边缘计算在计算机及应用中的资源调度优化与延迟控制研究

一、引言

边缘计算作为云计算延伸，将计算任务下沉至边缘节点，缩短数据处理距离，降低延迟，满足实时性需求，已广泛应用于自动驾驶、工业控制、AR/VR 等场景。然而，其面临资源约束、节点动态性、任务异构性等问题，导致资源调度效率低、延迟波动大。因此，研究其资源调度优化与延迟控制技术意义重大。

二、边缘计算资源调度与延迟控制的核心痛点

（一）资源供需不匹配，调度效率低

边缘节点资源有限且分布不均，如城市边缘服务器在高峰期易过载，低峰期闲置率超 。传统“ 静态分配” 模式无法动态调整资源，造成浪费与阻塞。

（二）任务异构性强，延迟控制难度大

不同计算机应用任务特性差异大，如自动驾驶需高算力低延迟，智能表计需高可靠性，AR/VR 对网络抖动敏感。单一调度策略难适配，易致部分任务延迟超标。

（三）网络拓扑动态变化，传输延迟波动大

边缘计算网络中，终端设备移动性和无线信号干扰使网络带宽、链路质量动态变化。如自动驾驶车辆高速移动时，传输延迟骤增，影响任务处理连续性。

（四）边缘 - 云协同不足，全局优化缺失

边缘节点与云端缺乏高效协同机制，部分任务依赖云端，实时任务边缘独立处理，未形成分工模式，导致全局资源利用率低、端到端延迟难管控。

三、边缘计算资源调度优化策略

（一）动态资源调度算法优化

基于强化学习的自适应调度算法：将边缘资源调度建模为马尔可夫决策过程，以 “ 资源利用率最大化、任务延迟最小化” 为奖励函数，通过深度强化学习（DRL）训练调度模型。模型实时感知边缘节点资源状态（CPU利用率、内存占用率）、任务特性（算力需求、延迟阈值），动态将任务分配至最优节点。例如，对自动驾驶的紧急制动决策任务，模型优先将其调度至空闲率 >60% 的边缘节点，确保延迟 ≤8ms ；对非实时的交通数据统计任务，调度至负载较高但仍有冗余的节点，提高资源利用率。

任务卸载与拆分调度算法：针对复杂异构任务，采用 “ 任务拆分 + 部分卸载” 策略。将任务分解为 “ 实时子任务” （如 AR/VR 的姿态跟踪）与 “ 非实时子任务” （如场景渲染），实时子任务在本地边缘节点处理，非实时子任务卸载至资源充足的远端边缘节点或云端。同时，通过任务优先级排序算法（如 EDF 最早截止期优先算法），确保高优先级任务优先获取资源，降低延迟。

（二）边缘节点资源池化与弹性分配

边缘资源虚拟化与池化：采用容器化技术（如 Docker、KubernetesEdge）将边缘节点的 CPU、内存、存储资源虚拟化，构建统一的边缘资源池。通过资源池化，实现跨节点资源共享，如某区域边缘服务器过载时，可将任务调度至相邻空闲节点，避免资源局部拥堵。

弹性资源伸缩机制：基于任务负载预测动态调整资源分配，通过时间序列分析（如 LSTM 模型）预测未来 10-30 分钟的任务量，当预测负载超过节点资源阈值 80% 时，自动启动边缘节点集群扩容（增加活跃节点数量）；当负载低于 30% 时，关闭冗余节点以节省能耗，实现 “ 负载 - 资源” 动态匹配。

（三）边缘 - 云协同调度架构

构建 “ 边缘节点 - 区域边缘云 - 核心云” 三级协同架构：

边缘节点层：处理毫秒级延迟需求的实时任务（如工业设备控制、自动驾驶环境响应），仅保留必要的计算与存储资源；

区域边缘云层：部署中型资源池，处理秒级延迟需求的任务（如智能安防视频分析、区域交通调度），并负责边缘节点的资源协调；

核心云层：承担大规模数据存储、模型训练等非实时任务，向边缘层推送优化后的模型参数，支撑边缘任务处理能力提升。

通过统一的协同调度平台，实现任务在三级架构间的智能分流，如某城市智能交通系统中，实时车辆轨迹分析在边缘节点处理，历史交通数据挖掘在核心云处理，区域交通信号优化在区域边缘云处理，全局资源利用率提升 35% 以上。

四、边缘计算延迟控制关键技术

（一）数据传输延迟优化

边缘节点就近部署与拓扑优化：根据应用场景密度规划边缘节点布局，如城市核心区每 2-3 平方公里部署 1 个边缘服务器，郊区每 5-10 平方公里部署 1 个，确保终端设备与边缘节点的平均距离≤5 公里，传输延迟控制在 20ms 以内。同时，采用软件定义网络（SDN）技术动态优化传输路径，避开拥堵链路，减少传输抖动。

数据预处理与轻量化传输：在边缘节点对采集数据进行预处理（如视频帧压缩、冗余数据过滤），减少传输数据量。例如，智能安防摄像头采集的 4K 视频，经边缘节点压缩为 1080P 并提取关键帧后再传输，数据量减少 70% ，传输延迟从 150ms 降至 40ms

（二）任务处理延迟优化

异构计算资源适配：边缘节点配置 CPU、GPU、FPGA 等异构计算资源，根据任务类型匹配最优算力单元。如 AI 推理任务优先调度至 GPU 资源，数据加密 / 解密任务调度至 FPGA 资源，使任务处理速度提升 2-5倍，处理延迟降低 50% 以上。

任务优先级与抢占式调度：为任务设置多级优先级（如紧急、高、中、低），紧急任务（如自动驾驶的碰撞预警）可抢占低优先级任务（如娱乐视频播放）的资源，确保关键任务优先完成，延迟不超标。

（三）网络协议与边缘缓存优化

低延迟网络协议应用：采用 QUIC 协议替代传统 TCP 协议，通过“ 0-RTT” 连接建立、多路复用等特性，减少连接建立延迟；在工业边缘场景中应用 TSN（时间敏感网络）协议，实现数据传输的确定性延迟（抖动≤1ms）。

智能边缘缓存策略：基于用户访问行为与任务特性，在边缘节点缓存热点数据（如 AR/VR 的模型文件、常用应用程序）。采用 “ LRU-K” 缓存替换算法，根据数据访问频率与最近访问时间动态调整缓存内容，缓存命中率提升至 85% 以上，避免重复数据传输导致的延迟。

五、结论

边缘计算通过资源调度优化与延迟控制技术，有效满足了计算机及应用领域对实时性、可靠性的需求。当前，该技术仍面临节点资源异构性适配、多场景调度策略泛化、安全隐私保护等问题。

参考文献

[1]甘雪婷. 人工智能在计算机网络技术中的应用[J].信息记录材料,2024,25(01):103-105.DOI:10.16009/j.cnki.cn13-1295/tq.2024.01.059.

[2]丁祥海,王志会. 边缘计算在计算机科学方向的进展研究[J].信息与管理研究,2019,4(06):73-83.