Core Concepts
엣지 서버를 활용하여 IoT 디바이스의 작업 실행을 가속화하고 분산 계산 오프로딩 알고리즘을 제공한다.
Abstract
이 논문은 N개의 디바이스와 엣지 서버(ES)로 구성된 멀티 액세스 엣지 컴퓨팅(MEC) 시스템에서 작업 오프로딩 문제를 다룬다. 각 디바이스는 로컬 프로세서와 ES 사이에서 작업 실행을 분할할 수 있다. 이를 위해 비협조적 게임 이론 프레임워크를 사용하여 문제를 모델링한다.
대규모 디바이스 환경에서 균형 정책 계산의 복잡성을 해결하기 위해 평균장 게임(MFG) 패러다임을 활용한다.
정보 신선도를 나타내는 나이 지표(AoI)를 활용하여 전력 소비와 정보 신선도 간의 트레이드오프를 연구한다.
수치 시뮬레이션을 통해 ES의 부하가 높을수록 디바이스가 ES에 작업을 업로드하는 빈도가 낮아짐을 확인한다.
Stats
디바이스 i의 작업 도착 시간은 exp(λi) 분포를 따른다.
디바이스 i의 로컬 프로세서 서비스 시간은 exp(fi) 분포를 따른다.
디바이스 i의 송신기 서비스 시간은 exp(PT,i) 분포를 따른다.
ES의 서비스 시간은 exp(μ(N)3) 분포를 따른다.
Quotes
"엣지 컴퓨팅은 자율 주행, 창고 작업 할당, 원격 수술 시스템과 같은 시간 중요 애플리케이션에서 중요한 역할을 할 것으로 예상된다."
"기존 연구는 주로 에너지 소비 최소화, 전력-지연 트레이드오프, 서버-디바이스 부하 균형 문제에 초점을 맞추었지만, 시간 민감성 고려는 부족했다."