【摘 要】
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近年来,互联网服务日益深刻地改变着人们的生活方式。边缘计算,作为一种应对用户实时处理需求日益激增的新技术,给企业的在线服务提供了低时延可能。但不幸的是,边缘环境下的任意边缘设备过载都会导致服务性能降低,甚至服务不可用,给企业造成巨大损失。因此,对于企业而言,高效的部署边缘服务变得十分重要。随着网络功能虚拟化技术的不断发展,企业可以在虚拟实例上部署网络功能,这将网络功能和物理硬件设备解耦开来,是边缘
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近年来,互联网服务日益深刻地改变着人们的生活方式。边缘计算,作为一种应对用户实时处理需求日益激增的新技术,给企业的在线服务提供了低时延可能。但不幸的是,边缘环境下的任意边缘设备过载都会导致服务性能降低,甚至服务不可用,给企业造成巨大损失。因此,对于企业而言,高效的部署边缘服务变得十分重要。随着网络功能虚拟化技术的不断发展,企业可以在虚拟实例上部署网络功能,这将网络功能和物理硬件设备解耦开来,是边缘计算快速发展的前提。而5G技术的快速发展,更加表明边缘计算和网络功能虚拟化技术具有提供低成本和低延迟服务的巨大潜力。边缘设备作为承载虚拟网络功能的载体,通常只拥有有限的资源。为了应对可能的设备资源短缺,企业必须对服务链中网络功能的资源消耗情况进行细粒度的测量。因此,有研究通过基准实验得出服务链网络功能间会产生无法忽略的通信开销。另一方面,企业为了提高服务的稳定性以及降低边缘设备的负载情况,通常会在不同边缘设备上的虚拟实例内部署同一网络功能为用户提供高可用、低负载的服务。基于上述事实,为了进一步降低边缘设备负载,本文在细粒度的服务链负载模型的基础之上,将服务链的任意网络功能部署在不同边缘设备上的虚拟实例内,进而提出了时延约束下的多实例服务链部署问题。本文第一个工作提出一种多实例服务链在线部署算法,其贡献点主要有:（1）对边缘环境以及多实例服务链部署进行了抽象建模,提出了边缘环境模型和虚拟实例通信图,以及边缘设备负载模型和时延约束模型;（2）设计并实现了一种解决多实例服务链在线部署问题的算法框架（DS-PC-ND）,该框架包括基于剪枝搜索策略的时延满足路径搜索算法、基于嵌套Top K策略的部署路径选择算法、基于贪心策略的网络功能部署算法三个组成部分;（3）实验结果表明,算法DS-PC-ND可以优于忽视服务链网络功能间存在通信开销的基准算法10%个单位边缘设备CPU负载率。本文第二个工作对多实例服务链最优部署结果进行求解,并对求解效率进行优化,其贡献点主要有:（1）使用非线性约束转换为线性约束等优化策略,将混合整数二次规划问题转换为混合整数线性规划问题,使得在较长时间维度下也能进行最优部署结果的快速求解;（2）实验结果表明,在线算法DS-PC-ND的部署结果接近最优部署结果。
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