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边缘环境下计算密集型任务调度研究综述
文献摘要：
随着移动设备数量的急剧增长及计算密集型应用如人脸识别、车联网以及虚拟现实等的广泛使用,为了实现满足用户QoS请求的任务和协同资源的最优匹配,使用合理的计算密集型应用的任务调度方案,从而解决边缘云中心时延长、成本高、负载不均衡和资源利用率低等问题.阐述了边缘计算环境下计算密集型应用的任务调度框架、执行过程、应用场景及性能指标.从时间和成本、能耗和资源利用率以及负载均衡和吞吐量为优化目标的边缘计算环境下计算密集型应用的任务调度策略进行了对比和分析,并归纳出目前这些策略的优缺点及适用场景.通过分析5G环境下基于SDN的边缘计算架构,提出了基于SDN环境下的边缘计算密集型数据包任务调度策略、基于深度强化学习的计算密集型应用的任务调度策略和5G IoV网络中多目标跨层任务调度策略.从容错调度、动态微服务调度、人群感知调度以及安全和隐私等几个方面总结和归纳了目前边缘计算环境中任务调度所面临的挑战.
文献关键词：
边缘计算;计算密集型;任务调度;软件定义网络(SDN);调度策略
中图分类号：
作者姓名：
刘炎培;朱运静;宾艳茹;陈宁宁;王丽萍
作者机构：
郑州轻工业大学 计算机与通信工程学院,郑州 450001
文献出处：
引用格式：
[1]刘炎培;朱运静;宾艳茹;陈宁宁;王丽萍-.边缘环境下计算密集型任务调度研究综述)[J].计算机工程与应用,2022(20):28-42
A类：
B类：
计算密集型,任务调度,移动设备,人脸识别,车联网,满足用户,QoS,请求,调度方案,边缘云,云中心,时延,资源利用率,边缘计算环境,调度框架,执行过程,负载均衡,吞吐量,优化目标,调度策略,适用场景,SDN,计算架构,数据包,深度强化学习,IoV,跨层,从容,容错,微服务,人群感知,安全和隐私,前边,软件定义网络
AB值：
0.315993
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