[論文レビュー] Multiuser Computation Offloading and Downloading for Edge Computing with Virtualization

Zezu Liang, Yuan Liu+2 more|arXiv (Cornell University)|Nov 19, 2018

IoT and Edge/Fog Computing被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、仮想化を伴うマルチユーザーのモバイルエッジコンピューティング（MEC）システムにおいて、I/O干渉を明示的にモデル化・低減する、共同の無線および計算リソース割り当て（RCRA）フレームワークを提案する。非凸混合整数計画問題として問題を定式化し、分解および組み合わせ最適化を用いることで、オフロードユーザーのスケジューリング、オフロードサイズの制御、通信および計算のための時間割り当てを共同で最適化する低複雑度のアルゴリズムを設計した。これにより、I/O干渉制約下での合計スルーレイド最大化およびエネルギー消費最小化において、ほぼ最適な性能を達成した。

ABSTRACT

Mobile-edge computing (MEC) is an emerging technology for enhancing the computational capabilities of mobile devices and reducing their energy consumption via offloading complex computation tasks to the nearby servers. Multiuser MEC at servers is widely realized via parallel computing based on virtualization. Due to finite shared I/O resources, interference between virtual machines (VMs), called I/O interference, degrades the computation performance. In this paper, we study the problem of joint radio-and-computation resource allocation (RCRA) in multiuser MEC systems in the presence of I/O interference. Specifically, offloading scheduling algorithms are designed targeting two system performance metrics: sum offloading throughput maximization and sum mobile energy consumption minimization. Their designs are formulated as non-convex mixed-integer programming problems, which account for latency due to offloading, result downloading and parallel computing. A set of low-complexity algorithms are designed based on a decomposition approach and leveraging classic techniques from combinatorial optimization. The resultant algorithms jointly schedule offloading users, control their offloading sizes, and divide time for communication (offloading and downloading) and computation. They are either optimal or can achieve close-to-optimality as shown by simulation. Comprehensive simulation results demonstrate considering of I/O interference can endow on an offloading controller robustness against the performance-degradation factor.

研究の動機と目的

• 共用エッジサーバー上に配置された仮想マシン（VM）間のI/O干渉が原因となるマルチユーザーMECシステムの性能劣化を是正すること。
• I/O干渉を考慮した状態で、オフロードスケジューリング、データサイズ制御、通信および計算の時間分割を統合的に最適化する無線および計算リソース割り当て（RCRA）を共同で最適化すること。
• 仮想化を伴うマルチユーザーMECシステムにおいて、合計オフロードスルーレイドを最大化し、合計モバイルエネルギー消費を最小化すること。
• 非凸かつ混合整数性を有する問題の性質にもかかわらず、最適またはほぼ最適な性能を達成する低複雑度のアルゴリズムを開発すること。

提案手法

• オフロード遅延、結果のダウンロード遅延、並列VM計算の遅延を含む非凸混合整数計画問題として、共同RCRA問題を定式化する。
• 複雑な問題をオフロードスケジューリングとリソース制御の取り扱いやすい部分問題に分解するための分解アプローチを適用する。
• 古典的な組み合わせ最適化技術を活用し、ユーザー選択、オフロードサイズ割り当て、時間スロット分割のための低複雑度アルゴリズムを設計する。
• I/O干渉制約下での最適計算レートを決定するために、関数 $ g(R_m) = 0 $ を基にした根の探索法を導入する。
• 単調列の性質を用いて最適なユーザー集合選択を導出し、$ r_n \geq d \sum_{i=1}^{n-1} r_i $ を満たす最大のインデックス $ n_0 $ を特定する。
• 所要時間と上限値を等しくすることで、最小完了時間問題を解くためのバイナリサーチに類似したアプローチを用い、妥当性および最適性を保証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 仮想マシン間のI/O干渉は、マルチユーザーMECシステムにおける計算性能にどのように影響を与えるか？
• RQ2 I/O干渉下で、無線および計算リソースを最適に共同割り当てすることで、オフロードスルーレイドを最大化する方法は何か？
• RQ3 オフロードスケジューリング、データサイズ制御、時間分割を統合的に最適化することで、モバイル端末のエネルギー消費を最小化できるか？
• RQ4 非凸かつ混合整数制約が存在する状況下でも、低複雑度のアルゴリズムがほぼ最適な性能を達成できるか？
• RQ5 I/O干渉下で、合計システム完了時間を最小化するための最適なユーザー集合は何か？

主な発見

• 提案されたアルゴリズムは、合計オフロードスルーレイドの最大化および合計モバイルエネルギー消費の最小化の両面で、ほぼ最適な性能を達成しており、シミュレーション結果がその有効性を裏付けている。
• I/O干渉のモデル化を組み込むことで、特に高負荷条件下でもシステムのロバスト性が著しく向上した。
• オフロード用の最適なユーザー集合は、$ r_n \geq d \sum_{i=1}^{n-1} r_i $ を満たす最大の $ r_i $ 値を選び、$ n_0 $ をその最大インデックスとする。
• 最小完了時間の最適解では、時間制約が等号で成立し、オフロードビット数は $ L_i^{\text{min}} = \left[L_i - \frac{Tf_i}{c_i}\right]^+ $ として最小化される。
• 合計オフロードレート最大化問題は、$ \frac{(1+d)^{n-1}}{\sum_{i=1}^n r_i} $ を最小化することで簡略化され、$ n $ 個の最大の $ r_i $ 値が選択された際に最小化される。
• 理論的証明により、提案されたアルゴリズムが与えられた制約下で最適または最適な目的関数値を達成することが示された。