Today's infrastructures have changed more complex than in the past. Various types of nodes with heterogeneous processing, sensing and storage resources are highly connected by networking resources including wired and wireless links. As a result, several service types assisted by multi-resource types have emerged, such as content caching service, computation offloading service, and network function virtualization service. For these services types, an efficient method controlling multi-resource infrastructures is needed because the quality of the services (QoS) cannot be guaranteed when only one of the required resource is not sufficient.
In this paper, we study how to efficiently manage multi-resource types under several scenarios in order to enhance the quality of services, reduce system cost (e.g., delay, energy, financial cost), and support service requests as much as possible.
First, we consider content caching service assisted by networking and storage resources. We study a hybrid caching problem for achieving throughput optimality in cloud and edge-based 5G wireless networks. We propose dynamic caching algorithms considering content request arrival from mobile users, traffic congestion at backhaul, fronthaul and radio access networks, heterogeneous content sizes, and different storage capacity of cloud and edge nodes. Our caching decisions can be calculated in polynomial time while keeping constant approximation ratios to the throughput optimality.
Next, we consider mobile computation offloading service assisted by networking and processing resources. First, we study a computation offloading problem in a mobile device for achieving application throughput fairness and energy efficiency. We propose a dynamic offloading policy which controls throughput of each application, scheduling for local processing and computation offloading, CPU clock scaling, and network interface selection. Second, we study a data center management problem for achieving a maximum profit of a computation offloading service provider. We propose time-dependent pricing and dynamic server provisioning algorithm. We prove that our algorithms achieve optimal performance in a long-term sense.
Finally, we consider a general framework for infrastructures and services, assisted by multi-resource types. First, we study a multi-resource management problem when a traditional network service, network function virtualization service and computation offloading service coexist. We propose a extragradient-based sending rate control and multi-path routing algorithm in order to maximize the quality of services and while reducing the incurred system costs. We show that the proposed algorithm can be decentralized, and prove that it converges to the optimal solution. Second, we study a multi-resource management problem for Radio-Cloud cellular network systems where the core and edge resources are connected in a hierarchical structure. We propose a traffic arrival control, dynamic service chaining, process/network scheduling and beam on/off & user scheduling algorithm in order to maximize the user satisfaction.
오늘날의 인프라는 과거에 비해 굉장히 복잡해졌다. 각기 다른 프로세싱, 센싱, 스토리지 자원을 가진 다양한 노드들이 유선 및 무선 네트워크 자원을 통하여 복잡하게 연결이 되어 있다. 이에 따라 다중 자원을 활용하는 다양한 서비스들이 등장하였으며 그 예가 컨텐츠 캐싱 서비스, 컴퓨테이션 오프로딩 서비스, 네트워크 기능 가상화 서비스이다. 이러한 서비스들은 자신이 요구하는 자원중 어느 한 가지만 충족되지 않더라도 서비스의 품질을 포장할수가 없기 때문에 다중 자원 인프라를 효율적으로 관리할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 서비스의 품질을 높이거나, 시스템의 비용발생 (예: 딜레이, 에너지, 요금)을 감소시키거나, 더 많은 서비스 요청을 수용하기 위해서는 어떻게 다중 자원을 관리해야 하는지에 관한 연구를 진행한다.
먼저, 네트워크 자원과 프로세싱 자원을 함께 활용하는 컨텐츠 캐싱 서비스를 살펴본다. 우리는 클라우드와 엣지 자원으로 구성된 5G 셀룰러 네트워크 하에서 처리율 최적을 달성할 수 있는 하이브리드 캐싱 문제를 다룬다. 이를 풀기 위하여 사용자들의 컨텐츠 다운로드 요청, 백홀, 프론트홀, 무선 단의 네트워크 상태 변화, 컨텐츠별 파일 크기, 클라우드 및 엣지 노드의 주어진 캐싱 용량을 고려한 동적 캐싱 알고리즘을 제안한다. 제안 캐싱 방법은 처리율 최적에 대하여 상수의 근사 비율을 달성하면서도 선형 시간 내에 계산이 될 수 있는 장점이 있다.
다음은, 네트워크 자원과 프로세싱 자원을 함께 활용하는 모바일 컴퓨테이션 오프로딩 서비스를 살펴본다. 첫 번 째로, 모바일 단말 내에서 어플리케이션간 처리율 공평성과 단말의 에너지 소모 효율을 높이기 위한 컴퓨테이션 오프로딩 문제를 다룬다. 이를 풀기 위하여 각 어플리케이션의 처리율을 조절하고, 내부 프로세싱과 컴퓨테이션 오프로딩을 스케줄링하며, CPU 클럭 속도 제어 및 네트워크 인터페이스를 선택하는 오프로딩 폴리시를 제안한다. 두 번 째로, 오프로딩 서비스 사업자의 수익을 최대화 하기 위한 데이터 센터 관리 문제를 다룬다. 이를 풀기 위하여 시간대에 따라 요금을 책정하고 서버 자원 스케줄링 및 온/오프를 제어하는 알고리즘을 제안한다. 우리는 제안 알고리즘들이 시간 평균 측면에서 원래의 목적함수에 대한 최적값을 달성할 수 있음을 증명하였다.
마지막으로 다중 자원 타입 기반 인프라와 서비스의 일반화된 프레임워크를 살펴본다. 첫 번 째로, 전통적인 네트워크 서비스를 포함하여 네트워크 기능 가상화 서비스와 컴퓨테이션 오프로딩 서비스가 공존하는 상황에서의 다중 자원 관리 문제를 다룬다. 이를 위하여 서비스들의 품질을 높이면서 시스템의 비용을 줄일 수 있는 extragradient 기반의 전송속도 제어 및 다중 경로 라우팅 알고리즘을 제안한다. 우리는 제안 알고리즘이 분산화 되면서도 목적함수의 최적 값으로 수렴함을 증명하였다. 두 번 째로, 코어와 엣지 자원이 계층적 구조로 연결되어 있는 라디오 클라우드 기반 셀룰러 네트워크에서의 다중 자원 관리 문제를 다룬다. 이를 위하여 사용자들의 만족도를 최대화할 수 있는 사용자별 트래픽 요청 제어, 동적 서비스 체이닝, 프로세스/네트워크 스케줄링, 빔 on/off 및 사용자 스케줄링 알고리즘을 제안한다.
