5G边缘计算环境下低延迟多源数据调度算法的创新设计与性能优化

《Journal of ICT Standardization》：Design of a Low-Latency Multi-Source Data Scheduling Algorithm for a 5G Environment

本文针对5G边缘计算环境中多源异构数据任务调度存在的高延迟和资源分配效率低下的问题，设计了一种面向低延迟优化的多源数据调度算法框架。研究人员构建了端-边-云协同系统模型，提出基于任务有向无环图（DAG）的动态优先级调度策略，通过融合任务紧密度、资源压力和网络状态变化实时调整调度顺序。实验结果表明，该算法在中高负载条件下可将平均任务完成延迟控制在45毫秒内，QoS合规率稳定在94%以上，资源利用率提升至87.5%，验证了其在5G场景高实时性边缘智能应用部署中的工程适应性。

　　

随着5G通信技术的快速部署和边缘计算架构的日益成熟，智能制造、车联网、智慧城市等高动态高密度场景对多源异构数据的实时调度需求日益迫切。然而，多源数据流具有强异构性、复杂依赖关系和任务粒度动态变化等特点，对调度算法的实时性、资源匹配精度和服务质量保障提出了更高要求。现有研究虽然在特定场景下表现良好，但普遍存在优先级和资源状态建模方式静态化、QoS控制策略缺乏数据驱动优化机制、缓存资源管理与任务粒度控制未能形成闭环调度协同机制等问题，难以满足5G环境下频繁链路抖动和节点负载不均的动态调度需求。

为解决这些挑战，发表在《Journal of ICT Standardization》上的研究提出了一种创新性的低延迟多源数据调度算法。该算法构建了端-边-云协同系统架构，采用DAG模型表达任务依赖结构，通过融合QoS等级和网络波动趋势实现实时调度策略校正。研究团队在仿真平台进行了多轮对比实验，结果表明该算法在中高负载条件下能将平均任务完成延迟控制在45毫秒内，显著降低关键路径延迟，将QoS合规率稳定在94%以上，资源利用率提升至87.5%，调度命中率达到92.4%，验证了其在动态任务环境中的低延迟控制能力和系统资源协同性。

关键技术方法包括：构建端-边-云协同系统模型，定义节点三元属性（计算能力C_i(GFLOPS)、缓存容量M_i(MB)、平均链路延迟λ_i(ms)）；基于DAG的任务描述与调度约束建模，采用五元组t_k=(c_k, m_k, d_k, p_k, φ_k)描述任务特征；设计动态优先级调度策略，通过评分函数P(t_k)=ω₁·1/d_k+ω₂·p_k+ω₃·φ_k+ω₄·ΔR_i+ω₅·ΔL_ij实现实时优先级调整；建立多维度负载评估机制，定义节点负载向量L_i=[l_i^cpu, l_i^mem, l_i^net]；引入粒度自适应任务分割合并方法，基于任务粒度向量G(t_k)=(c_k, φ_k, δ_k)动态调整任务规模；设计缓存命中感知资源分配函数S_ki=α·(1-l_i^cpu)+β·(1-l_i^mem)+γ·H_ki+δ·(1-λ_ki)+θ(1-E_i)；构建低延迟QoS保障机制和网络状态感知调度策略动态调整机制，实现延迟约束下的任务调度精度动态校正。

5G边缘协同系统模型构建

研究构建了包含终端数据源、边缘计算节点、核心调度控制器和远程云资源池的四类功能模块系统模型。终端数据源负责感知环境状态并触发数据事件，边缘节点承担本地预处理、缓存调度和轻量计算任务执行，其通信响应时间严格控制在5毫秒内。核心控制器负责全局任务调度策略制定和动态优化，远程云池为高负载任务提供备份计算能力。通过定义节点集合N={n₁,n₂,...,n_k}的三元属性，建立了基于DAG结构的任务调度模型，为优先级调度机制、资源分配算法和QoS控制策略提供了统一系统支持框架。

多源数据任务描述与调度约束建模

采用有向无环图（DAG）作为任务建模核心结构，节点v_i∈V对应不可再分原子计算子任务，边e_ij∈E表示任务v_j对v_i的数据依赖关系。通过定义任务集合T={t₁,t₂,...,t_n}和五元组任务描述方式，结合节点资源状态函数R_i(t)和链路负载函数L_ij(t)，为调度器执行优先级排序、路径选择和资源绑定提供了精确输入，确保了调度决策的高动态自适应和延迟敏感控制。

动态优先级调度策略设计

构建基于五元组属性集的实时可演化优先级调度机制，通过任务优先级评分函数P(t_k)综合评估任务紧迫度和系统资源状态敏感性。该评分模型支持基于窗口滑动统计的动态更新机制，在每个调度周期重新评估任务优先级，结合当前任务就绪队列状态动态调整任务调度顺序。

多维度负载均衡机制

构建可感知、可反馈、可调节的多维度负载均衡机制，通过定义节点负载向量L_i=[l_i^cpu, l_i^mem, l_i^net]反映边缘节点在不同时间片的多维资源状态。引入全局负载均衡度函数Ψ(t)=1/N·Σ‖L_i(t)-L_avg(t)‖₂作为调度算法迭代触发准则，当节点本地负载超过动态阈值θ_i^dyn时，系统异步迁移部分任务至低负载节点，实现任务调度的"削峰填谷"。

资源分配算法

设计六维自适应模型资源-任务适配度评分函数S_ki，新增节点能耗成本项(1-E_i)，确保在分配任务时优先选择低能耗节点。提出"节能模式优先调度"策略，对功耗敏感型任务优先选择满足轻负载（l_i^cpu<0.6）和能效阈值（E_i<2.0W）双重条件的节点候选，增强了整个边缘资源调度框架的绿色可持续性。

数据任务粒度分割与合并机制

构建基于任务结构特征和执行开销阈度的粒度自适应分割合并机制，通过任务粒度向量G(t_k)=(c_k, φ_k, δ_k)联合量化每个任务的计算开销、依赖性和数据块传输延迟。将静态阈值C_th、δ_th替换为基于最近任务执行历史统计特征估计的动态阈值，通过标准偏差σ_delay校准自适应边界，在稀疏DAG、链式DAG和树状DAG三种常见拓扑下均表现出良好的调度延迟控制和资源利用效果。

边缘节点缓存管理与缓存替换策略

设计结合任务行为模式和内容访问频率的边缘节点缓存管理与替换策略，通过缓存需求函数Ω_k=f(s_k, r_k, η_k)动态划分节点缓存空间为热数据缓存区和临时交换缓存区。引入基于权重评分的内容淘汰模型，评分函数Score(d_i)=λ₁·Freq(d_i)+λ₂·Age(d_i)+λ₃·Size(d_i)^-1+λ₄·ξ_i从四个维度反映数据价值，为缓存资源的细粒度管理和替换决策提供支持。

低延迟QoS保障机制

构建由任务级服务契约、节点级延迟监控和调度反馈联动三层组成的保障体系，通过任务实际完成延迟D_k^act=D_k^sch+D_k^exe+D_k^trans建模，收集任务队列历史延迟行为构建反馈约束函数Γ_k。引入延迟压力控制器模块连续监控节点当前处理负载下的调度延迟分布，构建边缘响应性估计函数R_i(t)指导资源分配路径的QoS引导选择，实现调度-执行-反馈的闭环控制。

网络状态感知调度策略动态调整机制

提出基于状态感知反馈的调度动态调整机制，构建时间序列化链路状态向量N_ij(t)=[λ_ij(t), ρ_ij(t), θ_ij(t)]，基于滑动窗口Δt构建预测窗口序列，通过指数加权平均（EWMA）计算链路状态趋势λ?_ij(t)=α·λ_ij(t)+(1-α)·λ?_ij(t-1)，作为动态调度因子嵌入调度优先级函数和任务绑定函数。系统调度器根据链路波动水平自适应调整节点接收阈值，构建反馈校正因子κ_ij抑制链路退化对延迟敏感任务的调度干扰，形成链路-任务-节点三方动态闭环调度系统。

性能评估与分析

在基于混合仿真框架构建的实验环境中，采用离散事件驱动调度器和虚拟网络状态生成器系统评估调度策略在多节点、动态链路和任务多样性场景下的适应性。实验结果显示，在任务总量400-500时，本文算法平均完成延迟较HEFT降低19.3%，较EDF降低27.6%，关键路径延迟在最大波动区间内更稳定。节点资源利用率稳定在87.5%以上，显著高于EDF（68.4%）和HEFT（76.2%），调度命中率持续高于92%。在高优先级任务中QSR稳定超过94%，中低优先级场景也表现出良好适应性。

该研究通过构建集成优先级驱动、粒度控制、状态感知和缓存策略的动态可调调度反馈机制，在通信链路波动、任务密度不均等复杂环境下保持高性能稳定性和任务调度精度，为5G边缘系统后续部署提供了理论和实证支持。研究成果对提升通信系统调度性能和资源调度智能化水平具有重要工程价值，特别适用于图像识别、视频处理和多源感知任务调度场景。未来研究将进一步探索调度策略的自适应进化机制和跨边缘协同优化策略，支持更大规模动态异构任务系统的高效管理。