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，通過將計算、存儲和網絡服務靠近用戶或數據源的位置來提供，從而減少延遲和提高響應速度。這對於增強現實（AR）、虛擬現實（VR）和實時視頻會議等延遲敏感型應用至關重要。
   • 尾延遲，即超過90百分位閾值的延遲，是衡量服務性能的關鍵指標。在邊緣計算環境中，由於無線網絡的不確定性和服務器負載的波動，有效管理計算資源以優化尾延遲尤為關鍵。
2. 現有方法的局限性：
   • 儘管現有研究關注於優化中位數延遲，但往往忽視了尾延遲的挑戰，尤其是在邊緣環境中網絡和計算條件的不確定性。
   • 一些嘗試解決尾延遲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，通常設計用於雲環境而非邊緣計算的獨特需求。
3. 計算冗餘管理的必要性：
   • 通過在多個邊緣服務器上複製服務來引入冗餘是減少尾延遲的主要技術之一。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，如何確定在控制冗餘的同時最小化尾延遲的服務放置策略變得複雜，需要一種新的框架來動態調整冗餘，以有效管理網絡和計算延遲，提高系統響應性。

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，現有方法的不足，以及通過計算冗餘管理來解決這一挑戰的必要性。作者提出了SafeTail框架，旨在通過選擇性地在多個邊緣服務器上複製服務來滿足目標延遲，同時通過基於獎勵的深度學習框架學習最優放置策略，以平衡目標延遲的實現和額外資源使用的最小化。