[論文レビュー] Resource Scheduling in Edge Computing: A Survey

Quyuan Luo, Shihong Hu+3 more|arXiv (Cornell University)|Aug 18, 2021

IoT and Edge/Fog Computing参考文献 281被引用数 7

ひとこと要約

本サーベイはエッジコンピューティングにおけるリソーススケジューリングについて包括的な分析を提供し、計算オフロード、リソース割り当て、リソース調達のための統一モデルを提案する。中央集権的および分散型のスケジューリング技術を、主な性能指標において評価し、移動性、プライバシー、ワークロードのダイナミクスといった重要な課題を特定するとともに、スケーラブルで実世界に適したエッジシステムのための今後の研究方向性を提示する。

ABSTRACT

With the proliferation of the Internet of Things (IoT) and the wide penetration of wireless networks, the surging demand for data communications and computing calls for the emerging edge computing paradigm. By moving the services and functions located in the cloud to the proximity of users, edge computing can provide powerful communication, storage, networking, and communication capacity. The resource scheduling in edge computing, which is the key to the success of edge computing systems, has attracted increasing research interests. In this paper, we survey the state-of-the-art research findings to know the research progress in this field. Specifically, we present the architecture of edge computing, under which different collaborative manners for resource scheduling are discussed. Particularly, we introduce a unified model before summarizing the current works on resource scheduling from three research issues, including computation offloading, resource allocation, and resource provisioning. Based on two modes of operation, i.e., centralized and distributed modes, different techniques for resource scheduling are discussed and compared. Also, we summarize the main performance indicators based on the surveyed literature. To shed light on the significance of resource scheduling in real-world scenarios, we discuss several typical application scenarios involved in the research of resource scheduling in edge computing. Finally, we highlight some open research challenges yet to be addressed and outline several open issues as the future research direction.

研究の動機と目的

• エッジコンピューティングにおけるリソーススケジューリングの最先端技術を体系的にレビューし、IoTおよび5G環境におけるその重要性の増大に応える。
• 統一フレームワークの下で、計算オフロード、リソース割り当て、リソース調達の3つの核心的問題を特定・分析する。
• 中央集権的および分散型のスケジューリング技術を比較し、性能、スケーラビリティ、適応性におけるトレードオフを評価する。
• ユーザーの移動性、プライバシー保護、ワークロードのダイナミクス、および通信・計算・ストレージ（CCS）リソースの統合的スケジューリングといった、未解決の課題を強調する。
• 実世界での導入・評価に向けた主なボトルネックと有望な方向性を提示することで、今後の研究を導く。

提案手法

• エッジ環境における計算オフロードの表現を標準化するための統一オフローディングモデルを提案する。
• 既存のリソーススケジューリング技術を中央集権的および分散型の運用モードに分類し、それぞれのアーキテクチャとメカニズムを分析する。
• 研究論文を、計算オフロード、リソース割り当て、リソース調達の3つの核心的問題に基づいて分類し、詳細な技術的分解を実施する。
• iFogSim、EdgeCloudSim、MyiFogSimなどのシミュレーションツールを用いてスケジューリングアルゴリズムを評価し、実システムの実現可能性とテストベッドでの検証に重点を置く。
• スケジューリング技術の評価を標準化するための6つの主要な性能指標（例：遅延、エネルギー消費、QoS、QoE、信頼性、負荷分散）を導入する。
• スマートシティ、自動運転車両、VR/ARなどのアプリケーション固有のシナリオを統合し、スケジューリングの課題と解決策を文脈的に明確化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 エッジコンピューティングにおける計算オフロード戦略を標準化し、比較可能にするための統一モデルをどのように確立できるか？
• RQ2 中央集権的と分散型のリソーススケジューリングの間には、どのような主な違い、利点、制限があるか？
• RQ3 ユーザーの移動性、ワークロードのダイナミクス、プライバシー懸念は、リソーススケジューリングアルゴリズムの効果性と安定性にどのように影響を与えるか？
• RQ4 エッジコンピューティングにおけるリソーススケジューリング技術の評価とベンチマークに用いるべき重要な性能指標は何か？
• RQ5 通信・計算・ストレージ（CCS）リソースの統合的スケジューリングにおける主要な未解決課題は何か、そしてそれらはどのように解決できるか？

主な発見

• 多くの既存研究では、タスク処理時間をローカル処理時間、伝送時間、オフロード時間の合計とみなしているが、キャッシュおよびキューイング遅延の影響を無視している。
• 通信・計算・ストレージリソースの統合的スケジューリングを考慮する研究はわずかにとどまっているため、包括的なリソース連携における顕著な研究ギャップが存在する。
• 現在の評価はiFogSimやEdgeCloudSimなどのシミュレーションツールに大きく依存しており、実世界のエッジテストベッドやプロトタイプでの検証は限定的である。
• ユーザーの移動性は、オフロードおよびキャッシュ意思決定に顕著な影響を与えるにもかかわらず、多くのスケジューリングモデルで無視されたり、過剰に単純化されている。
• プライバシーおよび信頼メカニズムは未だ発展途上であり、多くのシステムが伝送および処理中のデータ漏洩に対して脆弱である。
• ワークロード予測と負荷分散は信頼性の高いサービスにとって不可欠であるが、多くの研究ではピーク負荷の圧力を考慮しない理想化された理論的ワークロードを仮定している。