[논문 리뷰] Mobile Edge Computing: Survey and Research Outlook.

Yuyi Mao, Changsheng You외 3명|arXiv (Cornell University)|2017. 01. 04.

IoT and Edge/Fog Computing참고 문헌 143인용 수 174

한 줄 요약

이 논문은 중심화된 클라우드 컴퓨팅에서 네트워크 엣지로의 전환을 의미하는 모바일 엣지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing, MEC)을 종합적으로 조망하며, 이동 단말기에서 계산 집약적 응용 프로그램을 저지연, 저에너지로 실행할 수 있도록 한다. 주로 무선 및 계산 자원 통합 관리에 초점을 맞추고 있으며, 이동성, 캐싱, 녹색 운영, 개인정보 보호, 표준화와 같은 핵심 연구 방향을 제시한다.

ABSTRACT

Driven by the visions of Internet of Things and 5G communications, recent years have seen a paradigm shift in mobile computing, from the centralized Mobile Cloud Computing towards Mobile Edge Computing (MEC). The main feature of MEC is to push mobile computing, network control and storage to the network edges (e.g., base stations and access points) so as to enable computation-intensive and latency-critical applications at the resource-limited mobile devices. MEC promises dramatic reduction in latency and mobile energy consumption, tackling the key challenges for materializing 5G vision. The promised gains of MEC have motivated extensive efforts in both academia and industry on developing the technology. A main thrust of MEC research is to seamlessly merge the two disciplines of wireless communications and mobile computing, resulting in a wide-range of new designs ranging from techniques for computation offloading to network architectures. This paper provides a comprehensive survey of the state-of-the-art MEC research with a focus on joint radio-and-computational resource management. We also present a research outlook consisting of a set of promising directions for MEC research, including MEC system deployment, cache-enabled MEC, mobility management for MEC, green MEC, as well as privacy-aware MEC. Advancements in these directions will facilitate the transformation of MEC from theory to practice. Finally, we introduce recent standardization efforts on MEC as well as some typical MEC application scenarios.

연구 동기 및 목표

• 중앙집중식 모바일 클라우드 컴퓨팅의 한계를 해결하기 위해 계산, 제어, 스토리지 기능을 베이스 스테이션 및 액세스 포인트와 같은 네트워크 엣지로 이동시키기 위한 것이다.
• 자원 제약이 있는 장치에서 계산 집약적이고 지연 민감한 응용 프로그램의 지연과 이동 단말기 에너지 소비를 줄이기 위한 것이다.
• 효율적인 자원 관리를 위한 통합 시스템 설계를 통해 무선 통신과 모바일 컴퓨팅을 융합하기 위한 것이다.
• 이론에서 실용적 구현으로 나아가기 위한 유망한 연구 방향을 식별하고 개론하기 위한 것이다.
• 최근의 표준화 노력 요약과 실제 MEC 응용 시나리오를 제시하기 위한 것이다.

제안 방법

• 공동 무선-계산 자원 관리 기법에 중점을 두고 최신 MEC 연구에 대한 종합적 서베이를 수행하기 위한 것이다.
• 네트워크 엣지에서 모바일 컴퓨팅과 무선 네트워킹을 통합한 시스템 아키텍처를 분석하기 위한 것이다.
• 엣지 노드 배치 및 서비스 기능 체이닝 기반의 MEC 시스템 구현 프레임워크를 제안하기 위한 것이다.
• 백홀드 트래픽 감소 및 서비스 응답 시간 향상을 위해 캐시 메커니즘을 MEC에 통합하기 위한 것이다.
• 예측형 오프로딩 및 엣지 노드에서의 핸드오버 최적화를 통해 이동성 관리 문제를 해결하기 위한 것이다.
• 운영 전력 소비를 최소화하기 위한 에너지 효율 모델 및 녹색 MEC 전략을 도입하기 위한 것이다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 MEC에서 지연과 에너지 소비를 최소화하기 위해 무선 및 계산 자원을 어떻게 공동 최적화할 수 있는가?
• RQ2 대규모로 MEC 시스템을 구현할 때 발생하는 주요 과제는 무엇이며, 이를 시스템 설계를 통해 어떻게 해결할 수 있는가?
• RQ3 엣지 캐싱을 통해 MEC 네트워크의 성능과 확장성은 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ4 이동성 있는 MEC 환경에서 원활한 이동 및 핸드오버를 지원하기 위해 필요한 메커니즘은 무엇인가?
• RQ5 녹색 컴퓨팅 기법을 통해 MEC는 어떻게 에너지 효율적이고 지속 가능하게 만들 수 있는가?

주요 결과

• MEC는 근접한 네트워크 엣지로 계산을 오프로딩하여 엔드 투 엔드 지연과 이동 단말기의 에너지 소비를 크게 줄인다.
• MEC 시스템에서 최적 성능을 달성하기 위해 공동 무선-계산 자원 관리가 필수적이다.
• 캐시 기반 MEC는 백홀드 트래픽 감소 및 자주 액세스되는 데이터의 서비스 제공 속도 향상에 기여한다.
• 이동성 인식 설계를 통해 고속 환경에서 서비스 연속성 향상과 핸드오버 지연 감소를 달성할 수 있다.
• 동적 자원 할당 및 슬립 모드를 포함한 녹색 MEC 전략은 에너지 소비를 상당 부분 줄일 수 있다.
• 표준화 노력은 활발히 진행 중이며, 3GPP와 ETSI에서 상호 운용 가능한 MEC 구현을 위한 핵심 프레임워크를 개발하고 있다.