边缘集群中低延迟物联网服务的在线容器调度升级：一种强化学习方法
摘要：移动边缘计算(MEC)中，物联网(IoT)设备将计算密集型任务卸载到边缘节点，在容器中执行，从而减少对集中式云基础设施的依赖。频繁的升级是保持边缘集群高效安全运行的关键。然而，由于边缘集群的地理分布特性和资源限制，传统的云集群升级策略不适用于边缘集群。因此，正确安排容器和升级边缘集群以最小化对正在运行任务的影响至关重要。在本文中，我们提出了一种用于边缘集群升级的低延迟容器调度算法。具体来说：1）我们对边缘集群升级的在线容器调度问题进行了数学建模，以最小化总任务延迟。2）我们提出了一种基于策略梯度的强化学习算法来解决该问题，考虑到MEC的独特特征。3）实验结果表明，与基线算法相比，我们的算法将总任务延迟降低了约27%。
作者：Hanshuai Cui, Zhiqing Tang, Jiong Lou, Weijia Jia
论文ID：2307.12121
分类：Distributed, Parallel, and Cluster Computing
分类简称：cs.DC
提交时间：2023-07-25