边缘计算面向时空动态业务的资源部署与任务调度方法

Edge computing is a crucial enabling and supporting technology in the Industrial Internet era. Due to the temporal-spatial dynamics of edge computing requests, investigating efficient resource provisioning and workload scheduling is of vital importance to reduce system resource overhead while guaranteeing the quality of service (QoS). However, addressing this problem faces significant challenges including low resource scalability, diversified resource requirements and high complexity of model analysis and solving. This project focuses on efficient resource provisioning and workload scheduling toward temporal-spatial dynamic requests in edge computing. Specifically, from the temporal dimension, we will study the dynamic resource provisioning method for time-varying requests with differentiated QoS requirements and the dynamic task access strategy with multiple mobile users; from both the time and spatial dimensions, we will focus on the multi-edge-node case, and study the dynamic computation workload scheduling scheme and the joint optimization of service placement and computation workload scheduling toward diversified resource requirements. Based on above results, the match between system resources and mobile requests will be achieved from both the temporal and spatial dimensions. Furthermore, this project will provide valuable technical guidelines for supporting diversified temporal-spatial dynamic applications in edge computing.

边缘计算是工业互联网时代重要的使能和支撑技术。针对边缘计算系统业务的时空动态性，研究高效的资源部署和任务调度策略对于降低系统资源开销、保证应用服务质量具有重要意义。然而，解决此问题面临资源可扩展性低、资源需求多样化、分析求解困难等挑战。为此，本项目拟面向时空动态业务开展以下研究工作：从时间维度出发，研究多时变业务触发的动态资源部署与面向多用户的动态任务接入方法；扩展到空间维度，研究多边缘节点场景中的动态计算任务调度机制和面向多资源需求的服务放置与计算任务调度联合优化。拟通过上述研究，从时间和空间两种维度上实现业务与资源的弹性匹配，并为边缘计算支持多样化应用提供有价值的技术参考。

边缘计算是工业互联网时代重要的使能和支撑技术。针对边缘计算系统业务的时空动态性，研究高效的资源部署和任务调度策略对于降低系统资源开销、保证应用服务质量具有重要意义。解决此问题面临资源可扩展性低、资源需求多样化、分析求解困难等挑战，本项目围绕边缘计算中面向时空动态业务的资源部署与任务调度方法开展研究工作，针对业务的时空动态性、时空不均匀性、多维资源需求等特点，考虑业务服务质量、可靠性、实时性等性能需求，分别提出了面向边云协同系统的动态任务调度方法、边缘计算中的合作服务缓存与任务调度方法、车辆辅助的边缘计算中服务可靠性保障方法以及分布式边缘多维资源协同分配方法。基于以上研究工作，从时间与空间两个维度上实现系统资源容量与业务需求的弹性匹配。本项目共发表9篇学术论文，其中CCF A类会议/期刊/中科院一区期刊论文8篇（包括第一作者3篇）；申请国家发明专利4项，其中授权1项；协助培养硕士/博士研究生6人，其中一人获得北京邮电大学优秀博士论文。超额完成项目任务。

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