移動邊緣計算——計算卸載

一  邊緣計算產生背景

隨着移動通訊技術的發展和智能終端的普及，用戶對網絡服務質量（QOS）、時延、帶寬等網絡性能要求愈來愈高。儘管新一代的移動設備中的CPU性能愈來愈強悍，依然沒法在短期內處理大量計算任務。此外，聯網技術的飛速發展是的物聯網設備爆發式增加，網絡邊緣產生的海量數據將會給傳輸網絡和雲計算中心帶來巨大壓力。若是在終端上執行大量計算任務（如視頻計算）將會大量消耗終端的算力，對終端的性能和電量是巨大挑戰，當若是將計算放在雲中心，又將面臨高昂的傳輸成本和較高的時延。爲了解決這些問題，採用邊緣計算任務，將終端的算力上移，將雲端的算力下沉至網絡邊緣，構建「雲——邊——端」三方協同架構，及有效的打破了雲計算髮展的瓶頸，又釋放了終端的壓力，實現邊緣智能、低延時和大帶寬處理數據。

二  移動邊緣計算

移動邊緣計算(MEC，mobile edge computing)是指在移動網絡邊緣部署計算和存儲資源，爲移動網絡提供IT服務環境和雲計算能力，從而爲用戶提供超低延時和高帶寬的網絡服務解決方案。

EMC能夠看作是運行在移動網絡邊緣的雲服務平臺，經過將部分業務處理和資源調度的功能部署到雲服務平臺上來實現服務性能和用戶體驗的提高。MEC將本來位於雲數據中心的服務「下沉」到移動網絡邊緣，經過移動網絡邊緣部署計算、存儲、網絡和通訊等資源，不只減小了網絡操做，並且下降了服務交付時延，提高 了用戶體驗。此外，MEC在網絡邊緣部署服務器以後，下降了對核心網的傳輸帶寬要求，下降了運營成本。

三  計算卸載

計算卸載是指終端設備將一部分或所有計算任務交給雲計算環境處理的技術，以解決移動設備在資源存儲、計算性能及能效等方面的不足，是MEC的關鍵技術之一。

計算卸載包括卸載決策、資源分配和卸載系統實現三個方面。其中，卸載決策主要解決的是移動終端決定如何卸載、卸載多少以及卸載什麼的問題；資源分配則重點解決終端在實現卸載後如何分配資源的問題；對於卸載系統的實現，則側重於移動用戶遷移過程當中的實現方案。

1  卸載決策

卸載決策是指用戶設備UE（user equipment）決定是否卸載、卸載多少以及卸載什麼的問題。在卸載系統中，UE通常由代碼解析器、系統解析器和決策引擎組成，執行卸載的步驟爲：

UE卸載決策結果分爲本地執行、徹底卸載和部分卸載。現階段具體決策結果由UE能量消耗和完成計算任務的時延決定。卸載決策目標主要分爲下降時延、下降能量消耗以及權衡時延與能量3方面考慮。

（1） 以下降時延爲目標的決策卸載

通常的，若是將計算任務直接在本地執行，那麼時延即爲執行該任務所消耗的時間。而若是將計算任務卸載到MEC，所消耗的時間（時延）涉及三部分：將須要卸載的數據傳送到MEC的時間、在MEC處理任務的時間和接收從MEC返回數據的時間。而且將計算任務卸載到MEC所產生的時延將直接影響用戶的QOS，所以以下降卸載時延爲目標是對其進行優化的一個重要方向。

（2） 以下降能量消耗爲目標的卸載決策

將計算卸載到MEC服務器消耗的能量主要有兩部分組成：一是將卸載數據傳送到服務器的能量；二是接收服務器返回數據所消耗的能量。選擇合適的能量優化模型，以下降終端的能量消耗爲目標也是一個主要的優化方向。

（3）權衡能耗和時延爲目標的卸載決策

在執行復雜的計算任務時，能耗和時延都直接影響QOS，所以如何在執行卸載任務時綜合考慮能耗和時延是進行卸載決策的重要考慮因素。大多數的計算卸載決策方案的目標是在知足卸載應用程序可接受時延的同時最小化終端 處的能量消耗或根據不一樣用的需求在兩個優化目標之間作出權衡。