【摘 要】
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随着各种移动和物联网设备的出现,利用机器学习和增强现实技术的新型服务和移动应用程序正在涌现。这些服务通常都需要更多的云上计算资源、更低的延迟和更高的可靠性,因此边缘计算技术应运而生。目前,边缘计算技术在诸多场景下都得到了应用。多接入边缘计算（MEC）技术将边缘计算的应用从原来的移动蜂窝网络推广向非3GPP（如Wi-Fi和固网）这类的无线接入方式,进一步促进了边缘计算技术的普及和实施。尽管MEC技术
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随着各种移动和物联网设备的出现,利用机器学习和增强现实技术的新型服务和移动应用程序正在涌现。这些服务通常都需要更多的云上计算资源、更低的延迟和更高的可靠性,因此边缘计算技术应运而生。目前,边缘计算技术在诸多场景下都得到了应用。多接入边缘计算（MEC）技术将边缘计算的应用从原来的移动蜂窝网络推广向非3GPP（如Wi-Fi和固网）这类的无线接入方式,进一步促进了边缘计算技术的普及和实施。尽管MEC技术已经可以提供完善的任务分发模型和应用程序平台,但是MEC网络仍然必须自行处理很多问题。因此,本文主要研究了其中的服务管理和能耗预测机制的相关问题,具体的研究工作包括以下四个部分:（1）针对超密集MEC网络中的动态迁移服务的现状,本文提出了一种分层的MEC体系结构。该体系结构将MEC服务器集群和基站集成在无线接入网（RAN）内,并部署在用户平面接口之上。并且,本文又提出了带有评估调整机制的链管理（CMVAM）机制。该机制在引入了信用体系的基础上,将迁移服务的选择问题使用装箱问题的解法来解决。实验结果表明,相比于其他的链管理机制,该机制能够更加高效地调节超密集MEC网络中动态服务迁移的调度问题。（2）针对MEC网络中服务评价机制的现状,本文提出了一种基于服务质量（Qo S）感知的迁移效果评估（MEEQ）算法。该算法将用户的感知领域进行细分,针对性给予不同感知领域的服务不同的评价指标,并且为不同服务配置了独立的权重。实验结果表明,相比于其它的评估算法,该算法能够更加细致且充分地反映出不同服务的服务质量。（3）针对边缘节点的能耗研究的现状,本文建立了新的边缘节点的能耗模型。本文首先提出了边缘节点的能耗框架,之后逐步分析了边缘节点的能耗建模过程,最后分别从实时和长期两个角度分别建立了能耗模型。实验结果表明,相比于其他的能耗模型,该模型具有更高的精准性。（4）使用Cloud Sim框架作为服务端构建了服务评价与能耗预测仿真平台。该仿真平台以本文提出的MEC体系结构、服务评价算法为基础,使用本文建立的能耗模型进行仿真,并从服务器集群的能耗结构的复杂性、面向结构不同的服务器集群的适用性、易于用户使用的便捷性、能耗仿真结果的准确性和评价结果的反映程度五个方面出发,向用户提供了自由设置服务器集群、服务器集群的能耗仿真和服务器集群的服务评价等功能,满足了相关领域的人员对该类产品的需求。
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