WikiEdge:ArXiv-2408.17171v1/conclusion

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根據提供的文獻內容，這篇論文的主要結論可以概括如下：

1. SafeTail框架的有效性：SafeTail框架通過動態調整冗餘，有效減少了尾部延遲，同時優化了資源使用。在各種應用場景中，包括目標檢測、圖像分割和音頻噪聲去除，SafeTail均顯示出比現有基線方法更低的中位數和尾部延遲。
2. 資源利用與延遲優化的平衡：SafeTail通過智能管理額外邊緣伺服器的使用，在必要時部署冗餘以最小化尾部延遲，同時避免資源過度使用和網絡擁塞。實驗結果表明，SafeTail在減少服務延遲，特別是尾部延遲方面表現出色，同時巧妙地平衡了延遲和資源利用。
3. 對邊緣伺服器動態狀態的適應性：SafeTail能夠適應邊緣伺服器和服務需求變化的條件，僅在必要時部署冗餘，以優化服務執行延遲。
4. 與現有方法的比較優勢：在大多數情況下，SafeTail在沒有冗餘的情況下優於基線方法，並且在引入冗餘時，與基線方法相比，提供了有競爭力的中位數和尾部延遲，同時控制了使用的邊緣伺服器數量。
5. 局限性與未來工作：SafeTail目前僅在具有相同計算和網絡資源的同質邊緣伺服器集上進行了評估。未來的工作將擴展到異構環境，並考慮網絡中所有用戶的需求來優化尾部延遲。