摘要
边缘计算通过在靠近用户的网络边缘侧部署计算和存储资源,使用户可将高延迟、高耗能应用程序卸载到网络边缘侧执行,从而降低应用延迟和本地能耗.已有的卸载研究通常假设卸载的任务之间相互独立,且边缘服务器缓存有执行任务所需的所有服务.然而,在真实场景中,任务之间往往存在依赖关系,且边缘服务器因其有限的存储资源只能缓存有限的服务.为此,提出一种在边缘服务器计算资源和服务缓存有限的约束下,权衡时延和能耗(即成本)的依赖性任务卸载方法.首先,松弛研究问题中的约束将其转换为凸优化问题;采用凸优化工具求最优解,并用解计算卸载任务的优先级.然后,按照优先级将任务卸载到成本最小的边缘服务器,若多个依赖任务卸载到不同的边缘服务器,为了使总成本最小,则采用改进粒子群算法求解边缘服务器的最佳传输功率.最后,为了验证所提方法的有效性,基于真实数据集进行了充分的实验.实验结果表明,所提方法与其他方法相比能够降低总成本8%～23%.
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