我的新闻

分享到:
[IEEE INFOCOM 2024, CCF A类] 祝贺团队论文被计算机网络领域顶会IEEE INFOCOM录用!
发布者: 杨树森 | 2023-12-05 | 24267

EdgeTimer: Adaptive Multi-Timescale Scheduling in Mobile Edge Computing with Deep Reinforcement Learning(作者:Yijun Hao, Shusen Yang*, Fang Li, Yifan Zhang, Shibo Wang and Xuebin Ren)。该工作在移动边缘计算场景提出了一种多层异构调度框架EdgeTimer,该算法框架能够自适应地调整不同层调度决策的时间粒度,以在保障服务时延要求的前提下降低运营商的操作成本。在提出的EdgeTimer框架中,每个边缘服务器能够独立的决定是否要对当前的边云,边边及边内调度决策进行更新。通过EdgeTimer应用于各种Kubernetes调度规则,并使用具有不同负载模式的数据对其进行评估。结果表明EdgeTimer可以在不牺牲延迟性能的情况下显著降低运营商的操作成本。

 

1 EdgeTimer的算法流程图