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邊緣計算中基于代價優(yōu)化的任務(wù)分配與卸載

發(fā)布時間:2025-02-08 19:24
  在計算任務(wù)的執(zhí)行過程中,為了提高執(zhí)行效率,并且最小化執(zhí)行開銷,計算任務(wù)往往會被卸載到具有更多計算資源,I/O資源以及存儲資源的設(shè)備上。在進(jìn)行卸載之前,一個應(yīng)用或者服務(wù)被抽象成為一個帶權(quán)重的有向無環(huán)圖,其中,一個圖節(jié)點(diǎn)代表應(yīng)用或者服務(wù)中的一個計算任務(wù),節(jié)點(diǎn)之間的邊代表了計算任務(wù)之間存在通信。目前的研究都旨在給定卸載策略算法,將該應(yīng)用或者服務(wù),也即圖切分成兩個部分,一部分保留在本地執(zhí)行,一部分卸載到其他設(shè)備上執(zhí)行,以達(dá)到優(yōu)化執(zhí)行效率,減小執(zhí)行開銷的目的。為了簡化問題,當(dāng)前的研究在進(jìn)行抽象建模的時候,往往會忽略當(dāng)兩個計算任務(wù)位于同端時的通信代價,而只考慮當(dāng)兩個計算任務(wù)位于不同端時的跨端通信代價。此外,當(dāng)前研究都忽略了跨端通信代價是非對稱的。但是在邊緣計算框架中,尤其是當(dāng)前,在大多數(shù)應(yīng)用服務(wù)都以微服務(wù)架構(gòu)部署的時候,這些被忽略的條件都必須重新納入模型。因?yàn)樵谶吘売嬎憧蚣苤?一個應(yīng)用服務(wù)被拆分為多個松耦合的簡單微服務(wù),部署在由多臺機(jī)器組成的多個集群中。不同于在同一個機(jī)器內(nèi)通過共享內(nèi)存進(jìn)行高效通信,這些微服務(wù)之間的通訊需要跨越機(jī)器,更加復(fù)雜昂貴,導(dǎo)致通信代價不可忽略。而且,由于上下行帶寬不一致,網(wǎng)絡(luò)...

【文章頁數(shù)】:60 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 引言
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究目標(biāo)
    1.4 論文結(jié)構(gòu)
第2章 任務(wù)卸載模型
    2.1 當(dāng)前研究采用的模型
    2.2 新模型
        2.2.1 異構(gòu)模型
        2.2.2 同構(gòu)模型
    2.3 本章小結(jié)
第3章 模型復(fù)雜度分析
    3.1 異構(gòu)模型復(fù)雜度分析
        3.1.1 異構(gòu)模型的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)
        3.1.2 Weighted Max 2-SAT問題
        3.1.3 復(fù)雜度分析
    3.2 同構(gòu)模型復(fù)雜度分析
        3.2.1 同構(gòu)模型的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)
        3.2.2 最大流最小割問題
        3.2.3 復(fù)雜度分析
    3.3 本章小結(jié)
第4章 計算任務(wù)卸載策略算法
    4.1 異構(gòu)近似算法HETO
        4.1.1 算法步驟
        4.1.2 算法實(shí)例
    4.2 同構(gòu)最優(yōu)算法VMC
        4.2.1 算法步驟
        4.2.2 算法實(shí)例
    4.3 本章小結(jié)
第5章 算法的實(shí)現(xiàn)與性能分析
    5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
    5.2 異構(gòu)算法HETO性能評估與比較
    5.3 同構(gòu)算法VMC性能評估與比較
    5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與未來工作
    6.1 總結(jié)
    6.2 未來工作
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡歷及攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果



本文編號:4031862

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