[논문 리뷰] SDN-based Resource Allocation in Edge and Cloud Computing Systems: An Evolutionary Stackelberg Differential Game Approach

Jun Du, Chunxiao Jiang외 3명|arXiv (Cornell University)|2021. 09. 26.

IoT and Edge/Fog Computing인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 시간에 따라 변하는 사용자 수요를 고려하여 동적 자원 가격 설정과 할당을 최적화하기 위해 진화적 Stackelberg 미분 게임을 사용하는 SDN 기반의 하이브리드 엣지 및 클라우드 컴퓨팅(ECC) 시스템을 위한 자원 할당 프레임워크를 제안한다. 사용자 서비스 선택을 복제기법 역학으로 모델링하고 클라우드 제공자(리더)와 엣지 제공자(팔로워) 간의 리더-팔로워 게임을 설정함으로써, 장기적 유틸리티를 극대화하고 시간에 따라 변하는 사용자 수요 하에서 안정된 평형 상태로 수렴하는 최적의 가격 설정 및 자원 공유 전략을 달성한다.

ABSTRACT

Recently, the boosting growth of computation-heavy applications raises great challenges for the Fifth Generation (5G) and future wireless networks. As responding, the hybrid edge and cloud computing (ECC) system has been expected as a promising solution to handle the increasing computational applications with low-latency and on-demand services of computation offloading, which requires new computing resource sharing and access control technology paradigms. This work establishes a software-defined networking (SDN) based architecture for edge/cloud computing services in 5G heterogeneous networks (HetNets), which can support efficient and on-demand computing resource management to optimize resource utilization and satisfy the time-varying computational tasks uploaded by user devices. In addition, resulting from the information incompleteness, we design an evolutionary game based service selection for users, which can model the replicator dynamics of service subscription. Based on this dynamic access model, a Stackelberg differential game based cloud computing resource sharing mechanism is proposed to facilitate the resource trading between the cloud computing service provider (CCP) and different edge computing service providers (ECPs). Then we derive the optimal pricing and allocation strategies of cloud computing resource based on the replicator dynamics of users' service selection. These strategies can promise the maximum integral utilities to all computing service providers (CPs), meanwhile the user distribution can reach the evolutionary stable state at this Stackelberg equilibrium. Furthermore, simulation results validate the performance of the designed resource sharing mechanism, and reveal the convergence and equilibrium states of user selection, and computing resource pricing and allocation.

연구 동기 및 목표

• 5G 이종 네트워크(HetNets)에서 시간에 따라 변하는 계산 작업 수요의 도전 과제를 해결하기 위해.
• 하이브리드 엣지 및 클라우드 컴퓨팅(ECC) 시스템을 위한 효율적이고 온디맨드 기반의 자원 관리 아키텍처를 설계하기 위해.
• 부분 정보와 변화하는 사용자 선호도가 존재하는 상황에서 클라우드 컴퓨팅 자원의 최적의 가격 설정과 할당을 가능하게 하기 위해.
• 사용자 피드백의 통신 지연이 존재하더라도 시스템의 안정성과 수렴성 확보를 위해.

제안 방법

• 실시간 가시성과 엣지 및 클라우드 제공자 간의 컴퓨팅 자원에 대한 동적 관리를 가능하게 하기 위해 SDN 기반의 중앙집중식 제어 아키텍처를 설계하였다.
• 사용자 서비스 선택의 역학을 표현하기 위해 진화적 게임 모델을 사용하였으며, 이는 클라우드 및 엣지 제공자 간의 사용자 수용의 복제기법 역학을 반영한다.
• 클라우드 제공자를 리더로, 엣지 제공자를 팔로워로 설정하여 계층적 자원 거래를 모델링하기 위해 Stackelberg 미분 게임을 설정하였다.
• 게임는 시간에 따라 변하는 사용자 수요를 모델링하고, 최적의 가격 설정 및 자원 할당 전략을 위한 개방형 평형 해를 유도한다.
• 사용자 역학의 복제기법에 인구 지연(τx)을 통합하여 통신 지연 하에서의 안정성 분석을 수행하였다.
• 이론적 분석을 통해 안정성 및 진화적 안정 상태(ESS) 수렴 조건을 도출하였으며, 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 시간에 따라 변하는 사용자 수요와 정보 부족 상황에서 클라우드 및 엣지 컴퓨팅 제공자가 동적으로 자원을 공유할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 계층적 자원 거래 프레임워크에서 클라우드 및 엣지 제공자의 장기적 유틸리티를 극대화하는 가격 설정 및 자원 할당 전략은 무엇인가?
• RQ3 사용자 피드백의 통신 지연은 제공자 간 사용자 분포의 수렴성과 안정성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 사용자 선택 역학에서 진화적 안정 상태(ESS)의 존재성과 안정성을 보장하는 조건은 무엇인가?
• RQ5 다양한 계산 능력과 접근 가격은 자원 공유 메커니즘의 평형 결과에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 균형 상태에서 클라우드의 최적 자원 가격은 클라우드의 총 계산 능력(Rc)이 증가할수록 감소하며, 자원 가격에 대한 규모의 경제를 나타낸다.
• 더 높은 Rc에서 클라우드 컴퓨팅 자원의 미사용 비율(나머지 CCP)이 증가하여 척도 증가에 따른 자원 활용도 향상을 시사한다.
• 클라우드 제공자의 접근 가격(pc)이 낮을수록 균형 상태에서의 가격이 낮아지고 더 많은 클라우드 자원이 유지되어 경쟁력이 향상된다.
• 인구 지연 τx가 작을 경우(예: τx = 0.7), 동적 변동이 존재하더라도 사용자 분포가 균형 상태로 수렴함을 확인하여 시스템의 강건성을 입증한다.
• 큰 지연(예: τx = 1.7)은 수렴을 방해하므로, 적시 피드백이 안정성 유지를 위해 필수적임을 시사한다.
• 시뮬레이션 결과는 다양한 시스템 파rameter 하에서 Stackelberg 균형으로의 수렴을 확인하였으며, 제안된 가격 설정 및 자원 할당 전략의 타당성을 검증하였다.