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这篇文献的背景主要集中在以下几个方面: | |||
在边缘计算 | # '''[[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。 |
2024年9月3日 (二) 07:32的版本
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:
- 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。