移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)是一种利用靠近移动设备的边缘节点提供的计算能力,来提升性能的前沿技术。现有的一些先进的计算卸载方法,已能够支持在MEC环境中基于函数粒度进行动态卸载。函数即服务(Function as a Service,...
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移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)是一种利用靠近移动设备的边缘节点提供的计算能力,来提升性能的前沿技术。现有的一些先进的计算卸载方法,已能够支持在MEC环境中基于函数粒度进行动态卸载。函数即服务(Function as a Service,FaaS)作为无服务架构的一种经典范式,提供了一种在函数粒度上构建和拓展应用程序的新方式。相比传统的方式,FaaS提供了理想的资源弹性。OpenFaaS作为当下流行的开源FaaS项目,为FaaS平台的搭建提供了良好的基础。将先进的计算卸载方法与FaaS解决方案(OpenFaaS)进行整合,是有意义且具有挑战的。为此,文中设计并实现了一个基于OpenFaaS的多边缘管理框架,该框架实现了对多个边缘上OpenFaaS的搭建与状态管理。同时,对于需要部署的函数,将其重构并部署到OpenFaaS上,在运行时能够灵活地在多个OpenFaaS间调度函数执行。针对5个实际的Java智能应用对该框架进行了评估,结果表明该框架可以有效管理多个边缘,且与本地运行相比,该框架平均可节省10.49%~49.36%的响应时间。
将互动直播部署在边缘计算环境中,可以在网络边缘对直播视频进行转码和传输,通过用户附近的边缘服务器提供低延迟的直播服务.然而,在多边缘服务器、多用户场景下存在着直播用户分配问题,导致直播用户体验质量(quality of experience, Q...
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将互动直播部署在边缘计算环境中,可以在网络边缘对直播视频进行转码和传输,通过用户附近的边缘服务器提供低延迟的直播服务.然而,在多边缘服务器、多用户场景下存在着直播用户分配问题,导致直播用户体验质量(quality of experience, QoE)无法得到保证.为了提高直播用户QoE,需要根据用户的个性化需求合理地分配服务器资源.首先分析真实数据集,发现大多数用户处于多基站重叠覆盖区域内,并且不同用户的互动需求存在差异;然后根据互动直播的特点提出一种适用于边缘计算场景的用户QoE模型,该模型综合考虑了直播用户的视频质量和互动体验;最后设计一种高效的直播用户分配算法,优化了多边缘服务器重叠覆盖区域内的直播用户QoE.仿真实验表明,所提出的用户分配策略可为用户提供高码率和低延迟的直播视频,同时能有效降低边缘服务器切换次数和码率抖动,使直播用户QoE相较于其他策略提升超过19%.
本文通过扩展的改进多参数指数型（the extended improved multiparameter exponential-type,EIMPET）势能模型,结合实验光谱数据,研究了H2和HD分子的热力学性质.首先利用解析势能曲线计算得到分子的振转能级,其次结合量子统计系综理论计算了分子在100—6000 K温度下的配分函数、摩尔热容、摩尔熵、摩尔焓以及约化摩尔吉布斯自由能.计算结果与美国国家标准与技术研究所（National Institute of Standards and Technology,NIST）数据库中的数据具有良好的一致性.本文的理论方法可用于预测某些气态物质的热力学性质.
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