WikiEdge:ArXiv-2408.17171v1/summary：修订间差异

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这份文件是一篇关于[[边缘计算]]中[[尾延迟]]优化的研究论文，论文的主要内容可以概括如下：
这份文件是一篇关于[[边缘计算]]中[[服务调度]]的研究论文，论文的主要内容可以概括如下：
# '''引言'''：介绍了边缘计算中对延迟敏感应用的重要性，如[[增强现实]]（[[AR]]）、[[虚拟现实]]（[[VR]]）和实时[[视频会议]]等，这些应用需要极低的延迟以确保响应性和流畅的交互。论文指出现有研究多关注优化中位数延迟，而忽视了尾延迟的挑战，尤其是在网络和计算延迟不确定性较高的边缘环境中。
# '''引言'''：介绍了边缘计算中[[延迟敏感型应用]]的重要性，如[[增强现实]]（[[AR]]）、[[虚拟现实]]（[[VR]]）和[[实时视频会议]]等，它们对低延迟和高可靠性有着严格要求。论文指出现有研究多关注优化中位数延迟，而对[[尾部延迟]]的优化不足，尤其是在网络和计算延迟不确定性较高的边缘环境中。
# '''问题阐述'''：详细分析了尾延迟在边缘计算中的挑战，包括网络和计算延迟的不确定性，以及现有方法在处理尾延迟方面的不足。提出了[[SafeTail]]框架，旨在通过计算冗余管理来优化尾延迟，同时高效地管理计算资源。
# '''问题阐述'''：详细讨论了边缘计算中尾部延迟优化的挑战，包括网络和计算延迟的不确定性，以及现有方法在处理尾部延迟方面的不足。提出了[[SafeTail]]框架，旨在通过计算冗余管理来优化尾部延迟。
# '''系统模型和问题公式化'''：建立了边缘服务器集、用户设备和服务的数学模型，并定义了服务延迟的计算方式。假设了边缘服务器能接受的请求数量限制、资源均等分配等条件，并提出了优化尾延迟的目标。
# '''系统模型与假设'''：定义了[[边缘服务器]]集合、[[用户设备]]和[[服务]]的数学模型，并提出了论文的基本假设，包括边缘服务器的请求接受限制、资源均等分配等。
# '''尾延迟分析：实证研究'''：通过实验研究了不同计算和网络负载下尾延迟的表现，选择了[[YOLOv5]]目标检测服务作为案例，分析了[[RAM]]使用量、[[CPU]]背景工作负载、可用核心数和网络负载等因素对延迟的影响。
# '''尾部延迟分析：实证研究'''：通过实验研究了不同计算和网络负载条件下的尾部延迟特性，包括[[RAM]]使用量、[[CPU]]背景工作负载、可用核心数和网络负载对延迟的影响。
# '''框架和方法论'''：详细介绍了SafeTail框架，该框架使用基于奖励的[[深度学习]]框架来学习最优的服务放置策略。SafeTail通过冗余调度和奖励机制动态调整冗余，以最小化延迟和资源使用。
# '''框架与方法论'''：详细介绍了SafeTail框架，包括其基于奖励的[[深度学习]]框架、状态定义、动作选择策略和奖励函数。SafeTail通过选择性地在多个边缘服务器上复制服务来满足目标延迟。
# '''实验设置和结果分析'''：构建了模拟器来模拟边缘服务器和用户设备的拓扑结构，收集了网络和执行跟踪数据，并使用这些数据来评估SafeTail的性能。与四种基线方法进行了比较，包括[[Oracle]]最优方法、随机选择方法、最小传播延迟方法和最小负载方法。
# '''实验设置与性能评估'''：描述了实验环境的搭建，包括使用[[YAFS]]模拟器、网络和计算延迟的建模，以及与四种基线方法的性能比较。评估指标包括访问率、延迟偏差和奖励绝对值。
# '''相关工作'''：回顾了优化延迟敏感服务、基于学习的边缘服务调度和使用冗余减少延迟的相关研究。
# '''实验分析'''：展示了SafeTail在不同用例下的性能，包括[[对象检测]]、[[图像实例分割]]和[[音频去噪]]。结果表明，SafeTail在优化中位数和尾部延迟方面均优于基线方法，同时有效管理了资源使用。
# '''局限性和未来工作'''：讨论了SafeTail在同质边缘服务器集上的评估局限性，并提出了未来工作的方向，包括考虑异构环境、用户网络中的服务需求和服务器等待时间的建模。
# '''相关工作'''：回顾了边缘计算中延迟优化的相关研究，包括针对特定应用的优化、边缘任务的通用调度算法，以及使用冗余来减少延迟的研究。
# '''结论'''：总结了SafeTail框架的主要贡献，即通过自适应冗余和智能管理额外边缘服务器的使用来优化服务执行延迟，同时在延迟和资源利用之间取得了良好的平衡。
# '''局限性与未来工作'''：讨论了SafeTail的局限性，如在同质边缘服务器集上的评估、用户中心的方法可能导致整体资源消耗增加，以及未模拟服务器等待时间。提出了未来工作的方向，包括扩展到异构环境、考虑网络中所有用户的需求以及解决等待时间问题。
# '''结论'''：总结了SafeTail框架的主要贡献，即通过自适应冗余和智能管理额外边缘服务器的使用，显著改善了服务执行延迟，尤其是在尾部延迟方面，同时避免了资源的过度使用和网络拥堵。

2024年9月3日 (二) 09:10的最新版本

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这份文件是一篇关于边缘计算中服务调度的研究论文，论文的主要内容可以概括如下：

  1. 引言：介绍了边缘计算中延迟敏感型应用的重要性，如增强现实（AR）、虚拟现实（VR）和实时视频会议等，它们对低延迟和高可靠性有着严格要求。论文指出现有研究多关注优化中位数延迟，而对尾部延迟的优化不足，尤其是在网络和计算延迟不确定性较高的边缘环境中。
  2. 问题阐述：详细讨论了边缘计算中尾部延迟优化的挑战，包括网络和计算延迟的不确定性，以及现有方法在处理尾部延迟方面的不足。提出了SafeTail框架，旨在通过计算冗余管理来优化尾部延迟。
  3. 系统模型与假设：定义了边缘服务器集合、用户设备和服务的数学模型，并提出了论文的基本假设，包括边缘服务器的请求接受限制、资源均等分配等。
  4. 尾部延迟分析：实证研究：通过实验研究了不同计算和网络负载条件下的尾部延迟特性，包括RAM使用量、CPU背景工作负载、可用核心数和网络负载对延迟的影响。
  5. 框架与方法论：详细介绍了SafeTail框架，包括其基于奖励的深度学习框架、状态定义、动作选择策略和奖励函数。SafeTail通过选择性地在多个边缘服务器上复制服务来满足目标延迟。
  6. 实验设置与性能评估：描述了实验环境的搭建，包括使用YAFS模拟器、网络和计算延迟的建模，以及与四种基线方法的性能比较。评估指标包括访问率、延迟偏差和奖励绝对值。
  7. 实验分析：展示了SafeTail在不同用例下的性能，包括对象检测、图像实例分割和音频去噪。结果表明，SafeTail在优化中位数和尾部延迟方面均优于基线方法，同时有效管理了资源使用。
  8. 相关工作：回顾了边缘计算中延迟优化的相关研究，包括针对特定应用的优化、边缘任务的通用调度算法，以及使用冗余来减少延迟的研究。
  9. 局限性与未来工作：讨论了SafeTail的局限性，如在同质边缘服务器集上的评估、用户中心的方法可能导致整体资源消耗增加，以及未模拟服务器等待时间。提出了未来工作的方向，包括扩展到异构环境、考虑网络中所有用户的需求以及解决等待时间问题。
  10. 结论：总结了SafeTail框架的主要贡献，即通过自适应冗余和智能管理额外边缘服务器的使用，显著改善了服务执行延迟，尤其是在尾部延迟方面，同时避免了资源的过度使用和网络拥堵。
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