資料介紹
移動邊緣計算是一種新興的分布式和泛在計算模式,其將計算密集型和時延敏感型任務(wù)轉(zhuǎn)移到附近的邊緣服務(wù)器,有效緩解了移動終端資源不足的問題,顯著減小了用戶與計算處理節(jié)點(diǎn)之間的通信傳輸開銷。然而,如果多個用戶同時提岀計算密集型任務(wù)請求,特別是流程化的工作流任務(wù)請求,邊緣計算環(huán)境往往難以有效地進(jìn)行響應(yīng),并會造成任務(wù)擁塞。另外,受任務(wù)負(fù)載、電力供給、通信能力的實(shí)時變化等不利因素的影響,邊緣服務(wù)器本身的性能總是處于波動和變化中,從而為保證任務(wù)執(zhí)行效能和用戶感知服務(wù)效率帶來了挑戰(zhàn)。針對上述問題,文中提出了一種基于深度Q網(wǎng)絡(luò)(DQN)與概率性能感知杋制的邊緣計算環(huán)境多工作流調(diào)度方法。首先對邊緣云服務(wù)器的歷史性能數(shù)據(jù)進(jìn)行概率分析,然后利用獲得的性能概率分布數(shù)據(jù)驅(qū)動DQN模型,不斷迭代優(yōu)化,生成多工作流的卸載策略。在實(shí)驗驗證環(huán)節(jié),基于邊緣服務(wù)器伩置數(shù)據(jù)集、性能測試數(shù)據(jù)和多個科學(xué)工作流模板,在反映不同系統(tǒng)負(fù)載水平的多個場景下進(jìn)行了模擬實(shí)驗。實(shí)驗結(jié)果表明,所提方法在多工作流執(zhí)行效率方面明顯優(yōu)于傳統(tǒng)方法。
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