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随着智能设备数量的快速增长和时延敏感型应用的增多,云计算已无法满足这类应用的需求,同时由于移动终端上计算资源和电池容量有限,因此欧洲电信标准协会(European Telecommunications Standards Institute,ETSI)在2014年提出了移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)概念,用户可以使用位于终端附近的边缘服务器进行任务处理,这有利于降低任务时延和终端能耗。虽然网络边缘部署的大量边缘服务器为用户带来便利,但是移动终端数量的不确定性却容易导致边缘服务器负载不均衡并产生更多能耗,使得移动边缘计算中资源分配面临复杂的能耗和效用优化问题,因此,如何分配网络边缘的计算资源、优化边缘服务器能耗和效用并保证用户服务质量是移动边缘计算系统面临的重要挑战。当前,众多学者对此展开研究,但现有研究存在如下不足:(1)基于单个边缘服务器的资源分配和能耗优化研究中,未考虑该边缘服务器与其他服务器存在重合区域会导致移动终端卸载选择更为复杂,同时,随着边缘服务器数量的增加,将有更多任务卸载至云中心,容易造成网络拥塞;(2)基于多个边缘服务器的资源分配和能耗优化研究中,未考虑边缘服务器负载不均衡导致的能源浪费问题。针对上述不足,本文从以下两个方面开展研究:(1)提出一种边缘服务器协作机制,在靠近用户一定范围内的边缘服务器中有一个边缘服务器担任领导者服务器并为该范围内的所有终端处理任务,但是,当领导者服务器的计算资源不足时,则考虑将任务卸载到作为协作者服务器的其余边缘服务器上处理。该方法整合了网络边缘资源,与单个边缘服务器相比多个边缘服务器协作机制能提供更多的计算资源,减少卸载到云中心的任务数量。仿真实验表明该方法能够使得领导者服务器上的任务缓冲队列保持长期稳定。(2)提出一种边缘服务器休眠机制,系统中担任协作者的边缘服务器具有休眠和活跃两种状态,休眠状态时消耗较少能量,但活跃状态时边缘服务器会接收任务并进行处理,该机制根据领导者的状态来控制协作者的状态。文中将该休眠机制与边缘服务器协作机制相结合,并对多个边缘服务器的能耗效用进行优化。仿真实验表明该机制在优化能耗效用的同时可以保证领导者边缘服务器上任务缓冲队列长期稳定。