移動邊緣計算的資源管理技術(shù)分析

丁健

摘 ? 要：移動邊緣計算技術(shù)可以有效減少延遲和移動能耗，解決5G的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。無線和計算資源的管理對于移動邊緣計算系統(tǒng)實現(xiàn)節(jié)能和低時延有著關(guān)鍵的作用。文章對移動邊緣計算系統(tǒng)中的資源管理技術(shù)進(jìn)行了分類，并對各類型進(jìn)行了詳細(xì)分析。

關(guān)鍵詞：移動邊緣計算;5G;資源管理

在物聯(lián)網(wǎng)和5G通信的驅(qū)動下，近年來，移動計算已經(jīng)發(fā)生了范式上的變化，從集中式移動云計算走向移動邊緣計算（Mobile Edge Computing，MEC）[1-3]。MEC的主要特點是將移動計算、網(wǎng)絡(luò)控制和存儲移動到網(wǎng)絡(luò)邊緣，以便在資源有限的移動終端設(shè)備上使用計算密集型和延遲關(guān)鍵型應(yīng)用程序，MEC基本結(jié)構(gòu)如圖1所示。MEC可以有效減少延遲和移動能耗，解決5G的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。無線和計算資源的管理對于MEC系統(tǒng)實現(xiàn)節(jié)能和低時延有著關(guān)鍵的作用。

本文對MEC系統(tǒng)資源管理進(jìn)行了分類，并對各類型進(jìn)行了詳細(xì)分析說明，具體內(nèi)容如圖2所示。首先，從簡單的單用戶系統(tǒng)（包括單個移動設(shè)備和單一MEC服務(wù)器）開始，闡述關(guān)鍵設(shè)計考慮因素和基本設(shè)計方法。其次，討論更復(fù)雜的多用戶MEC系統(tǒng)，該系統(tǒng)需要對多個卸載用戶競爭使用無線電和服務(wù)器計算資源的情況進(jìn)行協(xié)調(diào)。最后，討論具有異構(gòu)服務(wù)器的MEC系統(tǒng)，此系統(tǒng)中不僅能夠自由選擇服務(wù)器也允許服務(wù)器之間的合作，這樣的網(wǎng)絡(luò)級操作可以顯著增強MEC系統(tǒng)的性能。

1 ? ?單用戶MEC系統(tǒng)

單用戶MEC系統(tǒng)有3種常用的任務(wù)模型：二元確定性任務(wù)模型卸載、部分卸載的確定性任務(wù)模型和隨機任務(wù)模型。下面將對單用戶MEC系統(tǒng)中的3種情況進(jìn)行分析。

1.1 ?二進(jìn)制確定性任務(wù)模型

二進(jìn)制確定性任務(wù)模型需要考慮二進(jìn)制卸載任務(wù)是在邊緣執(zhí)行還是在本地計算。由于無線通信的數(shù)據(jù)速率是不恒定的，與發(fā)射功率和信道質(zhì)量有關(guān)。這需要進(jìn)行能量適配和數(shù)據(jù)傳輸機制的控制策略設(shè)計以簡化卸載過程。此外，由于CPU能耗隨CPU周期頻率呈超線性增長，使用動態(tài)電壓頻率調(diào)整（Dynamic Voltage and Frequency Scaling，DVFS）技術(shù)可以將移動執(zhí)行的計算能耗降至最低。

1.2 ?部分卸載的確定性任務(wù)模型

部分卸載的確定性任務(wù)模型允許靈活的數(shù)據(jù)分割，運算相對復(fù)雜的移動應(yīng)用程序可以分解成一組較小的子任務(wù)，耗時或耗能大的子任務(wù)可以卸載到MEC服務(wù)器進(jìn)行計算。聯(lián)合優(yōu)化卸載比、傳輸功率和CPU周期頻率可以最小化時延和移動能耗。與二元卸載相比，部分卸載可以實現(xiàn)更大的節(jié)能和更小的計算延遲。

1.3 ?隨機任務(wù)模型

資源管理策略也可以用于隨機任務(wù)模型的MEC系統(tǒng)中，將已經(jīng)到達(dá)但尚未執(zhí)行的任務(wù)加入緩沖區(qū)隊列。因此，此類系統(tǒng)的長期性能（比如長期平均能耗和執(zhí)行延遲）顯得更重要。對于隨機任務(wù)模型，任務(wù)到達(dá)和信道的時間相關(guān)性可以用來設(shè)計自適應(yīng)動態(tài)計算卸載策略。

2 ? ?多用戶MEC系統(tǒng)

多用戶MEC系統(tǒng)由共享一個邊緣服務(wù)器的多個移動設(shè)備組成，系統(tǒng)中多用戶聯(lián)合無線和計算資源分配、MEC服務(wù)器調(diào)度、多用戶合作邊緣計算是新的挑戰(zhàn)點。

2.1 ?聯(lián)合無線和計算資源分配

用戶MEC系統(tǒng)中無線資源和計算資源有限，所以系統(tǒng)的設(shè)計關(guān)鍵是如何分配有限的無線和計算資源給多個移動設(shè)備以實現(xiàn)系統(tǒng)級目標(biāo)（比如最低總量的移動能耗）。在多用戶場景下，考慮無線資源與計算資源聯(lián)合管理的示意如圖3所示。目前，研究主要有集中式資源分配和分布式資源分配兩種機制：（1）集中式資源分配中，MEC服務(wù)器根據(jù)獲得的所有移動信息作出資源分配決策，并將決策通知給移動設(shè)備。（2）分布式資源分配中，系統(tǒng)會使用博弈論和分解技術(shù)進(jìn)行設(shè)計，計算任務(wù)被設(shè)定為在本地執(zhí)行后者通過一個或多個干擾信道完全卸載到MEC服務(wù)器進(jìn)行計算。

2.2 ?MEC服務(wù)器調(diào)度

為了有效降低多用戶的能耗和計算延遲，MEC服務(wù)器的調(diào)度設(shè)計應(yīng)該將更高的優(yōu)先級分配給延遲要求更嚴(yán)格、計算負(fù)載更重的用戶。此外，通過并行計算可以進(jìn)一步提高服務(wù)器的計算速度。

2.3 ?多用戶合作邊緣計算

通過點對點移動協(xié)同邊緣計算可以清除大量的分布式計算資源，緩解網(wǎng)絡(luò)擁塞，提高資源利用率，實現(xiàn)無所不在的計算。此外，還能通過終端直通（Device-to-Device，D2D）技術(shù)進(jìn)行短距離傳輸，實現(xiàn)計算資源和結(jié)果的共享。

3 ? ?有異構(gòu)服務(wù)器的MEC系統(tǒng)

為了實現(xiàn)無處不在的邊緣計算，提出了異構(gòu)MEC（Het-MEC）系統(tǒng)，包括一個中央云和多個邊緣服務(wù)器。多層云/邊緣云之間的協(xié)調(diào)和交互作用引入了許多有趣的新研究挑戰(zhàn)。最新的研究主要集中在服務(wù)器選擇、合作和計算遷移方面。

在服務(wù)器選擇上，考慮具有多個計算任務(wù)和異構(gòu)服務(wù)器的MEC系統(tǒng)。為了減少計算延遲，最好將延遲不敏感但計算密集型的任務(wù)轉(zhuǎn)移到遠(yuǎn)程中心云服務(wù)器，并將延遲敏感的任務(wù)轉(zhuǎn)移到邊緣服務(wù)器。

服務(wù)器協(xié)作可以顯著提高M(jìn)EC服務(wù)器的計算效率和資源利用率。更重要的是，它可以平衡網(wǎng)絡(luò)上的計算負(fù)載分布，從而在更好地利用資源的同時，減少計算延遲。此外，服務(wù)器協(xié)作設(shè)計還應(yīng)考慮時間和空間計算任務(wù)到達(dá)量、服務(wù)器的計算能力、時變信道和服務(wù)器的收益。

計算遷移是MEC中移動管理的一種有效方法。遷移或不遷移的決策取決于遷移開銷、用戶與服務(wù)器之間的距離、通道條件和服務(wù)器的計算能力。具體地說，當(dāng)用戶遠(yuǎn)離其原始MEC服務(wù)器時，最好將計算遷移到附近的服務(wù)器。

4 ? ?結(jié)語

MEC用分布式部署于接入網(wǎng)的計算節(jié)點取代傳統(tǒng)位于核心網(wǎng)的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)，減小移動設(shè)備與計算服務(wù)器的距離，從而減小任務(wù)執(zhí)行時延與能耗，并提供高可靠的計算服務(wù)。無線和計算資源的管理對于MEC系統(tǒng)實現(xiàn)節(jié)能和低時延有著關(guān)鍵的作用。文章結(jié)合資源管理技術(shù)的分類，詳細(xì)分析了單用戶MEC系統(tǒng)、多用戶MEC系統(tǒng)和有異構(gòu)MEC服務(wù)系統(tǒng)中的資源管理技術(shù)。

[參考文獻(xiàn)]

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[3]田輝，范紹帥，呂昕辰，等.面向5G需求的移動邊緣計算[J].北京郵電大學(xué)學(xué)報，2017（2）：1-10.