【摘 要】
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车联网与移动边缘计算相结合扩展了车辆智能终端的计算和存储能力,可为车辆用户提供更多种类的应用。但车辆高速移动性与边缘计算网络就近服务特性的矛盾造成服务延迟甚至中断等问题,需要根据车辆位置进行服务迁移,才能保证边缘计算网络持续为用户提供服务。本文面向车联网场景中车辆应用的卸载需求,充分考虑车辆移动特性,结合路网模型从时延和成本两个角度综合考虑制定车辆终端卸载任务的服务迁移策略,将服务迁移问题转化为以
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车联网与移动边缘计算相结合扩展了车辆智能终端的计算和存储能力,可为车辆用户提供更多种类的应用。但车辆高速移动性与边缘计算网络就近服务特性的矛盾造成服务延迟甚至中断等问题,需要根据车辆位置进行服务迁移,才能保证边缘计算网络持续为用户提供服务。本文面向车联网场景中车辆应用的卸载需求,充分考虑车辆移动特性,结合路网模型从时延和成本两个角度综合考虑制定车辆终端卸载任务的服务迁移策略,将服务迁移问题转化为以迁移路段为离散变量的MDP模型,提出一种基于强化学习的MS-Q算法求解最优服务迁移策略,然后分析了Docker容器在线迁移技术在车联网服务迁移应用中的可行性,实现了基于Docker容器在线迁移的边缘服务迁移方法。本文主要研究工作与贡献包括以下三个方面:(1)针对车辆用户移速高、随机性大的特点,将车辆行驶的整条路段进行场景建模,把基站重叠覆盖区域定义为迁移路段,其余路段为非迁移路段。以迁移路段作为离散变量将服务迁移问题利用MDP模型建模,在服务迁移过程中深度感知车辆用户的实时位置,为合理高效的服务迁移策略的制定奠定基础。(2)给出了一种评判服务迁移策略的标准,将服务迁移造成的时延和成本形式化作为服务迁移策略的衡量指标,并基于该衡量指标定义了服务迁移模型中的奖励函数,既保证了车辆用户较低的服务感知时延,又避免了频繁的服务迁移操作带来不必要的迁移开销。(3)基于强化学习理论提出MS-Q算法迭代求解最优服务迁移策略,利用Docker容器在线迁移技术实现服务迁移操作,保证了服务在迁移前后运行状态的一致,缩短了车辆用户在高速移动过程中卸载应用的响应时延,确保了车联网中边缘服务的连续性。
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