[논문 리뷰] A Market-Based Framework for Multi-Resource Allocation in Fog Computing

Duong Tung Nguyen, Long Bao Le외 1명|arXiv (Cornell University)|2018. 07. 25.

IoT and Edge/Fog Computing참고 문헌 48인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 페그 컴퓨팅 환경에서 다중 자원 할당을 위한 시장 기반 프레임워크를 제안한다. 서비스를 예산 제약이 있는 구매자로 모델링하고, 페그 자원을 나누기 가능한 상품으로 간주하여 공정하고 효율적인 시장 균형(ME)을 달성한다. 이 프레임워크는 볼록 최적화 공식화와 기밀성 보장 분산 알고리즘을 통해 낭비가 없고 절약적이며 공정한 할당을 보장한다. 이 알고리즘은 정확도를 희생하지 않고 민감한 데이터를 보호한다.

ABSTRACT

Fog computing is transforming the network edge into an intelligent platform by bringing storage, computing, control, and networking functions closer to end-users, things, and sensors. How to allocate multiple resource types (e.g., CPU, memory, bandwidth) of capacity-limited heterogeneous fog nodes to competing services with diverse requirements and preferences in a fair and efficient manner is a challenging task. To this end, we propose a novel market-based resource allocation framework in which the services act as buyers and fog resources act as divisible goods in the market. The proposed framework aims to compute a market equilibrium (ME) solution at which every service obtains its favorite resource bundle under the budget constraint while the system achieves high resource utilization. This work extends the General Equilibrium literature by considering a practical case of satiated utility functions. Also, we introduce the notions of non-wastefulness and frugality for equilibrium selection, and rigorously demonstrate that all the non-wasteful and frugal ME are the optimal solutions to a convex program. Furthermore, the proposed equilibrium is shown to possess salient fairness properties including envy-freeness, sharing-incentive, and proportionality. Another major contribution of this work is to develop a privacy-preserving distributed algorithm, which is of independent interest, for computing an ME while allowing market participants to obfuscate their private information. Finally, extensive performance evaluation is conducted to verify our theoretical analyses.

연구 동기 및 목표

• 다양한 선호도와 우선순위를 가진 경쟁 서비스들 사이에서 용량 제한이 있는 분산된 페그 노드에 대해 CPU, 메모리, 대역폭 등 다양한 이질적 자원을 할당하는 문제를 해결한다.
• 고도로 활용되는 시스템을 유지하면서 공정성과 효율성을 확보하는 자원 할당 메커니즘을 설계하며, 복지 최대화나 최소 최대 공정성의 단점을 피한다.
• 서비스의 사적 정보(예: 유틸리티 함수와 예산)를 드러내지 않으면서도 정확도를 손상시키지 않는 기밀성 보장 분산 알고리즘을 개발한다.
• 현실적인 포화된 유틸리티 함수 조건 하에서 시장 균형에 대해 환경적 불만 없음, 공유 유인성, 비례성 등의 이론적 보장을 수립한다.
• 다중 노드, 다중 자원 유형, 유한한 수요 제약 조건을 가진 실용적인 페그 컴퓨팅 환경에 일반 균형 이론을 확장한다.

제안 방법

• 서비스가 고정된 예산을 가진 구매자로 작동하고, 페그 노드가 여러 자원 유형을 공급하는 가수분할 상품이 있는 페어시 마켓으로 다중 자원 할당 문제를 수식화한다.
• 최적 해가 정확히 낭비가 없고 절약적인 시장 균형에 해당하는 볼록 최적화 프로그램을 도입하여 공정성과 효율성을 보장한다.
• 에이전트들이 사적 데이터를 공개할 필요 없이 균형을 계산하기 위해 이중 분해와 하향 기울기 방법을 기반으로 한 분산형 병렬 알고리즘을 적용한다.
• 반복 계산 중 사적 입력(예: 유틸리티 함수와 예산)을 왜곡하는 암호 기반 기술이 아닌 기밀성 보장 메커니즘을 설계한다.
• 편향된 기울기를 사용한 이중 상승 방법을 통해 사적 데이터 유출 가능성을 방지하면서도 최적 해로의 수렴을 유지한다.
• 다양한 워크로드 하에서 광범위한 시뮬레이션을 통해 이론적 결과를 검증하였으며, 고도의 자원 활용도와 공정성을 입증하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 이질적이고 용량 제한이 있는 페그 컴퓨팅 환경에서 다중 자원 할당에 대해 시장 균형 모델을 효과적으로 적용할 수 있는가?
• RQ2 유한한 서비스 수요 조건이 존재하는 다중 자원, 다중 노드 페그 컴퓨팅 환경에서 공정성과 효율성을 동시에 달성할 수 있는가?
• RQ3 결과로 도출된 시장 균형은 환경적 불만 없음, 비례성, 공유 유인성 측면에서 어떤 성질을 가지는가?
• RQ4 서비스 전용 데이터(예: 유틸리티 함수와 예산)의 기밀성을 유지하면서도 분산 알고리즘이 시장 균형을 계산할 수 있는가?
• RQ5 공정성과 자원 활용도 측면에서 기존의 DRF, 경매, 복지 최대화 방법과 비교할 때 제안된 프레임워크는 어떠한가?

주요 결과

• 제안된 시장 균형은 낭비가 없고 절약적이며, 자원이 남아있지 않으며, 서비스가 수요를 초과로 할당받지 않는다.
• 모든 낭비가 없고 절약적인 시장 균형은 볼록 프로그램의 최적 해에 정확히 해당하므로 전역 최적성과 수렴 보장을 받는다.
• 균형은 강력한 공정성 성질을 보인다: 환경적 불만 없음(어느 서비스도 다른 서비스의 할당을 선호하지 않음), 공유 유인성(서비스들이 시장에 참여하는 것을 선호함), 비례성(각 서비스가 적어도 공정한 비율 이상을 확보함)을 만족한다.
• 분산 알고리즘이 에이전트들이 사적 정보를 공개하지 않으면서도 최적의 시장 균형에 수렴하여 실세계 적용에 실용적인 해결책을 제공한다.
• 성능 평가 결과, 다양한 워크로드 하에서 고도의 자원 활용도와 공정성이 입증되었으며, 복지 최대화나 최소 최대 공정성과 같은 전통적 방법보다 균형 잡힌 효율성과 공정성에서 뛰어난 성능을 보였다.
• 기밀성 보장 메커니즘은 암호 기반 기술이 아니며 계산적으로 효율적이며, 차등 기반 기밀성의 정확도-기밀성 트레이드오프나 히든 캐릭터 암호화 또는 가공된 회로의 높은 비용 문제를 피한다.