【摘 要】
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云计算有效的解决了传统计算模式的种种弊端问题,如终端设备的计算能力、存储容量等极其有限,极大的促进了大数据等相关技术的发展。相较于云计算,边缘计算具有低延迟、低能耗、高带宽等众多特性,在近年来吸引了大量研究人员的目光,并发展了大量的研究工作,如任务调度、计算卸载、数据缓存等。已有的相关研究通常忽略了数据缓存对任务调度的影响,把两者单独进行考虑,难以达到优化目的。此外,在实际应用场景下,待调度的多个
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云计算有效的解决了传统计算模式的种种弊端问题,如终端设备的计算能力、存储容量等极其有限,极大的促进了大数据等相关技术的发展。相较于云计算,边缘计算具有低延迟、低能耗、高带宽等众多特性,在近年来吸引了大量研究人员的目光,并发展了大量的研究工作,如任务调度、计算卸载、数据缓存等。已有的相关研究通常忽略了数据缓存对任务调度的影响,把两者单独进行考虑,难以达到优化目的。此外,在实际应用场景下,待调度的多个任务之间通常存在依赖性,并且存在部分子任务的执行顺序无法决定的情况,而已有相关工作通常忽略了这一问题。针对上述挑战,本工作将面向边缘计算环境,对数据缓存与任务调度进行联合优化研究,并针对任务间的依赖性和重要性进行任务调度的探讨和研究。本文的主要工作包含如下几部分:（1）探讨分析了影响数据缓存和替换的多个因素,即优先级、替换成本以及数据大小,并基于信息熵理论给出了一个数据缓存价值的计算方法,进而提出了一种多指标协同考虑的数据缓存替换算法,实验结果显示该算法能有效提高数据的缓存命中率。本工作为数据缓存与任务调度联合优化提供了支撑。（2）对边缘环境下的数据缓存与任务调度进行了联合优化研究,基于上述缓存替换方法,提出了一种分层任务调度方法。该方法将当前任务请求按照最近边缘服务器、相邻边缘服务器、云服务器的优先顺序进行调度。另外,对于调度至相邻边缘服务器或云服务器的任务请求,在调度的过程中将其所需数据实时的缓存至离终端设备最近的边缘服务器,以在后续的任务调度过程中,尽可能的将终端设备提交的任务请求调度至最近的边缘服务器进行处理,实验结果显示该方法能够有效降低任务的平均响应延迟以及总的能耗。（3）针对任务间的依赖性和重要性进行了任务调度的探讨和研究,首先提出了一种获取DAG图任务调度序列的方法,然后对蚁群算法和模拟退火算法进行融合,提出了一种任务调度方法,实验结果表明该方法能够有效降低任务的平均响应延迟以及总的能耗。另外,关于重要性对任务调度序列所产生的影响,本文也进行了进一步探讨和分析。本文通过大量实验验证了所提出方法的有效性和高效性,相较于现有相关解决方案,本文所提出的方法能够有效提升数据缓存与任务调度的性能,具有良好的理论研究意义和实际应用价值。
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