软件学报:jos:7645 · 记录 #1

KubeEdge平台软件老化状态判定与抗衰策略生成

来源日期 2026-04-29

来源记录日期 2026-04-29

雷达观测 2026-11-05 00:22

摘要

边缘计算因其低延迟和高效的处理能力而被广泛应用于各个领域, 而KubeEdge平台系统作为边缘智能场景的核心基础软件, 其运行时可靠性至关重要. 然而, 边缘系统上的软件在长期运行后可能会出现软件老化问题, 导致系统响应延迟甚至服务中断, 进而影响用户体验乃至事故. 抗衰操作可以消除老化现象, 但目前针对边缘系统的老化研究相对较少, 且现有抗衰方法无法直接应用于边缘系统. 为解决上述问题, 针对KubeEdge边缘系统提出了一种称为GIP-MI的老化判定与抗衰综合方法, 该方法首先采用GCN-Informer方法对系统指标的空间关联和时序依赖进行建模, 相较于传统方法, 能够更精准、稳定地预测各指标的未来变化趋势; 进而将预测数据送入深度学习方法ParNet, 通过多时间点切片与多分辨率特征融合, 实现对系统资源动态老化状态的更精准判定; 最后, 提出一种基于分解和信息反馈模型的多目标进化算法(MOEA/D-IFM)的任务卸载方法作为抗衰策略, 有效避免系统停机, 保证服务连续性. 实验结果表明, GIP-MI在老化预测和状态识别精度上均优于基线方法, 并且与传统抗衰方法相比, 在停机时间等关键指标上均表现出显著优势, 能够有效恢复系统状态.