删除或更新信息，请邮件至freekaoyan#163.com(#换成@)

面向云网融合的细粒度多接入边缘计算架构

本站小编 Free考研考试/2022-01-01
王璐1,张健浩1,王廷2,伍楷舜1
1（深圳大学计算机与软件学院 广东深圳 518060）；2（上海市高可信计算重点实验室(华东师范大学) 上海 200062) (wanglu@szu.edu.cn)
出版日期: 2021-06-01


基金资助:国家自然科学基金项目(61872246,U2001207,61872248)；广东特支计划；广东省自然科学基金项目(2017A030312008)；深圳市基础研究项目(ZDSYS20190902092853047)；广东省高等学校科技创新项目(2019KCXTD005)；广东省“珠江人才计划”(2019ZT08X603)

A Fine-Grained Multi-Access Edge Computing Architecture for Cloud-Network Integration

Wang Lu1, Zhang Jianhao1, Wang Ting2, Wu Kaishun1
1（College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University, Shenzhen, Guangdong 518060);2(Shanghai Key Laboratory of Trustworthy Computing (East China Normal University), Shanghai 200062)
Online: 2021-06-01


Supported by:This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (61872246, U2001207, 61872248), Guangdong Special Support Program, the Natural Science Foundation of Guangdong Province of China (2017A030312008), the Basic Research Program of Shenzhen (ZDSYS20190902092853047), the Science and Technology Innovative Program of Higher Education of Guangdong Province (2019KCXTD005), and the “Pearl River Talent Recruitment Program” of Guangdong Province (2019ZT08X603).




摘要/Abstract


摘要： 随着智能终端设备的爆发式增长，多接入边缘计算(multi-access edge computing, MEC)成为支持多服务、多租户生态系统的关键技术之一.多接入边缘计算通过结合云端的移动计算技术和接入网的无线通信技术，实现了云端和网络的高效融合.然而，目前的边缘计算技术对于所有可能的资源(例如计算、通信、缓存)并没有细粒度的控制能力，因此并不能对延迟敏感的实时服务提供很好的支持.为了解决这个关键问题，设计了一种基于软件定义(software defined)的细粒度多接入边缘计算架构，可以对网络资源和计算资源进行细粒度的控制并进行协同管理，并设计了一种基于深度强化学习Q-Learning的两级资源分配策略，从而提供更有效的计算卸载和服务增强.大量的仿真实验证明了该架构的有效性.






[1]王廷, 刘刚. 支持网络切片和绿色通信的软件定义虚拟化接入网[J]. 计算机研究与发展, 2021, 58(6): 1291-1306.
[2]卢海峰, 顾春华, 罗飞, 丁炜超, 杨婷, 郑帅. 基于深度强化学习的移动边缘计算任务卸载研究[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(7): 1539-1554.
[3]王桂芝, 吕光宏, 贾吾财, 贾创辉, 张建申. 机器学习在SDN路由优化中的应用研究综述[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(4): 688-698.
[4]吴金金, 刘全, 陈松, 闫岩. 一种权重平均值的深度双Q网络方法[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(3): 576-589.
[5]陈红名,刘全,闫岩,何斌,姜玉斌,张琳琳. 基于经验指导的深度确定性多行动者-评论家算法[J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(8): 1708-1720.
[6]何荣希，雷田颖，林子薇. 软件定义数据中心网络多约束节能路由算法[J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(6): 1219-1230.
[7]张龙,王劲松. SDN中基于信息熵与DNN的DDoS攻击检测模型[J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(5): 909-918.
[8]邓理,吴伟楠,朱正一,陈鸣. DiffSec：一种差别性的智能网络安全服务模型[J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(5): 955-966.
[9]唐英杰,王芳,谢燕文. 纠删码存储系统中基于网络计算的高效故障重建方法[J]. 计算机研究与发展, 2019, 56(4): 767-778.
[10]朱斐，吴文，刘全，伏玉琛. 一种最大置信上界经验采样的深度Q网络方法[J]. 计算机研究与发展, 2018, 55(8): 1694-1705.
[11]王煜炜,刘敏,马诚,李鹏飞. 面向网络功能虚拟化的高性能负载均衡机制[J]. 计算机研究与发展, 2018, 55(4): 689-703.
[12]陈文龙,赵一荣,肖融,唐晓岚,徐恪. 基于虚拟拓扑的多级可信传输体系及路由计算[J]. 计算机研究与发展, 2018, 55(4): 729-737.
[13]徐冉,王文东,龚向阳,阙喜戎. 网络功能虚拟化中延时感知的资源调度优化方法[J]. 计算机研究与发展, 2018, 55(4): 738-747.
[14]郑鹏, 胡成臣, 李昊. 基于流量特征的OpenFlow南向接口开销优化技术[J]. 计算机研究与发展, 2018, 55(2): 346-357.
[15]王健,赵国生,赵中楠,李可. 面向SDN的脆弱性扩散形式化建模与扩散因素分析[J]. 计算机研究与发展, 2018, 55(10): 2256-2268.





PDF全文下载地址:

https://crad.ict.ac.cn/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=4443
相关话题/计算机 计算 网络 技术 资源
  • 领限时大额优惠券,享本站正版考研考试资料!
    大额优惠券
    优惠券领取后72小时内有效，10万种最新考研考试考证类电子打印资料任你选。涵盖全国500余所院校考研专业课、200多种职业资格考试、1100多种经典教材，产品类型包含电子书、题库、全套资料以及视频，无论您是考研复习、考证刷题，还是考前冲刺等，不同类型的产品可满足您学习上的不同需求。 ...
    考试优惠券 本站小编 Free壹佰分学习网 2022-09-19
  • 支持网络切片和绿色通信的软件定义虚拟化接入网
    王廷1,2,刘刚31（华东师范大学软件工程学院上海200062）；2（上海市高可信计算重点实验室(华东师范大学)上海200062）；3（上海诺基亚贝尔股份有限公司贝尔实验室上海201206)(twang@sei.ecnu.edu.cn)出版日期:2021-06-01SoftwareDefinedVi ...
    中科院计算技术研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-01
  • 模糊测试技术综述
    任泽众1,郑晗1,张嘉元2,王文杰1,冯涛2,王鹤3,张玉清1,3,41（中国科学院大学国家计算机网络入侵防范中心北京101408）；2（兰州理工大学计算机与通信学院兰州730050）；3（西安电子科技大学网络与信息安全学院西安710071）；4（海南大学计算机与网络空间安全学院海口570228)( ...
    中科院计算技术研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-01
  • 神经网络水印技术研究进展
    张颖君1,4,陈恺2,3,周赓1,4,吕培卓2,3,刘勇2,黄亮51（中国科学院软件研究所可信计算与信息保障实验室北京100190）；2（信息安全国家重点实验室(中国科学院信息工程研究所)北京100195）；3（中国科学院大学网络空间安全学院北京100049）；4（中国科学院大学计算机科学与技术学院 ...
    中科院计算技术研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-01
  • 隐私保护的基于图卷积神经网络的攻击溯源方法
    李腾1,乔伟2,张嘉伟1,高怿旸3,王申奥1,沈玉龙2,马建峰11（西安电子科技大学网络与信息安全学院西安710071）；2（西安电子科技大学计算机科学与技术学院西安710071）；3（西安电子科技大学人工智能学院西安710071)(litengxidian@gmail.com)出版日期:2021- ...
    中科院计算技术研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-01
  • 基于区域卷积神经网络的图像秘密共享方案
    刘雁孝1,2,吴萍,孙钦东11（西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048）；2（广西可信软件重点实验室(桂林电子科技大学)广西桂林541004)(liuyanxiao@xaut.edu.cn)出版日期:2021-05-01基金资助:陕西省自然科学基础研究计划项目(2019JQ-736)；陕西 ...
    中科院计算技术研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-01
  • 一种面向图神经网络的图重构防御方法
    陈晋音1,2,黄国瀚2,张敦杰2,张旭鸿3,纪守领41（浙江工业大学网络空间安全研究院杭州310023）；2（浙江工业大学信息工程学院杭州310023）；3（浙江大学控制科学与工程学院杭州310007）；4（浙江大学计算机科学与技术学院杭州310007)(chenjinyin@zjut.edu.cn ...
    中科院计算技术研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-01
  • 命名数据网络中基于内容类型的隔跳概率缓存机制
    郭江1,2,王淼1,张玉军1,21（中国科学院计算技术研究所北京100190）；2（中国科学院大学北京100049)(guojiang@ict.ac.cn)出版日期:2021-05-01基金资助:国家重点研发计划项目(2018YFB1800403,2016YFE0121500)；网络计算创新研究院课 ...
    中科院计算技术研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-01
  • 针对深度神经网络模型指纹检测的逃避算法
    钱亚冠1,2,何念念1,2,郭艳凯1,2,王滨2,李晖3,顾钊铨4,张旭鸿5,吴春明61（浙江科技学院大数据学院杭州310023）；2（海康威视&浙江科技学院边缘智能安全联合实验室杭州310023）；3（西安电子科技大学网络与信息安全学院西安710071）；4（广州大学网络空间先进技术研究院广州51 ...
    中科院计算技术研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-01
  • 图计算加速架构综述
    严明玉1,2,3,李涵1,2,邓磊3,胡杏3,叶笑春1,张志敏1,范东睿1,2,谢源31（计算机体系结构国家重点实验室(中国科学院计算技术研究所)北京100190);2（中国科学院大学北京100049);3（美国加州大学圣塔芭芭拉分校美国加利福利亚州圣塔芭芭拉93106)(yanmingyu@ict ...
    中科院计算技术研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-01
  • 一种基于运行时信息的以太坊智能合约防御技术
    向杰,杨哲慜,周顺帆,杨珉(复旦大学软件学院上海200433)(jxiang17@fudan.edu.cn)出版日期:2021-04-01ARuntimeInformationBasedDefenseTechniqueforEthereumSmartContractXiangJie,YangZhem ...
    中科院计算技术研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-01

Free考研考试FreeKaoYan.Com
欢迎来到Free考研考试，"为实现人生的Free而奋斗"

© 2020 FreeKaoYan! . All rights reserved.