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根据提供的文献内容，这篇论文的主要结论可以概括如下：
# '''[[SafeTail]]框架的有效性'''：[[SafeTail]]框架通过动态调整冗余，有效减少了尾部延迟，同时优化了资源使用。在各种应用场景中，包括[[目标检测]]、[[图像分割]]和[[音频噪声去除]]，[[SafeTail]]均显示出比现有基线方法更低的中位数和尾部延迟。
# '''资源利用与延迟优化的平衡'''：[[SafeTail]]通过智能管理额外[[边缘服务器]]的使用，在必要时部署冗余以最小化尾部延迟，同时避免资源过度使用和网络拥塞。实验结果表明，[[SafeTail]]在减少服务延迟，特别是尾部延迟方面表现出色，同时巧妙地平衡了延迟和资源利用。
# '''对[[边缘服务器]]动态状态的适应性'''：[[SafeTail]]能够适应[[边缘服务器]]和服务需求变化的条件，仅在必要时部署冗余，以优化服务执行延迟。
# '''与现有方法的比较优势'''：在大多数情况下，[[SafeTail]]在没有冗余的情况下优于基线方法，并且在引入冗余时，与基线方法相比，提供了有竞争力的中位数和尾部延迟，同时控制了使用的[[边缘服务器]]数量。
# '''局限性与未来工作'''：[[SafeTail]]目前仅在具有相同计算和网络资源的同质[[边缘服务器]]集上进行了评估。未来的工作将扩展到异构环境，并考虑网络中所有用户的需求来优化尾部延迟。