[논문 리뷰] Heterogeneous Services Provisioning in Small Cell Networks with Cache and Mobile Edge Computing

Zhiyuan Tan, F. Richard Yu외 3명|arXiv (Cornell University)|2017. 06. 29.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 4인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 고속 데이터 전송 및 계산에 민감한 두 가지 이질적 서비스를 위한 사용자 연동, 전력 제어, 캐싱 및 계산 오프로딩을 종합적으로 최적화하는 캐싱과 모바일 에지 컴퓨팅(MEC)을 통합한 가상화된 풀디럭스 소셀 네트워크를 제안한다. 비볼록 문제를 볼록 문제로 재구성하고 ADMM를 사용하여 분산 최적화를 수행함으로써, 기준 기반 기법들에 비해 시스템 유틸리티를 크게 향상시키고 백홀 및 에너지 비용을 절감한다.

ABSTRACT

In the area of full duplex (FD)-enabled small cell networks, limited works have been done on consideration of cache and mobile edge communication (MEC). In this paper, a virtual FD-enabled small cell network with cache and MEC is investigated for two heterogeneous services, high-data-rate service and computation-sensitive service. In our proposed scheme, content caching and FD communication are closely combined to offer high-data-rate services without the cost of backhaul resource. Computing offloading is conducted to guarantee the delay requirement of users. Then we formulate a virtual resource allocation problem, in which user association, power control, caching and computing offloading policies and resource allocation are jointly considered. Since the original problem is a mixed combinatorial problem, necessary variables relaxation and reformulation are conducted to transfer the original problem to a convex problem. Furthermore, alternating direction method of multipliers (ADMM) algorithm is adopted to obtain the optimal solution. Finally, extensive simulations are conducted with different system configurations to verify the effectiveness of the proposed scheme.

연구 동기 및 목표

• 제한된 스펙트럼 및 백홀 자원을 가진 소셀 네트워크에서 다양한 QoE 요구사항을 충족시키는 데 도전하는 문제를 해결하기 위해.
• 가상화 프레임워크 내에서 풀디럭스 통신, 캐싱, MEC를 통합하여 자원 효율성과 서비스 품질을 향상시키기 위해.
• 이질적 서비스 수요 하에서 사용자 연동, 전력 제어, 캐싱, 계산 오프로딩 및 자원 할당을 종합적으로 최적화하기 위해.
• 변수의 이완과 ADMM를 사용하여 비볼록 공동 최적화 문제에 대해 저복잡도의 분산 솔루션을 개발하기 위해.

제안 방법

• 사용자 연동, 전력 제어, 캐싱, 계산 오프로딩 및 자원 할당을 종합적으로 고려하는 가상 자원 할당 문제를 수립한다.
• 혼합정수 비볼록 문제를 이완하고 볼록 형태로 재구성하여 효율적인 최적화를 가능하게 한다.
• 교대 방향 승수법(ADMM)을 적용하여 저연산 복잡도로 볼록 문제를 분산 방식으로 해결한다.
• 네트워크 기능 가상화(NFV)를 사용하여 여러 MVNO 및 서비스 간에 물리적 인프라의 탄력적이고 동적 공유를 가능하게 한다.
• 동일 주파수 대역에서 동시에 전송 및 수신할 수 있도록 풀디럭스 통신을 활용하여 백홀 의존도를 감소시킨다.
• 소형 기지국(SBS)에 콘텐츠 캐싱과 MEC를 통합하여 고속 데이터 전송 및 계산 집약적 서비스를 현지에서 제공한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 소셀 네트워크에서 백홀 자원 소비를 줄이기 위해 캐싱과 풀디럭스 통신을 어떻게 종합적으로 활용할 수 있는가?
• RQ2 이질적 서비스 환경에서 사용자 연동, 전력 제어, 캐싱 및 계산 오프로딩에 대한 최적의 공동 전략은 무엇인가?
• RQ3 비볼록 공동 최적화 문제는 어떻게 볼록 문제로 변환하여 해석 가능한 솔루션을 도출할 수 있는가?
• RQ4 가상화된 소셀 프레임워크 내에서 캐싱, MEC 및 풀디럭스 통신을 통합함으로써 달성 가능한 성능 향상은 무엇인가?

주요 결과

• 제안된 기법은 사용자 수가 증가할수록 풀디럭스 통신만 사용하는 기법이나 캐싱만 사용하는 기법보다 더 높은 시스템 유틸리티를 달성한다.
• 사용자 쌍 수와 SBS 수가 증가할수록 시스템 유틸리티는 증가하지만, 대역폭 및 전력 등의 자원 제약으로 인해 증가율은 점점 둔화된다.
• 백홀 절감과 저지연 계산을 효과적으로 조합함으로써, 풀디럭스만 사용하는 기법(Scheme 1)과 캐싱만 사용하는 기법(Scheme 2)보다 성능이 뛰어나다.
• SBS 수가 증가함에 따라 캐싱 전용 기법(Scheme 2)이 풀디럭스 전용 기법(Scheme 1)을 추월하게 되는데, 이는 현지 콘텐츠 전송 능력 향상 때문이다.
• ADMM 기반 분산 알고리즘은 저복잡도로 최적 해에 수렴하여 실용적 구현이 가능하다.
• 특히 고속 데이터 전송 서비스의 경우, 캐싱과 풀디럭스 전송를 통해 백홀 사용을 최소화함으로써 시스템 비용이 크게 감소한다.