项目简介

随着移动互联网与云计算技术的快速发展，以及各类终端与设备对数据联网处理的需求增涨，智慧城市这一概念应运而生，其建设也亟待推进，以满足新时代城市化信息建设的需要。智慧城市运用物联网、云计算、边缘计算等信息技术可整合处理多类城市信息资源，使智慧城市用户可用手机、平板、车载电脑等移动终端通过网络随时随地使用的智慧城市信息服务，有助于城市信息的高效化管理与智能处理。在智慧城市的建设中，各类移动设备会产生大量具有多重约束的任务（如任务处理时延、能耗约束），而移动设备的任务处理能力和计算资源通常是有限的，因此，如果单纯依靠移动设备处理这些任务，往往不能满足智慧城市对数据高效处理的需求。 由于智慧城市建设对数据处理有着庞大的设备资源需求，于是人们在一开始的建设过程中使用了经典的移动云计算（MCC, Mobile Cloud Computing）模型。基于移动终端的MCC把数据处理过程从移动终端迁移到计算资源丰富的云数据中心，解决了移动终端计算资源不足的问题。但由于云数据中心和移动终端的物理距离较远，因而单一地将任务迁移至云数据中心处理常常会产生过多的时延。 为了解决MCC中的时延问题，人们更进一步地提出了移动边缘计算（MEC, Mobile Edge Computing）这一新型计算模型。基于MCC的框架，MEC提出了介于云数据中心和移动设备间的边缘服务器端，通过将任务迁移到边缘服务器，可以就近处理数据并更好地优化任务处理效果，为智慧城市的数据处理提供低延时、低能耗的高质量服务。在此基础上，边缘服务器能够联合智慧城市中多种功能的服务设备，高效地满足它们在智慧城市建设中的任务计算迁移需求。 尽管如此，在实际的MEC网络环境下，智慧城市的建设仍存在着有待优化的问题——边缘服务器需根据智慧城市系统的区域特点和智慧城市设备的需求特点，对设备产生的不同多约束任务采取不同迁移方式，以达到计算迁移时延最低、能耗最低、服务器资源利用率最高的优化目标。本项目针对上述问题探究制定了多个具有优化性的计算迁移算法，以满足智慧城市建设中多约束任务迁移处理对时延、能耗、资源利用率等目标的优化需求。