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山东大学学报 (工学版) ›› 2022, Vol. 52 ›› Issue (4): 45-53.doi: 10.6040/j.issn.1672-3961.0.2021.537

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MEC中面向动态环境的工作流D2D协同卸载方法

钱程1,2,赵淦森1,2,罗浩宇1,2   

  1. 1.华南师范大学计算机学院, 广东 广州 510631;2.广州市云计算安全与测评技术重点实验室, 广东 广州 510631
  • 发布日期:2022-08-24
  • 作者简介:钱程(1997— ),男,安徽阜阳人,硕士研究生,主要研究方向为边缘计算. E-mail:qiancheng@m.scnu.edu.cn. *通信作者简介:罗浩宇(1989— ),男,江西萍乡人,研究员,博士,主要研究方向为服务计算、边缘计算、工作流系统. E-mail: hluo@m.scnu.edu.cn
  • 基金资助:
    广东省重点领域研发计划项目(2020B0101650001);国家自然科学基金项目(62002123);广东省基础与应用基础研究基金项目(2019A1515110212);国家重点研发计划项目(2018YFB1404402)

Dynamic environment oriented D2D collaborative offloading for workflow applications in mobile edge computing

QIAN Cheng1,2, ZHAO Gansen1,2, LUO Haoyu1,2   

  1. 1. School of Computer Science, South China Normal University, Guangzhou 510631, Guangdong, China;
    2. Key Lab on Cloud Security and Assessment Technology of Guangzhou, Guangzhou 510631, Guangdong, China
  • Published:2022-08-24

摘要: 为解决现实场景中终端设备的移动性与性能波动对工作流D2D(device-to-device)协同卸载带来的问题,提出一种面向动态环境的工作流D2D协同卸载方法,以尽可能小的卸载成本保证工作流在时间约束内得到及时响应。在工作流的卸载执行过程中感知其执行时间状态,并提出贪婪有序自适应搜索算法进行高效的工作流D2D卸载决策,根据环境变化及工作流执行时间状态在线调整卸载方案。仿真结果表明,该卸载方法在动态环境中具有有效性,并且卸载决策所需的计算开销很低(仅为粒子群优化算法的1.63%),具有较高的实时性。

关键词: 移动边缘计算, 工作流, D2D卸载, 计算卸载, 在线决策

中图分类号: 

  • TP399
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