Abstract-Teknisk utveckling av mobil användarutrustning (Ues), såsom smartphones eller bärbara datorer, går hand i hand med utvecklingen av nya mobila applikationer. Men att köra beräkningskrävande applikationer vid UEs begränsas av begränsad batterikapacitet och energiförbrukning hos UEs. Lämplig lösning för att förlänga batteritiden för UEs är att avlasta applikationer som kräver enorm bearbetning till ett konventionellt centraliserat moln (CC). Detta alternativ introducerar dock betydande fördröjning av genomförandet som består i leverans av de avlastade applikationerna till molnet och tillbaka plus tiden för beräkningen i molnet. En sådan försening är obekväm och gör avlastningen olämplig för realtidstillämpningar. För att komma till rätta med problemet med förseningar har ett nytt koncept, det så kallade mobile edge computing (MEC), införts. MEC ger beräknings- och lagringsresurser i utkanten av mobila nätverk som gör det möjligt att köra de mycket krävande applikationerna vid UE samtidigt som de uppfyller strikta fördröjningskrav. MEC-dataresurserna kan också utnyttjas av operatörer och tredje parter för särskilda ändamål. I detta dokument beskriver vi först större användningsfall och referensscenarier där MEC är tillämpligt. Därefter undersöker vi befintliga koncept som integrerar MEC-funktioner i mobilnäten och diskuterar aktuella framsteg i standardiseringen av MEC. Kärnan i denna undersökning är då fokuserad på användarorienterade användningsfall i MEC, dvs. beräkning av avlastning. I detta avseende delar vi upp forskningen om avlastning av beräkning på tre nyckelområden: i) beslut om avlastning av beräkning, ii) tilldelning av dataresurser inom MEC och iii) hantering av rörlighet. Slutligen lyfter vi fram de erfarenheter som gjorts inom MEC-området och diskuterar öppna forskningsutmaningar som återstår att ta itu med för att fullt ut kunna utnyttja de möjligheter som MEC erbjuder.
De omfattande recensionerna av mobila edge computing finns i REF.
Mobile Edge Computing: A Survey on Architecture and Computation Offloading
{'venue': 'IEEE Communications Surveys & Tutorials', 'journal': 'IEEE Communications Surveys & Tutorials', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}