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邊緣計算中的資源調度機制 版權信息
- ISBN：9787030788320
- 條形碼：9787030788320 ; 978-7-03-078832-0
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
邊緣計算中的資源調度機制 內容簡介
本書重點圍繞邊緣計算中的資源調度機制，從資源管理、計算卸載策略以及服務部署方法等方面進行研究，形成融調度框架、調度策略、卸載策略、部署策略于一體的較完備的邊緣計算服務資源調度內容體系。首先，從服務請求的規范化管理和資源的隨機應用調度兩方面提出資源管理方案，實現虛擬機資源的管理和預先調度，加強資源的動態性以及自適應性管理；其次，分別針對低時延需求和多樣化需求的計算任務提出邊緣云計算卸載策略，有效降低任務的計算時延；再次，圍繞計算卸載的能效問題，給出基于多核用戶設備的計算資源調度、協同任務卸載方法，在減少計算卸載成本消耗的同時，提升任務處理效果；*后，圍繞延遲敏感應用程序需求，提出一種基于剩余服務時間預測的動態服務部署列表調度算法和部署方法，提高邊緣計算服務器的資源利用率和服務效率。
邊緣計算中的資源調度機制 目錄
目錄前言第1章 緒論 11.1 邊緣計算 11.1.1 邊緣計算的思想與架構 11.1.2 邊緣計算的特征與優勢 41.1.3 邊緣計算的發展及應用 51.2 計算卸載 61.2.1 計算卸載的基本思想 61.2.2 計算卸載的基本過程 71.2.3 計算卸載的主要分類 91.3 任務調度 101.3.1 任務調度流程 111.3.2 調度優化目標 111.3.3 常用調度算法 121.4 服務部署 161.4.1 服務部署概述 161.4.2 用戶任務卸載 171.4.3 服務部署趨勢 19參考文獻 20第2章 基于服務感知的資源分配框架 212.1 引言 212.2 資源分配框架 212.3 相關模型與算法分析 222.3.1 系統模型 222.3.2 服務分類 232.3.3 虛擬機遷移 242.3.4 聯合服務調度 262.3.5 框架量化與算法 272.4 實驗與分析 292.4.1 實驗環境與參數 292.4.2 實驗結果分析 302.5 本章小結 36參考文獻 36第3章 基于李雅普諾夫漂移的虛擬機優化調度策略 373.1 引言 373.2 系統模型 373.2.1 實時隨機資源調度框架 373.2.2 馬爾可夫策略變換 383.3 隨機調度策略 413.3.1 目標模型構建 413.3.2 李雅普諾夫漂移優化 423.3.3 性能分析 453.3.4 近似隨機*短路徑問題 473.4 實驗與分析 493.4.1 實驗環境與參數 493.4.2 實驗結果分析 493.5 本章小結 53參考文獻 54第4章 邊緣云環境中基于多核用戶設備的計算資源調度策略 554.1 引言 554.2 系統模型 564.2.1 場景模型 564.2.2 本地計算模型 574.2.3 通信模型 584.2.4 邊緣云計算模型 594.2.5 優化問題 594.3 邊緣云環境中任務卸載決策 604.3.1 構建非合作博弈 604.3.2 納什均衡分析 614.3.3 面向多用戶的任務卸載算法 624.4 多內核用戶設備內核優化調度 644.4.1 多內核用戶設備內核調度算法 644.4.2 面向多用戶的計算資源調度算法 654.5 實驗與分析 664.5.1 實驗環境與參數 664.5.2 實驗結果分析 664.6 本章小結 71參考文獻 71第5章 邊緣云環境中面向任務可分的協同任務卸載策略 725.1 引言 725.2 系統模型 735.2.1 場景模型 735.2.2 任務模型 745.2.3 本地計算模型 755.2.4 通信模型 755.2.5 邊緣云計算模型 765.2.6 并行計算模型 765.3 問題形式化 795.3.1 優化問題 795.3.2 差分進化算法 815.3.3 改進的差分進化算法 825.4 實驗與分析 835.4.1 實驗參數 835.4.2 性能分析 845.5 本章小結 88參考文獻 88第6章 一種基于隨機優化的計算卸載策略 896.1 引言 896.2 系統模型與問題定義 906.2.1 系統模型 906.2.2 隊列動態性 926.2.3 問題定義 936.3 BMDCO算法 956.3.1 算法分析 956.3.2 算法性能 976.4 實驗與分析 996.4.1 性能分析 996.4.2 性能對比 1016.5 本章小結 104參考文獻 105第7章 一種基于D2D協作的計算卸載策略 1067.1 引言 1067.2 系統模型與問題構造 1077.2.1 任務模型 1077.2.2 本地計算模型 1087.2.3 卸載計算模型 1097.2.4 隊列動態性 1107.2.5 問題公式化 1127.3 D-CCO算法 1147.3.1 算法分析 1147.3.2 算法性能 1167.4 實驗與分析 1187.4.1 性能分析 1187.4.2 性能對比 1207.5 本章小結 123參考文獻 123第8章 固定場景中時延敏感程序的服務部署策略 1248.1 引言 1248.2 服務部署場景問題分析 1248.3 模型設計及問題形式化 1268.3.1 系統模型 1268.3.2 選擇網絡訪問點 1288.3.3 服務部署模型 1288.3.4 網絡中的排隊時延 1298.3.5 在邊緣計算中預測服務時間 1308.4 算法設計 1318.4.1 計算剩余服務時間 1328.4.2 調度需要被服務的任務 1338.4.3 為待調度的任務選擇服務部署的計算節點 1338.4.4 復雜度分析 1348.5 實驗與分析 1358.5.1 模擬實驗環境設置 1368.5.2 通過隨機生成DAG來評估算法調度性能 1368.5.3 EUA數據集環境中的服務部署性能評估 1398.6 本章小結 141參考文獻 141第9章 移動場景中時延敏感程序的服務部署策略 1449.1 引言 1449.2 移動場景的分析及存在的問題 1449.3 模型設計及問題形式化 1459.3.1 系統模型 1459.3.2 用戶與邊緣處理器之間的曼哈頓距離 1489.3.3 能耗成本 1489.3.4 問題形式化 1509.4 算法設計 1519.5 實驗與分析 1559.5.1 模擬實驗環境設置 1559.5.2 小樣本模擬實驗性能評估 1569.5.3 大樣本模擬實驗性能評估 1609.6 本章小結 162參考文獻 163第10章 前景展望 165
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