隨著5G時(shí)代的來臨,霧計(jì)算作為新興技術(shù)正在蓬勃發(fā)展。霧節(jié)點(diǎn)為用戶提供強(qiáng)大計(jì)算能力與存儲資源,并提供低時(shí)延、高帶寬、位置感知和內(nèi)容緩存等服務(wù),使得用戶得到更好的服務(wù)體驗(yàn)與更低的能量消耗。計(jì)算遷移充分利用霧節(jié)點(diǎn)的資源正逐漸成為霧計(jì)算的主要研究內(nèi)容。計(jì)算遷移常以終端用戶的能耗為衡量,而忽略了霧節(jié)點(diǎn)的能耗;隨著動態(tài)電壓調(diào)節(jié)（Dynamic Voltage Scaling,DVS）在設(shè)備中的集成,計(jì)算遷移機(jī)制可以變得更加靈活高效。本文以霧節(jié)點(diǎn)能耗和用戶時(shí)延為性能指標(biāo),旨在找出最優(yōu)的計(jì)算遷移機(jī)制,更好的提升霧計(jì)算中計(jì)算遷移方案的性能以及用戶體驗(yàn)感。本文的主要貢獻(xiàn)包括以下三方面:1)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)場景下時(shí)延保證的能量高效計(jì)算遷移機(jī)制:針對霧計(jì)算中的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)場景提出了一種具有時(shí)延保證的能量高效的計(jì)算遷移機(jī)制。該機(jī)制以霧節(jié)點(diǎn)能耗最小化為目標(biāo),以能量開銷和時(shí)間延遲為主要約束條件構(gòu)建優(yōu)化問題模型。它在霧節(jié)點(diǎn)能耗的組成部分有一個(gè)綜合考慮,包括本地計(jì)算能耗,傳輸和等待狀態(tài)的能量消耗。為了解決該優(yōu)化問題,本部分提出了一種加速的梯度下降計(jì)算遷移算法,它可以快速地找到最優(yōu)的遷移比率,提高了傳統(tǒng)方法的收斂速度。最后,數(shù)值... 

【文章來源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 研究現(xiàn)狀與關(guān)鍵問題分析
    1.3 研究內(nèi)容及安排
第二章 相關(guān)背景知識介紹
    2.1 霧計(jì)算與計(jì)算遷移
        2.1.1 霧計(jì)算概述
        2.1.2 計(jì)算遷移
        2.1.3 霧節(jié)點(diǎn)資源分配
    2.2 動態(tài)電壓調(diào)節(jié)
        2.2.1 動態(tài)電壓調(diào)節(jié)概述
        2.2.2 動態(tài)電壓調(diào)節(jié)策略
    2.3 內(nèi)容緩存
        2.3.1 內(nèi)容緩存概述
        2.3.2 內(nèi)容緩存策略
    2.4 本章小結(jié)
第三章 IIoT場景下時(shí)延保證的能量高效計(jì)算遷移研究
    3.1 引言
    3.2 相關(guān)工作
    3.3 系統(tǒng)模型
        3.3.1 本地霧計(jì)算
        3.3.2 云服務(wù)器計(jì)算
    3.4 問題的構(gòu)建與求解
    3.5 性能分析
    3.6 本章小結(jié)
第四章 IIoT場景下能耗最優(yōu)的動態(tài)計(jì)算遷移研究
    4.1 引言
    4.2 問題構(gòu)建
    4.3 優(yōu)化問題求解
    4.4 性能評估
    4.5 本章小結(jié)
第五章 融入內(nèi)容緩存的時(shí)延最小化計(jì)算遷移研究
    5.1 引言
    5.2 模型介紹
    5.3 問題構(gòu)建
    5.4 求解算法
        5.4.1 云霧協(xié)作主動緩存
        5.4.2 計(jì)算遷移決策與資源分配
    5.5 仿真結(jié)果
    5.6 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 論文研究工作總結(jié)
    6.2 進(jìn)一步研究工作展望
參考文獻(xiàn)
附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文
附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間申請的專利
附錄3 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目
致謝



本文編號：2991009