计算卸载和计算迁移的简要介绍
本文最后更新于:2 年前
边缘计算中有**计算卸载(offload)和计算迁移(migration)**这两个概念,通过翻阅网上资料以及部分论文内容,发现二者的概念非常相似,结合chatgpt3.5的说法,以下给出二者的主要区别,而关于其工作流程,性能指标,大致相似,因此则混为一谈
计算迁移和计算卸载的主要区别
计算迁移和计算卸载的主要区别在于任务去向和侧重点不同
-
任务去向
- 对于计算卸载,将任务的一部分或全部发送到外部设备(一般是云服务器或者别的高性能设备)来进行处理.一般进行卸载的是密集型计算的任务
- 对于计算迁移,将任务/应用程序从一个设备迁移到另一个设备.一般是因为资源限制,设备性能差异等因素导致的迁移
-
侧重点
- 对于计算卸载,重点在于将密集型的计算任务从本地设备移出,减轻设备负担,提高性能和能效.通过将任务卸载到强大的计算资源上,来实现任务加速和节省能耗
- 对于计算迁移,重点在于优化任务在不同设备间的分配,以实现更好的资源利用和性能.它着重于将任务从一个设备迁移到另一个设备上,以满足特定的需求,如资源均衡,能量管理或网络切换
工作流程
计算卸载/迁移为以下六个步骤:
- 节点发现(MCC的高性能服务器或MEC服务器);
- 程序切割;
- 卸载决策(是否卸载?卸载到哪?卸载策略有静态卸载和动态卸载);
- 程序传输(流量/WIFI);
- 执行计算(服务器启动虚拟机开始计算);
- 计算结果回传
性能指标
目前,计算卸载/迁移的性能通常以**时间延迟(等待时间)和能量消耗(耗电)**作为衡量指标
在不执行计算卸载/迁移时:
- 时间延迟指在移动设备执行本地计算所花费的时间;
- 能量消耗指在移动设备执行本地计算所消耗的能量;
在执行计算卸载/迁移时:
-
时间延迟指
①. 卸载数据到MEC节点的传输时间;
②. MEC节点执行处理时间;
③. 接收MEC节点的数据结果传输时间;
① + ② + ③即是时间延迟
-
能量消耗指
①. 卸载数据到MEC节点的传输能耗;
②. 接收来自MEC节点结果的传输能耗;
① + ②即是能量消耗
一般来说,在做卸载/迁移决策时需要考虑到以上两种指标,使得最小化能耗(满足时延的约束条件下,最小化能耗)或者最小化时延(满足能耗的约束条件下,最小化时延),也可以根据需要,对时延和能耗分别赋权,使二者的加权和最小,即最大化收益的卸载/迁移决策
本博客所有文章除特别声明外,均采用 CC BY-SA 4.0 协议 ,转载请注明出处!