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Enhancing live virtual machine migration process via optimized resource allocation in next generation mobile edge network: A hybrid evolutionary approach
International Journal of Communication Systems ( IF 2.1 ) Pub Date : 2020-05-04 , DOI: 10.1002/dac.4442 Asmita Roy 1 , Sadip Midya 1 , Koushik Majumder 1 , Santanu Phadikar 1
International Journal of Communication Systems ( IF 2.1 ) Pub Date : 2020-05-04 , DOI: 10.1002/dac.4442 Asmita Roy 1 , Sadip Midya 1 , Koushik Majumder 1 , Santanu Phadikar 1
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The evolution of 5th Generation wireless technology introduced Mobile Edge Computing, where edge servers are placed at the edge of the network, and are associated with evolved Node Base Stations (eNBs). This enables mobile users to offload their resource‐intensive tasks to these servers and improve network performance by reducing end‐to‐end delay. However, frequent user mobility leads to frequent re‐planning of network and increases network load. This demands dynamic Virtual Machine (VM) migration in Mobile Edge paradigm for an improved Quality of Service (QoS). For an enhanced VM migration process, an optimal pair of migrating VMs and destination edge servers needs to be chosen. In this paper, we propose an optimized decision‐making policy that chooses such optimal pairs. Several decision parameters such as average wait time, processing delay, migration delay, transmission power, and processing power are modeled. A profit function is developed using these modeled decision parameters that chooses the optimal pairs. This function is maximized using the proposed hybrid evolutionary algorithm, which combines the advantages of PSO and GA. The pairs are chosen in such a manner, that the selection guarantees high network throughput, reduced service delay, and energy consumption which is reflected in the simulation.
中文翻译:
通过优化的下一代移动边缘网络中的资源分配来增强实时虚拟机迁移过程:一种混合进化方法
第五代无线技术的演进引入了移动边缘计算,其中边缘服务器位于网络边缘,并与演进的节点基站(eNB)关联。这使移动用户可以将其资源密集型任务转移到这些服务器上,并通过减少端到端延迟来提高网络性能。但是,频繁的用户移动性会导致频繁的网络重新规划并增加网络负载。这就要求在Mobile Edge范例中进行动态虚拟机(VM)迁移,以提高服务质量(QoS)。为了增强VM迁移过程,需要选择迁移VM和目标边缘服务器的最佳对。在本文中,我们提出了一种选择此类最优对的优化决策策略。几个决策参数,例如平均等待时间,处理延迟,对迁移延迟,传输功率和处理能力进行了建模。使用这些模型化的决策参数(选择最佳对)来开发利润函数。使用所提出的混合进化算法可以最大化该功能,该算法结合了PSO和GA的优势。以这种方式选择对,以使选择保证高网络吞吐量,减少的服务延迟和能耗,这反映在仿真中。
更新日期:2020-05-04
中文翻译:
通过优化的下一代移动边缘网络中的资源分配来增强实时虚拟机迁移过程:一种混合进化方法
第五代无线技术的演进引入了移动边缘计算,其中边缘服务器位于网络边缘,并与演进的节点基站(eNB)关联。这使移动用户可以将其资源密集型任务转移到这些服务器上,并通过减少端到端延迟来提高网络性能。但是,频繁的用户移动性会导致频繁的网络重新规划并增加网络负载。这就要求在Mobile Edge范例中进行动态虚拟机(VM)迁移,以提高服务质量(QoS)。为了增强VM迁移过程,需要选择迁移VM和目标边缘服务器的最佳对。在本文中,我们提出了一种选择此类最优对的优化决策策略。几个决策参数,例如平均等待时间,处理延迟,对迁移延迟,传输功率和处理能力进行了建模。使用这些模型化的决策参数(选择最佳对)来开发利润函数。使用所提出的混合进化算法可以最大化该功能,该算法结合了PSO和GA的优势。以这种方式选择对,以使选择保证高网络吞吐量,减少的服务延迟和能耗,这反映在仿真中。