[논문 리뷰] Resource Scheduling in Edge Computing: A Survey

Quyuan Luo, Shihong Hu외 3명|arXiv (Cornell University)|2021. 08. 18.

IoT and Edge/Fog Computing참고 문헌 281인용 수 7

한 줄 요약

이 종합 검토는 엣지 컴퓨팅에서 자원 스케줄링에 대한 종합적인 분석을 제공하며, 계산 오프로딩, 자원 할당 및 공급을 위한 통합 모델을 제안한다. 중심화된 및 분산된 스케줄링 기법을 핵심 성능 지표들에 대해 평가하고, 이동성, 프라이버시, 워크로드 동적 변화와 같은 핵심 과제를 밝혀내며, 확장 가능하고 실세계 적용이 가능한 엣지 시스템을 위한 향후 연구 방향을 제시한다.

ABSTRACT

With the proliferation of the Internet of Things (IoT) and the wide penetration of wireless networks, the surging demand for data communications and computing calls for the emerging edge computing paradigm. By moving the services and functions located in the cloud to the proximity of users, edge computing can provide powerful communication, storage, networking, and communication capacity. The resource scheduling in edge computing, which is the key to the success of edge computing systems, has attracted increasing research interests. In this paper, we survey the state-of-the-art research findings to know the research progress in this field. Specifically, we present the architecture of edge computing, under which different collaborative manners for resource scheduling are discussed. Particularly, we introduce a unified model before summarizing the current works on resource scheduling from three research issues, including computation offloading, resource allocation, and resource provisioning. Based on two modes of operation, i.e., centralized and distributed modes, different techniques for resource scheduling are discussed and compared. Also, we summarize the main performance indicators based on the surveyed literature. To shed light on the significance of resource scheduling in real-world scenarios, we discuss several typical application scenarios involved in the research of resource scheduling in edge computing. Finally, we highlight some open research challenges yet to be addressed and outline several open issues as the future research direction.

연구 동기 및 목표

• 엣지 컴퓨팅의 자원 스케줄링 분야에서 최신 기술을 체계적으로 검토하여, IoT 및 5G 환경에서 그 중요성이 증가하는 데에 기여한다.
• 통합 프레임워크 내에서 핵심 연구 문제인 계산 오프로딩, 자원 할당, 자원 공급을 식별하고 분석한다.
• 중앙집중식 및 분산식 스케줄링 기법을 비교하여 성능, 확장성, 적응 가능성 측면에서의 상호 상충 관계를 평가한다.
• 이동성, 프라이버시 보존, 워크로드 동적 변화, 통신-계산-저장소(또는 CCS) 자원의 통합 스케줄링과 같은 열린 과제를 부각시킨다.
• 실세계 구현 및 평가를 위한 주요 병목 현상과 유망한 연구 방향을 제시하여 향후 연구를 이끌어낸다.

제안 방법

• 엣지 환경에서 계산 오프로딩의 표준화된 표현을 위해 통합 오프로딩 모델을 제안한다.
• 기존 자원 스케줄링 기법을 중심화된 운영 모드와 분산된 운영 모드로 분류하여 각각의 아키텍처 및 메커니즘을 분석한다.
• 연구 논문들을 계산 오프로딩, 자원 할당, 자원 공급의 세 가지 핵심 문제 기반으로 분류하고, 세부적인 기술적 분석을 제공한다.
• iFogSim, EdgeCloudSim, MyiFogSim 등의 시뮬레이션 도구를 사용하여 스케줄링 알고리즘을 평가하며, 실제 시스템의 실현 가능성과 테스트베드 검증에 중점을 둔다.
• 지연, 에너지 소비, QoS, QoE, 신뢰성, 로드 밸런싱 등의 6개의 주요 성능 지표를 도입하여 연구 간 평가의 표준화를 도모한다.
• 스마트 시티, 자율 주행 차량, VR/AR 등의 응용 중심 시나리오를 통합하여 스케줄링 과제와 해결책을 맥락화한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 엣지 컴퓨팅 환경에서 계산 오프로딩 전략을 표준화하고 비교할 수 있는 통합 모델을 수립할 수 있는가?
• RQ2 중앙집중식 대비 분산식 자원 스케줄링 간의 주요 차이점, 장점 및 한계는 무엇인가?
• RQ3 사용자 이동성, 워크로드 동적 변화, 프라이버시 우려가 자원 스케줄링 알고리즘의 효과성과 안정성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 엣지 컴퓨팅에서 자원 스케줄링 기법을 평가하고 벤치마킹하기 위해 고려해야 할 핵심 성능 지표는 무엇인가?
• RQ5 통신, 계산, 저장소 자원의 통합 스케줄링에서 주요 열린 과제는 무엇이며, 이를 어떻게 해결할 수 있는가?

주요 결과

• 대부분의 기존 연구에서 작업 처리 시간은 현지 처리, 전송 및 오프로딩 시간의 합으로 간주되며, 캐싱 및 큐잉 지연의 영향은 무시된다.
• 통신, 계산, 저장소 자원의 통합 스케줄링을 고려한 연구는 소수에 불과하여 통합 자원 조율 측면에서 상당한 연구 격차가 존재한다.
• 현재 평가에서는 iFogSim 및 EdgeCloudSim 등의 시뮬레이션 도구에 크게 의존하고 있으며, 실제 엣지 테스트베드나 프로토타입에서의 검증은 제한적이다.
• 사용자 이동성은 오프로딩 및 캐싱 결정에 상당한 영향을 미치지만, 대부분의 스케줄링 모델에서 무시되거나 과도하게 단순화되어 있다.
• 프라이버시 및 신뢰 메커니즘은 개발이 부족하여, 전송 및 처리 중 데이터 泄露에 취약한 경우가 많다.
• 워크로드 예측 및 로드 밸런싱는 신뢰할 수 있는 서비스를 위해 필수적이지만, 대부분의 연구는 피크 부하 압력을 고려하지 않은 이상적인 이론적 워크로드를 가정한다.