【摘 要】
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为缓解边缘计算的不稳定性,设计了适用于跨域规模的任务复制与分配机制以保障作业各阶段的完成(Geo-distributed job Insurance Mechanism,GIM)。为满足并行任务执行特征和资
【机 构】
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国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司,国网江苏省电力有限公司,国网江苏省电力有限公司电力科学研究院,南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京航空航天大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61802182),江苏省自然科学基金(No.BK20160813)
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为缓解边缘计算的不稳定性,设计了适用于跨域规模的任务复制与分配机制以保障作业各阶段的完成(Geo-distributed job Insurance Mechanism,GIM)。为满足并行任务执行特征和资源限制,先将问题形式化为MinMax多项式整数规划问题,再放松整数约束并采用feasible-point算法快速地收敛到最优解,最后基于高危任务优先原则对最优解进行取整,得到满足原问题约束的高质量任务复制与分配方案。模拟实验表明,在不同的系统负载下,相比于当前的冗余执行策略,GIM至少能够减少22%的作
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