WikiEdge:ArXiv-2408.17171v1/background

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這篇文獻的背景主要集中在以下幾個方面：

1. 邊緣計算中的尾延遲優化問題：
   • 邊緣計算是一種分布式計算範式，通過在網絡邊緣提供計算資源，以減少延遲和提高服務質量。它在增強現實（AR）、虛擬實境（VR）和實時視頻會議等對延遲敏感的應用中發揮著關鍵作用。
   • 這些應用要求極低的延遲以確保流暢的交互體驗，但用戶設備的計算能力有限，因此它們依賴於附近的邊緣伺服器進行處理。
   • 網絡和計算延遲的不確定性，如無線網絡的波動和伺服器負載的變化，使得在邊緣環境中可靠地滿足目標延遲變得具有挑戰性。
2. 現有方法的局限性：
   • 儘管現有研究主要關注優化中位數延遲，但它們往往忽略了尾延遲的挑戰，尤其是在邊緣環境中，網絡和計算條件的不確定性更加顯著。
   • 一些嘗試解決尾延遲問題的方法依賴於固定的或過度的冗餘，缺乏對動態網絡條件的適應性，且通常針對雲計算而非邊緣計算的獨特需求。
3. 計算冗餘管理的挑戰：
   • 引入冗餘是減少尾延遲的主要技術之一，例如，通過在多個邊緣伺服器上提交同一服務請求，利用最快的響應來改善尾延遲。
   • 然而，這種方法可能會增加邊緣計算資源的使用，如網絡帶寬和成本，因此需要仔細管理冗餘，以最小化尾延遲的同時控制資源使用。

綜上所述，這篇文獻的背景強調了在邊緣計算環境中優化尾延遲的重要性，以及現有方法在處理不確定性和資源管理方面的局限性。作者提出了SafeTail框架，旨在通過計算冗餘管理來有效優化尾延遲，同時平衡資源使用和網絡擁塞。