梁 轰，冯 丽，徐方鑫，李光程，周郭许

（1. 澳门科技大学 资讯科技学院，澳门 999078；2. 广东工业大学 自动化学院，广东 广州 510006；3. 粤港澳离散制造智能化联合实验室，广东 广州 510006）

1 问题的提出

边缘计算是云计算的扩展，是一种流行的计算范式，能使计算设备更接近终端用户，旨在为用户提供便捷且快速的计算服务。它通过云中心来进行计算资源分配。如图1(a)所示，每当任务到达一个边缘节点时，该边缘节点就会向云中心发送资源请求。然后，云中心确定应为该任务分配哪种类型的资源(云中心的或边缘的)，并将资源分配的结果反馈给相关的边缘节点。收到分配结果后，请求节点将任务卸载(offload)到目标边缘节点。但是，因为边缘和云之间的网络延迟，这种集中式分配机制可能导致从发起请求到任务开始处理所需的时间较长，这实际上违反了边缘计算的设计目标(例如，快速响应)。

图1 传统边缘计算及CFN中的资源分配框架Fig.1 Resource allocation framework in tranditional edge computing and CFN

近年来，学者提出算力网络(Compute First Networking, CFN)[1]，以解决边缘计算中的上述问题，如图1(b)所示。CFN是一种用于计算资源分配的新颖分布式框架，它可以根据计算负载和网络状态将任务动态路由到最佳计算节点。CFN平等对待边缘节点和云节点，并将它们集成到分布式计算资源池中，然后引入一个新的控制平面来管理资源池，以便智能地分配资源，从而满足用户的需求。如果用户的请求是实时任务，则控制平面会综合考虑网络条件和可用的计算资源，智能地向用户分配邻近资源。……