云服務的發(fā)展和普及使得許多新興交互式應用（例如車聯(lián)網(wǎng)（IoV）,智能家居等）成為可能,然而,云計算模式無法滿足延遲敏感性應用程序的低延遲需求。移動邊緣計算（MEC）的提出使該問題得以解決。移動邊緣計算通過將部分原本位于云數(shù)據(jù)中心的服務放置在網(wǎng)絡的邊緣,使計算和存儲資源更靠近用戶,從而減少通信時延,提高終端用戶的體驗質量（QoE）。然而,在移動邊緣計算環(huán)境中,存在以下問題:（1）由于用戶的移動性,可以為用戶提供服務的MEC服務器也是動態(tài)變化的。因此,用戶請求的邊緣服務（Edge Service）需要在邊緣節(jié)點之間遷移。在邊緣服務遷移完成之前,用戶只能訪問在前一個邊緣節(jié)點上運行的邊緣服務,然而將服務請求從用戶正在連接的MEC服務器轉發(fā)到另一個MEC服務器會顯著增加服務的響應時間,從而導致用戶QoE大幅度地降低。（2）隨著邊緣服務數(shù)目的迅速增長,從眾多功能相同邊緣服務中選擇出滿足用戶需求的邊緣服務變得困難。此外,由于移動邊緣計算的位置感知性、遷移性、臨近性等特征,邊緣服務具有典型的動態(tài)性特征,需要有一種靈活的機制來對邊緣服務進行有效的動態(tài)維護。為解決上述問題,本文首先提出了一種基于傳輸功率控... 

【文章來源】：安徽大學安徽省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學位級別】：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 國內外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內容與成果
    1.4 論文組織結構
第二章 相關理論基礎與技術
    2.1 移動邊緣計算概述
        2.2.1 移動邊緣計算產(chǎn)生背景
        2.2.2 移動邊緣計算應用場景
    2.2 服務遷移過程
    2.3 本章小結
第三章 基于傳輸功率控制的服務遷移優(yōu)化方法
    3.1 問題描述
    3.2 系統(tǒng)模型
    3.3 問題求解
    3.4 實驗結果與分析
        3.4.1 PSO參數(shù)選擇實驗
        3.4.2 對比實驗結果分析
    3.5 本章小結
第四章 移動邊緣計算環(huán)境下的服務維護算法
    4.1 問題描述
    4.2 Skyline Graph模型
    4.3 Skyline Graph算法
        4.3.1 SG-Construct算法
        4.3.2 SG-Insert算法
        4.3.3 SG-Delete算法
        4.3.4 SG-Update算法
        4.3.5 SG-Find算法
        4.3.6 算法復雜度分析
    4.4 實驗結果與分析
        4.4.1 數(shù)據(jù)集與實驗設定
        4.4.2 實驗結果分析
    4.5 本章小結
第五章 總結與展望
    5.1 論文總結
    5.2 研究展望
參考文獻
攻讀碩士學位期間參與的項目和取得的成果
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]邊緣計算:萬物互聯(lián)時代新型計算模型[J]. 施巍松,孫輝,曹杰,張權,劉偉.  計算機研究與發(fā)展. 2017(05)
[2]面向動態(tài)環(huán)境的復合服務自適應方法[J]. 呂晨,姜偉,虎嵩林.  計算機學報. 2016(02)
[3]基于Skyline的QoS感知的動態(tài)服務選擇[J]. 吳健,陳亮,鄧水光,李瑩,鄺礫.  計算機學報. 2010(11)

碩士論文
[1]移動邊緣計算環(huán)境下的服務遷移策略設計與實現(xiàn)[D]. 陳建業(yè).北京郵電大學 2018



本文編號：3290529