A Novel Mobility-Aware Offloading Management Scheme in Sustainable Multi-Access Edge Computing
Notice bibliographique
Résumé
The concept of Multi-access Edge Computing (MEC) extends the provisioning of computing and storage capabilities from remote Cloud Data Centers (DC) to the proximity of end users via heterogeneous networks. By augmenting User Equipment (UE) with external computing power under the local coverage, Cloudlet-based offloading performs as a critical enabler to boost application execution performance and to prolong battery lifespan in the mobile devices. However, the mobility of UEs introduces intra-Cloudlet intermittent connections and inter-Cloudlet unbalanced load distributions in the MEC environment, which consequently leads to offloading failures and service downgrading. In this paper, we propose a novel MEC-based mobility-aware offloading model to solve the intra-Cloudlet offloading scheduling issue and inter-Cloudlet load-aware heterogeneous resource allocation issue in terms of concerning the offloading execution efficiency, task processing time constraints, and energy efficiency. A priority-based queue model is designed to formulate the intra-Cloudlet mobility-aware offloading scheduling problem, resolved by the adoption of the Particle Swarm heuristic. The energy-aware inter-Cloudlet resource selection procedure is formalized in a mobility-aware multi-site resource allocation model, which is further solved by lightweight dynamic load balancing. The results of the experiment indicate that the proposed framework can effectively improve the overall offloading service provisioning quality in the intra-Cloudlet and inter-Cloudlet offloading scenarios, compared to the current works.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».