移動邊緣計算（Mobile Edge Computing,MEC）技術(shù)作為云計算服務(wù)模式在邊緣網(wǎng)絡(luò)中的擴展,能夠在邊緣網(wǎng)絡(luò)中支持資源密集型應用,并為用戶提供實時服務(wù),解決了傳統(tǒng)云計算中心提供服務(wù)時的高時延障礙,是一種應用前景非常廣泛的新型技術(shù)。本文詳細研究了通過移動邊緣計算技術(shù)向用戶提供實時應用服務(wù)的架構(gòu),分析了該服務(wù)模式面臨的挑戰(zhàn),并提出了有效的解決方案。不同的邊緣服務(wù)器部署方案會導致差異巨大的邊緣服務(wù)器接入時延及網(wǎng)絡(luò)可靠性,從而影響應用服務(wù)質(zhì)量。如何在大量異構(gòu)基礎(chǔ)設(shè)施組成的邊緣網(wǎng)絡(luò)中高效部署數(shù)量有限的邊緣服務(wù)器,以及在邊緣服務(wù)器已被優(yōu)化部署的基礎(chǔ)上,如何進一步在眾多邊緣服務(wù)器之間有效分配虛擬服務(wù)器副本（Virtual-machine Replica Copies,VRC）,以達到邊緣網(wǎng)絡(luò)中計算資源優(yōu)化分配的目的具有非常重大的研究意義�；谲浖x網(wǎng)絡(luò)（Software Defined Networking,SDN）技術(shù)支持的移動邊緣計算服務(wù)架構(gòu),基于枚舉的最優(yōu)邊緣服務(wù)器部署算法（Enumeration-based Optimal Edge Server Placement Algo... 

【文章來源】：西安電子科技大學陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

算法計算復雜度比較

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24圖 3.5 中可以很容易觀察到對于每一種平均服務(wù)請求數(shù)據(jù)大小的設(shè)定PA 提出的部署方案達到的平均接入延遲非常接近 EOESPA 所能達到的最至比經(jīng)典的 KMCA 還要好。 類似的結(jié)論也可以從圖 3.6 中獲得，隨著邊動設(shè)備的數(shù)量增加，RNOESPA 提出的邊緣服務(wù)器部署方案也可以取 更好的表現(xiàn)。 另外，從圖 3.5 和圖 3.6 顯示的實驗結(jié)果中還可以看出所所提出的部署方案導致的邊緣服務(wù)器接入延遲隨著服務(wù)請求數(shù)據(jù)的大小

【參考文獻】：
期刊論文
[1]移動邊緣計算技術(shù)及其本地分流方案[J]. 張建敏,謝偉良,楊峰義,武洲云,謝亮.  電信科學. 2016(07)



本文編號：2926722