移动边缘计算场景下的移动性支持和资源分配研究

发布时间：2023-03-18 23:04

　　云计算越来越多地向网络边缘推动,移动边缘计算的引入为许多新应用的落地提供了可能。但现有的移动边缘计算架构存在着由于计算资源分散,单机性能资源有限导致的卸载时延过高,峰值承载能力较弱等问题。本文在前人研究的基础上,从“基于用户移动的负载预测”和“联合资源分配和任务调度”两个方面入手,针对上述问题提出解决方案。主要工作包括以下方面:(1)首先根据边缘网络的动态性、计算资源多级分布、单台服务器资源受限、服务具有最低计算要求等特点,提出边缘卸载框架应该具有主动式、多级决策、边缘服务器合作以及集中控制等能力。以此为目标,本文设计提出了多级主动式边缘计算卸载系统(Multi-layer Proactive MEC Offloading System,MPMOS),并对系统中的模块功能,系统控制流程,用户计算卸载的具体流程进行了介绍。该系统工作在具有两层边缘计算节点的边缘网络中,以集中控制的方式对整个边缘域内的边缘服务器进行统一管控,由控制器周期性地对整个边缘域内的用户需求进行预测,并根据用户需求变化,对计算资源进行动态调整,并设计任务调度方案,降低了用户计算卸载时延,提高了边缘网络承载峰值流量的能...

【文章页数】：102 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
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第一章 绪论
    1.1 引言
    1.2 研究背景及意义
    1.3 主要研究内容及贡献
    1.4 结构和章节安排
第二章 相关研究及背景介绍
    2.1 移动边缘计算简介
        2.1.1 5G与移动边缘计算
        2.1.2 物联网与移动边缘计算
    2.2 各种边缘框架
        2.2.1 边缘云平台(Cloudlet)
        2.2.2 雾计算
        2.2.3 分布式与集中式
        2.2.4 其他
    2.3 计算卸载与MEC
        2.3.1 应用举例
        2.3.2 MCC与 MEC
        2.3.3 MEC存在的挑战
    2.4 移动性管理
        2.4.1 MEC移动性管理相关工作
        2.4.2 移动模型
    2.5 MEC中的资源管理和任务调度决策
        2.5.1 决策分类介绍
        2.5.2 联合决策
        2.5.3 本文关注点
    2.6 本章小结
第三章 多级主动式边缘计算卸载系统
    3.1 设计背景
    3.2 设计思路
        3.2.1 多级卸载决策
        3.2.2 主动式调度
        3.2.3 边缘服务器合作
        3.2.4 集中控制
        3.2.5 调度方式
        3.2.6 最低资源门限
    3.3 多级主动式边缘计算卸载系统
    3.4 一级边缘域设计
        3.4.1 控制器
        3.4.2 服务器
        3.4.3 控制流程
    3.5 二级边缘域设计
        3.5.1 模块设计
        3.5.2 调控流程
    3.6 计算卸载流程
    3.7 本章小结
第四章 业务需求预测
    4.1 问题描述
    4.2 基站预测子算法
        4.2.1 网络上下文信息
        4.2.2 网格法
        4.2.3 算法描述
    4.3 单用户workload预测子算法
    4.4 仿真分析
        4.4.1 数据生成
        4.4.2 性能指标与对比方案
        4.4.3 性能分析
    4.5 本章小结
第五章 联合资源分配和任务调度决策
    5.1 问题描述
    5.2 一级边缘域决策
        5.2.1 建模
        5.2.2 JRATS算法
    5.3 二级边缘域决策
        5.3.1 建模
        5.3.2 算法
    5.4 仿真分析
        5.4.1 对比方案
        5.4.2 性能指标
        5.4.3 仿真环境
        5.4.4 仿真结果
    5.5 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 本文工作总结
    6.2 未来工作展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果



本文编号：3764044