减少核心网拥塞的边缘计算资源分配和卸载决策

• 作者: 李振江 张幸林
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 移动边缘计算 核心网拥塞 资源分配 计算卸载
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机网络
• 页码范围: 281-288
• 页数: 8页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/jsjkx.200700025

摘要

随着移动互联网和物联网的发展,越来越多的智能终端设备投入到实际使用当中,大量计算密集型和时间敏感型应用被广泛应用,如AR/VR、智能家居、车联网等.因此,网络中的数据流量激增,使得核心网络面临的压力逐渐增大,对网络时延的控制也越来越难,此时云边协同的计算范式作为一种解决方案被提出.针对云边之间的核心网流量控制问题,文中提出了关于减少云边通信流量的资源分配和卸载决策算法.首先使用设计的基于分割时间槽的资源分配算法来提高边缘处理的流量,然后使用遗传算法搜索最优卸载决策.实验结果表明,与基线方案相比,所提算法能够更好地提高边缘的资源利用率,减少云边通信流量,从而减少潜在的核心网拥塞.