[論文レビュー] SDN-based Resource Allocation in Edge and Cloud Computing Systems: An Evolutionary Stackelberg Differential Game Approach

Jun Du, Chunxiao Jiang+3 more|arXiv (Cornell University)|Sep 26, 2021

IoT and Edge/Fog Computing被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、時間変動するユーザー需要を考慮したハイブリッドエッジおよびクラウドコンピューティング（ECC）システムにおけるSDNベースのリソース割り当てフレームワークを提案する。進化的なスタックルベルク微分ゲームを用いて動的リソース価格設定とリソース割り当てを最適化する。ユーザーのサービス選択をリプレカレーター動的法則でモデル化し、クラウドプロバイダー（リーダー）とエッジプロバイダー（フォロワー）のリーダーフォロワー型ゲームを定式化することで、長期的な利得を最大化し、時間変動するユーザー需要下でも安定均衡に収束する最適な価格設定とリソース共有戦略を達成する。

ABSTRACT

Recently, the boosting growth of computation-heavy applications raises great challenges for the Fifth Generation (5G) and future wireless networks. As responding, the hybrid edge and cloud computing (ECC) system has been expected as a promising solution to handle the increasing computational applications with low-latency and on-demand services of computation offloading, which requires new computing resource sharing and access control technology paradigms. This work establishes a software-defined networking (SDN) based architecture for edge/cloud computing services in 5G heterogeneous networks (HetNets), which can support efficient and on-demand computing resource management to optimize resource utilization and satisfy the time-varying computational tasks uploaded by user devices. In addition, resulting from the information incompleteness, we design an evolutionary game based service selection for users, which can model the replicator dynamics of service subscription. Based on this dynamic access model, a Stackelberg differential game based cloud computing resource sharing mechanism is proposed to facilitate the resource trading between the cloud computing service provider (CCP) and different edge computing service providers (ECPs). Then we derive the optimal pricing and allocation strategies of cloud computing resource based on the replicator dynamics of users' service selection. These strategies can promise the maximum integral utilities to all computing service providers (CPs), meanwhile the user distribution can reach the evolutionary stable state at this Stackelberg equilibrium. Furthermore, simulation results validate the performance of the designed resource sharing mechanism, and reveal the convergence and equilibrium states of user selection, and computing resource pricing and allocation.

研究の動機と目的

• 5Gの異種ネットワーク（HetNets）における動的で時間変動する計算タスク需要の課題に対処すること。
• ハイブリッドエッジおよびクラウドコンピューティング（ECC）システムのための効率的でオンデマンドのリソース管理アーキテクチャを設計すること。
• 不完全な情報と進化するユーザーの好みが存在する中で、クラウドコンピューティングリソースの最適価格設定と割り当てを可能にすること。
• ユーザーフィードバックの通信遅延が存在する中でも、システムの安定性と強固な均衡への収束を保証すること。

提案手法

• エッジおよびクラウドプロバイダー間でリアルタイムの可視性と動的リソース管理を可能にするSDNベースの集中型制御アーキテクチャを設計する。
• ユーザーのサービス選択ダイナミクスを表現するために進化的なゲームモデルを用い、クラウドプロバイダーとエッジプロバイダー間でのユーザー採用のリプレカレーター動的法則を捉える。
• クラウドプロバイダーをリーダー、エッジプロバイダーをフォロワーとするスタックルベルク微分ゲームを定式化し、階層的リソース取引をモデル化する。
• ゲームは時間変動するユーザー需要をモデル化し、最適な価格設定とリソース割り当て戦略のオープンループ均衡解を導出する。
• リプレカレーター動的法則に集団遅延（τx）を組み込み、通信遅延下での安定性を分析する。
• 理論的分析により安定性および進化的に安定な状態（ESS）への収束条件を導出し、シミュレーションにより検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 時間変動するユーザー需要と不完全な情報下で、クラウドおよびエッジコンピューティングプロバイダーはどのように動的リソースを共有できるか？
• RQ2 階層的リソース取引フレームワークにおいて、クラウドおよびエッジプロバイダーの両方の長期的利得を最大化する価格設定とリソース割り当て戦略は何か？
• RQ3 ユーザーフィードバックの通信遅延は、プロバイダー間のユーザー分布の収束性と安定性にどのように影響するか？
• RQ4 ユーザー選択ダイナミクスにおける進化的に安定な状態（ESS）の存在と安定性を保証する条件は何か？
• RQ5 変動する計算能力とアクセス価格は、リソース共有メカニズムの均衡結果にどのように影響するか？

主な発見

• 均衡における最適なクラウドリソース価格は、クラウドの合計計算能力（Rc）が増加するにつれて低下する。これはリソース価格における規模の経済を示している。
• 未使用のクラウドコンピューティングリソースの割合（CCPに残る分）は、Rcが高くなるほど増加し、スケールに伴うリソース利用効率の向上を示唆している。
• クラウドプロバイダーのアクセス価格（pc）が低いほど、均衡価格は低下し、保持されるクラウド容量も増加する。これは、競争力の向上を示している。
• 集団遅延τxが小さい場合（例：τx = 0.7）、動的変動が存在してもユーザー分布は均衡に収束する。これはシステムのロバストネスを確認する。
• 大きな遅延（例：τx = 1.7）は収束を妨げる。これは、タイムリーなフィードバックが安定性にとって不可欠であることを示している。
• シミュレーション結果は、スタックルベルク均衡への収束を確認し、多様なシステムパラメータ下でも提案された価格設定とリソース割り当て戦略の有効性を検証した。