基于移动边缘计算的任务迁移和协作式负载均衡机制
由于使用中心云服务会产生相应的延迟和通信成本,更靠近移动用户的移动边缘计算已经成为处理计算密集型和延迟敏感型应用程序的主要技术.位于网络边缘的小型云数据中心被称为微云,其能够为周围邻近的移动设备提供计算能力,减少服务交付的时延.然而,在移动微云组成的边缘网络环境下,负载均衡问题直接影响了任务的响应时间.为了提高用户服务质量,文中提出基于移动边缘计算的任务迁移和协作式负载均衡机制,包括分别针对用户和微云设计的延迟感知目标选择策略LATS和协作式负载均衡策略CLB.LATS根据微云当前的负载信息为移动用户选择最优的任务迁移对象;CLB使用Balls-into-bins模型,只需要获取局部信息就可以有效地实现移动微云之间的负载均衡.仿真结果表明,所提策略能够有效减小系统延迟和负载差异,同时降低通信和计算成本.
移动边缘计算、用户任务迁移、负载均衡、Balls-into-bins理论、计算通信成本
46
TP393(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61802176,61602235,61501224;江苏省自然科学基金项目BK20161007;江苏省研究生科研与实践创新计划项目KYCX18_1074
2020-01-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
126-131