面向下一代媒体服务的分布式计算连续体端到端编排
网络与互联网体系结构
2025-10-14 v1
摘要
下一代（5G 及以上）网络通过云/边缘计算技术的日益集成，正变为高度分布的计算平台，理想用于承载新兴的资源密集型和延迟敏感型应用（如工业自动化、扩展现实、分布式人工智能）。面向此类高要求应用的端到端编排涉及功能/数据放置、流量路由以及联合通信/计算/存储资源分配，需新的模型和算法来捕捉：(i) 其无代理化微服务架构；(ii) 其复杂的处理图结构，包括多输入多输出处理阶段；以及 (iii) 高效共享和复制数据流的机会，这些数据流可能对多个功能和/或最终用户有用。为此，我们首先确定现有文献中阻碍高效解决此类应用最优编排的技术差距，即描述为信息感知有向无环图（DAG）的应用。随后，我们利用最近提出的云网络流优化框架和一种新颖的等价 DAG-to-Forest 图转换程序，设计了 IDAGO（Information-Aware DAG Orchestration），一个多准则近似算法，用于在下一代计算集成网络上对下一代媒体服务进行最优编排。
引用
@article{arxiv.2407.08710,
title = {End-to-End Orchestration of NextG Media Services over the Distributed Compute Continuum},
author = {Alessandro Mauro and Antonia Maria Tulino and Jaime Llorca},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.08710},
year = {2025}
}