面向移动边缘计算网络的保护策略研究

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作为5G移动网络架构的重要组成部分,移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)能够有效地解决传统云计算中高时延和额外网络资源消耗等问题。在MEC网络中,业务生存性是衡量网络服务质量的重要指标之一。本文将围绕MEC网络的生存性问题展开研究,针对MEC网络中的无线接入点和MEC服务器故障,提出了两种高效的保护策略,即“1+1专用备份资源保护”和“共享备份资源保护”。在1+1专用备份资源保护策略中,我们选择满足业务时延要求的保护服务器为该业务提供MEC保护资源(如计算资源和存储资源等);选择与工作路径不相交的保护路径提供保护带宽。另外,考虑到不同业务的时延要求和计算资源需求,我们也将业务分为分布式保护业务和集中式保护业务两类。为了实现MEC服务器间的负载均衡和最小化所需网络保护带宽,基于前述两种业务类型,分别构建了整数线性规划(Integer Linear Programming,ILP)优化模型,并提出了高效的启发式算法。仿真结果表明,所提出策略能够有效地均衡服务器间的负载,并显著降低网络中的保护带宽。同时,对于分布式保护业务的情形,提出的基于木桶效应分配的启发式算法十分高效,可以实现与其对应的ILP优化模型相近的性能,并明显优于基于平均负载分配的启发式算法。对于集中式保护业务的情形,提出的基于最小负载分配的启发式算法可以实现与其对应的ILP优化模型相近的性能,并明显优于基于最短路径分配的启发式算法。1+1专用备份资源保护策略提供专属的计算和网络保护资源,在未发生故障时,这些资源都处于闲置状态,利用率比较低,所以为了减少这些闲置的保护资源,同时又能实现100%的MEC网络保护,我们也引入面向MEC网络的“共享备份资源保护”策略,即允许工作服务器和工作路径“不交叠”的多个业务共享保护服务器中的MEC保护资源和保护路径上的保护带宽。针对上述两种业务类型,我们为共享备份资源保护情形分别构建了相应的ILP优化模型,并提出高效的启发式算法。仿真结果表明,相比于1+1专用备份资源保护策略,共享备份资源保护策略能够有效提高保护资源的利用率。同时,所提出基于木桶效应分配的启发式算法和基于最小负载分配的启发式算法能高效地实现接近于各自ILP优化模型的性能,这验证了两个启发式算法的高效性。
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