融合内容缓存的高效动态计算迁移研究

发布时间：2021-01-21 10:41

　　随着5G时代的来临,雾计算作为新兴技术正在蓬勃发展。雾节点为用户提供强大计算能力与存储资源,并提供低时延、高带宽、位置感知和内容缓存等服务,使得用户得到更好的服务体验与更低的能量消耗。计算迁移充分利用雾节点的资源正逐渐成为雾计算的主要研究内容。计算迁移常以终端用户的能耗为衡量,而忽略了雾节点的能耗;随着动态电压调节（Dynamic Voltage Scaling,DVS）在设备中的集成,计算迁移机制可以变得更加灵活高效。本文以雾节点能耗和用户时延为性能指标,旨在找出最优的计算迁移机制,更好的提升雾计算中计算迁移方案的性能以及用户体验感。本文的主要贡献包括以下三方面:1)工业物联网场景下时延保证的能量高效计算迁移机制:针对雾计算中的工业物联网场景提出了一种具有时延保证的能量高效的计算迁移机制。该机制以雾节点能耗最小化为目标,以能量开销和时间延迟为主要约束条件构建优化问题模型。它在雾节点能耗的组成部分有一个综合考虑,包括本地计算能耗,传输和等待状态的能量消耗。为了解决该优化问题,本部分提出了一种加速的梯度下降计算迁移算法,它可以快速地找到最优的迁移比率,提高了传统方法的收敛速度。最后,数值... 

【文章来源】：南京邮电大学江苏省

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 研究现状与关键问题分析
    1.3 研究内容及安排
第二章 相关背景知识介绍
    2.1 雾计算与计算迁移
        2.1.1 雾计算概述
        2.1.2 计算迁移
        2.1.3 雾节点资源分配
    2.2 动态电压调节
        2.2.1 动态电压调节概述
        2.2.2 动态电压调节策略
    2.3 内容缓存
        2.3.1 内容缓存概述
        2.3.2 内容缓存策略
    2.4 本章小结
第三章 IIoT场景下时延保证的能量高效计算迁移研究
    3.1 引言
    3.2 相关工作
    3.3 系统模型
        3.3.1 本地雾计算
        3.3.2 云服务器计算
    3.4 问题的构建与求解
    3.5 性能分析
    3.6 本章小结
第四章 IIoT场景下能耗最优的动态计算迁移研究
    4.1 引言
    4.2 问题构建
    4.3 优化问题求解
    4.4 性能评估
    4.5 本章小结
第五章 融入内容缓存的时延最小化计算迁移研究
    5.1 引言
    5.2 模型介绍
    5.3 问题构建
    5.4 求解算法
        5.4.1 云雾协作主动缓存
        5.4.2 计算迁移决策与资源分配
    5.5 仿真结果
    5.6 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 论文研究工作总结
    6.2 进一步研究工作展望
参考文献
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文
附录2 攻读硕士学位期间申请的专利
附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目
致谢



本文编号：2991009