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摘要 - 在移动边缘计算（MEC）中，物联网（IoT）设备将计算密集型任务卸载到边缘节点，在容器中执行它们，从而降低了对集中式云基础架构的依赖。集群软件升级对于保持边缘群集的有效且安全的操作至关重要。但是，由于其地理分布的性质和资源限制，传统的云群集升级策略不适合边缘群集。因此，至关重要的是，在边缘群集升级期间正确安排容器以最大程度地减少对运行任务的影响。本文提出了一种延迟感知的容器调度算法，以进行有效的边缘集群升级。特别：1）我们为边缘集群升级的在线容器调度问题制定，以最大程度地减少任务延迟。2）我们提出了一种基于策略梯度的增强学习算法，该学习算法通过考虑MEC的特征，包括异质资源，图像分布和低延迟要求来解决此问题。随后，基于自我注意的位置特征提取方法旨在完全提取和利用边缘节点分布。3）基于模拟和现实数据痕迹的实验表明，与基线算法相比，我们的算法将总任务潜伏期降低了约30％。
Edge Cluster升级中的延迟感知容器调度
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