雾计算动态资源管控研究

发布时间：2020-12-31 01:15

　　云计算通过集中共享资源为终端用户提供随时随地的按需计算服务。在云计算模式下,终端用户通过网络将计算需求发往云计算获得服务。随着物联网的发展和智能设备的广泛使用,大量的终端用户及计算需求使云计算在带宽、延迟、可靠性、安全性等方面面临巨大的挑战。雾计算作为一种新的计算模式,其计算资源分布在网络边缘的雾节点上,使终端数据可以在网络边缘处理,降低了服务时延,并且避免了大量数据在网络中的传输。同时,雾计算使得网络可以连接海量终端设备,促进了物联网的快速发展。相对云计算中提供海量资源的数据中心,雾计算中的雾节点资源有限,并且,海量的终端设备产生了大量服务需求和计算数据,如何对雾计算进行有效的资源管控成为业界关注的重点。本文针对雾计算中的资源管控问题,在多个终端设备连接雾节点的场景下,为保证网络长期效益展开了资源管理优化问题的研究。本论文的主要工作和创新性如下:(1)不考虑雾节点之间的协作关系,对多个终端设备连接单个雾节点的场景,建立了以长期平均响应时间为目标并带有长期平均约束的优化模型,通过剖析问题,利用Lyapunov稳定性偏移法将模型转化为上界问题。然后,提出了基于分支定界的分布式算法,终端设... 

【文章来源】： 庞傲迪 电子科技大学

【文章页数】：95 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

云计算模式图

第一章绪论3能设备数量的增加，大多数据请求都与设备周围的环境相关，这些数据请求可以在没有云中心的全局信息的帮助下得到服务，运动追踪器能通过用户定位附近进行类似活动的人，因为应用程序产生典型请求有本地计算的性质，所以不通过云计算中的基础设施而通过雾计算的方式变得更有意义；雾计算还可以应用于智能车辆连接（即车联网），通过获取距离车辆几百米距离的事件，不仅能为车辆提供安全服务，还能为车联网应用提供丰富的连接方式，如车到车、车到接入点（路边单元，交通信号灯等）、接入点到接入点的连接；雾计算还可以应用在要求实时数据的机器臂，机器臂的运动控制依赖于传感器采集的数据和控制系统的反馈，如果控制系统通过云计算在云端执行会使感知进程的环路变慢，甚至由于通信故障而不可用，雾计算通过运行接近机器臂控制系统所需要的处理解决了实时响应的问题。图1-2雾计算层次结构当然雾计算还能用于触觉网络[16-20]、虚拟/增强现实（VR/AR）[21]、缓存和预处理[22]、可穿戴设备、健康医疗等场景。如文献[23]提出了一种基于雾计算的快速监测中风患者跌倒的分布式系统，通过雾计算的实时坠落检测系统消耗较少的能量就能实现实时响应；文献[24]建立了一个基于雾计算的增强型智能脑机交互游戏，雾计算为繁重的信号处理任务提供了大量的计算资源，这提供了增强现实（AR）所需的实时响应，因为AR是一个高延迟不容忍的应用程序，即使非常小的延迟也

本文的主要工作

【参考文献】：
期刊论文
[1]求广义几何规划全局最优解的新的线性化方法[J]. 汪春峰,申培萍.  四川师范大学学报(自然科学版). 2009(05)
[2]线性分式规划全局最优解的确定性方法[J]. 汪春峰,郭明普,申培萍.  河南师范大学学报(自然科学版). 2009(01)

硕士论文
[1]求解广义几何规划问题的两种全局优化方法[D]. 曾凡文.河南师范大学 2011



本文编号：2948661