3、物联网应用边缘计算基础设施的优化视角

物联网应用边缘计算基础设施的优化视角

1. 引言

在物联网应用中，边缘计算基础设施的设计和优化至关重要。不同的研究对相关问题进行了探讨，如Klinkowski等人处理了弹性光网络中数据中心位置与光路供应的问题；Silva和Fonseca考虑了利用边缘计算基础设施优化人类移动性；Canali和Lancellotti则考虑了存在边缘基础设施时服务放置问题的优化。而本文提出的基于遗传算法的启发式方法，在这些研究的基础上更进一步，引入了定位边缘节点以降低成本和功耗的可能性，同时满足服务水平协议。

2. 边缘计算基础设施的性能建模

边缘计算基础设施的性能可以通过效率指标和性能指标来评估。
- 效率指标
- 成本分类 ：边缘计算基础设施提供服务需要资源，这些资源可映射为经济成本，包括部署时的资本支出（CAPEX），如购买和安装基础设施硬件；以及运行时的运营支出（OPEX），如能源成本和维护费用。
- 成本相关性 ：成本可分为全局成本和与基础设施相关的成本。例如，设置边缘计算基础设施控制中心的成本与基础设施规模关系不大，而购买和安装边缘节点的成本与节点数量直接相关，能源成本也与活动边缘节点数量直接相关。当负载随时间变化时，基础设施可设计为应对峰值负载，在非高峰时段可关闭部分节点以降低能源成本。
- 性能指标
- 响应时间 ：常见的是考虑静态场景下的平均响应时间，也可考虑90 - 百分位或95 - 百分位的响应时间，以排除因传输错误超时等导致的异常长请求处