软件学报

作者：杨术，陈子腾，崔来中，明中行，程路，唐小林，萧伟

单位：杨术，深圳大学 计算机与软件学院, 广东 深圳 51806011,陈子腾，深圳大学 计算机与软件学院, 广东 深圳 51806002,崔来中，深圳大学 计算机与软件学院, 广东 深圳 51806003,明中行，深圳大学 计算机与软件学院, 广东 深圳 51806004,程路，中国移动通信集团浙江有限公司, 浙江 杭州 31001605,唐小林，华润集团-润联智慧科技有限公司, 广东 深圳 51806006,萧伟，深圳清华大学研究院, 广东 深圳 51805707

关键词：功能分发网络;边缘计算;容器编排

基金：国家重点研发计划（2018YFB1800302，2018YFB1800805）；国家自然科学基金（61772345，61902258）；深圳市基础研究计划（RCYX20200714114645048，GJHZ20190822095416463，JCYJ20190808142207420）；广东省“青年珠江学者计划”

随着大数据、机器学习等技术的发展，网络流量与任务的计算量也随之快速增长.研究人员提出了内容分发网络（CDN）、边缘计算等平台技术，但CDN只能解决数据存储，而边缘计算存在着难以管理和不能跨集群进行资源调度等问题.容器化技术广泛应用在边缘计算场景中，但目前，边缘计算采取的容器编排策略普遍比较低效，导致任务的计算延迟仍然过长.提出了功能分发网络FDN （function delivery network），一方面为用户提供了访问边缘计算资源的统一接口和容器化的计算平台，无需进行繁琐的计算资源配置；另一方面，FDN平台优化系统的资源利用和任务的计算延迟，能将任务所需的容器编排到合适的边缘计算集群.开发了一种基于启发式的容器编排策略，实现了跨集群的容器编排功能，进一步优化了执行的计算延迟.基于Openwhisk软件实现了FDN，并在中国移动的网络中部署了该系统，而且对FDN和容器编排策略进行测试.实验结果表明，FDN计算平台能够降低任务的计算延迟；同时，启发式容器编排策略的性能相比传统的算法有了较大的提升.

来源：2021年第12期

《软件学报》期刊编辑部

查看软件学报杂志2021年第12期