Attribution efficace des conteneurs et séquençage des couches dans le calcul en périphérie

Les conteneurs deviennent une méthode populaire pour exécuter des applications dans le calcul en périphérie. Avant d'exécuter l'application, le nœud de périphérie doit télécharger l'image du conteneur de l'application, qui se compose de plusieurs couches. Cependant, compte tenu de la bande passante limitée dans le calcul en périphérie, la latence de démarrage du conteneur due au long temps de téléchargement de l'image affecte sérieusement la performance en temps réel. Dans cet article, nous déterminons conjointement l'attribution des conteneurs et la séquence de téléchargement des couches afin de réduire la latence totale de démarrage. Nous formulons le problème d'Attribution de Conteneurs et de Séquençage de Couches (CALS) et prouvons sa NP-difficulté. Un Algorithme de Planification Prend en Compte les Couches (LASA) est proposé, tenant pleinement compte du partage des couches entre les images. Tout d'abord, les couches partagées par le même ensemble d'images sont regroupées pour réduire l'échelle du problème CALS sans affecter le résultat optimal. Deuxièmement, en tenant compte à la fois du partage des couches et de la taille des couches existantes sur les nœuds de périphérie, un algorithme conscient des couches est conçu pour attribuer des conteneurs aux nœuds de périphérie appropriés. Enfin, pour déterminer la séquence de téléchargement des couches sur chaque nœud de périphérie, un algorithme d'approximation est proposé. Nous analysons en outre le ratio d'approximation de LASA dans le cas de nœuds de périphérie identiques avec une capacité suffisante. D'importantes expériences basées sur des données réelles montrent l'efficacité de LASA, qui réduit la latence totale de démarrage de 40 % à 60 %.