边缘云中服务质量感知的可靠资源分配优化算法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61802048
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    27.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0207.计算机网络
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

With the emerging techniques of mobile networks and cloud computing, more and more mobile users are using various cloud services, and Internet-of-Things (IoT) has been widely adopted in many industrial applications. Mobile users usually have ultra-low delay requirements of service responses, while industrial users require more very high reliability of their services. Traditional cloud services are deployed in large-scale data centers that are usually located in remote areas. Accessing such cloud services thus incurs long access delays. Unlike traditional cloud computing technique, mobile edge clouds reduce the long access delays of cloud services in remote data centers via deploying cloud services within the proximity of users. In addition, network function virtualization (NFV) technique provides agile, flexible and low-cost network services via implementing network functions as software running in virtual machines. This project aims to enable low-cost, low-latency, and reliable cloud services in mobile edge clouds via leveraging the technique of NFV. This however faces many challenges including highly dynamic resource availabilities, resource heterogeneity, extra-low delay requirements, and high reliability requirements. This project aims to tackle the mentioned challenges by studying the NFV-enabled resource allocation and scheduling in mobile edge clouds. Joint placement/replication of Virtualized Network Functions (VNFs) and routing user traffic is considered. Expected results include a suite of models, optimization frameworks, algorithms, and methodologies for QoS-aware and reliable resource allocation and scheduling in mobile edge clouds. The impact of these expected results including providing fundamental and theoretical support for 5G mobile networks and IoT applications, via enabling QoS-aware, fast, and reliable network services.
随着移动网络以及云计算的发展,物联网在工业领域被广泛应用,同时也对云服务的响应延迟以及可靠性提出了更高的要求。传统云服务部署在离用户较远的数据中心,访问延迟高。边缘云通过将计算资源部署在距离用户较近的移动接入网络中减少了服务访问的延迟。另一方面,网络功能虚拟化(NFV)技术通过基于软件的网络功能以及灵活的资源分配来提供低成本和可靠网络服务。针对基于NFV边缘云中存在的资源动态性、异质性、极低延迟要求和严格可靠性等挑战,本项目开展边缘云中的资源分配与调度理论研究,围绕虚拟网络功能的放置和复制以及路由两个关键科学问题,设计新颖的资源消耗成本函数以及优化框架、建立新型适合边缘云的可靠性模型、设计可靠虚拟网络功能放置及路由算法以及动态资源管理策略。本项目的预期成果是适用于边缘云的针对NFV的资源分配与调度算法、方法和优化框架,这些成果将为第五代移动通信和物联网的关键应用提供基础理论和关键技术支撑。

结项摘要

本项目以边缘云中的资源分配与调度问题为研究对象,围绕服务质量感知和可靠性的双重要求,针对边缘云中网络功能虚拟化、资源和服务请求动态性及不可预知性引入的资源分配科学问题,分别从服务质量感知的虚拟功能放置和路由优化框架、可靠虚拟功能放置和路由技术、动态资源管理策略和算法设计三方面入手在边缘云中构建服务质量感知的可靠资源分配与调度理论优化框架与方法体系。内容包括:一、资源消耗成本函数与优化框架设计;二、可靠虚拟功能放置、复制算法和路由技术:设计新颖的可靠性模型,优化针对虚拟网络功能的主实例和备份实例的放置问题;三、动态资源管理策略和算法设计:设计高效的资源管理机制与分配算法,从而达到对边缘云中动态资源的接近最优的分配。在国家自然科学基金61802048的支持下,项目负责人在2016-2018年度标注资助号共发表论文25篇、其中一作通信论文19篇,专利3项,培养学生3人。入选大连理工大学“星海骨干”计划、2019年入选大连理工大学“星海优青”计划,2020年入选大连市“本地全职高层次人才(青年才俊)”计划、大连市青年科技之星称号。.

项目成果

期刊论文数量(18)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(7)
专利数量(2)
Efficient NFV-Enabled Multicasting in SDNs
SDN 中支持 NFV 的高效组播
  • DOI:
    10.1109/tcomm.2018.2881438
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Communications
  • 影响因子:
    8.3
  • 作者:
    Zichuan Xu;Weifa Liang;Meitian Huang;Mike Jia;Song Guo;Alex Galis
  • 通讯作者:
    Alex Galis
NFV-Enabled IoT Service Provisioning in Mobile Edge Clouds
移动边缘云中支持 NFV 的物联网服务配置
  • DOI:
    10.1109/tmc.2020.2972530
  • 发表时间:
    2020-02
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Mobile Computing
  • 影响因子:
    7.9
  • 作者:
    Zichuan Xu;Wanli Gong;Qiufen Xia;Weifa Liang;Omer Rana;Guowei Wu
  • 通讯作者:
    Guowei Wu
Task Offloading with Network Function Requirements in a Mobile Edge-Cloud Network
移动边缘云网络中具有网络功能需求的任务卸载
  • DOI:
    10.1109/tmc.2018.2877623
  • 发表时间:
    2019-11-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON MOBILE COMPUTING
  • 影响因子:
    7.9
  • 作者:
    Xu, Zichuan;Liang, Weifa;Mao, Guodiang
  • 通讯作者:
    Mao, Guodiang
Enabling Multicast Slices in Edge Networks
在边缘网络中启用组播切片
  • DOI:
    10.1109/jiot.2020.2991107
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    IEEE Internet of Things Journal
  • 影响因子:
    10.6
  • 作者:
    Yugen Qin;Qiufen Xia;Zichuan Xu;Pan Zhou;Alex Galis;Omer F. Rana;Jiankang Ren;Guowei Wu
  • 通讯作者:
    Guowei Wu
Affinity-Aware VNF Placement in Mobile Edge Clouds via Leveraging GPUs
通过利用 GPU 在移动边缘云中进行亲和感知 VNF 放置
  • DOI:
    10.1109/tc.2020.3041629
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Computers
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Zichuan Xu;Zhiheng Zhang;John C. S. Lui;Weifa Liang;Qiufen Xia;Pan Zhou;Wenzheng Xu;Guowei Wu
  • 通讯作者:
    Guowei Wu

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  • 发表时间:
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温度感知软实时多核调度算法
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
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  • 作者:
    吴国伟;徐子川
  • 通讯作者:
    徐子川

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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