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Dependency-Aware Application Assigning and Scheduling in Edge Computing
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AI
DOI：10.1109/JIOT.2021.3104015.png)
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摘要
En 中文
移动边缘计算 (MEC) 近年来正在蓬勃发展，因为它有望满足大量终端设备上卸载应用程序日益增长的低延迟要求。为了确保更多的应用程序在截止日期之前完成，优化应用程序在各个边缘服务器之间的分配和特定服务器中的调度至关重要，这两者都引起了广泛的关注。随着应用趋于变得更加复杂，每个应用可以包含多个相互依赖的任务。我们发现应用程序中的依赖关系是另一个重要因素，它会极大地影响应用程序的时间消耗。不幸的是，没有先前的研究给出涉及所有三个因素的综合考虑，导致计算和网络资源的严重浪费，从而延迟应用程序处理。在本文中，我们将应用程序的所有任务之间的依赖关系建模为有向无环图 (DAG)，并共同优化应用程序分配和调度问题，以促进每个应用程序的执行。为了解决这个np-hard问题，我们设计了一种新的方法，称为Daas。它首先估计每个任务的优先级，然后以在线方式有效地解决基于此属性的应用程序分配和调度问题。广泛的评估表明，Daas在各种实验环境中表现良好，与其他基线相比，有20% 多的应用程序能够满足其截止日期。
Keyword:
Task analysis
Servers
Scheduling
Processor scheduling
Edge computing
Cloud computing
Internet of Things
Application assigning
application scheduling
dependent application
directed acyclic graph (DAG)
edge computing
期刊
IF:
8.9
论文数:
1.4W
被引数:
7.8W
机构
引用论文
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