19、服务放置与管理：Ad - hoc Edge Cloud的评估与实践

服务放置与管理：Ad - hoc Edge Cloud的评估与实践

1. 资源可用性预测基础

在Ad - hoc Edge Cloud环境中，准确预测资源可用性至关重要。我们定义了主机h在给定时间段内的断开连接概率公式：
[Pr_{h,p} = normalise(\frac{\sum_{d = D - 7}^{D} D_{d,p}}{7})]
其中，通过这个概率，结合特定算法（如图11.5所示），可以计算出某一主机在给定时间段内的连接概率，公式为：
[Pr_{h,t_{units}} = 1-(DiscProb(h, t_{units}) * DiscProb(h, -t_{registration}))]
断开连接概率最终用于估算节点质量，该值能让我们基于节点过去的行为，衡量其在Ad - hoc Edge基础设施中特定时间段内的稳定性。

2. 实验环境搭建

为了评估资源可用性预测模型，我们使用了一个用Java（SE 7）实现的分布式大规模资源分配模拟器。该模拟器能模拟大规模、高动态和异构的环境，定义了三种不同的实验场景：
| 场景 | 高质量节点百分比 | 中等质量节点百分比 | 低质量节点百分比 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| Most_Nodes_High | 60% | 20% | 20% |
| Most_Nodes_Medium | 20% | 60% | 20% |
| Most_Nodes_Low | 20% | 20% | 60% |

我们对200、400、600、800和1000个服务在100、200、300、400和50