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A Novel Genetic Service Function Deployment Management Platform for Edge ComputingUna novedosa plataforma genética de gestión del despliegue de funciones de servicio para Edge Computing

Resumen

Las diversas aplicaciones de Internet de las Cosas y de Internet de los Vehículos imponen altos requisitos en el entorno de red, como ancho de banda y retardo. Para cumplir con los requisitos de baja latencia, se ha introducido el concepto de computación en el borde móvil. A través de la tecnología de virtualización, los proveedores de servicios pueden alquilar recursos de computación de la infraestructura del operador de red, mientras que los operadores de red pueden desplegar todo tipo de funciones de servicio (SFs) en la red de borde para reducir la latencia de red. Sin embargo, cómo desplegar adecuadamente SFs en el borde de la red presenta un problema. Además de mejorar la eficiencia de red del despliegue de servicios de computación en el borde, también es importante reducir de manera efectiva el costo del despliegue de servicios para lograr un equilibrio entre rendimiento y costo. En este documento, presentamos una nueva plataforma de gestión de despliegue de SF que permite a los usuarios desplegar dinámicamente aplicaciones de servicios de computación en el borde con la menor latencia de red y costos de despliegue de servicios en entornos de red de computación en el borde. Describimos el diseño de la plataforma y la implementación del sistema en detalle. El componente central de la plataforma es un simulador de despliegue de SF que permite a los usuarios comparar diversas estrategias de despliegue de SF. También diseñamos e implementamos un algoritmo de despliegue de servicios para la computación en el borde basado en algoritmos genéticos (GSDAE) en entornos de red. Este método puede reducir la latencia promedio de red para un cliente que accede a un cierto servicio para múltiples inquilinos que alquilan recursos de computación y, posteriormente, reducir los costos asociados al despliegue de SF. Evaluamos la plataforma propuesta realizando experimentos extensos, y los resultados experimentales muestran que nuestra plataforma tiene un uso práctico para la gestión y despliegue de aplicaciones de computación en el borde, dado su baja latencia y costos de despliegue no solo en entornos de computación en el borde puro, sino también en escenarios de computación en el borde y en la nube mixta.

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