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这篇文献的背景主要集中在以下几个方面：
# '''[[边缘计算]]中的[[尾延迟]]优化问题'''：
#* 边缘计算是一种[[分布式计算]]范式，通过在网络边缘提供计算资源，以减少延迟和提高服务质量。它在[[增强现实]]（[[AR]]）、[[虚拟现实]]（[[VR]]）和实时[[视频会议]]等对延迟敏感的应用中发挥着关键作用。
#* 这些应用要求极低的延迟以确保流畅的交互体验，但用户设备的计算能力有限，因此它们依赖于附近的边缘服务器进行处理。
#* 网络和计算延迟的不确定性，如无线网络的波动和服务器负载的变化，使得在边缘环境中可靠地满足目标延迟变得具有挑战性。
# '''现有方法的局限性'''：
#* 尽管现有研究主要关注优化中位数延迟，但它们往往忽略了尾延迟的挑战，尤其是在边缘环境中，网络和计算条件的不确定性更加显著。
#* 一些尝试解决尾延迟问题的方法依赖于固定的或过度的冗余，缺乏对动态网络条件的适应性，且通常针对[[云计算]]而非边缘计算的独特需求。
# '''计算冗余管理的挑战'''：
#* 引入冗余是减少尾延迟的主要技术之一，例如，通过在多个边缘服务器上提交同一服务请求，利用最快的响应来改善尾延迟。
#* 然而，这种方法可能会增加边缘计算资源的使用，如网络带宽和成本，因此需要仔细管理冗余，以最小化尾延迟的同时控制资源使用。
综上所述，这篇文献的背景强调了在边缘计算环境中优化尾延迟的重要性，以及现有方法在处理不确定性和资源管理方面的局限性。作者提出了[[SafeTail]]框架，旨在通过计算冗余管理来有效优化尾延迟，同时平衡资源使用和网络拥塞。