[논문 리뷰] A Delay Optimal MAC and Packet Scheduler for Heterogeneous M2M Uplink

Akshay Kumar, Ahmed Abdelhadi외 1명|arXiv (Cornell University)|2016. 06. 21.

IoT Networks and ProtocolsEngineering인용 수 17

한 줄 요약

이 논문은 응용 서버(AS)에서 이질적인 M2M 업링크 트래픽을 대상으로 지연 최적화, 비례 공정한 다중 클래스 패킷 스케줄러를 제안하며, 반복적 볼록 최적화를 사용하여 선점 우선순위 정책을 시간 공유하고 시스템 유틸리티를 최대화한다. 또한 중심화된 성능에 매우 빠르게 수렴하면서 최소한의 오버헤드를 가지는 저복잡도 분산 공동 채널 할당 및 스케줄링 기법을 도입하여 WRR, 최대 가중치, 우선순위 스케줄러보다 시뮬레이션에서 뛰어난 성능을 발휘한다.

ABSTRACT

The uplink data arriving at the Machine-to-Machine (M2M) Application Server (AS) via M2M Aggregators (MAs) is fairly heterogeneous along several dimensions such as maximum tolerable packet delay, payload size and arrival rate, thus necessitating the design of Quality-of-Service (QoS) aware packet scheduler. In this paper, we classify the M2M uplink data into multiple QoS classes and use sigmoidal function to map the delay requirements of each class onto utility functions. We propose a proportionally fair delay-optimal multiclass packet scheduler at AS that maximizes a system utility metric. We note that the average class delay under any work-conserving scheduling policy can be realized by appropriately time-sharing between all possible preemptive priority policies. Therefore the optimal scheduler is determined using an iterative process to determine the optimal time-sharing between all priority scheduling policies, such that it results in maximum system utility. The proposed scheduler can be implemented online with reduced complexity due to the iterative optimization process. We then extend this work to determine jointly optimal MA-AS channel allocation and packet scheduling scheme at the MAs and AS. We first formulate a joint optimization problem that is solved centrally at the AS and then propose a low complexity distributed optimization problem solved independently at MAs and AS. We show that the distributed optimization solution converges quickly to the centralized optimization result with minimal information exchange overhead between MAs and AS. Using Monte-Carlo simulations, we verify the optimality of the proposed scheduler and show that it outperforms other state-of-the-art packet schedulers such as weighted round robin, max-weight scheduler etc. Another desirable feature of proposed scheduler is low delay jitter for delay-sensitive traffic.

연구 동기 및 목표

• 다양한 지연, 크기, 도착률 요구사항을 갖는 이질적인 M2M 업링크 트래픽 문제를 해결하기 위해.
• 저지연 지연 제어를 위한 QoS 인식 패킷 스케줄러를 설계하여 시스템 유틸리티를 최대화하면서 동시에 지연 민감 트래픽에 대해 낮은 지연 제어를 보장하기 위해.
• 최소한의 정보 교환으로 MA-AS 채널 할당과 패킷 스케줄링을 공동 최적화하기 위해.
• 빠르게 중심화된 최적 성능에 수렴하는 분산 최적화 프레임워크를 개발하기 위해.
• 기존의 WRR, 최대 가중치, 우선순위 기반 스케줄링 기법들과 비교하여 제안된 스케줄러의 우수성을 검증하기 위해.

제안 방법

• 지연 예산, 페이로드 크기, 도착률을 기반으로 M2M 업링크 트래픽을 QoS 클래스로 분류한다.
• 각 클래스의 지연 요구사항을 서비스 유틸리티로 매핑하기 위해 시그모이드 유틸리티 함수를 사용한다.
• 모든 선점 우선순위 정책의 시간 공유 조합으로 최적 스케줄러를 모델링하여 모든 작업 보존 평균 지연을 달성한다.
• 반복적 볼록 최적화를 통해 최적의 시간 공유 비율을 계산하여 계산 복잡도를 감소시킨다.
• MA와 AS가 상대방의 스케줄링을 고정한 채로 국소 최적화 문제를 반복적으로 해결하는 분산 알고리즘을 제안한다.
• 상한 분석을 위해 정수 서브선택자 할당 제약 조건을 완화하고 최적 해에 수렴함을 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다양한 QoS 요구사항을 갖는 이질적인 M2M 업링크 트래픽을 위한 지연 최적 스케줄러는 어떻게 설계할 수 있는가?
• RQ2 선점 우선순위 정책 간의 시간 공유를 통해 최적 스케줄러를 효율적으로 계산할 수 있는가?
• RQ3 최소한의 정보 교환으로 저복잡도로 MA-AS 채널 할당과 패킷 스케줄링을 공동 최적화할 수 있는가?
• RQ4 제안된 분산 최적화 프레임워크는 중심화된 최적 해에 빠르게 수렴하는가?
• RQ5 WRR, 최대 가중치, 우선순위 기반 기법들과 비교하여 제안된 스케줄러의 성능은 어떻게 되는가?

주요 결과

• 제안된 반복적 스케줄러는 근사 최적의 시스템 유틸리티를 달성하며, 시뮬레이션에서 WRR, WFS, 최대 가중치, 우선순위 스케줄러보다 뛰어난 성능을 발휘한다.
• 분산 최적화 프레임워크는 최소한의 정보 교환 오버헤드로 중심화된 해에 매우 빠르게 수렴한다.
• 서브선택자 할당은 트래픽 부하에 따라 동적으로 적응하여, eSM 트래픽이 많고 SM 밀도가 낮은 MA(예: MA2)에 더 많은 서브선택자를 할당한다.
• 분산 기법의 시스템 유틸리티는 실수값 서브선택자 할당을 통해 확보한 상한에 매우 가까워 거의 최적에 가깝다는 것을 보여준다.
• 지연 민감 트래픽에 대해 근사 최소 지연 제어를 달성하지만, 지연 용납 트래픽에 대해서는 약간의 제어가 증가한다.
• 대규모 최적화 문제를 더 작은 부분 문제로 반복 분해함으로써 최적 스케줄러의 계산이 실현 가능하다.