移動邊緣計算技術將計算能力外推或下沉到移動接入網的邊緣,方便蜂窩網與云計算服務的深度融合,最大限度地減少交付業(yè)務的端到端時延。但云計算與無線接入網的結合也迎來了一系列挑戰(zhàn),其中邊緣環(huán)境中資源的限制和用戶移動性的問題尤為突出。本文基于開源OpenStack和Kubernetes云平臺,結合具體移動邊緣應用場景,設計和實現(xiàn)了一個面向用戶服務的遷移系統(tǒng),主要工作內容和創(chuàng)新點如下:首先,論文分析對比主流的云計算管理平臺,選擇OpenStack和Kubernetes為研究對象,深入研究其系統(tǒng)架構、核心組件的功能及工作流程和部分源碼機制,探索并實現(xiàn)了面向用戶的服務遷移在兩個平臺上的實施方式。其次,論文結合虛擬化平臺提供的資源管理功能和蜂窩小區(qū)的終端定位技術,針對移動邊緣環(huán)境中用戶跨區(qū)切換的場景,設計并實現(xiàn)了面向用戶的服務遷移原型系統(tǒng)。經過測試,該系統(tǒng)可以及時的監(jiān)測用戶的跨區(qū)行為并對實時內存、服務鏡像和增量鏡像做出遷移。最后,論文針對多用戶下的復雜場景提出了用于資源分配的服務調度和預測模型,采用遺傳算法、回歸算法和BP(Back Propagation)神經網絡算法進行求解,并與通用最優(yōu)化計算軟件GLPK進行比較。結果發(fā)現(xiàn),在小規(guī)模場景下,本文提出的模型求解方法可以在犧牲30%性能的前提下,計算時間縮短一個數(shù)量級。
【學位單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TN929.5
【部分圖文】：

其中核心網絡是通過有線連接的，移動設備可以通過無線連接到無線接入網絡，無線網絡通過支持高速率傳輸?shù)囊蕴W接口連接基站和回程網絡。圖2.1 蜂窩網絡架構移動邊緣計算位于云和移動設備之間的層，所以，基礎設施衍生為三層層次結構：云、移動邊緣計算、移動設備，服務模型如圖 2.2 所示。移動邊緣計算借鑒云計算的經驗來支持和增強終端設備的性能。不同類型的移動設備和傳感器，例如物聯(lián)網、大數(shù)據和社交平臺，通過邊緣連接到核心網絡上，即無線接入網和移動邊緣計算。因此，圖 2.2 中的每個移動邊緣計算邊緣平臺表示的是擁有特定目標移動環(huán)境的應用和服務的移動邊緣云[14]。圖2.2 移動邊緣計算三層架構移動邊緣計算平臺由內置 IT 服務的分布式服務器或虛擬服務器構成，這些服務器部署在移動用戶附近的場所。移動邊緣計算平臺利用蜂窩網絡元件，例如基站、Wifi 接入點或低功率蜂窩基站。為了推動基站智能化和更有效的優(yōu)化無線接入網服務，移動邊緣計算營造了一個新的充滿活力生態(tài)系統(tǒng)

[14]。圖2.2 移動邊緣計算三層架構移動邊緣計算平臺由內置 IT 服務的分布式服務器或虛擬服務器構成，這些服務器部署在移動用戶附近的場所。移動邊緣計算平臺利用蜂窩網絡元件，例如基站、Wifi 接入點或低功率蜂窩基站。為了推動基站智能化和更有效的優(yōu)化無線接入網服務，移動邊緣計算營造了一個新的充滿活力生態(tài)系統(tǒng)，創(chuàng)造了一個新的價值鏈，給附近的用戶提供智能的服務�？偠灾�，移動邊緣計算重點就是將云計算資源（如計算、網絡、存儲等）推向移動網絡的邊緣來提供云計算，已滿足現(xiàn)在日益復雜的業(yè)務需求

南京郵電大學碩士研究生學位論文 第二章 移動邊緣計算與服務遷移技術綜述求的應用程序，比如游戲、AR 應用、移動大數(shù)據分析等等。2.1.3 移動邊緣計算主要組成部分ESTI 提出了一個移動邊緣計算框架，涉及到一般實體，包括系統(tǒng)級、主機級和網絡級實體，如圖 2.3 所示[6]。
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本文編號：2872188