【摘要】：近年來,隨著移動終端數(shù)量爆發(fā)式增長和新型移動應(yīng)用的涌現(xiàn),敏捷高效地響應(yīng)海量移動用戶請求面臨著巨大的挑戰(zhàn)。當(dāng)前流行的基于云計算的移動應(yīng)用運營模式的缺陷逐步凸顯:由云服務(wù)器處傳輸海量數(shù)據(jù)至用戶端對網(wǎng)絡(luò)鏈路帶寬造成了巨大壓力,增加了響應(yīng)用戶請求的時間,顯著影響了用戶體驗。在此背景下,新型的移動邊緣計算架構(gòu)被提出,具有計算和存儲資源的邊緣節(jié)點被大量部署在接入網(wǎng)內(nèi),以提升用戶設(shè)備承載移動應(yīng)用能力并降低響應(yīng)時間,緩解無線回程網(wǎng)絡(luò)帶寬壓力。由于高清視頻和圖像等多媒體流應(yīng)用內(nèi)容豐富、表現(xiàn)力生動,其在無線網(wǎng)絡(luò)中的流量占比不斷攀升。在移動邊緣網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下,利用邊緣節(jié)點實現(xiàn)高效的多媒體內(nèi)容分發(fā)對提升移動用戶體驗和增加邊緣系統(tǒng)資源利用效率具有重要意義。為此,本文從如下三個方面對邊緣系統(tǒng)的多媒體內(nèi)容分發(fā)和采集方法展開研究:移動邊緣網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計與多維資源分配聯(lián)合優(yōu)化、邊緣節(jié)點多媒體內(nèi)容存儲策略和基于邊緣節(jié)點地理位置的多媒體內(nèi)容采集方法。最后,本文將歸納總結(jié)出相關(guān)領(lǐng)域研究空白和對未來工作的展望。首先,本文將考慮當(dāng)前移動應(yīng)用的多樣化需求及邊緣節(jié)點資源特征,設(shè)計邊緣-云節(jié)點互協(xié)作框架。通過層次化的邊緣結(jié)構(gòu)和中心化的請求處理方式,該框架能在邊緣-云協(xié)同作用下對用戶請求處理作出最優(yōu)決策,具有高效響應(yīng)用戶請求的能力。隨后,基于該協(xié)作框架,本文研究邊緣系統(tǒng)服務(wù)各類多媒體應(yīng)用時的多維資源分配問題。相較于云服務(wù)器,邊緣節(jié)點數(shù)目更多但節(jié)點各類資源有限。為提高移動多媒體用戶體驗和邊緣資源的利用率,邊緣系統(tǒng)內(nèi)的存儲、計算和通信資源需要被合理分配與優(yōu)化調(diào)度。針對該問題,本文建立了一種基于網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和流媒體分發(fā)應(yīng)用特征的資源需求模型。以優(yōu)化各類流媒體分發(fā)質(zhì)量為目標(biāo),本文提出了一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多維資源分配算法,在理論上具有逼近后驗最優(yōu)算法的性能。其次,本文將研究基于邊緣節(jié)點位置特征的內(nèi)容存儲算法設(shè)計。由于多媒體文件數(shù)據(jù)量巨大,而邊緣節(jié)點存儲資源有限,因而需要對各多媒體文件進(jìn)行流行度預(yù)測和分析,以將流行度較高的媒體內(nèi)容緩存在本地。高效的存儲算法可以有效增加本地處理的媒體內(nèi)容請求量,降低處理用戶請求的延時,提高邊緣節(jié)點資源利用率,并降低無線網(wǎng)絡(luò)回程帶寬壓力。為實現(xiàn)上述目標(biāo),本文提出基于邊緣節(jié)點的計算與存儲資源,對用戶請求和多媒體內(nèi)容特征進(jìn)行精細(xì)化的數(shù)據(jù)采集與預(yù)測分析,進(jìn)而制定定制化的內(nèi)容存儲策略,以提高邊緣節(jié)點本地響應(yīng)的用戶請求量。由于邊緣節(jié)點位置特征具有多維特性,其對內(nèi)容請求量的影響未知且隨時間變化,為了制定精細(xì)化的存儲策略,需對此類特征進(jìn)行持續(xù)估計。在此背景下,本文將首先建立用戶請求與地理位置特征之間的數(shù)學(xué)模型。在內(nèi)容的邊緣節(jié)點特征已知的條件下,建立并分析邊緣節(jié)點位置特征向量與用戶請求的關(guān)系�；谏鲜鲫P(guān)系模型,本文將設(shè)計高準(zhǔn)確度的地理位置特征在線預(yù)測算法�；跉v史數(shù)據(jù),通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方式不斷對邊緣節(jié)點特征進(jìn)行在線預(yù)測。最后,根據(jù)上述位置特征在線預(yù)測算法和用戶請求數(shù)學(xué)模型,設(shè)計相應(yīng)的邊緣存儲算法,并對其進(jìn)行理論和數(shù)值分析,并獲取實際數(shù)據(jù)對所設(shè)計的邊緣存儲算法進(jìn)行驗證。然后,我們將研究基于邊緣節(jié)點空間位置信息的多媒體內(nèi)容眾包采集。傳統(tǒng)眾包采集方法主要依賴于云平臺,而基于地理位置信息的邊緣節(jié)點內(nèi)容采集具有更廣泛的前景。地理位置相關(guān)的信息可以直接在邊緣平臺采集并處理,進(jìn)而有效降低傳輸至云平臺處的數(shù)據(jù)量�；谶吘壒�(jié)點的上述優(yōu)勢,本文提出在邊緣節(jié)點采取平臺即服務(wù)(Platform as a Service,PaaS)的方式,探索高效的邊緣空間內(nèi)容眾包采集方法。具體地,本文將首先設(shè)計基于邊緣平臺的內(nèi)容眾包采集模式。在眾包服務(wù)背景下,內(nèi)容需求方首先向眾包平臺提出內(nèi)容采集請求,并提供相應(yīng)的獎勵機(jī)制。在此眾包模式下,本文將設(shè)計空間內(nèi)容眾包采集的獎勵機(jī)制以及參與者選擇算法,利用邊緣節(jié)點計算和存儲資源通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方式,動態(tài)選取眾包應(yīng)用參與者。該長效機(jī)制和在線算法有效規(guī)避了參與者的自私行為,增加了任務(wù)請求者的效用,并實現(xiàn)了眾包平臺長期累積效用的最大化。最后,本文通過理論分析對該算法相比后驗最優(yōu)策略的效用損失進(jìn)行量化;通過抓取實際眾包應(yīng)用數(shù)據(jù),對所設(shè)計算法的性能進(jìn)行實驗驗證。最后,本文對以上研究內(nèi)容和創(chuàng)新點進(jìn)行了總結(jié),基于移動邊緣網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)發(fā)展趨勢和多媒體內(nèi)容存儲與傳輸領(lǐng)域的研究動態(tài)對本文的擴(kuò)展工作進(jìn)行了展望。作為移動邊緣網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和多媒體內(nèi)容存儲、傳輸?shù)慕徊嫜芯糠较?本文對多媒體內(nèi)容在邊緣網(wǎng)絡(luò)中的分發(fā)和采集為移動邊緣系統(tǒng)支撐新型多媒體應(yīng)用提供了理論依據(jù)、性能分析方法和實際部署方案。
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TN929.5
【圖文】：

增長和新型移動服務(wù)的大規(guī)模上線，這種基于云平臺的運營模式將會面臨極大挑戰(zhàn)。逡逑據(jù)思科公司預(yù)測，到２０２０年，全球人均將擁有１．５臺手持無線終端，以及數(shù)以百億逡逑計的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備⑴。如圖１－１所示，從這些無線設(shè)備到云平臺的通信鏈路將會消耗大逡逑量無線頻譜資源和核心網(wǎng)帶寬，給網(wǎng)絡(luò)運營帶來額外負(fù)擔(dān)，使得用戶體驗無法得到逡逑保障。在此背景下，移動邊緣計算（Ｍｏｂｉｌｅ邋Ｅｄｇｅ邋Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，ＭＥＣ）應(yīng)運而生。逡逑移動邊緣計算的主要實現(xiàn)方式是在無線終端周圍的基礎(chǔ)設(shè)施上部署計算和存儲逡逑資源，邊緣路由器、基站、本地主機(jī)和高性能的智能終端等設(shè)備都能成為邊緣服務(wù)逡逑器【２］－［７］。相較于云平臺，移動邊緣平臺的部署使的在本地處理更多用戶請求成為可能。逡逑由此帶來如下三個顯著優(yōu)勢：逡逑ｉ逡逑

接入點逡逑移動終端逡逑圖１－１基于云平臺的移動服務(wù)模型逡逑互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容服務(wù)提供商（Ｃｏｎｔｅｎｔ邋Ｓｅｒｖｉｃｅ邋Ｐｒｏｖｉｄｅｒ，邋ＣＳＰ）邋—直都在積極尋求云計逡逑算解決方案，依靠從云平臺租借的服務(wù)器來完成存儲、計算和管理等基本功能。云逡逑計算平臺擁有海量的計算和存儲資源，其按需付費的運營模式為服務(wù)提供商們節(jié)省逡逑了部署專用服務(wù)器的開銷，同時使敏捷和靈活的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)運營成為可能。因此，逡逑移動應(yīng)用平臺爭相開始實行基于云計算的運營。然而，隨著無線終端數(shù)量的爆發(fā)式逡逑增長和新型移動服務(wù)的大規(guī)模上線，這種基于云平臺的運營模式將會面臨極大挑戰(zhàn)。逡逑據(jù)思科公司預(yù)測，到２０２０年，全球人均將擁有１．５臺手持無線終端，以及數(shù)以百億逡逑計的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備⑴。如圖１－１所示

于上述資源在本地實現(xiàn)一定的管理功能Ｄ如何部署邊緣網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器（包括部署地點逡逑和部署規(guī)模）為首要研[偪翁�。欧洲悼w瘧曜甲櫓賦觶貧咴導(dǎo)撲閆教ǖ拇媧㈠義蝦圖撲闋試從Ω貌渴鷦?wù)V尤臚釁浼蚧低巢慰寄Ｐ腿繽跡保乘盡ｅ義細(xì)貌慰寄Ｐ橢賦觶咴導(dǎo)撲闋試唇徊渴鷦?wù)燍諆趄者与基站相近的地方。用劺C義閑幕腦萍撲閆教ú煌�，邑毌边詫�(dǎo)撲憬詰惚環(huán)植際講渴鴆⒃詒鏡厥迪衷誦杏胛�，辶x掀渫ㄓ眉撲閔璞鋼С中檳饣際�，并具有蠂娄祿夕淤Q(mào)絳蚪涌誒垂┯沒Ш馱擻痰麇義嫌糜胛�。相比云平台，諒T┍咴敵檳庵骰芄桓煜煊τ沒肭�。由诱a哂幸歡ㄥ義系募撲隳芰Γ咴到詰憧梢猿械４澈誦耐牟糠止δ�，睙崂i沒肭笫莼捍嬗脲義狹髁考囁�，壹s氨鏡匭畔⒉杉刃鹿δ�。因此，邑毌边缘系统訐瓷诣�醋魘且貧渝義先臚緄淖勻謊萁�，蕼厦接扰F绱擁ゴ康牧髁抗艿辣湮撲愫屯ㄐ諾耐騁喚岷咸�。辶x洗送

本文編號：2749994