陈慧敏，胡玉佩

（广东邮电职业技术学院，广东 广州 510630）

0 引言

5G场景下大规模边云协同分布式网络架构需要应对系统资源负载均衡的问题，云计算系统通常采用网络资源和计算资源联合优化的方式来实现系统的负载均衡。但5G边云协同分布式网络架构相比传统的云计算系统具有独特的特征：随机变化的无线网络参数、网络资源和计算资源容易出现时空耦合现象。这些特征为网络资源和计算资源联合优化带来新的挑战。

为了解决上述问题，相关学者结合网络资源和计算资源的动态变化状态，采用任务卸载的方式实现系统资源负载均衡，比如：任晨珊[1]提出李雅普诺夫方法分散数据处理压力，该方法结合网络拓扑、链路链条与服务器处理能力来设计虚拟队列偏置和计算负载均衡，并通过边缘服务器和云端中心的卸载来应对突发性、密集型的数据量；郭俊[2]针对超密集网络架构中移动边缘计算存在的问题，提出联合前后向链路计算策略及分布式任务调度方案为用户接入和计算卸载提供更多选择性；郝哲[3]以最小化MEC延迟和能量消耗为优化目标，提出一种以用户选择并行优化迭代计算卸载、无线频谱资源调度和计算资源调度的联合优化策略；Fajardo等人[4]采用调度基站边缘侧服务器的服务级别来调整LTE下行业务流的延迟；Liu等人[5]结合应用程序缓冲区状态、移动终端用户、MEC服务器计算能力以及终端与MEC服务器信道特征来决定是否将应用卸载到MEC服务器上，以实现最小化执行延迟的目标；……