MEC 시스템에서 태스크 파티셔닝 기법의 성능 비교 (Performance Comparison of Task Partitioning Methods in MEC System)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보처리학회
· 수록지 정보 : 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 / 11권 / 5호 / 139 ~ 146페이지
· 저자명 : 문성원, 임유진

초록

최근 사물 인터넷의 발전과 함께 차량과 IT 기술의 융합되어 자율주행과 같은 고성능의 어플리케이션들이 등장하면서 멀티 액세스 엣지 컴퓨팅(MEC)이 차세대 기술로 부상하였다. 이런 계산 집약적인 태스크들을 낮은 지연시간 안에 제공하기 위해, 여러 MEC 서버(MECS)들이 협력하여해당 태스크를 수행할 수 있도록 태스크를 파티셔닝하는 기법들이 많이 제안되고 있다. 태스크 파티셔닝과 관련된 연구들은 모바일 디바이스에서태스크를 파티셔닝하여 여러 MECS들에게 오프로딩을 하는 기법과 디바이스에서 MECS로 오프로딩한 후 해당 MECS에서 파티셔닝하여 다른 MECS들에게 마이그레이션하는 기법으로 나누어볼 수 있다. 본 논문에서는 오프로딩과 마이그레이션을 이용한 파티셔닝 기법들을 파티셔닝 대상 선정방법 및 파티셔닝 개수 변화에 따른 서비스 지연시간, 거절률 그리고 차량의 에너지 소비량 측면에서의 성능을 분석하였다. 파티셔닝 개수가 증가할수록 지연시간의 성능은 향상하나, 거절률과 에너지 소모량의 성능은 감소한다.

영어초록

With the recent development of the Internet of Things (IoT) and the convergence of vehicles and IT technologies, high-performanceapplications such as autonomous driving are emerging, and multi-access edge computing (MEC) has attracted lots of attentions asnext-generation technologies. In order to provide service to these computation-intensive tasks in low latency, many methods have beenproposed to partition tasks so that they can be performed through cooperation of multiple MEC servers(MECSs). Conventional methodsrelated to task partitioning have proposed methods for partitioning tasks on vehicles as mobile devices and offloading them to multipleMECSs, and methods for offloading them from vehicles to MECSs and then partitioning and migrating them to other MECSs. In this paper,the performance of task partitioning methods using offloading and migration is compared and analyzed in terms of service delay, blockingrate and energy consumption according to the method of selecting partitioning targets and the number of partitioning. As the numberof partitioning increases, the performance of the service delay improves, but the performance of the blocking rate and energy consumptiondecreases.

참고자료

· 없음