基于Web 3.0的微服务重新调度技术：用于元宇宙集成边缘网络中异构资源的协同优化

《ACM Transactions on Autonomous and Adaptive Systems》：Web 3.0-Enabled Microservice Re-Scheduling for Heterogenous Resources Co-Optimization in Metaverse-Integrated Edge Networks

Web 3.0和元宇宙赋能智能网联汽车，边缘计算提升CAVs与元宇宙低延迟交互，微服务部署于边缘网络，需动态优化异构资源（CPU/内存/带宽）使用，尤其应对突发请求。提出MRS迁移式重调度方法，融合改进指针网络和惩罚信号框架，在真实数据集上验证网络吞吐量提升7.7%、延迟降低2.4%、能耗减少2.2%。

　　

摘要

Web 3.0和元宇宙能够推动联网自动驾驶车辆（CAVs）的智能化应用。边缘计算的采用有助于降低CAVs与元宇宙之间的交互延迟。如今，微服务在边缘网络和云端得到了广泛部署。来自CAVs的用户请求通常通过组合多个微服务来满足，这些微服务可能托管在相邻的边缘节点上。运行时，不同请求对资源的需求可能有所不同。因此，当请求持续注入边缘网络时，包括CPU、内存和网络带宽在内的异构资源的使用情况在某些边缘节点上可能并不相同，甚至存在显著差异。这种情况尤其发生在需要同时处理大量突发请求时。为了解决这一问题，本文提出了一种基于Web 3.0的微服务重新调度方法（简称MRS），该方法采用迁移策略进行优化。具体而言，我们将MRS任务构建为一个多目标、多约束的优化问题，并通过结合惩罚信号和改进的指针网络来求解该问题。我们在两个真实世界数据集上进行了大量实验。评估结果表明，MRS在网络吞吐量、延迟和能耗方面的性能优于传统方法，分别提升了至少7.7%、2.4%和2.2%。