边缘计算中面向终端上行数据流的调度与存储研究

发布时间：2021-06-28 09:45

　　计算机网络技术发展至今,新型网络互联技术不断产生,网络互联不再是单一的电子计算机的互联,变成世界万物皆可相连的场景。随着网络终端设备的研发,终端设备网络接入量巨大、功能越来越丰富、终端数据上传量与日俱增。虽然集中式的云计算可以解决密集型的计算任务,但在万物互联的应用场景中,必然产生高延时、高带宽、网络阻塞等问题。在新的需求下边缘计算被提出,边缘计算将计算资源以分布式放置在靠近数据源的网络边缘,数据可以就近或本地处理。边缘计算可以弥补云计算的不足,提高计算敏捷性,减轻网络宽带传输压力。边缘计算具有解决终端设备资源受限,改善网络计算处理环境,提高用户服务质量的能力。虽然,边缘计算的思想有利于应对当前的物联网现状,但是伴随而来的是新型网络结构中资源的管理问题。边缘服务器在为终端设备提供计算或存储服务时,必须合理调度、分配自身资源。由于边缘计算中终端分布密度大、功能繁杂、异构性强的原因,上行数据流的调度和存储对边缘服务器的业务逻辑提出新挑战。本文研究了在云、边、端三层的边缘计算模型中,边缘服务器对上行数据流的调度和存储策略。本文研究的主要内容如下:（1）提出边缘服务器中上行数据流处理的业务逻辑... 

【文章来源】：湖南师范大学湖南省 211工程院校

【文章页数】：55 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

边缘计算和云计算及终端交互图

硕士学位论文2图1.1边缘计算和云计算及终端交互图物联网系统良好运行是各个组成部件相互协作的结果，边缘服务器的负载强度不可能无限放大[8]。因此，如何才能使得物联网架构中各个部分处在相对稳定的运行环境。边缘服务器与云端服务器相比而言，在资源空间方面略显匮乏，但是边缘节点资源相对于边缘终端比较可观，显而易见，对于整个网络系统，资源依然显得珍贵[9]，需要有效的利用存储资源。因此，在边缘计算的环境中研究分析资源管理非常重要。本文结合计算机资源管理的基础理论，对边缘服务器如何处理终端上行数据流进行分析，研究数据流的调度和存储问题，提高边缘服务器对终端设备的处理能力。图1.2物联网络终端设备的属性

硕士学位论文6上行数据流处理延时，能够提高数据流的处理效率，实现了对终端数据流的优化调度。（4）提出边-端协同的数据流分级存储策略。为了使边缘节点有限的存储资源得到充分利用，边缘计算网络利用边-端协同的分级存储策略对大量数据流存储管理。边缘节点和终端都应用数据流分级的存储方式，协同完成数据流的存储。该存储策略进行数据管理时，使用数据流分级存储算法，依据数据流需求度衡量数据流的访问情况，实现对数据流分级存储。1.4文章组织结构本文是在物联网快速发展的背景下，以边缘计算网络中资源的管理为切入点，主要研究边缘服务器对终端上行数据流调度与存储管理的问题。首先，对研究主题涉及的基础理论和概念进行阐述。其次，分析边缘计算网络存在的问题，并进行问题的建模。再次，提出解决存在问题的方法。然后，设计出相应的程序算法。最后，通过实验测试算法和策略在边缘计算网络中的性能表现，完成主题的整体研究。本文的篇章结构如图1.3所示，下面将详细介绍本文各个章节的组织结构。图1.3论文结构图第一章是绪论，首先论述了研究主题的背景与意义，紧接着全方位地阐述边缘计算的国内外研究现状。然后，综合研究内容，给出本文所做主要贡献及研究的创新点，并列出文章的章节内容概要。第二章为边缘计算及其相关技术，主要介绍了边缘计算的定义，边缘计算所具有的三个主要属性：低延时性、低带宽成本、安全可靠性。另外，对边缘计算中上行数据流的调度处理与存储管理进行分析阐述。

【参考文献】：
期刊论文
[1]社会属性感知的边缘计算任务调度策略[J]. 王汝言,聂轩,吴大鹏,李红霞.  电子与信息学报. 2020(01)
[2]边缘计算:现状与展望[J]. 施巍松,张星洲,王一帆,张庆阳.  计算机研究与发展. 2019(01)
[3]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)



本文编号：3254084