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移动边缘计算中资源受限的动态服务部署策略

         
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移动边缘计算(MEC)的出现使移动用户能够以低延迟访问部署在边缘服务器上的服务。然而,MEC仍然存在各种挑战,尤其是服务部署问题。边缘服务器的数量和资源通常是有限的,只能部署数量有限的服务;此外,用户的移动性改变了不同服务在不同地区的流行度。在这种情况下,为动态请求部署合适的服务就成为一个关键问题。针对该问题,通过了解动态用户请求来部署适当的服务以最小化交互延迟,将服务部署问题表述为一个全局优化问题,并提出了一种基于集群划分的资源聚合算法,从而在计算、带宽等资源约束下初步部署合适的服务。此外,考虑动态用户请求对服务流行度及边缘服务器负载的影响,开发了动态调整算法来更新现有服务,以确保服务质量(QoS)始终满足用户期望。通过一系列仿真实验验证了所提出策略的性能。仿真结果表明,与现有基准算法相比,所提出的策略可以降低服务交互延迟并实现更稳定的负载均衡。

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