[논문 리뷰] Exploiting Computation Replication for Mobile Edge Computing: A Fundamental Computation-Communication Tradeoff Study

Kuikui Li, Meixia Tao외 1명|arXiv (Cornell University)|2019. 03. 26.

IoT and Edge/Fog Computing참고 문헌 37인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 다중 사용자 다중 서버 모바일 에지 컴퓨팅(MEC) 환경에서 계산 복제를 제안하여, 여러 에지 노드 간의 다운링크 전송 협업을 통해 결과 다운로드 지연을 줄인다. 여러 에지 서버에 작업 실행을 복제함으로써 업로드 및 다운로드 지연 간 순서적으로 최적의 트레이드오프를 달성하며, 계산 부하가 증가할수록 다운로드 시간은 역수(이진 오프로딩) 또는 선형(부분 오프로딩)으로 감소한다. 이는 업로드 시간이 선형으로 증가하는 비용을 감수함으로써 달성된다.

ABSTRACT

Existing works on task offloading in mobile edge computing (MEC) networks often assume a task is executed once at a single edge node (EN). Downloading the computed result from the EN back to the mobile user may suffer long delay if the downlink channel experiences strong interference or deep fading. This paper exploits the idea of computation replication in MEC networks to speed up the downloading phase. Computation replication allows each user to offload its task to multiple ENs for repetitive execution so as to create multiple copies of the computed result at different ENs which can then enable transmission cooperation and hence reduce the communication latency for result downloading. Yet, computation replication may also increase the communication latency for task uploading, despite the obvious increase in computation load. The main contribution of this work is to characterize asymptotically an order-optimal upload-download communication latency pair for a given computation load in a multi-user multi-server MEC network. Analysis shows when the computation load increases within a certain range, the downloading time decreases in an inversely proportional way if it is binary offloading or decreases linearly if it is partial offloading, both at the expense of linear increase in the uploading time.

연구 동기 및 목표

• 다운링크 채널이 깊은 감쇠나 간섭을 겪을 경우 모바일 에지 컴퓨팅(MEC)에서 높은 통신 지연을 해결한다.
• 단일 서버 작업 실행의 한계를 극복하여 결과 전달에 대한 다양성을 확보하지 못하는 문제를 해결한다.
• 다양한 에지 노드 간 결과 전송 협업을 가능하게 하여 더 빠른 다운로드를 위한 계산 복제 전략을 제안한다.
• 계산 복제 하에 업로드 지연과 다운로드 지연 간의 기본적인 트레이드오프를 규명한다.
• 주어진 계산 부하 제약 조건 하에서 이진 오프로딩 및 부분 오프로딩 모두에 대해 점점 더 최적의 업로드-다운로드 지연 쌍을 수립한다.

제안 방법

• 다양한 에지 노드(ENs)에 작업 실행을 복제하여 여러 EN에 계산 결과의 복수 개를 확보한다.
• 자기소거 기반 예측 기법을 사용하여 다운링크 전송 협업을 구현함으로써 채널을 가상의 MISO 브로드캐스트 채널로 변환한다.
• 업로드 전송과 협업 다운링크 beamforming을 위한 시간분할 multiplexing를 사용하는 다중 사용자 다중 서버 MEC 네트워크로 시스템을 모델링한다.
• 간섭 정렬 및 渐近 분석을 통해 다양한 복제 전략 하에서 다운링크 채널의 자유도(DoF)를 유도한다.
• 스토케스틱 기하학과 랜덤 행렬 이론을 사용하여 계산 부하에 대한 통신 지연을 함수로 기술하고 트레이드오프 한계를 유도한다.
• 이진 오프로딩(전체 작업이 여러 EN에 오픈로드됨) 및 부분 오프로딩(서브태스크가 여러 EN에 오픈로드됨) 시나리오를 모두 분석한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 계산 복제가 다중 서버 MEC 네트워크에서 업로드 지연과 다운로드 지연 간의 트레이드오프에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ2 작업이 여러 에지 노드에 복제될 경우 업로드와 다운로드 간의 기본적인 지연 트레이드오프는 무엇인가?
• RQ3 증가한 업로드 트래픽에도 불구하고 계산 복제가 다운로드 지연을 상당히 줄일 수 있는가?
• RQ4 주어진 계산 부하 하에서 다중 사용자 다중 서버 MEC 시스템에서의 점점 더 최적의 지연 쌍은 무엇인가?
• RQ5 이진 오프로딩과 부분 오프로딩 전략은 지연 감소 및 계산 비용 측면에서 어떻게 비교되는가?

주요 결과

• 이진 오프로딩을 사용할 경우 계산 복제로 인해 다운로드 시간이 복제된 EN 수에 반비례하여 감소한다.
• 부분 오프로딩의 경우 계산 부하가 증가할수록 다운로드 시간은 선형으로 감소하고, 업로드 시간은 선형으로 증가한다.
• 제안된 방법은 주어진 계산 부하 제약 조건 하에서 업로드 및 다운로드 지연 간 순서적으로 최적의 트레이드오프를 달성한다.
• 다운링크 채널의 자유도(DoF)는 $\max\left\{\frac{M}{N+M}, \frac{r}{N}\right\}$에 도달한다. 여기서 $M$은 사용자 수, $N$은 에지 서버 수, $r$은 사용자당 스트림 수이다.
• DoF의 상한과 하한 간 격차는 최대 2배 이내이며, 이는 제안된 방법의 점점 더 최적성( asymptotic optimality )을 확인한다.