边缘计算可信协同服务策略建模

发布时间：2020-12-10 10:52

　　随着物联网、4G/5G无线网络技术的发展和普及应用,万物互联已成为现实.移动计算、智能手机、Pad和可穿戴等智能终端设备大量接入使网络边缘设备数量迅速增加,边缘设备所产生的数据呈指数增长.边缘计算面临大吞吐量、频繁交互、位置和延迟敏感等特征的实时业务服务需求挑战.充分发挥边缘计算节点智能、多样和灵活等特点,通过局部汇聚计算、存储、网络服务等共享方式实现边缘计算资源快速融合,构建可信协同服务系统是保障边缘计算QoS的一种有效方法.为了快速发现、动态组织、自主融合边缘节点进行协同服务,提出一种基于盟主的边缘计算协同服务(trust cooperative services for edge computing, TCSEC)模型.该模型基于信任度、影响力、容量、带宽、链路质量等表征节点特征属性,以任务驱动方式,由盟主节点根据策略和边缘节点的特征属性选择协同服务节点集,实现资源快速融合与计算迁移,为计算请求节点提供及时响应和可靠服务.仿真实验表明:TCSEC能有效提高边缘计算协同服务能力和服务质量. 

【文章来源】：计算机研究与发展. 2020年05期 第1080-1102页 北大核心

【文章页数】：23 页

【部分图文】：

任务接收率

交付成功率

边缘计算可信协同服务模型

【参考文献】：
期刊论文
[1]边缘计算多约束可信协同任务迁移策略[J]. 乐光学,戴亚盛,杨晓慧,朱友康,游真旭,刘建生.  电信科学. 2019(11)
[2]边缘计算迁移研究综述[J]. 朱友康,乐光学,杨晓慧,刘建生.  电信科学. 2019(04)
[3]边缘计算:现状与展望[J]. 施巍松,张星洲,王一帆,张庆阳.  计算机研究与发展. 2019(01)
[4]基于拉格朗日的计算迁移能耗优化策略[J]. 乐光学,朱友康,刘建生,戴亚盛,游真旭,徐浩.  电信科学. 2018(12)
[5]基于覆盖随机游走算法的服务质量预测[J]. 张以文,汪开斌,严远亭,陈洁,何强,李炜.  计算机学报. 2018(12)
[6]移动群智感知中基于用户联盟匹配的隐私保护激励机制[J]. 熊金波,马蓉,牛犇,郭云川,林立.  计算机研究与发展. 2018(07)
[7]移动边缘计算中基于内容动态刷新的能耗优化[J]. 郭延超,高岭,王海,郑杰,任杰.  计算机研究与发展. 2018(03)
[8]移动边缘计算任务卸载和基站关联协同决策问题研究[J]. 于博文,蒲凌君,谢玉婷,徐敬东,张建忠.  计算机研究与发展. 2018(03)
[9]融合移动边缘计算的未来5G移动通信网络[J]. 齐彦丽,周一青,刘玲,田霖,石晶林.  计算机研究与发展. 2018(03)
[10]基于综合信任的边缘计算资源协同研究[J]. 邓晓衡,关培源,万志文,刘恩陆,罗杰,赵智慧,刘亚军,张洪刚.  计算机研究与发展. 2018(03)



本文编号：2908572