面向多边缘设备协作的任务卸载和服务缓存在线联合优化机制

张秋平 孙 胜 刘 敏 李忠诚 张曾琪

(中国科学院计算技术研究所 北京 100190)

(中国科学院大学 北京100049)

(zhangqiuping＠ict.ac.cn)

近年来,随着无线网络技术的飞速发展,移动终端设备数量剧增.数百亿的移动终端设备导致数据爆炸性增长,催生出许多计算密集型和时延敏感型的新兴应用,如人脸识别、虚拟/增强现实等.这些新兴应用具有低时延、高带宽等服务需求.传统云计算将移动终端用户产生的数据传输到远端云服务器中进行集中处理,由于传输距离较长、回程链路受限等原因导致响应时延过高(数十至百毫秒级[1])、网络拥塞等问题,难以满足计算密集型和时延敏感型应用的服务需求.在此背景下,移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)应运而生.

移动边缘计算通过在距离移动终端用户较近的无线网内部部署一定的通信、计算、存储等资源,提供类似云计算中心的能力,允许终端用户将自身产生的计算密集型和时延敏感型的计算任务卸载到边缘设备处执行,利用边缘设备靠近数据源的优势达到显著缩短传输距离、降低处理时延、改善用户体验、提升网络运行效率的目的.区别于云计算中的大规模数据处理中心,移动边缘计算中边缘设备的通信、计算、存储等资源相对有限.当终端用户的任务需求激增时,大量终端用户需要向边缘设备卸载任务,但是由于边缘设备资源相对有限,因此容易出现任务负载过重、处理时延增加等问题,导致任务处理的时效性缺失.另一方……