基于移動邊緣計算環境下的服務緩存和任務調度聯合優化算法

杜建華，王立俊，謝寒生,趙卓寧, 王雙雙

(1.海南省氣象信息中心，?？?570203；2.成都信息工程大學，成都 610225；3.海南省南海氣象防災減災重點實驗室，?？?570203)

0 引言

物聯網以及無線通信技術的推陳出新，使得各種移動相關應用呈爆炸式發展勢頭。大量的計算密集和時間敏感型應用，在通信資源和計算資源方面對網絡基礎設施提出了更高的要求。而傳統云計算框架中，網絡帶寬因終端設備與云中心服務器之間要處理大量數據上傳、處理和結果的回傳，承受巨大的壓力。為提高資源效率和用戶體驗，移動邊緣計算(MEC,mobile edge computing)框架能夠給予移動終端以任務卸載支持，使得云計算服務從集中云擴展至網絡邊緣，在近端提供資源的同時有效降低了服務延遲。需要注意的是，邊緣設備在通信、計算、存儲資源等方面具有一定的局限性，尤其是當終端用戶的任務需求激增時。大量終端用戶向邊緣設備卸載任務，會造成邊緣設備資源緊張、負載過重和任務處理時延的增加，影響任務處理的時效和用戶體驗。此外，各邊緣設備間的負載不均衡現象會進一步加劇，部分閑置的服務資源無法被充分利用。

為了給終端用戶提供更準確、更精確粒度的服務，一些基于移動邊緣計算的服務緩存策略被提出。文獻[10]對支持MEC的密集蜂窩網絡中的動態服務緩存策略進行了研究，提出了一種高效的基于聯合優化動態服務緩存和任務卸載的在線算法。文獻[11]針對MEC系統在服務異構性、空間需求耦合和分散協調等方面存在的問題，基于MEC的密集小區網絡中的協作服務部署方法進行了分析，提出了一種高效的分布式算法?！?br>