基于车辆边缘云架构的处理任务分配优化
网络与互联网体系结构
2020-07-24 v1
摘要
车辆边缘计算是一种新型分布式处理架构，它利用车辆处理能力的革新，为基于物联网（IoT）的系统提供高能效服务与低时延。边缘计算依赖一组位于终端用户附近的分布式处理节点（即车辆）。本文中，我们考虑一种车辆边缘云（VEC），其由一组车辆簇构成，这些车辆簇通过整合簇内计算资源形成临时性车辆云。我们通过建立混合整数线性规划（MILP）优化模型来解决所提车辆边缘架构中的处理分配问题，该模型联合最小化功耗、传播时延与排队时延。结果表明，处理节点（PN）距接入点（AP）越近，功耗与时延越低，因为距离与跳数影响传播时延与排队时延。然而，当 AP 以较低服务速率相对于业务到达速率运行时，AP 处的排队时延成为限制因素。因此，当目标函数包含排队时延且 AP 以低服务速率运行时，避免了在车辆节点（VN）上处理任务。AP 服务速率的提升导致更低排队时延与更好的 VN 利用率。
引用
@article{arxiv.2007.12108,
title = {Optimization of Processing Allocation in Vehicular Edge Cloud based Architecture},
author = {Amal A. Alahmadi and T. E. H. El-Gorashi and Jaafar M. H. Elmirghani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.12108},
year = {2020}
}