[논문 리뷰] Data offloading in mobile edge computing: A coalitional game based pricing approach

Tian Zhang, Wei Chen외 1명|arXiv (Cornell University)|2017. 09. 13.

IoT and Edge/Fog Computing참고 문헌 13인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 모바일 엣지 컴퓨팅(MEC) 환경에서 데이터 오프로딩을 위한 코operative 게임 기반 가격 정책 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크에서는 모바일 디바이스(MDs)와 MEC 서버가 협력하여 오프로딩 결정을 최적화한다. 가격 인센티브를 통합함으로써 협력 유도를 도모하고, 이로 인해 처리량과 유틸리티가 향상되며, 수치 결과로는 대규모 연합이 최고의 유틸리티를 달성하고, 코어의 비어있지 않음이 이론적으로 보장됨을 보여준다.

ABSTRACT

Mobile edge computing (MEC), affords service to the vicinity of mobile devices (MDs), has become a key technology for future network. Offloading big data to the MEC server for preprocessing is a attractive choice of MDs. In the paper, we investigate data offloading from MDs to MEC servers. A coalitional game based pricing scheme is proposed. We apply coalitional game to depict the offloading relationship between MDs and MEC servers, and utilize pricing as the stimuli for the offloading. A scheduled MD chooses one MEC server within the same coalition for offloading, and pays the selected MEC server for the MEC service. We formulate a coalitional game, where MDs and MEC servers are players and their utilities are respectively defined. Next, we analyze the formulated game. Specially, the core is studied. Finally, utility performance of the proposed scheme under the 2-MD and 2-MEC- server scenario are demonstrated.

연구 동기 및 목표

• 다중 모바일 디바이스 및 다중 MEC 서버 환경에서 효율적인 데이터 오프로딩 문제를 해결하기 위해.
• 가격 인센티브를 통해 MDs와 MEC 서버 간의 협력을 유도하는 메커니즘을 설계하기 위해.
• 오프로딩 과정을 코operative 게임으로 모델링하여 안정적이고 효율적인 연합 형성 달성하기 위해.
• 게임의 코어를 분석하여 플레이어 간 유틸리티 배분의 안정성과 공정성을 확보하기 위해.

제안 방법

• MDs와 MEC 서버를 플레이어로 하는 코operative 게임을 수립하고, 처리량 증가와 가격 비용 기반으로 유틸리티를 정의한다.
• MEC 서버의 가용성과 선택 품질 평가를 위해 가시성 확률 지표를 도입한다.
• 가격을 인센티브 메커니즘으로 활용: MDs는 서비스를 위해 MEC 서버에 지불하고, MEC 서버는 오프로드된 데이터량에 비례한 수익을 얻는다.
• 게임 이론적 분석을 적용하여 코어를 연구하고, 어떤 연합도 이탈할 유인이 없음을 보장하며, 코어의 비어있지 않음에 대한 충분조건을 유도한다.
• 다양한 구성 조건에서 유틸리티 성능을 비교하기 위해 여러 연합 구조(C1부터 C7까지)를 시뮬레이션한다.
• 전송 거리를 핵심 매개변수로 활용하여 가시성 확률과 그에 따른 데이터 전송 속도 및 유틸리티에 미치는 영향 평가

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다중 사용자, 다중 서버 MEC 환경에서 MDs와 MEC 서버를 공동으로 스케줄링하여 오프로딩 효율을 극대화할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 MDs와 MEC 서버 간의 협력을 효과적으로 유도할 수 있는 가격 전략은 무엇이며, 유틸리티 증가와 비용 간 균형을 어떻게 유지할 수 있는가?
• RQ3 어떤 연합 구조가 MDs와 MEC 서버의 최고 유틸리티 성능을 달성하는가?
• RQ4 코operative 게임의 코어가 비어있지 않은 조건는 무엇이며, 이는 형성된 연합의 안정성을 보장하는가?
• RQ5 전송 거리에 의해 영향을 받는 가시성 확률은 오프로딩 성능과 유틸리티 배분에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 모든 MDs와 MEC 서버가 하나의 그룹을 이룬 대규모 연합(C1)이 모든 플레이어의 최고 유틸리티를 달성하며, 코어에 속해 있음이 입증됨.
• 전송 거리가 증가할수록 가시성 확률이 높아져 데이터 전송 속도와 MEC 서버 가용성이 향상되어 유틸리티 성능이 향상됨.
• MD 1은 연합 내에서 우선 순위 스케줄링 덕분에 항상 MD 2보다 우수한 성능을 보이며, 선택 순서가 유틸리티에 미치는 영향을 입증함.
• MEC-s 4는 더 높은 가시성 확률 덕분에 MEC-s 3보다 우수한 성능을 보이며, 더 많은 오프로딩과 더 큰 수익을 얻음.
• MEC 서버가 없더라도 연합을 형성함(C3 및 C7 예시)으로써 충돌 감소와 효율적 처리량 증가로 인해 MD의 유틸리티가 향상됨.
• 모든 유틸리티가 양수이며 레마 3의 조건을 만족할 경우 코어는 비어있지 않으며, 이는 대규모 연합의 안정성을 확인함.