0 背景 前面的《边缘计算开源项目概述》【1】一文中，我们简单介绍了当前学术界和工业界的一些开源计算项目。今天开始笔者将详细解读其中的kubeedge开源项目，该项目是云边融合的典型项目，它将云端的应用编排和管理扩展到了边缘设备，基于kubernents构建，实现了云边可靠协作、边缘自治、代理和设备管理，可以非常容易地将已有的复杂机器学习、图像
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2024-06-04 22:56:33
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参考文献：[1] Wang Y , Fang W , Ding Y , et al. Computation offloading optimization for UAV-assisted mobile edge computing: a deep deterministic policy gradient approach[J]. Wireless Networks, 2021:1-16.do
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2024-04-12 22:17:33
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随着5G技术的普及和应用，边缘计算成为了人们关注的焦点。边缘计算是指将计算和数据处理移动到网络的边缘，即从核心网络中解耦出来，将处理和计算任务交由最靠近数据源的边缘节点完成。这种计算方式可以提高数据传输速度和效率，降低网络延迟，并能更好地应对海量数据和实时性要求较高的应用场景。边缘计算的兴起离不开5G技术的支持。5G网络具有更高的带宽、更低的时延和更大的连接数，这为边缘计算提供了更好的技术基础。同
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2024-01-08 12:41:37
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LOPRTC卸载算法背景：我实现该算法是在边缘计算单个工作流环境中，下面可以看到此背景下的java代码实现。1.算法伪代码2.输入任务集等…3.输出接近最优的任务调度。4.参数说明 1.MD：移动设备 2.RLTS：合理的基于本地的任务时间表 3.MEC服务器集S = {S1,S2,…,SM} 4.任务集T = {T1,T2,…,TN} 5.每个Job的处理时间P = {P0,P1,…,Pn-1}
文章针对在资源受限的MEC系统中设计合理的计算卸载策略以满足用户的需求，是其将要面临的巨大挑战。文章目录一、MEC及其卸载技术的研究现状二、针对单小区提出的计算卸载策略三、针对多小区提出的计算卸载策略四、总结 一、MEC及其卸载技术的研究现状ＭＥＣ通过将远端云数据中心下沉到无线网络边缘，打破了传统的以无线接入网、核心骨干网络、应用网络相互连接而形成的三层架构，实现了无线侧与应用侧的融合，
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2024-09-05 10:02:54
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目录论文题目：Game Theory based Joint Task Offloading and Resources Allocation Algorithm for Mobile Edge Computing(翻译)基于博弈论的移动边缘计算联合任务卸载与资源分配算法Game Theory based Joint Task Offloading and Resources Allocation
1 什么是边缘智能边缘智能是指将边缘计算和人工智能相结合，在靠近用户的边缘设备上对数据进行智能采集，检测和识别。如下图所示，智能模型可以在云端进行训练，然后在边缘设备上进行预测。这样的协同模式，是因为边缘设备通常在计算能力和存储能力上比较弱，无法完成大规模的训练，考虑到边缘设备就近处理的优势，可以将预测模型下沉到这一级边缘设备。如何评价边缘智能设备的预测能力，结合边缘设备资源不足的特点，主要从边缘
借助边缘计算，5G蜂窝技术将为多种新型汽车(V2X)应用提供支持随着云计算的出现，人们对信息管理资源的部署方式以及信息的分布和使用方式的看法已经发生了变化。云计算背后的想法是将数据与与物理硬件相关的潜在限制区分开来。通过将应用程序和数据存储托管在云中，需要处理和访问的数据的物理距离变得遥远。这对将超大规模云数据中心连接到其最终用户的网络提出了额外的要求。随着5G及其发展，用户将期望互联社会不受限制
0 背景 前面笔者有对边缘计算系统做过一次综述，从本文开始，笔者将重点解读边缘计算技术栈，首先介绍的是边缘计算卸载技术。所谓卸载技术，即将终端或者云端的计算任务卸载到边缘侧，通过综合判断性能、能耗、时延等指标，将数据或者计算模型下沉（上传）到合适的位置。在边缘计算的卸载中，基本的卸载策略是明确卸载谁，卸载到哪里，怎么卸载，何时卸载以及卸载多少的
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2024-06-05 21:11:26
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梯度下降卸载算法背景：我实现该算法是在边缘计算单个工作流任务环境中，下面可以看到此背景下的java代码实现。 此处假设我们的工作流任务中只有3个任务节点（构成一个有向无环图），下面基于此假设分析算法。1. 算法伪代码2.输入假设初始化卸载策略{1，0，0} // 0:不卸载 1:卸载3.输出假设局部最优卸载策略{0，0，0}4.算法中参数说明5.例子说明： ① 工作流任务数假设为3个。 ② 一个卸
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2024-09-25 13:47:14
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作者SuperEdge 开发者团队概要SuperEdge 是 一个开源的分布式边缘计算容器管理系统，用于管理多个云边区域中的计算资源和容器应用。 在当前架构中，这些资源和应用能够作为一个 Kubernetes 原生的资源进行管理。然而在某些情况下，边缘设备通常需要一些更加轻量、性能更好的运行时。也需要减少以 GB 为单位的容器镜像，将容器的启动时间提升到到秒级甚至毫秒级，而基于虚拟机堆栈二进制指
论文题目：A Deep Reinforcement Learning Based Offloading Game in Edge Computing研究内容：利用基于策略梯度的深度强化学习设计分布式计算卸载算法，在用户网络带宽以及偏好信息不公开情况下如何设计一种有效的卸载策略来决定哪些任务可以卸载到资源有限的边缘服务器，针对问题：在用户网络带宽以及偏好信息不公开情况下如何设计一种有效的卸载策略来决
边缘计算边缘计算1、什么是边缘计算国家标准化管理委员会的领导更是将“边缘计算”定义为——“在网络边缘侧实现智能互联”的一种计算模式。“边缘计算”是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务。这说明，要想实现“边缘计算”这个概念，首先应该满足三个因素——边缘、计算和智能。“边缘”也就是“端”所在的物理区域。“边缘计算”也特别强调计算的作用。当你
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2023-11-06 23:39:29
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目录1. 博弈论2. 纳什均衡3. 计算卸载1. 博弈论 博弈论中的收益（payoff）代表参与者从博弈中收获的效用（utility），博弈参与者采取何种策略目的是使得自己的收益能够最大化。2. 纳什均衡 所有博弈参与人的m最佳策略（Best 
EECO Energy-Efficient Computation Offloading 上次听了湖大老师的报告和，查阅了相关文献，对移动边缘计算有了新的了解。 确实是现在讨论的一个热点问题。 根据上次报告： 我们这个三级卸载机制，第一级是根据传输的时间和能耗来分类出三种设备， 第二级是分类出设备优先级；第三级是移动资源分配。 来看这个图，你可以理解成 第一类是确定在本地计算任务了，第二类是确定传
1、背景介绍移动终端的盛行对于移动网络、无线网络以及触发器有很大的影响，包括低存储、高能耗、低宽带以及长时延。MCC（Mobile cloud computing）通过云中心可以提供存储、计算以及能源方面的帮助，但在长时延、安全性问题低覆盖以及大规模数据传输等方面有很多的不利，无法保证实时性以及高质量服务。2、MEC（Mobile Edge Computing）介绍（1）定义 ① Accordin
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2024-05-23 22:14:46
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一、边缘计算定义边缘计算是为应用开发者和服务提供商在网络的边缘侧提供云服务和IT环境服务；目标是在靠近数据输入或用户的地方提供计算、存储和网络带宽边缘计算着重要解决的问题，是传统云计算（或者说是计算）模式下存在的高延迟、网络不稳定和低带宽问题。边缘计算起源于广域网内搭建虚拟网络的需求，运营商们需要一个简单的、类似于云计算的管理平台，于是微缩板的云计算管理平台开始进入了市场，从这一点来看，边缘计
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2023-06-19 21:09:14
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边缘计算——最浅显易懂的科普文，你值得拥有！
亲爱的同学们，端午假期愉快的过去了，粽子也吃了，今天就来说点新鲜的东西吧。
说新鲜，其实也不新鲜了，在十年前就有边缘计算这个名词了，只不过随着物联网的发展，边缘计算被再次拎了出来。概念根据名字我们可以猜测一下，边缘计算就是在终端设备附近靠近数据源的一侧进行的本地计算分析。因为靠近终端，我们的计算实时性会更高。
边缘计算是一种分布式计算系统架构。在其中，计算资源和应用程序服务可以分布在从数据源到云的通信路径中。边缘可以满足计算需求，因此也孕育而生出工业边缘计算，而工业边缘计算在工业物联网的应用有哪些? 工业边缘计算在工业物联网中具有下列的应用场景：1、工业边缘计算可以保护设备免遭温度过高破坏名以“Dumb”的热电偶可以精确测量泵的温度。具有边缘计算功能的泵可以执行基本分析，以确认其是否超过定义的
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2024-05-06 13:28:02
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无人机辅助移动边缘计算的计算卸载优化:一种深度确定性策略梯度方法（3）——基础知识参考文献：[1] Wang Y , Fang W , Ding Y , et al. Computation offloading optimization for UAV-assisted mobile edge computing: a deep deterministic policy gradient app
