För att övervinna enheters begränsningar när det gäller att utföra beräkningsintensiva applikationer, gör mobila edge computing (MEC) det möjligt för användare att avlasta uppgifter till proximala MEC-servrar för snabbare uppgiftsberäkning. Den nuvarande MEC-systemets utformning bygger dock på genomsnittliga mätvärden, som inte tar hänsyn till de ultratillförlitliga kraven på låg latens i uppdragskritiska tillämpningar. För att ta itu med detta föreslås i detta dokument en ny systemutformning, där probabilistiska och statistiska begränsningar införs för arbetskölängder, genom tillämpning av extremvärdesteori. Syftet är att minimera användarnas energiförbrukning samtidigt som man byter bort de tilldelade resurserna för lokal beräkning och avlastning av uppgifter. På grund av den trådlösa kanaldynamiken återansluts användare till MEC-servrar för att avlasta uppgifter med högre priser eller komma åt proximala servrar. I detta avseende föreslås en användar-server föreningspolicy, med beaktande av kanalens kvalitet samt servrarnas beräkningskapacitet och arbetsbelastning. Genom att gifta sig med verktyg från Lyapunovs optimerings- och matchningsteori föreslås en mekanism med två hastigheter, där en användar-server-förening löses i den långa tidsskalan, medan en dynamisk avlastnings- och resursfördelningspolicy genomförs på kort tid. Simuleringsresultaten bekräftar den föreslagna metodens effektivitet genom att man garanterar en mycket tillförlitlig uppgiftsberäkning och lägre fördröjningsprestanda, jämfört med flera baslinjer. Index Terms-5G och därefter, mobile edge computing (MEC), dimnätverk och beräkning, ultra-tillförlitlig låg latency kommunikation (URLLC), extrem värdeteori.
För de ultratillförlitliga låga fördröjningskraven i uppdragskritiska tillämpningar, Liu et al. REF föreslog en ny systemdesign, där probabilistiska och statistiska begränsningar införs på aktivitetskölängder, genom att tillämpa extremvärdesteori och gifta verktyg från Lyapunov optimering och matchningsteori för användarserver association, och dynamisk aktivitet offloading och resursallokering.
Dynamic Task Offloading and Resource Allocation for Ultra-Reliable Low-Latency Edge Computing
{'venue': 'IEEE Transactions on Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}