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郭迎亚 (郭迎亚.) [1] (Scholars:郭迎亚) | 王丽娟 (王丽娟.) [2] | 耿海军 (耿海军.) [3]

Indexed by:

PKU CSCD

Abstract:

随着物联网(IoT)和 5G 技术的快速发展,移动边缘计算以其低访问延迟、低带宽成本和低能源消耗的优点引起了工业界和学术界的广泛关注.在移动边缘计算中,边缘服务器为移动端用户的请求提供服务,其放置位置对边缘计算性能和用户体验具有重要影响.目前边缘服务器的放置算法只考虑基站的地理位置,而缺乏对基站连接的用户数目因素的考虑.因此在实际用户分布不均的情况下,现有算法得到的服务器放置位置导致用户平均访问延迟较大.为了更好地解决上述问题,提出了基于谱聚类的延迟最小化边缘服务器放置算法 LAMP.该算法在考虑边缘服务器放置位置时,不仅考虑了基站的地理位置,而且考虑了不同基站连接的用户数目这一重要参数,能够有效地降低用户的平均访问时延,同时实现边缘服务器的工作负载均衡.在仿真实验中,使用了上海电信的真实基站数据集来测试 LAMP 算法的性能.大量的实验结果表明,在用户访问延迟方面,LAMP算法的性能比传统的K-means 算法提高了 37.9%.在负载均衡方面,LAMP算法的性能与K-means算法相比最大可提高 82.85%.LAMP算法在降低访问延迟和平衡边缘服务器工作负载方面均表现出了优越的性能.

Keyword:

工作负载 用户分布 移动边缘计算 访问时延 谱聚类算法 边缘服务器放置

Community:

  • [ 1 ] [耿海军]山西大学
  • [ 2 ] [郭迎亚]福州大学计算机与大数据学院 福州 350108;福州大学网络计算和智能信息处理重点实验室 福州 350108
  • [ 3 ] [王丽娟]福州大学计算机与大数据学院 福州 350108;福州大学网络计算和智能信息处理重点实验室 福州 350108

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Source :

计算机科学

ISSN: 1002-137X

CN: 50-1075/TP

Year: 2023

Issue: 10

Volume: 50

Page: 248-257

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