【摘 要】
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随着工业物联网(IIoT)的发展以及工业4.0浪潮的到来,工业边缘计算领域也得到了越来越多的关注.然而,依赖于工业云的传统工业计算方案让数据时延、数据安全面临着更大的挑战.本文针对工业边缘计算场景中遇到的多计算任务与单计算资源受限之间的矛盾,基于多台边缘计算控制器(AECC)的部署,进行订单下发场景设计,对串行队列任务进行编排与子队列分配,完成任务优先级排列,提高了业务服务价值,并结合缓存机制在约束条件下,完成了任务计算时间优化,降低了设备能耗,得到了一种贴合工业任务订单场景的基于轮询时间的计算任务卸载优
【机 构】
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福建师范大学医学光电科学与技术教育部重点实验室 福州 350007;福建师范大学福建省光电传感应用工程技术研究中心 福州 350007;福建师范大学光电与信息工程学院 福州 30000;广州中国科学院
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随着工业物联网(IIoT)的发展以及工业4.0浪潮的到来,工业边缘计算领域也得到了越来越多的关注.然而,依赖于工业云的传统工业计算方案让数据时延、数据安全面临着更大的挑战.本文针对工业边缘计算场景中遇到的多计算任务与单计算资源受限之间的矛盾,基于多台边缘计算控制器(AECC)的部署,进行订单下发场景设计,对串行队列任务进行编排与子队列分配,完成任务优先级排列,提高了业务服务价值,并结合缓存机制在约束条件下,完成了任务计算时间优化,降低了设备能耗,得到了一种贴合工业任务订单场景的基于轮询时间的计算任务卸载优化方法.通过仿真,本文方法在优化目标上得到了理想的效果.
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