基于容器的操作系统级虚拟化已被大多数边缘计算平台采用。然而，两个容器相关操作，即容器间通信和守护进程的容器管理会消耗大量的CPU资源。给定一个应用程序，此类操作的数量与为应用程序计划的任务之间的依赖性密切相关。因此，为了提高边缘计算系统的效率，需要同时考虑调度任务和集装箱化任务。为此，我们提出了一种联合任务调度与集装箱化（JTSC）方案。首先进行实验来量化容器操作的资源利用率。根据实验结果，我们建立了系统模型，用以捕捉容器中任务执行的特征。通过利用这些模型，我们采取三个步骤来进行任务调度和容器化。首先，任务进行调度且不考虑容器化，这称为初始调度。其次，基于系统模型和从初始调度中获得的指导方针，我们设计了几种容器化算法来将任务映射到容器。第三，通过在初始调度中插入容器操作的时间消耗来更新任务调度。通过大量的仿真，我们对JTSC方案进行了评估。结果表明，该方法减少了低效率的容器操作，提高了应用程序的执行效率60%。

参与人员：

张嘉伟，周晓晨

论文发表：

J. Zhang, et al., "Joint task scheduling and containerizing for efficient edge computing", in preparation for IEEE TPDS