[논문 리뷰] Joint Wireless and Edge Computing Resource Management with Dynamic Network Slice Selection

Slađana Jošilo, György Dán|arXiv (Cornell University)|2020. 01. 22.

IoT and Edge/Fog Computing인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 5G 기반 모바일 엣지 컴퓨팅 시스템에서 동적 네트워크 슬라이스 선택 및 엣지 자원 관리를 위한 공동 최적화 프레임워크인 JSS-ERM을 제안한다. 문제를 유한한 근사 비율을 가진 게임 이론적 최적화로 모델링하여 정적 및 동일 자원 할당 정책에 비해 성능 향상을 이룩하며, 지능적인 워크로드-슬라이스 매칭과 슬라이스 간 동적 무선 자원 공유를 통해 작업 완료 시간을 감소시킨다.

ABSTRACT

Network slicing is a promising approach for enabling low latency computation offloading in edge computing systems. In this paper, we consider an edge computing system under network slicing in which the wireless devices generate latency sensitive computational tasks. We address the problem of joint dynamic assignment of computational tasks to slices, management of radio resources across slices and management of radio and computing resources within slices. We formulate the Joint Slice Selection and Edge Resource Management(JSS-ERM) problem as a mixed-integer problem with the objective to minimize the completion time of computational tasks. We show that the JSS-ERM problem is NP-hard and develop an approximation algorithm with bounded approximation ratio based on a game theoretic treatment of the problem. We provide extensive simulation results to show that network slicing can improve the system performance compared to no slicing and that the proposed solution can achieve significant gains compared to the equal slicing policy. Our results also show that the computational complexity of the proposed algorithm is approximately linear in the number of devices.

연구 동기 및 목표

• 동적 네트워크 슬라이싱 조건 하에서 지연 민감한 엣지 컴퓨팅 시스템에서 작업 완료 시간을 최소화하는 문제에 대응한다.
• 슬라이스 선택, 슬라이스 간 무선 자원 할당, 슬라이스 내 무선 및 컴퓨팅 자원 관리 간의 조율을 가능하게 하는 공동 최적화 문제를 수립한다.
• NP-난해 문제인 JSS-ERM 문제를 해결하기 위한 유한한 근사 비율을 가진 효율적인 근사 알고리즘을 개발한다.
• 실세계 엣지 컴퓨팅 시나리오에서 정적 또는 동일 자원 할당 정책에 비해 동적 슬라이스 할당 및 자원 할당의 우수성을 입증한다.

제안 방법

• 총 작업 완료 시간을 최소화하기 위해 연합 슬라이스 선택 및 엣지 자원 관리(JSS-ERM) 문제를 혼합정수최적화 문제로 수립한다.
• JSS-ERM 문제가 NP-난해임을 증명하여 근사 알고리즘의 필요성을 정당화한다.
• 문제를 세 개의 하위 게임으로 분해한다: ES-COG(엣지 슬라이싱 컴퓨팅 오프로딩 게임), NL-BAG(네트워크 수준 대역폭 할당 게임), SRO-ERA(슬라이스 자원 오케스트레이터 및 엣지 자원 할당 게임).
• 유한한 근사 비율을 보장하는 게임 이론적 분석 기반의 근사 알고리즘을 개발하여 근사 최적 성능을 확보한다.
• 슬라이스 선택, 대역폭 할당, 슬라이스 내 자원 관리를 계획적이고 계층적으로 조율하여 순차 최적화 접근법을 사용한다.
• 무선 디바이스의 작업 특성과 각 슬라이스 내 가장 적합한 EC 자원을 매칭하는 동적 자원 할당 정책($ ext{P}_b^*$)을 구현하여 동일 또는 비례 할당의 비효율성을 피한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 계산 작업을 네트워크 슬라이스에 공동으로 할당하고 무선 및 컴퓨팅 자원을 통해 관리하여 작업 완료 시간을 최소화할 수 있는가?
• RQ2 동적 엣지 컴퓨팅 환경에서 연합 슬라이스 선택 및 자원 관리의 최적 구조는 무엇인가?
• RQ3 게임 이론적 접근법이 NP-난해 문제인 JSS-ERM 문제에 대해 확장 가능하고 유한한 근사 비율을 보장하는 해법을 제공할 수 있는가?
• RQ4 동적 슬라이스 선택 및 자원 할당은 정적 또는 동일 자원 할당 정책에 비해 시스템 성능에서 어떻게 비교되는가?
• RQ5 제안된 알고리즘의 계산 복잡도는 무선 디바이스 수와 어떻게 관련이 있는가?

주요 결과

• 제안된 JSS-ERM 프레임워크는 무분별한 슬라이싱 및 동일 슬라이싱 할당과 같은 기준 정책에 비해 작업 완료 시간을 크게 감소시킨다.
• 동적 할당 정책($ ext{P}_b^*$)은 동일($ ext{P}_b^{eq}$) 및 비례($ ext{P}_b^{prop}$) 대역폭 할당보다 디바이스 워크로드를 슬라이스 특화 컴퓨팅 자원에 더 잘 매칭시켜 성능을 뛰어나게 한다.
• 근사 알고리즘이 유한한 근사 비율을 확보하여 문제의 NP-난해성에도 불구하고 이론적 성능 보장을 보장한다.
• 제안된 알고리즘의 계산 복잡도는 무선 디바이스 수에 대해 약 선형적으로 증가하므로 실용적인 구현 가능성을 시사한다.
• 시뮬레이션 결과는 네트워크 슬라이싱이 시스템 성능을 향상시키며, 동적 슬라이스 선택이 엣지 컴퓨팅의 잠재력을 최대한 발휘하기 위해 필수적임을 확인한다.
• ES-COG, NL-BAG, SRO-ERA 하위 게임으로의 게임 이론적 분해가 원래 문제의 최적 해를 유지하므로 방법론적 접근의 타당성을 입증한다.