WikiEdge:ArXiv-2408.17171v1/conclusion

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根据提供的文献内容，这篇论文的主要结论可以概括如下：

1. SafeTail框架的有效性：SafeTail框架通过动态调整冗余，有效减少了尾部延迟，同时优化了资源使用。在各种应用场景中，包括目标检测、图像分割和音频噪声去除，SafeTail均显示出比现有基线方法更低的中位数和尾部延迟。
2. 资源利用与延迟优化的平衡：SafeTail通过智能管理额外边缘服务器的使用，在必要时部署冗余以最小化尾部延迟，同时避免资源过度使用和网络拥塞。实验结果表明，SafeTail在减少服务延迟，特别是尾部延迟方面表现出色，同时巧妙地平衡了延迟和资源利用。
3. 对边缘服务器动态状态的适应性：SafeTail能够适应边缘服务器和服务需求变化的条件，仅在必要时部署冗余，以优化服务执行延迟。
4. 与现有方法的比较优势：在大多数情况下，SafeTail在没有冗余的情况下优于基线方法，并且在引入冗余时，与基线方法相比，提供了有竞争力的中位数和尾部延迟，同时控制了使用的边缘服务器数量。
5. 局限性与未来工作：SafeTail目前仅在具有相同计算和网络资源的同质边缘服务器集上进行了评估。未来的工作将扩展到异构环境，并考虑网络中所有用户的需求来优化尾部延迟。