WikiEdge:ArXiv-2408.17171v1/methods

编辑

这篇论文的工作部分详细介绍了如何开发和评估提出的SafeTail框架，旨在优化边缘计算中的尾部延迟。以下是这部分的主要内容：

1. 问题定义：
   • 定义了在边缘计算环境中优化尾部延迟的挑战，特别是在网络和计算延迟不确定性较高的情况下。
2. SafeTail框架：
   • 提出了SafeTail，这是一个基于奖励的深度学习框架，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。
3. 奖励驱动的深度学习：
   • 利用奖励驱动的深度学习框架来学习最优的服务放置策略，平衡实现目标延迟和最小化额外资源使用的需要。
4. 实验设计：
   • 通过追踪驱动的模拟，评估了SafeTail在三种不同服务（对象检测、图像实例分割和音频去噪）上的性能，并与基线策略进行了比较。
5. 性能评估：
   • 使用了包括访问率、延迟偏差和奖励绝对值等性能指标来衡量SafeTail与基线方法的比较结果。
6. 实验结果：
   • 发现SafeTail在减少中位数和尾部延迟方面均优于基线方法，同时有效管理了资源使用。