[논문 리뷰] Green Energy Aware Avatar Migration Strategy in Green Cloudlet Networks

Xiang Sun, Nirwan Ansari외 1명|arXiv (Cornell University)|2015. 09. 11.

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한 줄 요약

이 논문은 모바일 클라우드 컴퓨팅(MCC) 네트워크에서 분산된 클라우드릿 간에 녹색 에너지 생성과 에너지 수요의 불균형을 해결하기 위해 녹색 에너지 인식형 아바타 이동(GEAR) 전략을 제안한다. GEAR 전략은 실시간 녹색 에너지 생성 및 수요 기반으로 아바타를 지능적으로 클라우드릿 간에 이동시켜 온그리드 에너지 소비를 최소화한다. 혼합정수선형계획법과 분기한정 최적화를 활용하여 GEAR는 Follow Me Avatar(FAR) 전략 대비 35%의 온그리드 에너지 사용 감소를 이룬다. 이는 стрict한 지연 제약 조건을 유지하면서 이루어진다.

ABSTRACT

We propose a Green Cloudlet Network (\emph{GCN}) architecture to provide seamless Mobile Cloud Computing (\emph{MCC}) services to User Equipments (\emph{UE}s) with low latency in which each cloudlet is powered by both green and brown energy. Fully utilizing green energy can significantly reduce the operational cost of cloudlet providers. However, owing to the spatial dynamics of energy demand and green energy generation, the energy gap among different cloudlets in the network is unbalanced, i.e., some cloudlets' energy demands can be fully provided by green energy but others need to utilize on-grid energy (i.e., brown energy) to satisfy their energy demands. We propose a Green-energy awarE Avatar migRation (\emph{GEAR}) strategy to minimize the on-grid energy consumption in GCN by redistributing the energy demands via Avatar migration among cloudlets according to cloudlets' green energy generation. Furthermore, GEAR ensures the Service Level Agreement (\emph{SLA}) in terms of the maximum Avatar propagation delay by avoiding Avatars hosted in the remote cloudlets. We formulate the GEAR strategy as a mixed integer linear programming problem, which is NP-hard, and thus apply the Branch and Bound search to find its sub-optimal solution. Simulation results demonstrate that GEAR can save on-grid energy consumption significantly as compared to the Follow me AvataR (\emph{FAR}) migration strategy, which aims to minimize the propagation delay between an UE and its Avatar.

연구 동기 및 목표

• 모바일 클라우드 컴퓨팅(MCC) 네트워크에서 분산된 클라우드릿 간에 녹색 에너지 생성과 에너지 수요의 불균형을 해결한다.
• 아바타 이동을 통한 컴퓨팅 워크로드 재분배를 통해 녹색 클라우드릿 네트워크(GCN)에서 온그리드(갈색) 에너지 소비를 최소화한다.
• 최대 아바타 전파 지연을 제한하여 서비스 수준 합의(SLA) 준수를 확보함으로써 저지연 MCC 서비스를 유지한다.
• 특히 에너지 공급과 수요의 공간적·시간적 변동성이 높은 상황에서 하이브리드 녹색 에너지 및 온그리드 에너지로 구동되는 클라우드릿의 에너지 활용도를 최적화한다.

제안 방법

• 아바타 이동 결정을 최적화하기 위해 GEAR 전략을 혼합정수선형계획법(MILP) 문제로 수식화한다.
• NP-완전 문제인 MILP 문제의 부분 최적 해를 도출하기 위해 분기한정(분기 및 한정) 검색을 사용한다.
• 실시간 태양 복사량 데이터와 도시 및 농촌 지역 간 변동하는 사용자 기지국(UE) 밀도를 기반으로 클라우드릿 에너지 동역학을 모델링한다.
• SDN 기반 제어 평면을 통합하여 아바타와 UE 간에 융통성 있고 저지연 통신 경로를 제공한다.
• 고수요·저녹색 에너지 클라우드릿에서 저수요·고녹색 에너지 클라우드릿으로 아바타를 이동시켜 클라우드릿 간 에너지 수요를 균형 잡는다.
• 아바타 전파 지연를 제한하고 QoS 준수를 보장하기 위해 제약 조건을 통합하여 원격 호스팅을 방지한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 녹색 클라우드릿 네트워크에서 온그리드 에너지 소비를 최소화하기 위해 아바타 이동을 어떻게 최적화할 수 있는가?
• RQ2 지능적인 아바타 이동을 통해 클라우드릿 간 에너지 수요 불균형은 어느 정도 완화될 수 있는가?
• RQ3 녹색 에너지 생성의 공간 분포(예: 도시 대비 농촌)는 에너지 인식 이동 전략의 효과성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 아바타 기반 MCC 시스템에서 온그리드 에너지 사용을 최소화하는 것과 저지연 전파 지연을 유지하는 것 사이의 상충 관계는 어떠한가?
• RQ5 UE 밀도가 증가할 경우 기존 방법 대비 GEAR 전략의 확장성과 에너지 절감 효과는 어떻게 변화하는가?

주요 결과

• 표준 조건 하에서 24시간 동안 GEAR는 Follow Me Avatar(FAR) 전략 대비 온그리드 에너지 소비를 35% 감소시킨다.
• UE 밀도가 1,100명 이하일 경우 에너지 수요 불균형이 더욱 심화되므로 GEAR는 하중 균형 조절에 효과적으로 기여하며 에너지 절감 효과가 증가한다.
• UE 밀도가 1,100명을 초과하면 녹색 에너지가 이미 전량 활용되고 추가 수요로 인해 온그리드 전력 의존도가 증가하므로 에너지 절감 효과가 정점에 도달한다.
• 공간적으로 다른 태양 복사량(예: 도시 지역이 농촌 지역 대비 0–30% 적은 태양 복사량을 받음)을 가진 시나리오에서는 GEAR가 FAR 전략보다 온그리드 에너지 절감 효과가 뚜렷하게 높아진다.
• 저조하거나 녹색 에너지 생성이 없는 기간(예: 오전 8–9시)에는 GEAR와 FAR 모두 온그리드 에너지 사용이 유사하므로, GEAR의 우월성은 녹색 에너지가 가용할 때에만 나타난다.
• GEAR는 원격 클라우드릿 호스팅을 피함으로써 엄격한 SLA 준수를 유지하여 최대 전파 지연이 허용 가능한 수준을 유지한다.