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

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== 研究背景 ==
这篇文献的背景主要集中在以下几个方面：
在边缘计算领域，对延迟敏感的应用程序对于提供无缝且高质量的用户体验至关重要。增强现实（AR）、虚拟现实（VR）和实时视频会议等技术要求极低的延迟以确保响应性和流畅的交互。例如，用于交互式游戏或导航的AR应用需要近乎即时的处理能力以将数字覆盖与现实世界对齐，而VR体验则依赖于最小的延迟来创造沉浸式、无滞后的体验。实时视频会议工具也需要快速的数据传输来维持清晰且不间断的通信。这些应用程序通常在计算能力有限的用户设备上运行，依赖附近的边缘服务器进行高效处理。然而，由于无线网络的不确定性和服务器负载的波动，服务的及时交付面临挑战。现有的研究大多关注优化中位数延迟，但往往忽略了边缘环境中尾部延迟的具体挑战，尤其是在不确定的网络和计算条件下。尽管一些方法确实解决了尾部延迟问题，但它们通常依赖于固定或过度的冗余，并且缺乏对动态网络条件的适应性，通常设计用于云环境而非边缘计算的独特需求。
# '''[[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，通过将计算、存储和网络服务靠近用户或数据源的位置来提供，从而减少延迟和提高响应速度。这对于[[增强现实]]（[[AR]]）、[[虚拟现实]]（[[VR]]）和实时[[视频会议]]等延迟敏感型应用至关重要。
#* [[尾延迟]]，即超过90百分位阈值的延迟，是衡量服务性能的关键指标。在[[边缘计算]]环境中，由于[[无线网络]]的不确定性和服务器负载的波动，有效管理计算资源以优化[[尾延迟]]尤为关键。
# '''现有方法的局限性'''：
#* 尽管现有研究关注于优化中位数延迟，但往往忽视了[[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。
#* 一些尝试解决[[尾延迟]]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，通常设计用于[[云环境]]而非[[边缘计算]]的独特需求。
# '''计算冗余管理的必要性'''：
#* 通过在多个[[边缘服务器]]上复制服务来引入冗余是减少[[尾延迟]]的主要技术之一。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，如何确定在控制冗余的同时最小化[[尾延迟]]的服务放置策略变得复杂，需要一种新的框架来动态调整冗余，以有效管理网络和计算延迟，提高系统响应性。
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，现有方法的不足，以及通过计算冗余管理来解决这一挑战的必要性。作者提出了[[SafeTail]]框架，旨在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，同时通过基于奖励的[[深度学习]]框架学习最优放置策略，以平衡目标延迟的实现和额外资源使用的最小化。

2024年9月3日 (二) 09:11的最新版本

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这篇文献的背景主要集中在以下几个方面：

  1. 边缘计算中的尾延迟优化问题：
  2. 现有方法的局限性：
    • 尽管现有研究关注于优化中位数延迟，但往往忽视了尾延迟的挑战，尤其是在边缘环境中网络和计算条件的不确定性。
    • 一些尝试解决尾延迟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，通常设计用于云环境而非边缘计算的独特需求。
  3. 计算冗余管理的必要性：
    • 通过在多个边缘服务器上复制服务来引入冗余是减少尾延迟的主要技术之一。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，如何确定在控制冗余的同时最小化尾延迟的服务放置策略变得复杂，需要一种新的框架来动态调整冗余，以有效管理网络和计算延迟，提高系统响应性。

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，现有方法的不足，以及通过计算冗余管理来解决这一挑战的必要性。作者提出了SafeTail框架，旨在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，同时通过基于奖励的深度学习框架学习最优放置策略，以平衡目标延迟的实现和额外资源使用的最小化。

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