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摘要
通过在网络边缘布置大量的边缘服务器,边缘计算能够为用户提供低时延、高带宽的服务。然而,大量布置边缘服务器也带来了高能耗等问题。当用户将任务从终端设备分派到不同的边缘服务器时,边缘服务器的异构性,会产生不同的能耗和时延。因此,如何在众多边缘服务器中选择一个最优的服务器进行任务分派,使得能耗和时延都比较低是具有挑战性的。提出了一种基于在线学习的具有服务质量(QoS, quality of service)保证的能耗感知任务分派方法,它可以通过与环境进行交互来获取实时的信息,从而在分派任务时,在保证QoS可接受的基础上,总体能耗最低。实验结果表明,与其他方法相比,提出的方法可以高效地将任务分派到最优的边缘服务器上,显著降低边缘计算网络的整体能耗。
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