点击数: 更新日期: 2024-06-12
中文题目：可靠性感知的边缘计算VNF实例放置
论文题目：Reliability-aware VNF Instance Placement in Edge Computing
录用期刊/会议：计算机科学 (CCF中文B类)
原文DOI：:10.11896/jsjkx.230500064
录用时间：2023年5月20日
作者列表：
1）梁晶语 中国石油大学（北京）信息科学与工程学院/人工智能学院 控制科学与工程专业 博20
2）马博闻 中国石油大学（北京）信息科学与工程学院/人工智能学院 计算机科学与技术专业 硕21
3）黄霁崴 中国石油大学（北京）信息科学与工程学院 教授
摘要:
为了解决日益增长的延迟敏感型应用程序和用户需求与计算资源受限的冲突，移动边缘计算(Mobile Edge Computing, MEC)已经成为一种很有前途的计算范式。服务提供商通过在边缘环境中部署虚拟化网络功能，为用户提供更加高效和可扩展性的服务供应链来满足用户请求。若在提供服务过程中出现不可靠的服务或严重的服务失败,可能导致用户的巨大损失,所以网络服务提供商必须保证提供持续可靠的服务。针对该问题，考虑了边缘服务器的可靠性，利用计算统一设备架构(Compute Unified Device Architecture, CUDA)支持的门控循环单元(Gated Recurrent Unite, GRU)来预测VNF实例是否可用,通过预测结果,提前对VNF进行备份，避免了过度冗余备份造成的成本过高问题.考虑服务器的存储资源有限，提出了基于VNF实例可用性的放置(RVP)算法，优化服务提供商的成本。最后对提出的算法进行了性能评估，实验结果验证了RVP算法的优越性。
优化模型与优化方法:
图1 边缘场景服务需求放置实例
本文分析了边缘服务系统在处理用户请求的过程中SFC的可靠性，并对VNF实例进行预测,降低服务的成本。针对任务调度过程中的链路竞争,提出了一种启发式的可靠性感知的服务放置算法。首先，在MEC环境中制定了一个VNF实例的放置问题,其目的是在满足用户可靠性需求的前提下,尽可能降低服务提供商的成本。其次，为了降低过度冗余导致成本过高的问题，采用了基于统一设备架构支持门控循环单元(GRU)神经网络对VNF实例进行预测,提前在服务器上放置可能故障的备份VNF实例。最后，将NP-hard问题转化为凸优化问题，提出了一种可靠性感知的VNF实例放置算法,得到服务放置决策。
实验结果及分析:
图2 预测准确度对比
图3 成本与用户数量之间的关系
图4 服务拒绝率与用户数量/边缘服务器数量之间的关系
结论:
本文研究了在边缘服务器的存储受限的前提下，考虑VNF实例失效和服务器故障对服务质量的影响。为了保证服务质量,降低冗余备份导致的成本过高问题，提出了RVP算法，对VNF实例进行预测,放置用户服务所需要VNF实例并对可能故障的实例进行备份，得到成本最小化的放置决策,并通过实验证明提出方法的有效性。
通讯作者简介:
黄霁崴，教授，博士生导师，中国石油大学（北京）信息科学与工程学院/人工智能学院副院长，石油数据挖掘北京市重点实验室主任。入选北京市优秀人才、北京市科技新星、北京市国家治理青年人才、昌聚工程青年人才、中国石油大学（北京）优秀青年学者。本科和博士毕业于清华大学计算机科学与技术系，美国佐治亚理工学院联合培养博士生。研究方向包括：物联网、服务计算、边缘智能等。已主持国家自然科学基金、国家重点研发计划、北京市自然科学基金等科研项目18项；以第一/通讯作者在国内外著名期刊和会议发表学术论文60余篇，其中1篇获得中国科协优秀论文奖，2篇入选ESI热点论文，4篇入选ESI高被引论文；出版学术专著1部；获得国家发明专利6项、软件著作权4项；获得中国通信学会科学技术一等奖1项、中国产学研合作创新成果一等奖1项、广东省计算机学会科学技术二等奖1项。担任中国计算机学会(CCF)服务计算专委会委员，CCF和IEEE高级会员，电子学报、Chinese Journal of Electronics、Scientific Programming等期刊编委。
联系方式：huangjw@cup.edu.cn