利用渗透计算管理服务异构性

随着发出连续服务请求的设备数量增加以及流媒体和实时数据处理等延迟敏感应用的显著普及，更接近用户的计算资源供应变得日益重要。雾计算通过在用户与公有/私有云基础设施之间引入“雾”层，为这类应用提供了解决方案。这种方法能够降低整体处理延迟，但利用此类计算基础设施时的冗余、成本效益以及基于服务特性差异处理服务的问题依然存在。由于计算资源和进程需求的变化而导致的服务特性差异被称为服务异构性。解决这些问题的一个潜在方案是使用渗透计算——这是一种最近引入的范式，允许根据资源使用情况（如数据中心与网络边缘资源上的能量、负载、处理时间等参数）对服务进行划分。服务供应随后可以跨越计算基础设施的不同层进行划分，从边缘设备、传输中节点到数据中心，并由渗透软件层支持。本文提出了一种基于适应度的渗透算法，通过更有效地利用现有雾服务器资源来支持渗透计算。所提出的方法遵循渗透原理，能够高效地分配和调度服务。数值模拟结果展示了该方法在降低分配时间和提高高资源利用率下服务处理概率方面的增益。