2020-06-12
项目成员：李泽鑫、程屹伟、丁傲、郭孟维、曾政然
指导老师：张煜群 教授
作为一种流行的分布式计算技术，云计算依凭其强大的计算能力和专用网络，在科研界和工业界都得到了广泛应用。然而，伴随着互联网的蓬勃发展，云计算的局限性也越发明显。急速增长的带宽需求对于互联网服务提供商与云计算用户都带来了巨大的压力。除此之外，云计算的其他内在问题也制约着它的进一步发展。
在这种形势下，雾计算作为一种云计算的拓展技术被业界提出。雾计算将用户设备纳入其计算网络，充分发挥了边缘节点的计算潜能。在技术更新的同时，雾计算引入的一系列新问题（例如，由网络地址转换技术产生的复杂网络环境）也使得在低层设备上调度计算这一任务变得更加困难。我们的工作将着手于在雾计算场景中进行任务调度，通过与一家流媒体视频服务提供商的合作，设计并实现一系列直观的算法，在提高低层设备带宽节省率的同时降低带宽的重传率，并保持或提升用户体验。
我们目前已经在提高带宽节省率与降低重传率两个方向取得进展，并基于不同的测试场景，归纳总结出了一系列可行的优化策略。在未来的工作中，我们将对于现有已有的调度策略进行灰色测试，并改进动态粒度实验。
