移动边缘计算环境下的服务迁移策略设计与实现

发布时间：2020-11-11 23:38

　　 在移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)中,服务分配和服务迁移是进行服务调度的两个重要手段。MEC服务器与用户极为靠近,这使得用户可以无缝接入运行在边缘设备上的服务。由于服务器存储和计算等硬件资源限制以及用户分布的不均匀性,导致可以同时运行的服务数量有限,在服务分配时存在着网络延迟高,以及各个服务器间负载不均衡的问题。由于用户移动性是随机的,在服务跟随用户迁移的过程中,存在着对是否进行迁移及迁移目标选择的盲目性,进而引起迁移开销较大的问题。因此,针对MEC场景下的服务分配和服务迁移进行研究,具有重要的研究意义。本文分别从MEC下的服务分配和服务迁移两个角度总结并分析了相关理论及研究现状。针对服务分配中存在的网络延迟高及各个服务器间负载不均衡的问题,本文提出了一种基于簇划分机制的服务分配算法。在该方法中,首先根据各个子区域的服务请求量和位置分布情况,将整个区域划分为多个簇。然后通过k-medoids聚类方法进行基于服务器存储空间及带宽约束下的服务初始化分配。最后通过计算各个子区域上服务流行度及负载信息的差异情况,对初始分配进行动态调整。与传统启发式算法相比,提高了 MEC服务器间的负载均衡程度约20%。其次,为了解决服务迁移中对是否进行迁移及迁移目标选择的盲目性引起的迁移开销较大的问题,本文提出了一个基于强化学习的服务迁移决策方法。首先将服务迁移视为马尔可夫决策过程。在此基础上,结合通信开销、迁移开销、用户移动方向以及服务器可用资源的影响,定义了收益函数。最后通过模拟用户移动数据训练确定迁移决策。仿真结果表明,该方法起到了减少迁移开销的作用。
【学位单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TP368.5
【部分图文】：

为了克服边缘设备容量不足、缓存命中率低的问题，通过引入协作式移动边??缘计算，使得一个视频内容不仅可以在当前区域的本地ＭＥＣ服务器上获取，同??时也可以在附近区域的ＭＥＣ服务器上获取［４５］。图２－３是在ＭＥＣ服务器进行视??频缓＃与处理的一个实例。??賤器?；??腐、＿［子＇闺??Ｉ?Ｉ．?！??＼?、?Ｂ?＂?ｇ?＊＊＊＊＊?＊＊＊＊＊?＊＊＊？?＇＊＊＊？?＊．?－ＭＭ．?ＷＭ＊?ｆ—？?—?－Ｗ．?Ｗｍ＊??ｒＭ－－＾?ｍ?－??Ｍｉｌ?３６?Ｗ－?＞??１?Ｈ??图２－３移动边缘计算在视频缓存与处理的应用［８］??在结合ＭＥＣ后，首先，视频的源服务器不必再为相同视频生成所有的不同??版本，而这部分处理工作可以交由ＭＥＣ服务器完成。其次，结合ＭＥＣ感知到??的用户设备、网络状况等信息，可以更加智能地分发合适的视频版本。最后，协??作式的缓存和处理方式进一步改善了整个网络的负载均衡情况。??１０??

??Ｊ??图２－２移动边缘计算下在增强现实中的架构示例ｍ??（２）视频缓存与处理??移动视频流的流量占移动互联网流量中的大头，这使得网络运营商遭遇到相??当大的挑战。而一个有效的解决方案则是将视频内容事先缓存到网络边缘设备中，??不仅能够减小传输延迟，提升用户体验，同时能够大大缓解核心网的压力。??为了克服边缘设备容量不足、缓存命中率低的问题，通过引入协作式移动边??缘计算，使得一个视频内容不仅可以在当前区域的本地ＭＥＣ服务器上获取，同??时也可以在附近区域的ＭＥＣ服务器上获取［４５］。图２－３是在ＭＥＣ服务器进行视??频缓＃与处理的一个实例。??賤器?；??腐、＿［子＇闺??Ｉ?Ｉ．?！??＼?、?Ｂ?＂?ｇ?＊＊＊＊＊?＊＊＊＊＊?＊＊＊？?＇＊＊＊？?＊．?－ＭＭ．?ＷＭ＊?ｆ—？?—?－Ｗ．?Ｗｍ＊??ｒＭ－－＾?ｍ?－??Ｍｉｌ?３６?Ｗ－?＞??１?Ｈ??图２－３移动边缘计算在视频缓存与处理的应用［８］??在结合ＭＥＣ后，首先，视频的源服务器不必再为相同视频生成所有的不同??版本，而这部分处理工作可以交由ＭＥＣ服务器完成。其次，结合ＭＥＣ感知到??的用户设备、网络状况等信息

北京邮电大学工学硕士学位论文为了更好地阐释在用户在各区域如何访问所需服务访问，图３－２展示获取所需服务的方式。在图３－２中，共有编号为１至１４总共１４个个子区域上部署有一个ＭＥＣ服务器。此时，一个服务部署在２号区域，因此这两个子区域中的用户可以直接访问其本地ＭＥＣ服务器来。相对地，其他子区域的用户则需要访问２号区域及１１号区域的来在这种情况下，图中的箭头表明了每个子区域如何访问该服务。??
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本文编号：2879915