基于网络演算的雾计算任务卸载研究

发布时间：2020-12-31 22:24

　　随着无线通信技术的广泛应用,物联网技术不断完善。网络设备及负载呈指数型迅速增长。云计算技术提高了网络的计算能力及存储能力,极大减轻了网络压力。但是云计算具有能耗大、延时长等弊端。雾计算架构使用靠近用户的雾节点（Fog Node,FN）实现云的部分功能,弥补了云的弊端。FN的计算、存储能力有限,故需多个FN协同完成任务,即进行任务卸载。如何有效、快速的实现任务卸载是保障网络服务质量（Quality of Service,QoS）的关键。本文基于网络演算理论（Network Calculus,NC）,结合雾层FN的特点提出了任务卸载时FN的总体性能模型_iT。基于iT本文提出了两种任务卸载的优化算法,降低了系统总能耗P与系统总延时D_max。主要工作与创新点如下。首先,在雾层中为簇状雾集群设置管理节点FSN。根据FSN、FN特点与任务卸载过程,提出了任务卸载过程的三个约束条件。基于NC理论与FN特点,提出了配置到达与服务曲线的方法、计算缓冲区大小与端到端延时的方法。基于节点行为,提出了FN执行子任务时,节点能耗大小的计算方法。简化了延时分析过程,分析... 

【文章来源】： 任倩 湖南师范大学

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

雾计算架构

雾层结构

FN的簇状结构

【参考文献】：
期刊论文
[1]移动雾计算中基于强化学习的伪装攻击检测算法[J]. 于金亮,涂山山,孟远.  计算机工程. 2020(01)
[2]智能环境下基于雾计算的推理节点优化分配研究[J]. 汪成亮,黄心田.  电子学报. 2020(01)
[3]车联雾计算中的异构接入与资源分配算法研究[J]. 熊凯,冷甦鹏,张可,刘浩.  物联网学报. 2019(02)
[4]一种基于雾计算思想的私密性云存储方案[J]. 周际援,罗皓,邱磊,王田.  物联网学报. 2019(01)
[5]基于雾计算的可信传感云研究进展[J]. 王田,沈雪微,罗皓,陈柏生,王国军,贾维嘉.  通信学报. 2019(03)
[6]基于云雾协作模型的任务分配方法[J]. 刘鹏飞,毛莺池,王龙宝.  计算机应用. 2019(01)
[7]雾计算的概念、相关研究与应用[J]. 贾维嘉,周小杰.  通信学报. 2018(05)
[8]一种基于改进遗传算法的雾计算任务调度策略[J]. 韩奎奎,谢在鹏,吕鑫.  计算机科学. 2018(04)
[9]近端云计算:后云计算时代的机遇与挑战[J]. 周悦芝,张迪.  计算机学报. 2019(04)
[10]网络演算理论及应用研究[J]. 张连明,陈志刚,黄国盛.  计算机工程与应用. 2006(27)

博士论文
[1]基于网络演算的能量收集通信系统性能的研究[D]. 李职杜.北京邮电大学 2018
[2]基于网络演算的片上网络服务质量形式化分析建模[D]. 龙彦辰.浙江大学 2017

硕士论文
[1]面向智能制造服务的雾资源调度技术研究[D]. 刘倩玉.电子科技大学 2018
[2]传感网络中基于雾计算的软件定义QoS配置技术研究[D]. 黄丽娜.上海交通大学 2018



本文编号：2950420