基于SDN的车联网多MEC动态负载均衡算法

车载自组织网络(VANET)承载的数据规模呈现爆炸性增长趋势。针对车联网中在线卸载场景下,多边缘服务器(MEC)负载不均衡导致车辆卸载成功率严重下降问题,提出一种基于软件定义网络(SDN)的车联网多MEC动态负载均衡算法DFPC。该算法结合排队论中先到先服务和有优先权的服务两种方式,SDN控制器通过一定的等待时延定时收集当前批任务,利用改进的K-means聚类算法快速对多维任务分类,优先入队紧急度相对高的任务;再利用SDN控制器定时收集的MEC上下文信息,实现卸载任务在多个MEC之间分配的动态反馈调节,解决了多MEC之间动态负载不均衡问题,充分利用MEC的计算资源,最终提升了整体车辆卸载成功率。为了验证DFPC算法在真实动态场景下的有效性,设计一种多MEC接入的在线卸载框架MOLF,通过低成本硬件部署模式完成在线卸载场景下负载均衡性能测试。实验结果表明,相比基准方案,DFPC算法平均卸载成功率提升了28%,平均负载方差降低了73%。