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题名面向实时流数据处理的边缘计算资源调度算法
被引量：19
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作者
查满霞
祝永晋
朱霖
张伯雷
钱柱中
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机构
江苏方天电力技术有限公司
南京邮电大学计算机学院
软件新技术国家重点实验室(南京大学)
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第S01期142-148,共7页
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基金
国家自然科学基金重点项目(61832005)。
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文摘
针对边缘计算带宽限制导致的实时流数据处理计算效率低下的问题,提出一种迭代优化算法FFS+IPFS,通过对应用负载的实时监控,实现合理的边缘节点任务部署,支持实时流数据处理任务。首先,利用贪心算法进行全局任务分配,通过贪心的算法得到一个近似最优的结果;然后,基于监控到的实时任务信息,通过迭代优化进行局部调优,使得同一数据流的任务可以被部署在相近的边缘节点,从而有效减少任务通信的开销。在不同场景下,平均时延相比其他主流算法可降低23%。大量的模拟实验结果表明,所提算法可以实现有效的资源调度,支持边缘计算场景下高效的实时流数据处理应用。
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关键词
边缘计算
任务部署
物联网
流数据处理
资源调度
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Keywords
edge computing
task assignment
Internet of Things(IoT)
stream data processing
resource scheduling
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分类号
TP316.4
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP316.2
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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