信息传递另一个MEC服务器6，其中一个MEC服务器6作为另一个MEC服务器6的延伸，扩大可用资源，形成层层递进，在不超负荷的状态下，最大程度节约可用资源；
[0068] B102：在独立的MEC服务器6上设置识别通道2，移动边缘计算服务器4和MEC服务器6之间建立连接渠道3，识别通道2经过连接渠道3；识别通道2包括接收端21、识别中心单元
22和输出端23，接收端21将溢出数据和移动边缘计算应用1计算完成的数据均接收并发送至识别中心单元22，识别中心单元22将溢出数据和移动边缘计算应用1计算完成的数据分类，其中溢出数据通过输出端23进入MEC服务器6，移动边缘计算应用1计算完成的数据通过输出端23进入云数据中心5；
[0069] B103：部署有移动边缘计算服务器4上的移动边缘计算应用1的运行负荷达到移动边缘计算应用1的预设负荷时，移动边缘计算服务器4内待计算数据溢出；移动边缘计算服务器4包括分选单元61和计算单元62，移动边缘计算应用1接收到业务信息后传递至分选单元61，分选单元61优先检测计算单元62是否存有可用计算空间，当计算单元62存在可用计算空间，分选单元61将业务信息传递至计算单元62，当计算单元62不存在可用计算空间，分选单元61将业务信息传递至连接渠道3的端口31，形成待处理业务信息数据溢出，无需对搬运的业务信息数量进行考虑，也无需对移动边缘计算应用1的可用资源进行严密监控；连接渠道3的端口31和计算单元62均呈树状，每个计算单元62均对应一个端口31，端口31接收业务信息后，连接渠道3会立即将业务信息传输至识别通道2；因此，处于流动状态下的连接渠道3端口31不会存在拥堵，有效缓解移动边缘计算服务器4的计算负荷；
[0070] B104：当MEC服务器6中存在空余的可用资源时，以使MEC服务器6根据空余的可用资源，建立与移动边缘计算应用1相同类型的并行移动边缘计算应用1，溢出数据通过连接渠道3进入MEC服务器6建立的进行移动边缘计算应用1中计算处理；
[0071] B105：移动边缘计算服务器4已经计算好的数据被识别通道2识别后直接进入云数据中心5，溢出数据通过连接渠道3进入MEC服务器6计算，计算后进入云数据中心5。
[0072] 实施例四：
[0073] 参阅图9至图10，实施例四是对实施例三提出的一种移动边缘计算APP负荷分担的方法的进一步限定，实施例四与实施例三的区别在于：由3个部署有移动边缘计算服务器4上的移动边缘计算应用1和一个独立的MEC服务器6构成一个基本的负荷分担单元，在此方式下，本实施例中所述移动边缘计算APP负荷分担的方法包括以下详细步骤：
[0074] B101：由多个部署有移动边缘计算服务器4上的移动边缘计算应用1和独立的MEC服务器6构成一个基本的负荷分担单元，多个负荷分担单元构成负荷分担网；其中移动边缘计算服务器4和MEC服务器6之间通过IP地址建立连接渠道3；由3个部署有移动边缘计算服务器4上的移动边缘计算应用1和一个独立的MEC服务器6构成一个基本的负荷分担单元；
[0075] B102：在独立的MEC服务器6上设置识别通道2，移动边缘计算服务器4和MEC服务器6之间建立连接渠道3，识别通道2经过连接渠道3；识别通道2包括接收端21、识别中心单元
22和输出端23，接收端21将溢出数据和移动边缘计算应用1计算完成的数据均接收并发送至识别中心单元22，识别中心单元22将溢出数据和移动边缘计算应用1计算完成的数据分类，其中溢出数据通过输出端23进入MEC服务器6，移动边缘计算应用1计算完成的数据通过输出端23进入云数据中心5；
[0076] B103：部署有移动边缘计算服务器4上的移动边缘计算应用1的运行负荷达到移动边缘计算应用1的预设负荷时，移动边缘计算服务器4内待计算数据溢出；移动边缘计算服务器4包括分选单元61和计算单元62，移动边缘计算应用1接收到业务信息后传递至分选单元61，分选单元61优先检测计算单元62是否存有可用计算空间，当计算单元62存在可用计算空间，分选单元61将业务信息传递至计算单元62，当计算单元62不存在可用计算空间，分选单元61将业务信息传递至连接渠道3的端口31，形成待处理业务信息数据溢出，无需对搬运的业务信息数量进行考虑，也无需对移动边缘计算应用1的可用资源进行严密监控；连接渠道3的端口31和计算单元62均呈树状，每个计算单元62均对应一个端口31，端口31接收业务信息后，连接渠道3会立即将业务信息传输至识别通道2；因此，处于流动状态下的连接渠道3端口31不会存在拥堵，有效缓解移动边缘计算服务器4的计算负荷；
[0077] B104：当MEC服务器6中存在空余的可用资源时，以使MEC服务器6根据空余的可用资源，建立与移动边缘计算应用1相同类型的并行移动边缘计算应用1，溢出数据通过连接渠道3进入MEC服务器6建立的进行移动边缘计算应用1中计算处理；
[0078] B105：移动边缘计算服务器4已经计算好的数据被识别通道2识别后直接进入云数据中心5，溢出数据通过连接渠道3进入MEC服务器6计算，计算后进入云数据中心5。
[0079] 实施例五：
[0080] 一种移动边缘计算APP负荷分担的方法，包括所述移动边缘计算应用可通过下述公式计算所述运行负荷的预测值，
[0081]
[0082] 其中， 代表预测值， X代表影响因素，J代表误差值， 代表真实值， ，w、b代表模型参数，公式（1）利用线性回归法，对想要得到的值进行预测，提供的模型参数越多，得到的误差值越接近于零，也就是预测值越接近于真实值；根据公式（1）的原理，可用公式（2）参数回归法对所述运行负荷的值进行预测， 代表负荷参数的预测值， 代表模型参数， 代表APP使用的数量、用户加载数据等对所述运行负荷的影响因素；
[0083] 所述运行负荷的预测值可通过以上计算得到接近真实的数值，与所述预设负荷的值进行大小比对，判断数据是否溢出，当所述运行负荷的预测值大于所述预设负荷的值时，则数据溢出。
[0084] 上述技术方案的有益效果：采用参数回归法来预测运行负荷的数值的优点是计算原理和结构形式简单，预测速度快，APP使用时会提供大量的模型参数，进而所得到的运行负荷预测值的误差越小，与预设负荷进行大小比较时，出现错误的概率较小，更有效的促进数据处理速度。
[0085] 综上所述：本发明提出的一种移动边缘计算APP负荷分担的方法，每个计算单元62均对应一个连接渠道3的端口31，端口31接收业务信息后，连接渠道3会立即将业务信息传输至识别通道2，因此，处于流动状态下的连接渠道3的端口31不会存在拥堵，有效缓解移动边缘计算服务器4的计算负荷；移动边缘计算应用1的分选单元61优先检测计算单元62是否存有可用计算空间，当计算单元62存在可用计算空间，分选单元61将业务信息传递至计算单元62，当计算单元62不存在可用计算空间，业务信息通过连接渠道3输出，形成待处理业务信息数据溢出，无需对搬运的业务信息数量进行考虑，也无需对移动边缘计算应用1的可用资源进行严密监控。
[0086] 以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
