超密集网络中的社会信任协作边缘计算
计算机科学与博弈论
2017-05-15 v2 分布式、并行与集群计算
摘要
配备类云计算能力的小型小区基站（SBS）被视为边缘计算（EC）的关键推动者，它为各种新兴移动应用和物联网提供超低延迟和位置感知。然而，由于单个SBS的计算资源有限，当其过载过多计算工作负载时，为其用户提供高质量计算服务面临重大挑战。在本文中，我们提出通过形成SBS联盟来共享彼此的计算资源，从而在SBS间进行协作边缘计算，由此在边缘系统中容纳更多计算工作负载并减少对远程云的依赖。基于联盟博弈论开发了一种新颖的SBS联盟形成算法，以应对基于小型小区的边缘系统中的各种新挑战，包括无线接入和计算服务的共同提供、合作激励和潜在安全风险。为应对这些挑战，所提方法（1）通过在用户-SBS关联阶段和SBS对等卸载阶段利用SBS的超密集部署来实现协作，（2）开发了基于支付的激励机制，实现按比例公平的效用划分以形成稳定的SBS联盟，（3）构建了社会信任网络以管理SBS间由于协作带来的安全风险。在实际场景中进行系统仿真以评估所提方法的效率和性能，结果表明可实现巨大的边缘计算性能提升。
引用
@article{arxiv.1705.03501,
title = {Socially Trusted Collaborative Edge Computing in Ultra Dense Networks},
author = {Lixing Chen and Jie Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.03501},
year = {2017}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:1010.4501 by other authors