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資訊頻道近日，中國電信云計算研究院與北京工業大學聯合研究團隊在邊緣計算與微服務優化領域取得最新研究成果，論文《Practical Efficient Deployment and Updating for Microservice with Dependencies in Multi-Access Edge Computing》已被IEEE Transactions on Services Computing （IEEE TSC）接收。此項工作由北京工業大學青年教師陸帥冰、其學生閆冉、相博今共同完成，得到中國電信集團首席科學家、中國電信云計算研究院院長吳杰教授指導，是云計算研究院與外部高校在產學研合作方面的又一重要成果。
隨著移動邊緣計算技術的快速發展，大量對時延敏感、計算密集型的智能應用被不斷卸載至邊緣服務器，以提升用戶的服務質量。然而，傳統單體式架構因缺乏靈活性，難以滿足分布式用戶越來越高的業務并發與資源需求。為此，具備高可擴展性和靈活性的微服務架構逐漸成為邊緣智能應用的主流形態。盡管如此，如何在資源受限、通信復雜的邊緣環境中高效部署具有復雜依賴關系的微服務，并在保證系統性能的前提下動態更新其部署位置，仍然是行業與學術界面臨的重大挑戰。
圖1：邊緣智能微服務架構
研究團隊提出一套面向微服務的高效部署與動態更新策略，為多接入邊緣計算場景提供了具有實用價值的系統性解決方案。首先，分別針對存儲、計算和通信資源受限的多種組合場景，設計了基于增強型圖構造方法的最優微服務部署策略，有效捕獲微服務之間的拓撲依賴與資源匹配關系。進一步地，團隊提出了一種結合主路徑嵌入與改進模擬退火方法的優化部署方法，通過證明主路徑與關鍵路徑一致性，顯著提升了部署搜索的效率與全局優化能力。在系統運行過程中，為應對資源釋放帶來的部署擾動，研究團隊還設計了基于關鍵路徑的動態更新算法，通過實時調整微服務的位置有效降低整體執行時延，實現了邊緣服務的自適應優化。大量實驗評估表明，所提出的方法在總體性能、部署效率及收斂速度方面均顯著優于現有代表性基線方法，可在多種應用場景下為微服務部署提供可靠、高性能的技術支撐。
作為邊緣智能計算方向的重要研究力量，團隊圍繞云-邊協同與算力資源高效利用的技術需求，聚焦微服務在多接入邊緣計算環境中的高效部署與動態更新挑戰。本研究為智能邊緣計算環境中的依賴應用優化提供了重要理論與實踐價值，對于未來的智慧交通、工業互聯網、智能制造等復雜場景具有廣泛的應用前景，助力中國電信打造高效、智能、可控的新一代邊緣服務基礎設施體系。
IEEE TSC（IEEE Transactions on Services Computing）是服務計算領域極具影響力的國際頂級期刊，專注于發表經過嚴格同行評審的高質量研究成果，涵蓋服務架構、云計算與邊緣計算服務、微服務與容器化技術等核心議題。IEEE TSC被中國計算機學會（CCF）推薦為 A 類期刊，論文由IEEE Xplore正式收錄，并被 SCI-E、EI、Scopus 等主流國際數據庫檢索，中國科學院 SCI分區長期位列一區TOP。目前該期刊由來自全球頂尖學術機構與產業界的知名學者擔任編委會成員，長期吸引大量來自學術界與產業界的研究人員關注和投稿，是服務計算及相關交叉領域的重要學術交流平臺。
來源：中國電信云計算研究院
北京市公安局海淀分局備案號：11010802023656號