WikiEdge:ArXiv-2408.17171v1/methods

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這篇論文的工作部分詳細介紹了如何開發和評估提出的SafeTail框架，旨在優化邊緣計算中的尾部延遲。以下是這部分的主要內容：

1. 問題定義：
   • 定義了在邊緣計算環境中優化尾部延遲的挑戰，特別是在網絡和計算延遲不確定性較高的情況下。
2. SafeTail框架：
   • 提出了SafeTail，這是一個基於獎勵的深度學習框架，通過選擇性地在多個邊緣伺服器上複製服務來滿足目標延遲。
3. 獎勵驅動的深度學習：
   • 利用獎勵驅動的深度學習框架來學習最優的服務放置策略，平衡實現目標延遲和最小化額外資源使用的需要。
4. 實驗設計：
   • 通過追蹤驅動的模擬，評估了SafeTail在三種不同服務（對象檢測、圖像實例分割和音頻去噪）上的性能，並與基線策略進行了比較。
5. 性能評估：
   • 使用了包括訪問率、延遲偏差和獎勵絕對值等性能指標來衡量SafeTail與基線方法的比較結果。
6. 實驗結果：
   • 發現SafeTail在減少中位數和尾部延遲方面均優於基線方法，同時有效管理了資源使用。