一种基于深度强化学习与概率性能感知的边缘计算环境多工作流卸载方法

移动边缘计算是一种新兴的分布式和泛在计算模式,其将计算密集型和时延敏感型任务转移到附近的边缘服务器,有效缓解了移动终端资源不足的问题,显著减小了用户与计算处理节点之间的通信传输开销。然而,如果多个用户同时提出计算密集型任务请求,特别是流程化的工作流任务请求,边缘计算环境往往难以有效地进行响应,并会造成任务拥塞。另外,受任务负载、电力供给、通信能力的实时变化等不利因素的影响,边缘服务器本身的性能总是处于波动和变化中,从而为保证任务执行效能和用户感知服务效率带来了挑战。针对上述问题,文中提出了一种基于深度Q网络(DQN)与概率性能感知机制的边缘计算环境多工作流调度方法。首先对边缘云服务器的历史性能数据进行概率分析,然后利用获得的性能概率分布数据驱动DQN模型,不断迭代优化,生成多工作流的卸载策略。在实验验证环节,基于边缘服务器位置数据集、性能测试数据和多个科学工作流模板,在反映不同系统负载水平的多个场景下进行了模拟实验。实验结果表明,所提方法在多工作流执行效率方面明显优于传统方法。     

基于瘦客户的混合计算设计与实现

随着瘦客户系统的广泛应用,瘦客户计算系统中一些固有的缺点越来越明显:单一依赖服务器计算,瘦客户端剩余过多的计算能力,对网络带宽要求较高等.在这篇文章中,我们提出了基于瘦客户计算的服务器/本地混合计算模式—即通过适当利用瘦客户端本地计算资源的能力来进行应用处理,在一定程度上避免或改进了这些不足.通过对媒体播放应用在传统瘦客户计算模式和混合计算模式的比较测试,证明了新模式在取得性能改善的同时,可以有效地缓解服务器计算和网络带宽压力,提高幅度达75%以上.     

移动边缘计算中基于改进拍卖模型的计算卸载策略

随着移动互联网业务的快速发展,增强现实、虚拟现实、超清视频等手机应用逐渐普及、IoT应用不断涌现,计算能力和续航能力的不足成为限制智能终端设备成功支撑这些应用的主要瓶颈。针对这一现状,采用计算卸载的方式解决该问题,在多用户多移动边缘服务器的场景下,综合考虑智能设备性能和服务器资源提出了一种基于改进拍卖算法的计算卸载策略。该策略主要包括两个阶段,在卸载决策阶段,通过综合考虑计算任务自身大小、计算需求和服务器计算能力、网络带宽等因素提出了卸载决策的依据;在任务调度阶段,通过综合考虑计算任务的时间需求和MEC服务器计算性能提出了基于改进拍卖算法的任务调度模型。实验证明,提出的计算卸载策略能够有效地降低服务时延,减少智能设备能耗,改善用户体验。     

基于应用层逻辑的分布式集群架构在生物计算中的应用

本文提出一种新型的服务器集群构架,用于解决生物信息学计算中所使用的分布式集群系统的负载平衡问题.该结构基于任务的应用层逻辑对不同种类的任务进行分类,使得同类任务运行在固定的计算机子群上,从而回避了不同类型负载之间的比对问题,简化了负载平衡操作的难度.并且,此结构充分利用了计算机的时间局部性和空间局部性原理,提高了整个系统运行的效率.     

志愿者计算环境下的应用

介绍志愿者计算环境下应用的研究现状,根据该环境下科学计算应用的类型,分析应用的任务关系图,包括静态任务关系图和动态任务关系图.描述了电力系统潮流计算和生物信息学的序列比对.提出这两个应用在志愿者计算环境下的任务划分方式、分析并行粒度和应用特点.通过在计算平台P2HP上对两个应用进行实验和性能分析,总结了适合在志愿者计算平台上运行并取得高性能的科学应用的特点及对平台的要求.     

淤地坝监测场景下边缘计算协作式任务调度方法

针对目前我国西北地区淤地坝实时监测问题,研究了淤地坝监测与预警任务的调度方法.为避免淤地坝坝体隐患发现不及时,提高预警系统的时效性,本文考虑了任务卸载至边缘服务器的平均等待时间,提出了一种淤地坝监测场景下边缘计算协作式任务调度方法.根据任务计算量、边缘服务器计算能力等信息建立计算任务完成时间模型,然后采用模拟退火算法优化计算任务卸载位置,设计了一种多个边缘计算服务器相互协作的任务调度策略.实验结果表明,该方法有效降低了监测任务的计算时间,提高了监测预警的时效性.     

计算资源受限的移动边缘计算服务器收益优化策略

移动边缘计算（MEC）服务器通过向用户提供计算资源获得收益。对MEC服务器而言,如何在计算资源受限的情况下提高自身收益至关重要,为此提出一种通过优化计算任务执行次序提高MEC服务器收益的策略。首先,将MEC服务器收益最大化问题建模为以任务执行次序为优化变量的优化问题;然后提出了一种基于分支定界法的算法求解任务执行次序。仿真结果表明,采用所提算法获得的MEC服务器平均收益分别比大任务优先（LTF）算法、低延迟任务优先（LLTF）算法和先到先服务（FCFS）算法提高了11%、14%和21%。在保证卸载用户服务质量（QoS）同时,所提策略可以显著提高服务器的收益。     

基于博弈论的多服务器多用户视频分析任务卸载算法

在过去的近10年中,人工智能相关的服务和应用大规模出现,它们要求高算力、高带宽和低时延.边缘计算目前被认为是这些应用最适合的计算模式,尤其是视频分析相关应用.研究多服务器多用户异构视频分析任务卸载问题,其中用户选择合适的边缘服务器,并将他们的原始视频数据上传至服务器进行视频分析.为了有效处理众多用户对有限网络资源的竞争和共享,并且能够获得稳定的网络资源分配局面,即每个用户不会单方面地改变自己的任务卸载决策,该多服务器多用户异构视频分析任务卸载问题被建模为一个多玩家的博弈问题.基于最小化整体时延的优化目标,先后研究非分布式视频分析场景和分布式视频分析场景两种情形,分别提出基于博弈论的潜在最优服务器选择算法和视频单元分配算法.通过严格的数学证明,两种情形下提出的算法均可以达到纳什均衡,同时保证较低的整体时延.最后,基于真实数据集的大量实验表明,所提方法比其他现有算法降低了平均26.3%的整体时延.     

变电站网格监控研究

提出一种基于网格计算的变电站监控基础平台,该平台很好地利用了网格计算的分布式信息处理能力来处理广域变电站的监控问题.基于网格计算开发平台Globus来实现.实验室测试结果表明,该实验平台能够较好地完成系统数据的监控任务,为基于网格计算的变电站分布式监控的真正实施,提供了一种有效的模式.     

基于移动边缘计算的GI/GI/1排队建模与调度算法EI北大核心CSCD

针对车联网环境下路侧边缘计算节点部署不均衡、服务密度小、实时调度计算压力大等问题,提出一种基于智能车移动边缘计算(Mobile edge computing,MEC)的任务排队建模与调度算法,提供弹性计算服务,将具备感知、计算、控制功能的智能车作为移动边缘计算服务器,设计了车联网环境下的MEC体系架构.首先基于虚拟化技术对智能车进行虚拟化抽象,利用排队论对虚拟车任务构建了GI/GI/1排队模型.然后基于云平台Voronoi分配算法对虚拟车任务进行分配绑定,进而实现了智能车的优化调度与分布式弹性服务,解决了边缘计算任务分配不均衡等问题.最后通过城市交通路网中的车辆污染排放的实时计算实验,验证了该方法的有效性.