以用户为中心的任务调度算法

发布时间:2021-10-11浏览次数:330

Speaker:    Dr. Zening Liu, Purple Mountain Laboratories

Time:         10:15-11:15, Oct. 14. 2021 

Location:   SIST 1B 108

Host:          Prof. Yang Yang


Abstract:

随着物联网(IoT)的快速发展,各种设备及数据正以爆炸式的速度增长。此外,随着人工智能(AI)的普及及应用,各种新兴应用和服务兴起,对时延或能耗等指标提出了更严格的要求。传统的基于云计算的集中式服务架构由于通信带宽有限、网络连接不稳定、传输距离长等原因,无法支持这些无处不在的高要求应用和服务。为解决上述挑战,雾计算被提了出来。不同于集中式的云计算,雾计算利用各种终端、边缘、接入设备(统称为雾节点)将通信、计算、存储和控制等功能分布在云到物的连续体上。因此,大量原本放在云端执行的任务可以通过离用户更近的雾节点得到有效处理,所以雾计算可以支持低时延、高效率及高可靠的应用和服务。虽然雾计算相对于云计算具有巨大的潜在优势,但它也在许多方面提出了巨大的挑战,特别是在任务调度和资源分配方面,这是发挥雾计算性能的关键。与资源同构且集中的云计算不同,在雾计算网络中,大量异构资源在地理上和逻辑上分散分布。以用户为中心的任务调度更适合雾计算网络的这一特点,也有助实现“以每个用户(应用)为中心”的个性化、定制化的新型智能服务。


Bio:

刘泽宁博士,现任网络安全与通信紫金山实验室无线通信研究员,曾获2021年江苏省“双创博士”。其2015年毕业于武汉大学物理科学与技术学院,获电子科学与技术专业学士学位(武汉大学优秀本科毕业生)。2020年毕业于中国科学院上海微系统与信息技术研究所,获通信与信息系统博士学位。2019年9月至2020年3月,受国家留学基金委资助,以联合培养博士生身份前往美国亚利桑那州立大学交流学习。其研究领域和兴趣主要包括:B5G/6G网络、雾计算/边缘计算、优化理论及人工智能。其已在相关方向发表SCI/EI论文14篇,申请专利4项,并参与横向/纵向项目5项,撰写英文书籍3部。