[논문 리뷰] A Cooperative Scheduling Scheme of Local Cloud and Internet Cloud for Delay-Aware Mobile Cloud Computing

Tianchu Zhao, Sheng Zhou외 3명|arXiv (Cornell University)|2015. 11. 27.

IoT and Edge/Fog Computing참고 문헌 9인용 수 23

한 줄 요약

이 논문은 자원이 제한된 로컬 클라우드에서 지연에 관용 가능한 작업을 인터넷 클라우드로 동적으로 오프로드하면서 지연 민감 응용 프로그램을 우선 처리하는 임계값 기반 협업 스케줄링 기법을 제안한다. 우선순위 큐잉과 최적화된 버퍼 임계값을 통합함으로써, 고부하 상황에서 작업 성공 확률이 최대 20% 향상되고, 우선순위 스케줄링을 통해 추가로 5% 향상되어 지연 인식 모바일 클라우드 컴퓨팅 환경에서 QoS가 크게 향상된다.

ABSTRACT

With the proliferation of mobile applications, Mobile Cloud Computing (MCC) has been proposed to help mobile devices save energy and improve computation performance. To further improve the quality of service (QoS) of MCC, cloud servers can be deployed locally so that the latency is decreased. However, the computational resource of the local cloud is generally limited. In this paper, we design a threshold-based policy to improve the QoS of MCC by cooperation of the local cloud and Internet cloud resources, which takes the advantages of low latency of the local cloud and abundant computational resources of the Internet cloud simultaneously. This policy also applies a priority queue in terms of delay requirements of applications. The optimal thresholds depending on the traffic load is obtained via a proposed algorithm. Numerical results show that the QoS can be greatly enhanced with the assistance of Internet cloud when the local cloud is overloaded. Better QoS is achieved if the local cloud order tasks according to their delay requirements, where delay-sensitive applications are executed ahead of delay-tolerant applications. Moreover, the optimal thresholds of the policy have a sound impact on the QoS of the system.

연구 동기 및 목표

• 고부하 상황에서 로컬 클라우드 자원이 부족할 경우 모바일 클라우드 컴퓨팅 환경에서 품질 보증(QoS)이 저하되는 문제를 해결하기 위해.
• 로컬 클라우드가 과부하 상태일 경우 지연에 관용 가능한 응용 프로그램을 지능적으로 인터넷 클라우드로 오프로드하여 모바일 사용자의 작업 완료 지연을 줄이기 위해.
• 지연 민감 작업을 지연 관용 작업보다 우선 처리하는 우선순위 기반 스케줄링 정책을 통해 QoS를 향상시키기 위해.
• 트래픽 부하에 따라 동적으로 버퍼 임계값을 최적화하여 지연 요구 조건을 충족할 확률을 극대화하기 위해.
• 큐 길이와 대기 시간을 균형 잡는 최적의 임계값을 계산하기 위한 저복잡도 재귀 알고리즘을 설계하기 위해.

제안 방법

• 로컬 클라우드를 우선순위 큐로 모델링하여 지연 민감 작업이 지연 관용 작업보다 높은 우선순위를 가진다.
• 임계값 기반 오프로딩 정책을 도입: 로컬 클라우드 버퍼 점유율이 임계값을 초과하면 지연 관용 작업이 인터넷 클라우드로 오프로드된다.
• 인터넷 클라우드의 평균 지연은 200 ms이며, 로컬 클라우드의 평균 서비스 시간은 10 ms이다.
• 다양한 트래픽 부하 조건 하에서 대기 시간을 최소화하고 성공 확률을 극대화하는 데 목적이 있는 재귀 알고리즘을 통해 최적의 임계값을 계산한다.
• 두 개의 임계값 메커니즘을 사용: B1은 오프로딩 시작을 제어하고, B2는 버퍼 크기를 제어하며, 둘 다 트래픽 부하에 따라 적응된다.
• 성능 평가에서는 성공 확률을 핵심 메트릭으로 사용하며, 제안된 정책을 FCFS, 비우선순위, 로컬 클라우드 전용 기법과 비교한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 로컬 클라우드와 인터넷 클라우드 간의 협업 스케줄링이 지연 민감 모바일 클라우드 환경에서 QoS를 어떻게 향상시키는가?
• RQ2 로컬 클라우드 자원이 제한된 상황에서 작업 우선순위 스케줄링이 성공 확률에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 최적의 버퍼 임계값(B1 및 B2)은 트래픽 부하에 따라 어떻게 변화하여 큐 길이와 대기 시간을 균형 잡는가?
• RQ4 지연 관용 작업을 인터넷 클라우드로 오프로드함으로써 지연 요구 조건을 충족할 성공 확률은 어느 정도 향상되는가?
• RQ5 최적의 임계값을 결정하는 데 필요한 계산 복잡도는 얼마이며, 재귀 알고리즘을 통해 이를 줄일 수 있는가?

주요 결과

• 로컬 클라우드와 인터넷 클라우드 간의 협업은 고부하 상황에서 지연 요구 조건을 충족하는 작업 완료 성공 확률을 20% 이상 향상시킨다.
• 우선순위 기반 스케줄링 정책은 지연 민감 작업을 먼저 실행함으로써 비우선순위 기법 대비 성공 확률을 추가로 5% 향상시킨다.
• 최적의 버퍼 임계값(B1 및 B2)은 트래픽 부하에 크게 의존한다: B2는 부하가 증가함에 따라 더 많은 작업을 보관하기 위해 증가하지만, 과부하 상태에서는 큐잉 지연을 줄이기 위해 감소한다.
• 임계값 계산을 위한 재귀 알고리즘은 낮은 계산 복잡도로 최적의 성능를 달성하여 실시간 구현이 가능하다.
• 비우선순위 및 비버퍼 정책은 미래 계획 부족과 자원 활용 비효율성으로 인해 성능이 열악하다.
• 트래픽 부하가 낮을 경우 로컬 클라우드만으로 대부분의 지연 요구 조건을 충족할 수 있지만, 부하가 증가함에 따라 성능이 급격히 악화되어 인터넷 클라우드와의 협업이 필수적이다.