PDMA：面向时延感知与移动感知的移动边缘计算概率式服务迁移方法
分布式、并行与集群计算
2021-06-11 v1
摘要
作为 5G 时代的一项关键技术，移动边缘计算（MEC）近年来发展迅速。MEC 旨在降低移动用户的服务时延，同时缓解核心网络的处理压力。MEC 可视为云计算在用户侧的延伸，其能够部署边缘服务器并将计算资源拉近移动用户，提供更高效的交互。然而，由于用户的动态移动性，用户与边缘服务器之间的距离会动态变化，从而可能导致服务质量（QoS）波动。因此，当移动用户在 MEC 环境中移动时，需要一定方法对部署在边缘服务器上的服务进行调度以保障用户体验。本文对 MEC 场景中的服务调度进行建模，并提出一种基于简洁概率方法的时延感知与移动感知服务管理方法。该方法计算复杂度低，能有效降低服务时延与迁移成本。此外，我们利用多个真实数据集进行实验，并使用 iFogSim 评估算法性能。结果表明，与基线相比，我们所提方法能在服务时延上优化性能，提升 8% 至 20%，并在高峰时段将迁移成本降低逾 75%。
引用
@article{arxiv.2106.05584,
title = {PDMA: Probabilistic Service Migration Approach for Delay-aware and Mobility-aware Mobile Edge Computing},
author = {Minxian Xu and Qiheng Zhou and Huaming Wu and Weiwei Lin and Kejiang Ye and Chengzhong Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.05584},
year = {2021}
}
备注
22 pages, 10 figures, accepted by Software: Practice and Experience, 2021