公开(公告)号：CN116760722A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202310703258.7

申请日：2023-06-14

Applicant: 福州大学

Inventor： 林霄 ,  林颂磊 ,  林辉煌 ,  郑兰芳 ,  连正涛

IPC: H04L41/142 ,  H04L41/147 ,  H04L43/08 ,  H04L41/0896 ,  H04L47/80 ,  H04L41/40

Abstract: 本发明涉及一种存储辅助MEC任务卸载系统及资源调度方法。考虑到实际MEC应用场景中延迟敏感型（DS）卸载任务和延迟容忍型（DT）卸载任务往往同时存在，故采用抢占、缓存与资源分割三种机制进行卸载任务的协同调度。此外，为了合理运用三种机制协同调度DS与DT任务，所述的资源调度方法利用机器学习流量预测模型提前感知卸载任务流量的变化，并在机器学习系统性能评估模型的辅助下，寻找满足系统性能指标要求的最佳链路带宽资源分割方案以及MEC服务器存储资源分配方案，并预先分割带宽资源与分配存储资源。在满足任务服务质量的前提下，该方法不仅降低了任务阻塞率、抢占率，而且提高了资源利用率，减少了系统资源使用开销。