边缘计算中虚拟化计算平台的自适应资源管理
系统与控制
2019-06-13 v1 系统与控制
摘要
在虚拟化计算平台中，能耗与计算加通信过程相关。然而，文献中提出的大多数能耗模型与节能方案仅考虑活跃的虚拟机（VM），因此总体运营能源支出通常仅与计算过程有关。为弥补这一不足，本文在多接入边缘计算（MEC）范式下考虑一种计算加通信能耗模型，进而提出一种结合流量工程与基于MEC位置服务的具有能量收集（EH）能力的在线服务器管理算法，称为能量感知服务器自动资源控制器（ARCES），用于计算加通信资源的自动伸缩与重配置。主要目标是在严格的逐任务时延约束（即服务质量（QoS））下最小化总体能耗。ARCES联合执行（i）短期服务器需求与收集太阳能预测，（ii）VM软伸缩、工作负载与处理速率分配，以及（iii）传输驱动器（即可快速调谐激光器）的开关与位置感知流量调度相耦合。数值结果表明，相对于未施加能量管理的情况，在不同逐VM重配置代价取值下，ARCES平均实现69%的节能，能耗分别处于31%–45%与21%–25%区间。
引用
@article{arxiv.1906.05008,
title = {Adaptive Resource Management for a Virtualized Computing Platform within Edge Computing},
author = {Thembelihle Dlamini and Ángel Fernandez Gambın},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.05008},
year = {2019}
}
备注
9 pages