WikiEdge:ArXiv-2408.17171v1/conclusion

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主要结论与贡献

这篇论文的主要结论与贡献包括： 1. 提出了SafeTail框架，这是一个基于奖励的深度学习框架，旨在通过自适应冗余管理优化边缘计算中的尾部延迟。 2. 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，同时通过奖励机制平衡目标延迟的实现与最小化额外资源使用。 3. 通过追踪驱动的模拟实验，展示了SafeTail在三种不同服务（对象检测、图像实例分割和音频去噪）上接近最优的性能，并在大多数基线策略上表现更好。 4. 论文还提出了一种奖励函数，该函数基于实际延迟与目标延迟之间的差异来计算，用于训练深度学习模型以优化服务放置策略。 5. 论文的贡献还包括开发了一个真实世界的测试平台，并从三种不同的应用程序中收集了执行跟踪，使用这些跟踪进行模拟，证明了所提出的奖励基础深度学习框架显著优化了中位数和尾部延迟。 6. 论文还讨论了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文件去噪，并展示了SafeTail在优化延迟和资源使用方面的有效性。 7. 论文指出了SafeTail的局限性，并提出了未来的研究方向，包括在异构环境中评估SafeTail、考虑所有用户在网络中的需求来优化尾部延迟，以及解决服务器等待时间的建模问题。