NO.1 论文简介
目前面向边缘计算的任务调度方法未考虑因网络延迟造成边缘节点性能不确定的问题,无法适应存在节点性能不确定的延迟敏感型边缘计算平台。针对此问题,本文提出了一种延迟敏感型边缘计算平台中面向分簇的半在线调度方法。首先,针对边缘计算平台中存在性能不确定的节点,设计了性能模糊度指标表示边缘节点的性能确定程度,为半在线调度算法提供额外信息;其次,以QoS保障和最小化任务完成时间为目标,提出了双段QoS保障模型和任务完成时间优化模型,建立任务调度双目标优化模型;再次,针对任务调度NP难问题,提出了一种基于映射的半在线任务调度算法MSSA,按照性能模糊度结合用户位置划分服务区域,建立面向分簇的边缘计算平台模型,并根据负载变化动态调整簇容量,实现高效的半在线任务调度。最后,基于真实边缘计算平台日志数据,通过仿真实验与其它方法进行对比,结果表明本文提出的算法能够减少26%的任务完成时间,并在QoS保障方面提升19%。
NO.2 主要贡献
(1)考虑边缘计算环境中网络连接状态存在的不确定性,设计性能模糊度指标表示节点性能不确定程度,作为半在线调度的EPI,再结合用户位置划分服务区域范围,建立面向分簇的边缘计算平台模型。
NO.3 研究结论
为了评估MSSA与其他方法在QoS保障方面的表现,我们以QoS保障比作为评测指标。比较了不同任务调度方法在不同实验场景下的表现,即在同一批次任务中紧急、高和正常三种不同优先级任务的比例。实验设计了四种实验场景:三角型、纺锤型、均分型和倒三角型,它们中各优先级任务比例分别为1:3:6、2:5:3、3:3:4和6:3:1。图1展示了不同任务调度算法的QoS保障的结果,纵轴表示QoS保障比例,数值高代表有更多的任务满足服务质量目标。
图1 不同调度算法的QoS保障度
图2 不同调度算法的任务最大完成时间
NO.4 论文资助
陕西省重点研发计划(2024GX-YBXM-010,2024GX-YBXM-140,2024GX-YBXM-039)
陕西省创新能力支撑计划(2023-CX-TD-08)
陕西省秦创原“科学家+工程师”团队(2023KXJ-040)
中央高校基本科研业务费专项资金(ZYTS24089)
NO.5 作者介绍
本团队来自西安电子科技大学计算机科学与技术学院、陕西省智能人机交互与可穿戴技术重点实验室。该实验室长期开展计算机系统结构、异构计算/云计算等相关研究。实验室有固定人员51人,其中教授/研究员21名,副教授/高工15名,讲师15名;近年来获批国家级课题21项,省部级和横向课题51项,新增千万级重大科研项目1项;获软著、授权发明专利70余项;发表高水平学术论文190余篇;获得省部级以上科研成果奖励18项。
E-mail:22031212552@stu.xidian.edu.cn。
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E-mail:20031211439@stu.xidian.edu.cn。
E-mail:wangjing@mail.xidian.edu.cn。
E-mail:wanbo@xidian.edu.cn。
E-mail:qwang@xidian.edu.cn。
·引用格式·
韩家曦, 赵辉, 冯南之, 王静, 万波, 王泉. 边缘计算平台中面向分簇的半在线调度方法(2024) [J/OL]. 西安电子科技大学学报, [2024-10-23]. https://doi.org/10.19665/j.issn1001-2400.20241004
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https://link.cnki.net/doi/10.19665/j.issn1001-2400.20241004
编辑:许瀚樱
校对:杨 薇
审核:牛姗姗
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