PRIMAL：移动边缘计算中的利润最大化化身放置
网络与互联网体系结构
2015-10-16 v1 分布式、并行与集群计算
摘要
我们提出一种微云(cloudlet)网络架构，将计算资源从集中式云带到边缘。因此，每个用户设备(UE)可以与其化身（位于微云中的软件克隆）通信，具有更低的端到端(E2E)延迟。然而，UE随时间移动，如果UE的化身停留在原始微云中，可能无法保持低E2E延迟。因此，启用实时化身迁移（即基于UE位置将UE的化身迁移到合适的微云）以维持每个UE与其化身之间的低E2E延迟。另一方面，迁移本身在化身资源方面产生额外开销，这会损害化身中运行的应用性能。通过考虑实时化身迁移的增益（即E2E延迟减少）和成本（即迁移开销），我们为微云网络提出一种利润最大化化身放置(PRIMAL)策略，以通过选择性地将化身迁移到其最优位置来优化迁移增益与迁移成本之间的权衡。仿真结果表明，与其他两种策略（即Follow Me Avatar和Static）相比，PRIMAL在保持UE与其化身之间的低平均E2E延迟同时最小化迁移成本方面最大化利润。
引用
@article{arxiv.1510.04340,
title = {PRIMAL: PRofIt Maximization Avatar pLacement for Mobile Edge Computing},
author = {Xiang Sun and Nirwan Ansari},
journal= {arXiv preprint arXiv:1510.04340},
year = {2015}
}