基于多重指标的MEC服务器选择方案
发布时间：2021-06-24 12:48
针对移动边缘计算（mobile edge computing, MEC）服务器超密集部署的网络环境中任务卸载目标MEC服务器的选择问题,设计了一种基于多重指标的MEC服务器选择方案（multiple indicators-based MEC server selection scheme,MIMS）。综合考虑时延、能耗、任务卸载费用、能量效率等因素对MEC服务器选择的影响,基于各参数的线性加权对候选MEC服务器进行排序,选择最优的移动边缘计算服务器为用户提供服务。仿真结果表明,MIMS能够在保障用户任务卸载费用预算和能耗约束的条件下,降低任务处理的总时延,满足多重性能指标。
【文章来源】：重庆邮电大学学报(自然科学版). 2020,32(03)北大核心CSCD
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
MEC服务器超密集部署网络模型
任务初次卸载MEC服务器选择流程图
图3给出了任务卸载的平均总时延与任务到达率α之间的关系,任务的总时延由(9)式得到。可以看到,在不同任务到达率的条件下MIMS的时延性能均优于EMM,其中,在任务到达率α∈[0.2,0.45]时,性能提升较大,这主是因为EMM方案只考虑上行链路传输时延和任务执行时延,忽略了下行链路传输时延对任务处理总时延的影响。图4给出了平均总时延与能量消耗之间的关系。图4中,能量消耗量在[200,400] J时,MIMS与EMM的时延性能比较接近;在能量消耗大于400 J时,MIMS的时延性能优于EMM算法。这是因为当能量预算较低时,可能没有符合要求的MEC服务器,导致任务卸载的时延较高。在能量预算较高时,EMM算法忽略了下行链路传输时延,可能导致选出的目标MEC服务器将任务处理结果回传给用户时花费的时间较长。
【参考文献】：
期刊论文
[1]Software defined industrial network architecture for edge computing offloading[J]. Xu Fangmin,Ye Huanyu,Cui Shaohua,Zhao Chenglin,Yao Haipeng. The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications. 2019(01)
本文编号：3247128
【文章来源】：重庆邮电大学学报(自然科学版). 2020,32(03)北大核心CSCD
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
MEC服务器超密集部署网络模型
任务初次卸载MEC服务器选择流程图
图3给出了任务卸载的平均总时延与任务到达率α之间的关系,任务的总时延由(9)式得到。可以看到,在不同任务到达率的条件下MIMS的时延性能均优于EMM,其中,在任务到达率α∈[0.2,0.45]时,性能提升较大,这主是因为EMM方案只考虑上行链路传输时延和任务执行时延,忽略了下行链路传输时延对任务处理总时延的影响。图4给出了平均总时延与能量消耗之间的关系。图4中,能量消耗量在[200,400] J时,MIMS与EMM的时延性能比较接近;在能量消耗大于400 J时,MIMS的时延性能优于EMM算法。这是因为当能量预算较低时,可能没有符合要求的MEC服务器,导致任务卸载的时延较高。在能量预算较高时,EMM算法忽略了下行链路传输时延,可能导致选出的目标MEC服务器将任务处理结果回传给用户时花费的时间较长。
【参考文献】：
期刊论文
[1]Software defined industrial network architecture for edge computing offloading[J]. Xu Fangmin,Ye Huanyu,Cui Shaohua,Zhao Chenglin,Yao Haipeng. The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications. 2019(01)
本文编号：3247128
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