边缘计算服务部署框架

通过时空感知的双时间尺度分解,同时处理服务部署与依赖任务卸载,解决了动态环境下服务拓扑复杂和任务耦合导致的决策效率低问题。

Wang, Xiao · Ding, Zhijun · 倪丽娜

IEEE Transactions on Services Computing 2026

参数信息

平均用户延迟降低
53.23 %
能耗降低
68.77 %
违反率降低
40.70 %

技术优势

依赖关系被显式利用

框架同时对服务部署和依赖任务卸载进行建模,将服务间的依赖和任务间的耦合纳入POMDP,从而联合优化,而非独立决策。

大幅降低延迟、能耗和违反率

实验结果显示,与最先进的基线相比,平均用户延迟降低53.23%,能耗降低68.77%,违反率降低40.70%。

可扩展至大规模场景

DualFlare框架的分散式设计结合知识蒸馏,即使在边缘服务器数量增多时也能保持良好扩展性。

应用场景