[論文レビュー] Joint Wireless and Edge Computing Resource Management with Dynamic Network Slice Selection

Slađana Jošilo, György Dán|arXiv (Cornell University)|Jan 22, 2020

IoT and Edge/Fog Computing被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、5G対応モバイルエッジコンピューティングシステムにおける動的ネットワークスライス選択およびエッジリソース管理のための共同最適化フレームワーク、JSS-ERMを提案する。問題を近似比が有界なゲーム理論的最適化としてモデル化することで、静的および等比割当ポリシーに比べ顕著な性能向上を達成し、知的なワークロード-スライスマッチングとスライス間の動的無線リソース共有を通じてタスク完了時間を短縮する。

ABSTRACT

Network slicing is a promising approach for enabling low latency computation offloading in edge computing systems. In this paper, we consider an edge computing system under network slicing in which the wireless devices generate latency sensitive computational tasks. We address the problem of joint dynamic assignment of computational tasks to slices, management of radio resources across slices and management of radio and computing resources within slices. We formulate the Joint Slice Selection and Edge Resource Management(JSS-ERM) problem as a mixed-integer problem with the objective to minimize the completion time of computational tasks. We show that the JSS-ERM problem is NP-hard and develop an approximation algorithm with bounded approximation ratio based on a game theoretic treatment of the problem. We provide extensive simulation results to show that network slicing can improve the system performance compared to no slicing and that the proposed solution can achieve significant gains compared to the equal slicing policy. Our results also show that the computational complexity of the proposed algorithm is approximately linear in the number of devices.

研究の動機と目的

• 動的ネットワーキングスライシング下での遅延に敏感なエッジコンピューティングシステムにおけるタスク完了時間の最小化という課題に対処する。
• スライス選択、スライス間無線リソース割当、およびスライス内無線およびコンピューティングリソース管理を統合する共同最適化問題を定式化する。
• NP-hardなJSS-ERM問題を解くために、有界な近似比を持つ効率的な近似アルゴリズムを開発する。
• 実世界のエッジコンピューティングシナリオにおいて、静的または等比リソース割当ポリシーに比べ、動的スライス割当およびリソース割当の優位性を実証する。

提案手法

• タスク完了時間の合計を最小化する目的関数として、ジョイントスライス選択およびエッジリソース管理（JSS-ERM）問題を混合整数最適化問題として定式化する。
• JSS-ERM問題がNP-hardであることを証明し、近似アルゴリズムの導入の必要性を裏付ける。
• 問題を3つのサブゲームに分解する：ES-COG（エッジスライシングコンピューティングオフロードゲーム）、NL-BAG（ネットワークレベル帯域幅割当ゲーム）、SRO-ERA（スライスリソースオーケストレータおよびエッジリソース割当ゲーム）。
• 有界な近似比を持つゲーム理論的分析に基づく近似アルゴリズムを開発し、近似的最適性能を保証する。
• スライス選択、帯域幅割当、およびスライス内リソース管理を段階的かつ階層的に連携して最適化する逐次最適化アプローチを採用する。
• 無線デバイス（WDs）のタスク特性に最も適したエッジコンピューティング（EC）リソースを各スライスでマッチングする動的リソース割当ポリシー（$ ext{P}_b^*$）を実装し、等比または比例割当の非効率性を回避する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 計算タスクをどのようにしてネットワークスライスに共同で割り当て、無線およびコンピューティングリソースを横断的に管理することでタスク完了時間を最小化できるか？
• RQ2 動的エッジコンピューティング環境における共同スライス選択およびリソース管理の最適構造は何か？
• RQ3 ゲーム理論的手法は、NP-hardなJSS-ERM問題に対してスケーラブルで近似比が有界な解を得られるか？
• RQ4 動的スライス選択およびリソース割当は、静的または等比リソース割当ポリシーに比べ、システム性能においてどのように優れているか？
• RQ5 提案されたアルゴリズムの計算複雑度は、無線デバイスの数に対してどのように変化するか？

主な発見

• 提案されたJSS-ERMフレームワークは、ノーマルスライシングや等比スライシング割当といったベースラインポリシーに比べ、タスク完了時間を顕著に短縮する。
• 動的割当ポリシー（$ ext{P}_b^*$）は、等比（$ ext{P}_b^{eq}$）および比例（$ ext{P}_b^{prop}$）帯域幅割当に比べ、デバイスワークロードをスライス固有のコンピューティングリソースに適切にマッチングできることで優れた性能を示す。
• 近似アルゴリズムは有界な近似比を達成しており、問題がNP-hardであるという性質にもかかわらず理論的性能保証を提供する。
• 提案されたアルゴリズムの計算複雑度は、無線デバイス数に対して概ね線形に増加するため、実用的な展開が可能であることが示された。
• シミュレーション結果から、ネットワーキングスライシングがシステム性能を向上させ、動的スライス選択がエッジコンピューティングの潜在的利点を最大限に引き出すために不可欠であることが確認された。
• ES-COG、NL-BAG、SRO-ERAサブゲームへのゲーム理論的分解は、元の問題の最適解を保持しており、手法の妥当性が裏付けられた。