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边缘计算中多服务器协同任务缓存策略
被引量：
2
1
作者
马世雄
葛海波
宋兴
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第20期245-253,共9页
针对边缘服务器有限的计算、存储资源与大量用户任务请求之间的矛盾,设计了基于多服务器协同的边缘计算任务缓存网络架构,该架构中边缘服务器可以在内存中缓存并执行用户任务,未缓存的任务放在云端执行。结合用户任务请求时变和邻近区...
针对边缘服务器有限的计算、存储资源与大量用户任务请求之间的矛盾,设计了基于多服务器协同的边缘计算任务缓存网络架构,该架构中边缘服务器可以在内存中缓存并执行用户任务,未缓存的任务放在云端执行。结合用户任务请求时变和邻近区域用户更倾向于请求相似任务的特点,提出一种基于改进Soft Actor-Critic的多服务器协同任务缓存算法(MSAC)。该算法以最小化用户平均任务执行时延为目标,为避免反复选择同一动作而收敛于局部最优,引入最大熵模型来鼓励边缘服务器探索最优动作。通过设计经验共享机制,收集并学习本地边缘服务器和相邻服务器的经验以优化任务缓存策略。仿真结果表明,与最高流行度算法、独立SAC算法、DQN算法、遗传算法相比,所提出的MSAC算法在降低用户任务平均执行时延方面的效果最好。
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关键词
边缘计算
任务缓存
多服务器协作
深度强化学习
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职称材料
大数据下的结构性态监测信息管理系统设计与应用
被引量：
3
2
作者
吴杰
衣枚玉
+1 位作者
张金辉
张其林
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第9期76-81,共6页
论述了一种适用于处理海量监测数据的结构性态监测信息管理系统(MIMS)的设计方案.基于三层浏览器/服务器架构搭建软件系统,利用多服务器协同工作机制提升系统性能.应用大数据技术,充分考虑海量监测数据对数据管理系统的高要求,选用Mong...
论述了一种适用于处理海量监测数据的结构性态监测信息管理系统(MIMS)的设计方案.基于三层浏览器/服务器架构搭建软件系统,利用多服务器协同工作机制提升系统性能.应用大数据技术,充分考虑海量监测数据对数据管理系统的高要求,选用MongoDB数据库作为数据管理平台,论述了数据库结构和采用的数据格式.最后以宁波南站结构性态监测为例,展示了系统的实现效果.结果表明该系统具有很好的扩展性和通用性,每天可接收远程数据约10GB,能实现对海量监测数据的实时吞吐和高效组织管理.
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关键词
结构性态监测
大数据
MongoDB数据库
多服务器协作
浏览器/
服务器
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职称材料
题名
边缘计算中多服务器协同任务缓存策略
被引量：
2
1
作者
马世雄
葛海波
宋兴
机构
西安邮电大学电子工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第20期245-253,共9页
基金
陕西省自然科学基金(2011JM8038)
陕西省重点产业创新链(群)项目(S2019-YF-ZDCXL-0098)。
文摘
针对边缘服务器有限的计算、存储资源与大量用户任务请求之间的矛盾,设计了基于多服务器协同的边缘计算任务缓存网络架构,该架构中边缘服务器可以在内存中缓存并执行用户任务,未缓存的任务放在云端执行。结合用户任务请求时变和邻近区域用户更倾向于请求相似任务的特点,提出一种基于改进Soft Actor-Critic的多服务器协同任务缓存算法(MSAC)。该算法以最小化用户平均任务执行时延为目标,为避免反复选择同一动作而收敛于局部最优,引入最大熵模型来鼓励边缘服务器探索最优动作。通过设计经验共享机制,收集并学习本地边缘服务器和相邻服务器的经验以优化任务缓存策略。仿真结果表明,与最高流行度算法、独立SAC算法、DQN算法、遗传算法相比,所提出的MSAC算法在降低用户任务平均执行时延方面的效果最好。
关键词
边缘计算
任务缓存
多服务器协作
深度强化学习
Keywords
edge computing
task caching
multi-server collaboration
deep reinforcement learning
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
大数据下的结构性态监测信息管理系统设计与应用
被引量：
3
2
作者
吴杰
衣枚玉
张金辉
张其林
机构
同济大学土木工程学院
上海同磊土木工程技术有限公司
出处
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第9期76-81,共6页
基金
国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2009AA04Z420)
上海市自然科学基金资助项目(16ZR1438900)
文摘
论述了一种适用于处理海量监测数据的结构性态监测信息管理系统(MIMS)的设计方案.基于三层浏览器/服务器架构搭建软件系统,利用多服务器协同工作机制提升系统性能.应用大数据技术,充分考虑海量监测数据对数据管理系统的高要求,选用MongoDB数据库作为数据管理平台,论述了数据库结构和采用的数据格式.最后以宁波南站结构性态监测为例,展示了系统的实现效果.结果表明该系统具有很好的扩展性和通用性,每天可接收远程数据约10GB,能实现对海量监测数据的实时吞吐和高效组织管理.
关键词
结构性态监测
大数据
MongoDB数据库
多服务器协作
浏览器/
服务器
Keywords
structural health monitoring
big data
browser/server MongoDB database
multi-server coordination
分类号
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
边缘计算中多服务器协同任务缓存策略
马世雄
葛海波
宋兴
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023
2
在线阅读
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职称材料
2
大数据下的结构性态监测信息管理系统设计与应用
吴杰
衣枚玉
张金辉
张其林
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
3
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职称材料
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