基于时延及综合价值的边缘MEC部署方法

5G网络时代,将提供eMBB高带宽、URLLC极低时延、mMTC大连接等高品质业务,而MEC的部署位置受成本和业务感知等影响,成为数字化和智能化时代的算力洼地。由于MEC部署位置受多个因素的影响,为了实现MEC部署位置综合价值的最大化,本文对MEC部署位置的选择做了相应研究,提出了应用单纯形法寻找MEC部署综合价值最高的位置。实践结果表明该方法性质有效。

4G网络MEC技术部署研究

随着移动数据业务不断高速增长,如何更好的提升用户体验,提高4G网络响应速度,减少数据传输延时,是4G网络当前发展的一个重要问题。移动边缘计算(MEC)可就近提供个别虚拟网络功能,是当前比较热门的研究方向之一,也是未来移动网元及服务的一个发展方向。本文对MEC技术进行了介绍,并分析了该技术在现有4G网络中部署存在的关键问题,结合无线网架构的演进方向,提出了相关技术解决方案和部署实施的完善策略。着眼于未来无线网络的发展,更好的指导运营商建立高效、智能网络。

5G网络特性对网络部署要求探讨

5G(第五代移动通信)网络特性是高带宽、大连接、低时延,在网络建设时需充分考虑网络特性要求,找出与4G(第四代移动通信)网络部署方案差异,进行网络重构,有目标地进行网络部署。文章从5G网络部署中的CU-DU(集中单元-分布单元)部署方案和MEC(移动边缘计算平台)部署方案出发,分析各种部署方案优劣,提出各阶段建设方案,便于根据建设计划有针对性地提前做一些准备工作,迎接5G的大规模建设。

移动边缘计算卸载技术综述

移动边缘计算(MEC,mobile edge computing)中计算卸载技术即将移动终端的计算任务卸载到边缘网络,解决了设备在资源存储、计算性能以及能效等方面存在的不足。同时相比于云计算中的计算卸载,MEC解决了网络资源的占用、高时延和额外网络负载等问题。首先介绍了MEC的网络架构及其部署方案,并对不同的部署方案做了分析和对比;然后从卸载决策、资源分配和系统实现这3个方面对MEC计算卸载关键技术进行了研究;通过对5G环境及其MEC部署方案的分析提出了两种计算卸载优化方案,总结归纳了目前MEC中计算卸载技术面临的移动性管理、干扰管理以及安全性等方面的核心挑战。

边缘环境下计算密集型应用的卸载技术研究

移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)中的计算卸载技术通过将终端设备的计算任务卸载到网络边缘处,以解决云计算中心时延长、能耗大和负载高等问题。介绍了MEC的概念、目前主流的MEC网络架构和部署方案。从卸载决策方面对MEC环境下计算密集型应用的卸载技术进行了详细研究,从最小化时延、最小化能耗、权衡时延和能耗及最大化收益为优化目标的4种计算卸载方案进行了分析和对比,并总结出各自的关键研究点。通过分析5G环境下MEC卸载技术的发展趋势,介绍了支持5G的IIoT-MEC网络部署架构,在此基础上分析了基于深度强化学习的轻量级任务卸载策略和基于D2D协作的MEC卸载策略。总结和归纳了目前MEC中计算卸载技术所面临的卸载决策、干扰管理、移动性管理等方面的核心挑战。

基于移动边缘计算的5G移动通信网络研究

由于现有的移动通信网络无法有效处理大数据问题,经常出现数据传输时延较大、能耗较高问题。针对上述问题,进行基于移动边缘计算的5G移动通信网络的研究。研究核心是通过移动边缘计算在通信网络边缘部署大量具有计算和存储功能的边缘服务器,将计算和存储资源迁移到网络边缘,以减轻核心服务器的压力,实现资源合理配置。结果表明,与现有的移动通信网络相比,基于移动边缘计算的5G移动通信网络解决了数据传输时延较大、能耗较高的问题。

基于移动边缘计算的5G移动通信网络探究

由于现有的移动通信网络无法有效处理大数据问题,经常出现数据传输时延较大、能耗较高问题。针对上述问题,本文基于移动边缘计算对5G移动通信网络进行研究。通过移动边缘计算在通信网络边缘部署大量具有计算和存储功能的边缘服务器,将计算和存储资源迁移到网络边缘,以减轻核心服务器的压力,实现资源合理配置。结果表明,与现有的移动通信网络相比,基于移动边缘计算的5G移动通信网络解决了数据传输时延较大、能耗较高的问题。