移动边缘资源的动态感知与协同聚合研究
发布时间：2021-09-04 13:31
随着移动互联网络的迅猛发展,移动基础设备越来越完备,移动设备的计算能力、存储能力、信息响应能力及安全防护能力等也越来越强,随之移动边缘资源越来越丰富。为实现移动边缘资源的充分利用及移动服务的及时有效处理,移动边缘计算（MEC）应运而生。但移动网络的动态性、无序性和局部性等特征导致获取的移动边缘网络资源管理困难、移动业务处理时延长、资源利用率不高的问题依旧存在。为此,如何解决移动边缘网络资源管理难,实现移动边缘计算平衡网络负载、降低移动网络业务处理时延、提高移动边缘资源利用率的效果的问题,成为了学术界重点关注之一。本文从移动边缘的感知与聚合角度出发,就移动边缘资源的动态感知与协同聚合进行了深入研究,旨在实现移动边缘资源的动态协作管理,便利资源的协同调度与共享,提高移动边缘资源利用率,尽可能的减小移动业务处理时延。文章研究重点如下:（1）针对现有移动边缘资源感知技术大多是以任务为中心,移动用户的显性需求为资源搜索依据,缺乏以移动用户为中心,隐式需求为资源搜索依据的资源感知模型的现象,构建移动边缘资源动态感知模型。该模型以服务对象为中心,对用户隐式需求进行分析提出。研究内容主要为资源感知中资...
【文章来源】：河北经贸大学河北省
【文章页数】：55 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
MEC结构框架
发现服务支持。其一方面负责监视可用网络、网络强度、每个服务器的工同时实时发现出现在网络中的移动设备，监控移动设备资源流动，及时向网络负载、设备位置等信息。从而丰富用户的满意度，提高体验质量(Qo2.2 移动资源感知与协同技术.2.1 移动资源感知技术于感知不同的研究者给出了不同的定义。有人认为感知是他人活动的一个者称感知是提供关于过去活动、当前状态和未来虚拟环境选择等上下文信，或认为感知是一个复杂的识别过程，允许人们觉察、理解他们的环境、并适应它。感知方法的分类由图 2.2 所示，可通过物理方法，如温度、湿信号等物理传感器来获取温度、湿度、压力、光强等环境及设备的物理信逻辑方法，如 Agent、资源模板等等获得关于用户、其他资源实体的数据资源信息。
对模型中核心内容分别进行阐述，主要包括：资源的定义与表达、隐资源择优提取方法；最后引用案例验证：相较于一般出现即感知存储术，以用户为中心的资源感知技术不仅不会影响资源感知的效率，同降低移动网络服务时延的效用。 资源动态感知体系构建的比较普适的移动边缘资源感知模型如 Kinaara[62]，是根据移动用户寻资源的模型，一方面，这种模型必须明确现有的需求才能完成执户有一段的响应等待时间，有甚者长时间等不到响应。另一方面，这即存储/预留模式，占据大量的物理或虚拟存储空间。为此，本文提出态感知模型，以用户为中心，在用户需求发出之前，通过分析用户的用户选取可能用到的资源。同时资源选取前通过择优方法，选出满意聚合，缩小存储空间的占用。移动边缘资源动态感知框架体系如图
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于雾计算的计算资源分配方案[J]. 汤琳煜,蒋加伏,谷科. 计算机工程与应用. 2019(19)
[2]未来移动通信网络中移动边缘计算技术[J]. 虞湘宾,王光英,许方铖. 南京航空航天大学学报. 2018(05)
[3]全球移动边缘计算进展[J]. 陈骞. 上海信息化. 2018(06)
[4]第41次《中国互联网络发展状况统计报告》发布[J]. 中国广播. 2018(03)
[5]移动边缘计算中数据缓存和计算迁移的智能优化技术[J]. 汪海霞,赵志峰,张宏纲. 中兴通讯技术. 2018(02)
[6]移动边缘计算综述[J]. 李子姝,谢人超,孙礼,黄韬. 电信科学. 2018(01)
[7]基于CURL的网络学习资源聚合系统开发[J]. 唐四薪,谭晓兰,李浪. 计算机系统应用. 2017(06)
[8]基于研究热点的语义标注知识资源聚合研究[J]. 崔娜娜,王弘丞. 情报探索. 2016(05)
[9]基于关联数据的数字资源语义聚合策略[J]. 牟冬梅,王萍,张艳侠. 情报资料工作. 2015(05)
[10]基于语义的数字资源超网络聚合研究[J]. 毕强,王传清,李洁. 情报科学. 2015(03)
硕士论文
[1]移动边缘计算（MEC）架构中高效内容分发技术[D]. 侯停停.电子科技大学 2018
[2]基于Petri网的APP用户行为分析及应用[D]. 孙华强.济南大学 2017
[3]雾网络中的计算卸载与边缘缓存方法研究[D]. 赵小惠.西安电子科技大学 2017
[4]多Agent聚合模型的研究与实现[D]. 郭改改.西安电子科技大学 2014
[5]云计算环境下的内存资源共享技术研究[D]. 林振立.国防科学技术大学 2010
本文编号：3383357
【文章来源】：河北经贸大学河北省
【文章页数】：55 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
MEC结构框架
发现服务支持。其一方面负责监视可用网络、网络强度、每个服务器的工同时实时发现出现在网络中的移动设备，监控移动设备资源流动，及时向网络负载、设备位置等信息。从而丰富用户的满意度，提高体验质量(Qo2.2 移动资源感知与协同技术.2.1 移动资源感知技术于感知不同的研究者给出了不同的定义。有人认为感知是他人活动的一个者称感知是提供关于过去活动、当前状态和未来虚拟环境选择等上下文信，或认为感知是一个复杂的识别过程，允许人们觉察、理解他们的环境、并适应它。感知方法的分类由图 2.2 所示，可通过物理方法，如温度、湿信号等物理传感器来获取温度、湿度、压力、光强等环境及设备的物理信逻辑方法，如 Agent、资源模板等等获得关于用户、其他资源实体的数据资源信息。
对模型中核心内容分别进行阐述，主要包括：资源的定义与表达、隐资源择优提取方法；最后引用案例验证：相较于一般出现即感知存储术，以用户为中心的资源感知技术不仅不会影响资源感知的效率，同降低移动网络服务时延的效用。 资源动态感知体系构建的比较普适的移动边缘资源感知模型如 Kinaara[62]，是根据移动用户寻资源的模型，一方面，这种模型必须明确现有的需求才能完成执户有一段的响应等待时间，有甚者长时间等不到响应。另一方面，这即存储/预留模式，占据大量的物理或虚拟存储空间。为此，本文提出态感知模型，以用户为中心，在用户需求发出之前，通过分析用户的用户选取可能用到的资源。同时资源选取前通过择优方法，选出满意聚合，缩小存储空间的占用。移动边缘资源动态感知框架体系如图
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于雾计算的计算资源分配方案[J]. 汤琳煜,蒋加伏,谷科. 计算机工程与应用. 2019(19)
[2]未来移动通信网络中移动边缘计算技术[J]. 虞湘宾,王光英,许方铖. 南京航空航天大学学报. 2018(05)
[3]全球移动边缘计算进展[J]. 陈骞. 上海信息化. 2018(06)
[4]第41次《中国互联网络发展状况统计报告》发布[J]. 中国广播. 2018(03)
[5]移动边缘计算中数据缓存和计算迁移的智能优化技术[J]. 汪海霞,赵志峰,张宏纲. 中兴通讯技术. 2018(02)
[6]移动边缘计算综述[J]. 李子姝,谢人超,孙礼,黄韬. 电信科学. 2018(01)
[7]基于CURL的网络学习资源聚合系统开发[J]. 唐四薪,谭晓兰,李浪. 计算机系统应用. 2017(06)
[8]基于研究热点的语义标注知识资源聚合研究[J]. 崔娜娜,王弘丞. 情报探索. 2016(05)
[9]基于关联数据的数字资源语义聚合策略[J]. 牟冬梅,王萍,张艳侠. 情报资料工作. 2015(05)
[10]基于语义的数字资源超网络聚合研究[J]. 毕强,王传清,李洁. 情报科学. 2015(03)
硕士论文
[1]移动边缘计算（MEC）架构中高效内容分发技术[D]. 侯停停.电子科技大学 2018
[2]基于Petri网的APP用户行为分析及应用[D]. 孙华强.济南大学 2017
[3]雾网络中的计算卸载与边缘缓存方法研究[D]. 赵小惠.西安电子科技大学 2017
[4]多Agent聚合模型的研究与实现[D]. 郭改改.西安电子科技大学 2014
[5]云计算环境下的内存资源共享技术研究[D]. 林振立.国防科学技术大学 2010
本文编号：3383357
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