[論文レビュー] Mobile Edge Computing: Survey and Research Outlook.

Yuyi Mao, Changsheng You+3 more|arXiv (Cornell University)|Jan 4, 2017

IoT and Edge/Fog Computing参考文献 143被引用数 174

ひとこと要約

この論文は、集中型クラウドコンピューティングからネットワークエッジへのパラダイムシフトであるモバイルエッジコンピューティング（MEC）を概説し、モバイルデバイス上で計算集約的アプリケーションを低遅延・高エネルギー効率で実行することを可能にする。本稿では、共同の無線および計算リソース管理に焦点を当て、移動性、キャッシュ、グリーン運用、プライバシー、標準化を含む主な研究分野を提示する。

ABSTRACT

Driven by the visions of Internet of Things and 5G communications, recent years have seen a paradigm shift in mobile computing, from the centralized Mobile Cloud Computing towards Mobile Edge Computing (MEC). The main feature of MEC is to push mobile computing, network control and storage to the network edges (e.g., base stations and access points) so as to enable computation-intensive and latency-critical applications at the resource-limited mobile devices. MEC promises dramatic reduction in latency and mobile energy consumption, tackling the key challenges for materializing 5G vision. The promised gains of MEC have motivated extensive efforts in both academia and industry on developing the technology. A main thrust of MEC research is to seamlessly merge the two disciplines of wireless communications and mobile computing, resulting in a wide-range of new designs ranging from techniques for computation offloading to network architectures. This paper provides a comprehensive survey of the state-of-the-art MEC research with a focus on joint radio-and-computational resource management. We also present a research outlook consisting of a set of promising directions for MEC research, including MEC system deployment, cache-enabled MEC, mobility management for MEC, green MEC, as well as privacy-aware MEC. Advancements in these directions will facilitate the transformation of MEC from theory to practice. Finally, we introduce recent standardization efforts on MEC as well as some typical MEC application scenarios.

研究の動機と目的

• 集中型モバイルクラウドコンピューティングの制限を克服するため、計算、制御、ストレージをベースステーションやアクセスポイントなどのネットワークエッジに移行すること。
• リソース制限のあるデバイス上で計算集約的かつ遅延に敏感なアプリケーションの遅延とモバイルデバイスのエネルギー消費を低減すること。
• 効率的なリソース管理のため、無線通信とモバイルコンピューティングを統合したシステム設計によって、両分野を橋渡しすること。
• MECを理論から実用的導入へと進めるにあたり、有望な研究分野を特定し、概説すること。
• 最近の標準化取り組みを要約し、実世界のMEC応用シナリオを提示すること。

提案手法

• 共同の無線および計算リソース管理技術に重点を置いた、最先端のMEC研究に関する包括的サーベイの実施。
• ネットワークエッジにおけるモバイルコンピューティングと無線ネットワーキングの統合を図るシステムアーキテクチャの分析。
• エッジノードの配置とサービス機能チェーニングに基づく、MECシステム展開のフレームワークの提案。
• バックホール負荷の低減とサービス応答時間の向上のため、MECにキャッシュメカニズムを統合すること。
• エッジノードでの予測的オフロードとハンドオーバー最適化を通じた移動性管理の対応。
• 運用の電力消費を最小限に抑えるために、エネルギー効率モデルとグリーンMEC戦略の導入。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 MECにおいて、無線リソースと計算リソースをどのように共同最適化すれば、遅延とエネルギー消費を最小限に抑えることができるか？
• RQ2 スケールアップでのMECシステム展開における主な課題は何か。それらはシステム設計によってどのように対処できるか？
• RQ3 エッジでのキャッシュは、MECネットワークのパフォーマンスとスケーラビリティをどのように向上させるか？
• RQ4 モバイルMEC環境でシームレスな移動性とハンドオーバーを実現するには、どのようなメカニズムが必要か？
• RQ5 グリーンコンピューティング技術を活用することで、MECをどのようにエネルギー効率的かつ持続可能なものにできるか？

主な発見

• MECにより、計算を近接するネットワーkeesにオフロードすることで、エンドツーエンドの遅延とモバイルデバイスのエネルギー消費が顕著に低減される。
• MECシステムにおける最適なパフォーマンスを達成するには、共同の無線および計算リソース管理が不可欠である。
• キャッシュを活用したMECは、バックホールトラフィックを低減し、頻繁にアクセスされるデータのサービス配信速度を向上させる。
• 移動性に配慮したMEC設計は、高速移動環境におけるサービス継続性を向上させるとともに、ハンドオーバー遅延を低減する。
• 動的リソース割り当てやスリープモードを含むグリーンMEC戦略は、エネルギー消費を顕著に削減できる。
• 標準化取り組みは活発に進んでおり、相互運用性のあるMEC展開を可能にするため、3GPPおよびETSIが主要なフレームワークを策定中である。