【摘 要】
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在灾难应急响应时，为了提高救援效率，使用无人机作为灾区的临时通信基站提供中继服务，由无人机以及边缘设备组成雾节点网络共同提供服务。但是由于雾节点设备的计算存储资源和传输带宽有限，无法部署大型应用程序。为了避免单一雾节点负载过高，将原应用拆分为若干微服务并且分散部署到雾节点上。然而服务数量的激增导致了服务请求时间过长。针对该问题，提出了基于节点分层和延迟敏感的服务放置算法。将雾节点划分为三层，约束微
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（62172432）；
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在灾难应急响应时，为了提高救援效率，使用无人机作为灾区的临时通信基站提供中继服务，由无人机以及边缘设备组成雾节点网络共同提供服务。但是由于雾节点设备的计算存储资源和传输带宽有限，无法部署大型应用程序。为了避免单一雾节点负载过高，将原应用拆分为若干微服务并且分散部署到雾节点上。然而服务数量的激增导致了服务请求时间过长。针对该问题，提出了基于节点分层和延迟敏感的服务放置算法。将雾节点划分为三层，约束微服务的部署位置。对每个雾节点的等待时间建模，尽最大努力使每个雾节点的服务等待延迟最小。在仿真实验中，通过与Edge-ward策略进行对比，表明该方法能够在资源受限的情况下有效减少服务等待时间。
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