Selecting the best resource for service performance in a smart space is one of the key goals of mobile edge computing, which makes up the edge cloud. As more and more devices in the Internet of Things (IoT) environment become service-specific and edge cloud service requirements become more diverse, it is difficult to accurately measure resource capabilities with previous utility functions based solely on computation metrics such as CPU and memory. In this paper, we propose a resource allocation scheme for efficient mobile edge cloud through context awareness. We present three contexts that can influence resource capability from various service cases and express how the ability of each resource element can be changed through generalized utility function. Our proposed scheme has been verified by experiments performed through actual service scenarios and selected resources optimized for service requirements.
스마트 공간에서 서비스 성능측면에 가장 적합한 리소스를 선택하는 것은 엣지 클라우드를 구성하는 모바일 엣지 컴퓨팅 분야의 핵심 목표 중 하나이다. 사물인터넷 환경에서 점점 더 많은 기기들이 서비스 별 특화된 기능을 보유하게 되고, 엣지 클라우드 서비스 요구사항이 다양해짐에 따라 컴퓨팅 능력만을 기반으로 한 이전의 효용함수로는 리소스 능력을 정확하게 측정하기 어렵다. 본 논문에서는 상황 인지를 통해 효율적인 모바일 엣지 클라우드를 위한 리소스 할당 기법을 제안한다. 다양한 서비스 케이스로 부터 리소스 능력에 영향을 줄 수 있는 세 가지 컨텍스트를 제시하고 각 리소스 요소별로 능력이 어떻게 달라질 수 있는지를 일반화된 효용함수로 표현하였다. 이 기법은 실제 서비스 시나리오를 통해 수행된 실험으로 검증되었으며, 서비스 요구사항에 최적화된 리소스를 선택하였다.
