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服务缓存辅助的边缘网络计算卸载与资源分配研究

服务缓存辅助的边缘网络计算卸载与资源分配研究

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作者：范静怡华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

第五代通信系统中大量智能设备的接入和新兴应用服务的涌现带来了巨大的数据流量负荷和终端资源压力。集中式云计算伴随着高回程开销和时延,无法满足用户对网络性能和服务质量愈发严苛的需求。同时,大量对热门数据的重复请求造成数据冗... 详细信息

第五代通信系统中大量智能设备的接入和新兴应用服务的涌现带来了巨大的数据流量负荷和终端资源压力。集中式云计算伴随着高回程开销和时延,无法满足用户对网络性能和服务质量愈发严苛的需求。同时,大量对热门数据的重复请求造成数据冗余,导致网络资源和能量的浪费。服务缓存辅助的边缘计算卸载通过在网络的边缘位置缓存任务执行所需的服务程序数据,充分利用网络边缘的存储、计算和通信资源允许任务卸载并提供就近且可重用的服务程序数据,已成为未来无线网络中提供超低延迟和低功耗绿色通信的重要计算范式。本文以降低任务执行时延、用户能耗成本为目标探索边缘网络中高效的服务缓存放置、任务计算卸载决策和多维资源分配联合优化方案,主要工作如下:(1)考虑具有多任务的用户存在的边缘计算场景,基于将任务执行所需数据划分为输入数据和服务程序数据,提出了支持多个任务重用服务数据的面向服务的服务缓存-计算模型,并表征了任务的异构性。为进一步利用终端侧分布式资源,通过划分协作用户对并结合设备到设备通信技术实现用户间就近的缓存数据传输和共享。以最小化基于缓存受益率的加权时延-能耗系统成本为目标,联合优化服务缓存放置、任务计算卸载策略及频谱带宽、计算资源分配,将联合优化问题分解为两层三个子问题迭代进行求解。仿真结果显示,相较于对比方案所提算法获得了更优的缓存增益和更低的系统成本,并揭示了加权成本模型通过动态控制权重实现时延-能耗的权衡。(2)为进一步加强边缘网络的协作互联互通和时延服务质量保障,结合确定性算力网络资源预留机制为任务提供确定性算力,构建混合分布式-集中式资源池,基于所提服务缓存-计算模型进行云-边-端垂直方向协作计算和多边缘服务器水平方向的协作缓存,同时在边缘多小小区中采用非正交多址接入技术提升网络容量。以最小化系统任务执行总时延为目标,基于局部流行度-缓存多样性、超图染色和几何规划理论,提出服务缓存放置、通信资源分配和任务算力匹配联合优化算法。从仿真结果可得,所提方案在满足时延保障前提下可获得更低的系统总时延和显著的协作缓存增益,相较于正交多址系统有更优的性能。

关键词：服务缓存边缘计算卸载协作缓存机制云-边-端协同计算多维资源分配

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