[논문 리뷰] Joint Computation and Communication Cooperation for Mobile Edge Computing

Xiaowen Cao, Feng Wang외 3명|arXiv (Cornell University)|2017. 04. 22.

IoT and Edge/Fog Computing참고 문헌 12인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 지연 시간 제약 조건을 충족하면서 총 에너지 소비를 최소화하기 위해 네 슬롯 프로토콜을 사용한 모바일 에지 컴퓨팅(MEC)에서 계산 및 통신 협업 프레임워크를 제안한다. 사용자, 도우미, 액세스 포인트 간의 시간 할당, 작업 분할, CPU 주파수, 전송 전력에 대한 공동 최적화를 통해 비협업 또는 단일 자원 협업 벤치마크에 비해 뛰어난 에너지 효율성과 계산 용량을 달성한다.

ABSTRACT

This paper proposes a novel joint computation and communication cooperation approach in mobile edge computing (MEC) systems, which enables user cooperation in both computation and communication for improving the MEC performance. In particular, we consider a basic three-node MEC system that consists of a user node, a helper node, and an access point (AP) node attached with an MEC server. We focus on the user's latency-constrained computation over a finite block, and develop a four-slot protocol for implementing the joint computation and communication cooperation. Under this setup, we jointly optimize the computation and communication resource allocation at both the user and the helper, so as to minimize their total energy consumption subject to the user's computation latency constraint. We provide the optimal solution to this problem. Numerical results show that the proposed joint cooperation approach significantly improves the computation capacity and the energy efficiency at the user and helper nodes, as compared to other benchmark schemes without such a joint design.

연구 동기 및 목표

• 유한한 계산 및 통신 자원으로 인해 발생하는 모바일 에지 컴퓨팅(MEC) 시스템의 에너지 및 지연 시간 제약 문제를 해결하기 위해.
• 지연 시간 제약 조건이 있는 환경에서 성능을 향상시키기 위해 계산 및 통신 양면에서 사용자 협업을 탐색하기 위해.
• 사용자 및 도우미 노드의 총 에너지 소비를 최소화하기 위해 시간, 전력, 작업 분할 및 CPU 주파수를 공동 최적화하기 위해.
• 협업 계산 및 릴레이 기반 통신을 위한 오프로딩을 가능하게 하는 네 슬롯 프로토콜을 개발하기 위해.
• 분리된 계산 또는 통신 협업 기반의 설계 대비 통합 설계의 우수성을 입증하기 위해.

제안 방법

• 네 슬롯 프로토콜 설계: (1) 사용자가 일부 작업을 도우미에 오프로드함; (2) 도우미가 사용자 데이터를 AP에 릴레이함; (3) 도우미가 계속 릴레이함; (4) AP가 오프로드된 작업을 실행함.
• 세 노드 MEC 설정으로 시스템 모델링: 사용자, 도우미, MEC 서버가 탑재된 액세스 포인트.
• 시간 할당(τ₁), 작업 분할(Lh, Lp), CPU 주파수(fu, fh), 전송 전력(Pu)을 공동 최적화함.
• 라그랑주 이중성과 KKT 조건을 사용하여 비볼록 최적화 문제를 볼록 문제로 변환함.
• 카루시-쿠른-터커(Karush-Kuhn-Tucker, KKT) 조건과 보완 타당성 조건을 통해 반폐쇄형 해를 유도함.
• 에너지, 지연 시간, 자원 제약 조건을 통합한 라그랑주 함수를 사용하여 이중 분해를 가능하게 함.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 계산 및 통신 협업을 통한 통합 설계가 MEC 시스템의 에너지 효율성 향상에 상당한 기여를 할 수 있는가?
• RQ2 네 슬롯 프로토콜은 계산 및 통신 양면에서 동시에 협업을 어떻게 가능하게 하는가?
• RQ3 지연 시간 제약 조건 하에서 총 에너지 소비를 최소화하기 위해 시간, 전력, 계산 자원을 최적 할당하는 방법은 무엇인가?
• RQ4 분리된 계산 또는 통신 협업 대비 통합 최적화의 성능 비교는 어떻게 이루어지는가?
• RQ5 통합 협업이 개별 협업 또는 로컬 실행보다 우월한 조건은 무엇인가?

주요 결과

• 제안된 통합 협업 기반 설계는 모든 시험 환경에서 가장 낮은 에너지 소비를 달성하며, 로컬 컴퓨팅, 계산 협업, 통신 협업 기반 설계를 모두 능가한다.
• 시간 블록이 짧을 경우(T < 0.03 초), 통신 협업이 계산 협업보다 우수한 성능을 보이며, T가 증가함에 따라 이 트렌드가 반전된다.
• 작은 작업 크기(L < 0.06 Mbits)에서는 로컬 컴퓨팅이 통합 협업과 거의 유사한 성능을 보이지만, L이 증가함에 따라 통합 협업의 이점이 명확해진다.
• 도우미의 계산 및 통신 자원을 활용함으로써 통합 협업 기반 설계는 계산 용량과 에너지 효율성을 크게 향상시킨다.
• 수치 결과는 KKT 조건과 이중성 기반으로 유도된 반폐쇄형 해를 통해 제안된 최적화 프레임워크가 근사 최적 성능에 도달함을 확인한다.
• 최적의 시간 할당 τ₁*는 폐쇄형 해로 유도되었으며, 오프로딩 지연과 에너지 소비 간의 트레이드오���을 보여준다.