[論文レビュー] A Cooperative Scheduling Scheme of Local Cloud and Internet Cloud for Delay-Aware Mobile Cloud Computing

Tianchu Zhao, Sheng Zhou+3 more|arXiv (Cornell University)|Nov 27, 2015

IoT and Edge/Fog Computing参考文献 9被引用数 23

ひとこと要約

本稿では、リソース制限のあるローカルクラウドから遅延耐性タスクを動的にインターネットクラウドにオフロードすることで、遅延に敏感なアプリケーションを優先しつつ、遅延に耐性のあるタスクを処理するスケーラブルな協調スケジューリング方式を提案する。優先キューイングと最適化されたバッファしきい値を統合することで、高負荷下でタスクの成功確率が最大20%向上し、優先スケジューリングによりさらに5%向上する。これは、遅延に敏感なモバイルクラウドコンピューティング環境におけるQoSを顕著に向上させる。

ABSTRACT

With the proliferation of mobile applications, Mobile Cloud Computing (MCC) has been proposed to help mobile devices save energy and improve computation performance. To further improve the quality of service (QoS) of MCC, cloud servers can be deployed locally so that the latency is decreased. However, the computational resource of the local cloud is generally limited. In this paper, we design a threshold-based policy to improve the QoS of MCC by cooperation of the local cloud and Internet cloud resources, which takes the advantages of low latency of the local cloud and abundant computational resources of the Internet cloud simultaneously. This policy also applies a priority queue in terms of delay requirements of applications. The optimal thresholds depending on the traffic load is obtained via a proposed algorithm. Numerical results show that the QoS can be greatly enhanced with the assistance of Internet cloud when the local cloud is overloaded. Better QoS is achieved if the local cloud order tasks according to their delay requirements, where delay-sensitive applications are executed ahead of delay-tolerant applications. Moreover, the optimal thresholds of the policy have a sound impact on the QoS of the system.

研究の動機と目的

• 高トラフィック負荷下でローカルクラウドのリソースが不足した場合に発生するモバイルクラウドコンピューティングにおけるサービス品質（QoS）の低下を是正すること。
• ローカルクラウドが過負荷状態にある場合に、遅延耐性アプリケーションを知的にインターネットクラウドにオフロードすることで、モバイルユーザーのタスク完了遅延を短縮すること。
• 遅延に敏感なタスクを遅延耐性タスクよりも優先する優先スケジューリングポリシーを導入することで、QoSを向上させること。
• トラフィック負荷に応じて動的に最適なバッファしきい値を最適化し、遅延要件を満たす確率を最大化すること。
• キュー長と待機時間をバランスさせる最適なしきい値を計算する低複雑度の再帰的アルゴリズムを設計すること。

提案手法

• ローカルクラウドを優先順位キューとしてモデル化し、遅延に敏感なタスクが遅延耐性タスクよりも高い優先度を有する。
• しきい値ベースのオフロードポリシーを導入：ローカルクラウドのバッファ使用率がしきい値を超えると、遅延耐性タスクがインターネットクラウドにオフロードされる。
• インターネットクラウドの平均遅延は200 ms、ローカルクラウドの平均サービス時間は10 msとしてモデル化する。
• さまざまなトラフィック負荷下で待機時間を最小化し、成功確率を最大化する最適なしきい値を再帰的アルゴリズムにより計算する。
• 二段階しきい値メカニズムを採用：B1はオフロードの開始を制御し、B2はバッファサイズを制御する。両者ともトラフィック負荷に応じて適応的に変更される。
• 性能評価には成功確率を主な指標とし、FCFS、非優先、ローカルクラウド専用の各方式と比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ローカルクラウドとインターネットクラウドの協調スケジューリングは、遅延に敏感なモバイルクラウド環境におけるQoSをどのように向上させるか？
• RQ2 ローカルクラウドリソースが限界に達している状況下で、タスク優先スケジューリングが成功確率に与える影響は何か？
• RQ3 最適なバッファしきい値（B1およびB2）はトラフィック負荷に応じてどのように変化するか？これはキュー長と待機時間をバランスさせるために必要である。
• RQ4 遅延耐性タスクをインターネットクラウドにオフロードすることで、遅延要件を満たす成功確率はどの程度向上するか？
• RQ5 最適なしきい値を決定する計算複雑度はどの程度で、再帰的アルゴリズムによりこれを低減できるか？

主な発見

• ローカルクラウドとインターネットクラウドの協調により、高負荷下で遅延要件を満たすタスクの成功確率が20%以上向上する。
• 優先スケジューリングポリシーにより、非優先方式と比較して成功確率がさらに5%向上し、遅延に敏感なタスクが先に実行される。
• 最適なバッファしきい値（B1およびB2）はトラフィック負荷に強く依存する：B2は負荷が高くなるとより多くのタスクを保持できるように増加するが、極度に高負荷ではキューイング遅延を低減するため減少する。
• しきい値計算の再帰的アルゴリズムは、低計算複雑度で最適な性能を達成でき、リアルタイム展開が可能である。
• 非優先および非バッファポリシーは、将来の計画が欠如しておりリソース利用効率が悪いことから、性能が著しく劣る。
• トラフィック負荷が低い状態ではローカルクラウドのみで大多数の遅延要件を満たせるが、負荷が上昇すると性能が急激に低下し、インターネットクラウドとの協調が不可欠となる。