Mobile Edge Computing (MEC) driver datorfunktioner bort från det centraliserade molnet till nätverkskanten, vilket uppfyller latencykraven för många nya mobila applikationer och sparar backhaul nätverksbandbredd. Även om många befintliga arbeten har studerat beräkning av avlastningspolicyer, service caching är en lika, om inte viktigare, design ämne MEC, men får mycket mindre uppmärksamhet. Med servicecache avses cacheprogramtjänster och tillhörande databaser/bibliotek i eggservern (t.ex. MEC-aktiverad BS, vilket gör det möjligt att utföra motsvarande beräkningsuppgifter. Eftersom endast ett litet antal applikationstjänster kan caches i resursbegränsad edge server samtidigt, som tjänster att cache måste vara klokt beslutat att maximera edge computing prestanda. I detta dokument undersöker vi det extremt övertygande men mycket mindre studerade problemet med dynamisk service caching i MEC-aktiverade täta cellulära nätverk. Vi föreslår en effektiv online-algoritm, kallad OREO, som tillsammans optimerar dynamisk servicecachelagring och avlastning av uppgifter för att ta itu med ett antal viktiga utmaningar i MEC-system, inklusive service heterogenitet, okänd systemdynamik, rumslig efterfrågekoppling och decentraliserad samordning. Vår algoritm är utvecklad utifrån Lyapunov optimering och Gibbs provtagning, fungerar online utan att kräva framtida information, och uppnår påvisbara nära optimal prestanda. Simuleringsresultat visar att vår algoritm effektivt kan minska beräkningslatensen för slutanvändare samtidigt som energiförbrukningen hålls låg.
Upphovsmän i REF analyserar den gemensamma optimeringen av cachelagring och avlastning av uppgifter i sådana nätverk med mobila edge computing.
Joint Service Caching and Task Offloading for Mobile Edge Computing in Dense Networks
{'venue': 'IEEE INFOCOM 2018 - IEEE Conference on Computer Communications', 'journal': 'IEEE INFOCOM 2018 - IEEE Conference on Computer Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}