WikiEdge:ArXiv-2408.17171v1/background

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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：
   • 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。
2. 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。
3. 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。