[논문 리뷰] Non-cooperative game approach for task offloading in edge clouds

Bo Yang, Zhiyong Li외 1명|arXiv (Cornell University)|2018. 12. 19.

IoT and Edge/Fog Computing참고 문헌 31인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 엣지 클라우드에서 이동 사용자가 독립적으로 작업 오피로딩 전략을 최적화하여 개인의 기대 응답 시간을 최소화하기 위해 전송 지연과 큐잉 지연을 균형 잡는 비협력 게임 이론 프레임워크를 제안한다. 나시 협상 해법(Nash bargaining solution, NBS)을 사용하여 최적의 전략을 계산함으로써 낮은 복잡도의 분산 수렴을 달성하며, 다양한 시스템 부하에서 비례 공유 방식보다 응답 시간 성능에서 뛰어나다.

ABSTRACT

Task offloading provides a promising way to enhance the capability of the mobile terminal (also called terminal user) that is distributed on network edge and communicates edge clouds with wireless. Generally, there are multiple edge cloud nodes with distinct processing capability in a geographic area, which can offer computing service for various terminal users. Furthermore, the terminal users are competitive and selfish, i.e., each user takes into account only maximizing her own profit, while conducting task offloading strategies. In this paper, we focus on the resource management optimization for edge clouds, and formulate the problem of resource competition among terminal users as a non-cooperative game, in which the terminal user who acts as the player always pursues the minimization of the expected response time for her tasks by optimizing allocation strategies. We present the utility function of the user with queuing theory, and then prove the existence of Nash equilibrium for the formulated game. Using the concept of Nash bargaining solution to calculate the optimal task offloading scheme for the user, we propose a distributed task offloading algorithm with low computation complexity. The results of simulated experiments demonstrate that our method can quickly reach the Nash equilibrium point, and deliver satisfying performance at the expected response time of the user's tasks.

연구 동기 및 목표

• 자기 중심적이고 시간 민감한 이동 사용자 간의 자원 경쟁 문제를 해결하기 위해.
• 사용자가 자신의 기대 응답 시간을 최소화하도록 독립적으로 최적화하는 비협력 게임으로 작업 오피로딩을 모델링하기 위해.
• 실제 성능 모델링을 위해 유틸리티 함수에 전송 지연과 큐잉 지연을 모두 통합하기 위해.
• 실제 구현에 적합한 분산형 저복잡도 알고리즘을 설계하여 나시 균형에 수렴하기 위해.

제안 방법

• 이동 사용자를 플레이어로 삼아 개인의 기대 응답 시간을 최소화하는 비협력 게임으로 작업 오피로딩 문제를 수립한다.
• 처리 및 큐잉 지연을 반영하기 위해 큐잉 시스템을 사용해 엣지 클라우드 노드를 모델링하며, 전송 지연을 유틸리티 함수에 통합한다.
• 개인의 이득과 시스템의 공정성을 균형 잡기 위해 나시 협상 해법(Nash bargaining solution, NBS)을 활용해 최적의 작업 오피로딩 전략을 계산한다.
• 중앙 집중식 조율 없이도 분산 실행이 가능한 저계산 복잡도의 분산 작업 오피로딩 알고리즘(DITOA)을 제안한다.
• 게임 이론적 분석을 통해 제안된 게임에 나시 균형의 존재를 증명한다.
• 시뮬레이션에서 시스템 이용률과 응답 시간을 핵심 성능 지표로 사용하여 접근 방식을 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 자신의 응답 시간을 최소화하기 위해 행동하는 자기 중심적인 사용자가 존재하는 분산 엣지 클라우드 환경에서 작업 오피로딩은 어떻게 최적화될 수 있는가?
• RQ2 전송 지연과 큐잉 지연이 엣지 클라우드 작업 오피로딩에서 기대 응답 시간에 미치는 영향은 무엇인가?
• RQ3 나시 협상 해법을 활용한 비협력 게임 프레임워크는 중앙 제어 없이 안정적이고 효율적인 작업 오피로딩 결정을 달성할 수 있는가?
• RQ4 다양한 시스템 부하에서 제안된 방법과 비례 공유(PS) 방식 간의 응답 시간 성능은 어떻게 비교되는가?
• RQ5 제안된 분산 알고리즘의 수렴 행동과 계산 복잡도는 어떠한가?

주요 결과

• 제안된 DITOA 알고리즘은 다른 방법들보다 빠른 속도로 나시 균형에 수렴하며, 낮은 계산 복잡도를 유지한다.
• 모든 시스템 이용률 수준(0.1X, 0.4X, 0.7X)에서 DITOA의 평균 응답 시간은 비례 공유(PS) 방법보다 낮다.
• 저이용률에서 전송 지연이 지배적인 상황에서 DITOA와 PS 간의 성능 격차가 가장 두드러지며, DITOA의 개인 최적화 전략이 더 우수한 성능을 낸다.
• 시스템 이용률이 증가함에 따라 DITOA의 성능은 전송 지연을 생략한 전역 최적 솔루션(GOS)에 가까워진다.
• 전반적인 평균 응답 시간에서 DITOA는 PS보다 유의미하게 낮으며, 특히 중간에서 높은 부하에서 이론적 최적값(GOS)에 더 가까워진다.
• 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 분산적이고 확장 가능한 방식으로 개인 사용자 목표와 시스템 전체의 효율성을 효과적으로 균형 잡는 데 성공했음을 검증한다.