移动边缘计算环境下的服务迁移与维护方法研究

发布时间：2021-07-19 10:25

　　云服务的发展和普及使得许多新兴交互式应用（例如车联网（IoV）,智能家居等）成为可能,然而,云计算模式无法满足延迟敏感性应用程序的低延迟需求。移动边缘计算（MEC）的提出使该问题得以解决。移动边缘计算通过将部分原本位于云数据中心的服务放置在网络的边缘,使计算和存储资源更靠近用户,从而减少通信时延,提高终端用户的体验质量（QoE）。然而,在移动边缘计算环境中,存在以下问题:（1）由于用户的移动性,可以为用户提供服务的MEC服务器也是动态变化的。因此,用户请求的边缘服务（Edge Service）需要在边缘节点之间迁移。在边缘服务迁移完成之前,用户只能访问在前一个边缘节点上运行的边缘服务,然而将服务请求从用户正在连接的MEC服务器转发到另一个MEC服务器会显著增加服务的响应时间,从而导致用户QoE大幅度地降低。（2）随着边缘服务数目的迅速增长,从众多功能相同边缘服务中选择出满足用户需求的边缘服务变得困难。此外,由于移动边缘计算的位置感知性、迁移性、临近性等特征,边缘服务具有典型的动态性特征,需要有一种灵活的机制来对边缘服务进行有效的动态维护。为解决上述问题,本文首先提出了一种基于传输功率控... 

【文章来源】：安徽大学安徽省 211工程院校

【文章页数】：59 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
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第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 研究内容与成果
    1.4 论文组织结构
第二章 相关理论基础与技术
    2.1 移动边缘计算概述
        2.2.1 移动边缘计算产生背景
        2.2.2 移动边缘计算应用场景
    2.2 服务迁移过程
    2.3 本章小结
第三章 基于传输功率控制的服务迁移优化方法
    3.1 问题描述
    3.2 系统模型
    3.3 问题求解
    3.4 实验结果与分析
        3.4.1 PSO参数选择实验
        3.4.2 对比实验结果分析
    3.5 本章小结
第四章 移动边缘计算环境下的服务维护算法
    4.1 问题描述
    4.2 Skyline Graph模型
    4.3 Skyline Graph算法
        4.3.1 SG-Construct算法
        4.3.2 SG-Insert算法
        4.3.3 SG-Delete算法
        4.3.4 SG-Update算法
        4.3.5 SG-Find算法
        4.3.6 算法复杂度分析
    4.4 实验结果与分析
        4.4.1 数据集与实验设定
        4.4.2 实验结果分析
    4.5 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 论文总结
    5.2 研究展望
参考文献
攻读硕士学位期间参与的项目和取得的成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]边缘计算:万物互联时代新型计算模型[J]. 施巍松,孙辉,曹杰,张权,刘伟.  计算机研究与发展. 2017(05)
[2]面向动态环境的复合服务自适应方法[J]. 吕晨,姜伟,虎嵩林.  计算机学报. 2016(02)
[3]基于Skyline的QoS感知的动态服务选择[J]. 吴健,陈亮,邓水光,李莹,邝砾.  计算机学报. 2010(11)

硕士论文
[1]移动边缘计算环境下的服务迁移策略设计与实现[D]. 陈建业.北京邮电大学 2018



本文编号：3290529