移动边缘计算：计算迁移与内容缓存的研究综述

"移动边缘网络中计算迁移与内容缓存的研究综述，主要探讨了移动边缘计算（MEC）的发展、关键问题、支撑技术，并详细分析了计算迁移、边缘缓存和服务编排等方面，同时涉及了AR、VR、动态内容交付、车联网和物联网等应用场景，最后提出了未来的研究挑战和趋势。" 移动边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）是一种新型的网络架构，它将计算和存储资源推向网络的边缘，更靠近终端用户，以缓解数据中心的压力，减少延迟并提高服务质量。MEC的发展历程始于对传统云计算中心高延迟和网络拥塞的解决需求，通过将计算能力下沉，可以显著提升用户体验。 计算迁移是MEC的关键技术之一，它允许任务在不同计算节点之间转移，以优化资源利用和减少能耗。计算迁移涉及到决策策略、迁移成本计算、系统性能影响等多个因素，需要考虑任务执行状态、网络条件和设备资源等多种因素，以实现高效的计算资源调度。 边缘缓存则是MEC的另一个重要组成部分，它允许在边缘节点预先存储常用内容，从而减少从远程服务器获取数据的时间，降低带宽消耗。边缘缓存策略包括基于内容流行度的预测、用户行为分析、实时数据流处理等，旨在最大化缓存效率和用户满意度。 服务编排是MEC中确保各种服务协同工作的关键，它涉及服务发现、服务组合、服务管理等，通过智能编排可以动态适应网络环境变化和用户需求。 文章还讨论了MEC在增强现实（AR）、虚拟现实（VR）、动态内容交付、车联网和物联网等领域的应用，这些场景对低延迟、高带宽和实时性有极高要求，MEC能够提供理想的解决方案。例如，AR/VR应用可以利用MEC的边缘计算能力实现本地渲染，减少延迟，提高用户体验；车联网则依赖MEC的快速响应能力来保障交通安全。 最后，作者提出了移动边缘计算面临的挑战，包括如何增强MEC的功能，如支持更多类型的服务和设备；如何确保服务质量，如提供可靠且一致的网络体验；以及如何保障安全性和可用性，防止数据泄露和系统攻击。这些挑战为未来的MEC研究指明了方向，预示着在提高移动网络性能、降低延迟和优化用户体验方面将有更多创新和突破。