袁培燕,耿丽娟,张 豪

(河南师范大学计算机与信息工程学院,河南 新乡 453007)

1 引言

目前，可穿戴设备、智能家居和智慧医疗等物联网应用发展迅速，产生了海量感知数据。如果将数据直接发送至云计算平台，产生的流量会给当前的骨干网络带来沉重负担。此外，传感器和数据中心之间的距离会造成长时间的传输延迟，导致用户体验不好。相比之下，边缘网络设备逐渐具备一定的计算、存储和通信能力，因此在边缘设备附近处理物联网设备的感知数据，可满足物联网应用海量数据分析的需求。在这种情况下，物联网感知终端将数据发送至边缘而不是云计算平台，以减少骨干网络流量。当感知数据到达时，边缘节点负责处理数据，然后响应用户或将处理后的结果发送至云端。

考虑到单个边缘服务器计算资源有限，如果单独处理收到的任务请求，过量的工作负载将导致一定的排队延迟，影响用户体验。在这种情况下，假定计算任务可分割，则可将一部分任务卸载到云层进行处理。显然，从边缘服务器的角度出发，确定最优的边缘卸载比例是一个值得关注的问题。本文以物联网设备能耗为约束条件，最小化任务的卸载时间，具体来说：

(1)假定边缘服务器设备可以使用本地计算资源处理其感知终端设备Di发送的工作负载的一部分为αi，1≤i≤n,n为物联网中感知终端设备的数量,αi=0意味着将所有接收的工作负载转发到云层。

(2)考虑边缘服务器设备的计算功耗和物联网应用设备的响应时间，将最优卸载比例问题表述为一个受能耗约束的响应时间最小化问题，然后使用序列二次规划算法进行求解。……