边缘计算中具有QoS保证的在线能耗感知任务分派

摘要：

通过在网络边缘布置大量的边缘服务器,边缘计算能够为用户提供低时延、高带宽的服务.然而,大量布置边缘服务器也带来了高能耗等问题.当用户将任务从终端设备分派到不同的边缘服务器时,边缘服务器的异构性,会产生不同的能耗和时延.因此,如何在众多边缘服务器中选择一个最优的服务器进行任务分派,使得能耗和时延都比较低是具有挑战性的.提出了一种基于在线学习的具有服务质量(QoS,quality of service)保证的能耗感知任务分派方法,它可以通过与环境进行交互来获取实时的信息,从而在分派任务时,在保证QoS可接受的基础上,总体能耗最低.实验结果表明,与其他方法相比,提出的方法可以高效地将任务分派到最优的边缘服务器上,显著降低边缘计算网络的整体能耗.

关键词：边缘计算、任务分派、QoS、能耗感知、在线学习

所属期刊栏目：5

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金No.U19B2024

在线出版日期：2021-06-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：71-77