移動(dòng)邊緣計(jì)算（mobile edge computing, MEC）是近年來出現(xiàn)的一種嶄新技術(shù),它能滿足更多應(yīng)用程序所需的計(jì)算資源,能使移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)邊緣資源受限的物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備獲得更好的性能.然而,眾所周知,邊緣基礎(chǔ)設(shè)施在提高電力使用效率和整合可再生能源方面的能力較差.此外,由于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的電池容量是有限的,當(dāng)電池電量耗盡時(shí),所執(zhí)行任務(wù)會(huì)被中斷.因此,利用綠色能源來延長電池的使用壽命是至關(guān)重要的.此外,物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備間可以動(dòng)態(tài)、有益地共享計(jì)算資源和通信資源.因此,為了提高邊緣服務(wù)器的能效（power usage efficiency, PUE）,實(shí)現(xiàn)綠色計(jì)算,設(shè)計(jì)了一種高效的任務(wù)卸載策略,提出了一種利用能量收集（energy harvesting, EH）技術(shù)和設(shè)備間通信（device-to-device communication, D2D）技術(shù)的綠色任務(wù)卸載框架.該框架旨在最小化任務(wù)執(zhí)行所造成的邊緣服務(wù)器端電網(wǎng)電力能源成本及云服務(wù)器端云資源租用成本.與此同時(shí),引入激勵(lì)約束,能夠有效促進(jìn)IoT設(shè)備間的協(xié)作,并防止IoT設(shè)備資源被其他設(shè)備過度使用.考慮到系統(tǒng)未來信息的不確定性,例如綠色能... 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2020,57(09)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：16 頁

【部分圖文】：

不同Qmax下的成本降低率與控制參數(shù)V

圖3 不同Qmax下的成本降低率與控制參數(shù)V2) V值對系統(tǒng)性能的影響.圖4展示了不同的V值對于系統(tǒng)性能的影響.在李雅普諾夫優(yōu)化理論[35]中,V是權(quán)衡目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)性和隊(duì)列穩(wěn)定性之間的參數(shù).在本文提出的算法中,V用來權(quán)衡系統(tǒng)內(nèi)總的任務(wù)執(zhí)行成本和隊(duì)列的穩(wěn)定性.V值越大,代表更多的關(guān)注系統(tǒng)任務(wù)執(zhí)行成本的降低,而較少關(guān)注隊(duì)列的積壓狀況.通過設(shè)置不同的V值,本文評估了其對系統(tǒng)內(nèi)總的任務(wù)執(zhí)行成本和隊(duì)列積壓的影響.本文中,實(shí)驗(yàn)結(jié)果與理論分析相符.分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出,隨著V值的增大,系統(tǒng)任務(wù)執(zhí)行成本進(jìn)一步降低,系統(tǒng)任務(wù)執(zhí)行成本減少率增加,當(dāng)V值增加到一定的值時(shí),系統(tǒng)任務(wù)執(zhí)行成本降低率會(huì)趨于平緩,這是因?yàn)榇藭r(shí)系統(tǒng)任務(wù)執(zhí)行成本降低率已經(jīng)接近理論最優(yōu)值.

因此,為了促進(jìn)MEC系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展并實(shí)現(xiàn)綠色計(jì)算,本文設(shè)計(jì)了一種基于能量收集(EH)技術(shù)和設(shè)備間通信(D2D)技術(shù)的綠色任務(wù)卸載框架,具體結(jié)構(gòu)如圖1所示.此外本文還提出了一種高效的動(dòng)態(tài)任務(wù)卸載策略,優(yōu)化系統(tǒng)內(nèi)任務(wù)執(zhí)行所造成的邊緣服務(wù)器端電網(wǎng)電力能源成本及云服務(wù)器端云資源租用成本.圖1中,一個(gè)邊緣服務(wù)器服務(wù)范圍內(nèi)有多個(gè)配備EH模塊的IoT設(shè)備,每個(gè)IoT設(shè)備可以與基站建立蜂窩鏈接,也可以與臨近其他IoT設(shè)備建立D2D鏈接,還可以通過基站與云服務(wù)器建立鏈接.本文中運(yùn)營商可以針對不同IoT應(yīng)用的類型和對時(shí)延的需求調(diào)整相應(yīng)的任務(wù)執(zhí)行策略以優(yōu)化系統(tǒng)的服務(wù)性能:如為減少系統(tǒng)內(nèi)總的任務(wù)執(zhí)行成本,選擇本地端執(zhí)行、卸載到其他設(shè)備端執(zhí)行、卸載到邊緣服務(wù)器端執(zhí)行,以及卸載到云服務(wù)器端執(zhí)行.在本文所提出框架中,每個(gè)IoT設(shè)備均能收集綠色能源儲(chǔ)存在設(shè)備的電池中,并將收集到的綠色能源作為IoT設(shè)備電池唯一的能量來源,這不僅可以為任務(wù)執(zhí)行提供可持續(xù)的能源,還能延長電池的使用壽命.因而,本文假設(shè)任務(wù)在本地端執(zhí)行和將任務(wù)卸載到其他IoT設(shè)備執(zhí)行時(shí)在設(shè)備端所消耗的能源不計(jì)入系統(tǒng)內(nèi)總的任務(wù)執(zhí)行成本.系統(tǒng)總的任務(wù)執(zhí)行成本主要由2部分構(gòu)成:一部分是IoT設(shè)備將任務(wù)卸載到邊緣服務(wù)器端執(zhí)行時(shí),邊緣服務(wù)器為執(zhí)行該任務(wù)所消耗的電網(wǎng)電力能源成本;另一部分是將IoT設(shè)備上時(shí)延不敏感的任務(wù)卸載到云端服務(wù)器執(zhí)行時(shí),云端服務(wù)器為執(zhí)行該任務(wù)所產(chǎn)生的云資源租用成本.因此,本文以最小化系統(tǒng)內(nèi)總的執(zhí)行成本為優(yōu)化目標(biāo).

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]綠色計(jì)算的重定義與若干探討[J]. 郭兵,沈艷,邵子立.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2009(12)



本文編號：3276840