边缘环境下计算密集型任务调度研究综述

随着移动设备数量的急剧增长及计算密集型应用如人脸识别、车联网以及虚拟现实等的广泛使用,为了实现满足用户QoS请求的任务和协同资源的最优匹配,使用合理的计算密集型应用的任务调度方案,从而解决边缘云中心时延长、成本高、负载不均衡和资源利用率低等问题。阐述了边缘计算环境下计算密集型应用的任务调度框架、执行过程、应用场景及性能指标。从时间和成本、能耗和资源利用率以及负载均衡和吞吐量为优化目标的边缘计算环境下计算密集型应用的任务调度策略进行了对比和分析,并归纳出目前这些策略的优缺点及适用场景。通过分析5G环境下基于SDN的边缘计算架构,提出了基于SDN环境下的边缘计算密集型数据包任务调度策略、基于深度强化学习的计算密集型应用的任务调度策略和5G IoV网络中多目标跨层任务调度策略。从容错调度、动态微服务调度、人群感知调度以及安全和隐私等几个方面总结和归纳了目前边缘计算环境中任务调度所面临的挑战。