[論文レビュー] A Delay Optimal MAC and Packet Scheduler for Heterogeneous M2M Uplink

Akshay Kumar, Ahmed Abdelhadi+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 21, 2016

IoT Networks and ProtocolsEngineering被引用数 17

ひとこと要約

本稿では、応用サーバー（AS）における異種M2M上行リンクトラフィックに対して、繰り返し凸最適化を用いてプリエンプティブ優先ポリシーを時分割することで、遅延最適かつ比例分配公平なマルチクラスパケットスケジューリング方式を提案する。さらに、中央集権的性能に近い低コストで高速に収束する低複雑度分散型の共同周波数割り当てとスケジューリング方式を導入し、シミュレーションにおいてWRR、最大重み、優先順位スケジューリング方式を上回る性能を示す。

ABSTRACT

The uplink data arriving at the Machine-to-Machine (M2M) Application Server (AS) via M2M Aggregators (MAs) is fairly heterogeneous along several dimensions such as maximum tolerable packet delay, payload size and arrival rate, thus necessitating the design of Quality-of-Service (QoS) aware packet scheduler. In this paper, we classify the M2M uplink data into multiple QoS classes and use sigmoidal function to map the delay requirements of each class onto utility functions. We propose a proportionally fair delay-optimal multiclass packet scheduler at AS that maximizes a system utility metric. We note that the average class delay under any work-conserving scheduling policy can be realized by appropriately time-sharing between all possible preemptive priority policies. Therefore the optimal scheduler is determined using an iterative process to determine the optimal time-sharing between all priority scheduling policies, such that it results in maximum system utility. The proposed scheduler can be implemented online with reduced complexity due to the iterative optimization process. We then extend this work to determine jointly optimal MA-AS channel allocation and packet scheduling scheme at the MAs and AS. We first formulate a joint optimization problem that is solved centrally at the AS and then propose a low complexity distributed optimization problem solved independently at MAs and AS. We show that the distributed optimization solution converges quickly to the centralized optimization result with minimal information exchange overhead between MAs and AS. Using Monte-Carlo simulations, we verify the optimality of the proposed scheduler and show that it outperforms other state-of-the-art packet schedulers such as weighted round robin, max-weight scheduler etc. Another desirable feature of proposed scheduler is low delay jitter for delay-sensitive traffic.

研究の動機と目的

• 異なる遅延要件、パケットサイズ、到着レート要件を有する異種M2M上行リンクトラフィックの課題に対処すること。
• 遅延に敏感なトラフィックの遅延ジッターを低く保ちながら、システム効用を最大化するQoS指向のパケットスケジューラーを設計すること。
• 最小限の情報交換でMA-AS周波数割り当てとパケットスケジューリングを共同最適化すること。
• 中央集権的最適性能に迅速に収束する分散型最適化フレームワークを構築すること。
• 提案スケジューラーがWRR、最大重み、優先順位ベースのスケジューリング方式など、既存のスケジューラーを上回ることを実証すること。

提案手法

• 遅延予算、ペイロードサイズ、到着レートに基づいてM2M上行リンクトラフィックをQoSクラスに分類する。
• 各クラスの遅延要件をサービス効用にマッピングするためにシグモイド関数を用いる。
• 任意の仕事保存的平均遅延を達成するために、すべてのプリエンプティブ優先ポリシーの時分割組み合わせとして最適スケジューラーをモデル化する。
• 繰り返し凸最適化を用いて最適な時分割係数を計算し、計算複雑度を低減する。
• MAsとASが互いのスケジュールを固定した上で局所的な最適化問題を繰り返し解く分散アルゴリズムを提案する。
• 上界解析のための整数サブキャリア割り当て制約を緩和し、最適解への収束を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 異なるQoS要件を有する異種M2M上行リンクトラフィックに対して、遅延最適スケジューラーをどのように設計できるか？
• RQ2 プリエンプティブ優先ポリシー間の時分割によって、最適スケジューラーを効率的に計算できるか？
• RQ3 最小限の情報交換で、MA-AS周波数割り当てとパケットスケジューリングをどのように共同最適化できるか？
• RQ4 提案された分散型最適化フレームワークは、中央集権的最適解に迅速に収束するか？
• RQ5 WRR、最大重み、優先順位ベースのスケジューリング方式など、最先端のスケジューリング方式と比較して、提案スケジューラーの性能はどのように異なるか？

主な発見

• 提案された反復型スケジューラーは、シミュレーションでWRR、WFS、最大重み、優先順位スケジューリング方式を上回る近似的に最適なシステム効用を達成する。
• 分散型最適化フレームワークは、最小限の情報交換オーバーヘッドで中央集権的解に迅速に収束する。
• サブキャリア割り当てはトラフィック負荷に応じて動的に適応し、eSMトラフィックが多く、SM密度が低いMA（例：MA2）に多くのサブキャリアが割り当てられる。
• 分散型方式のシステム効用は、実数値サブキャリア割り当てによる上界に非常に近い値を示しており、近似的に最適性が裏付けられる。
• 遅延に敏感なトラフィックに対しては近似的に最小の遅延ジッターを達成するが、遅延に耐性のあるトラフィックではわずかにジッターが増加する。
• 大規模最適化問題をより小さな部分問題に段階的に分解することで、最適スケジューラーの計算実行可能性が確保される。