利用预测之力：面向延迟敏感移动边缘计算的预测式服务放置
网络与互联网体系结构
2020-06-18 v1 分布式、并行与集群计算
社会与信息网络
摘要
移动边缘计算（MEC）正在兴起，以在移动网络边缘支持延迟敏感的5G应用。当用户在多个MEC节点间不规则移动时，如何动态迁移其服务以维持服务性能（即用户感知延迟）的挑战随之出现。然而，频繁的服务迁移会显著增加运营成本，导致提升性能与降低成本之间的冲突。为解决这些未对齐的目标，本文研究在长期成本预算约束下的移动边缘服务放置性能优化。由于预算涉及未来不确定信息（如用户移动性），该问题具有挑战性。为克服此困难，我们致力于利用预测之力，并倡导基于预测的近未来信息进行预测式服务放置。通过使用双时间尺度Lyapunov优化方法，我们提出一种T时隙预测式服务放置（PSP）算法，基于帧设计整合用户移动性预测。我们从理论上刻画了PSP在成本–延迟权衡方面的性能界。此外，我们提出一种名为PSP-WU的每帧队列权重调整新方案，以利用历史队列信息，其在大幅降低队列长度的同时改善了用户感知延迟质量。严格的理论分析与基于真实数据轨迹的广泛评估证明了所提预测方案的优越性能。
引用
@article{arxiv.2006.09710,
title = {Leveraging the Power of Prediction: Predictive Service Placement for Latency-Sensitive Mobile Edge Computing},
author = {Huirong Ma and Zhi Zhou and Xu Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.09710},
year = {2020}
}
备注
Accepted by IEEE Transactions on Wireless Communications, June 2020