【摘 要】
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随着物联网终端设备联网产生大量计算密集型的任务，文中提出了一种针对边云协同计算中成本优化的大数据处理方法。首先，所提算法考虑网络传输带宽约束及计算资源约束，联合优化带宽资源、计算资源分配以及动态卸载策略。其次，应用MapReduce框架，建立边云协同计算模型，通过Lyapunov优化理论将目标公式拆分成4个子问题，分别进行优化求解。大量对比实验结果表明，通过合理利用边缘和云的力量，在保证系统稳定性
【机 构】
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北京信息科技大学数据与科学情报分析研究所
【基金项目】
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促进高校分类发展-重点研究培育项目（2121YJPY225,2121YJPY226）； 科研机构创新能力建设-数据科学与情报分析研究所； 促进高校内涵发展-面向边缘计算的创新科研平台建设项目（2020KYNH105）～～；
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随着物联网终端设备联网产生大量计算密集型的任务，文中提出了一种针对边云协同计算中成本优化的大数据处理方法。首先，所提算法考虑网络传输带宽约束及计算资源约束，联合优化带宽资源、计算资源分配以及动态卸载策略。其次，应用MapReduce框架，建立边云协同计算模型，通过Lyapunov优化理论将目标公式拆分成4个子问题，分别进行优化求解。大量对比实验结果表明，通过合理利用边缘和云的力量，在保证系统稳定性的前提下，所提算法可以有效地提高云计算的数据处理效率，降低服务供应商的数据处理开销，同时，该算法可降低任务成本总开销及提高性价比（队列长度与运营成本的比值），在物联网数据处理过程中，应用边云协同计算方法对降低成本开销并提高性价比具有重要意义。
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