This study is about the methods of partial computation offloading decision and computing resource allocation of edge servers which uses edge computing resource and secondary cloud computing resources cooperatively in the mobile edge computing environment.The edge computing environment, which consists of an edge network connected by terminals, has low latency but lacks computing performance than typical cloud resources, making it difficult for the edge server to handle many concurrent computation offloading requests from many terminals.Therefore, the edge server needs to determine a proper computing resource allocation, secondary cloud resource usage, and computing cost to satisfy multiple computation offloading requests simultaneously and smoothly.In this edge computing environment, terminals need to determine the number of partial computations to offload in consideration of their quality-of-service(QoS) satisfaction to maximize the energy and time gains of terminals.In the edge-terminal domain, the time and energy gain of the terminal is defined based on the law of marginal utility, and then it proposes a solution to allocate computing resources using the water-filling method for the edge server, and a solution to obtain the partial computation offloading strategy for the terminals.The strategic behaviors of terminals under the proposed computing resource allocation scheme are analyzed within a game-theoretic approach.In the edge-cloud domain, it provides task scheduling and computation resource allocation methods to reduce the cost of the edge server while satisfying the operation processing deadline guaranteed to the terminal through the branch-and-bound method and heuristic method.Through numerical analysis, we show that the terminal's partial computational offloading determination method can guarantee a minimum time gain even if the number of simultaneous requests is large.In addition, the server's resource allocation and secondary cloud resource utilization determination schemes show that the utility of terminals can be secured by more than 10\% compared to other existing techniques.
본 연구는 모바일 컴퓨팅을 위하여 엣지 네트워크의 컴퓨팅 자원과 2차 클라우드 컴퓨팅 자원을 동시에 활용하는 협력 컴퓨팅 환경에서, 터미널의 비용대비 서비스 만족도를 고려한 부분적 연산 오프로딩 결정 방법과 엣지 서버의 연산 자원 할당 및 작업 스케쥴링 기법에 대해 다룬다. 터미널이 접속하는 종단 네트워크로 구성된 엣지 컴퓨팅 환경은 지연시간이 작지만 연산 성능이 일반적인 클라우드 자원보다 부족하기 때문에, 많은 터미널들의 동시다발적인 연산 오프로딩 요청을 엣지 서버가 단독으로 원활히 처리하는데 어려움이 있다. 따라서 엣지 서버는 터미널들의 동시다발적인 요청을 서비스 만족도를 만족시키며 공평하고 원활하게 처리하기 위한 서버 연산 자원 할당, 2차 클라우드 자원 이용량 및 컴퓨팅 단가를 결정해야한다. 이러한 엣지 컴퓨팅 환경에서, 터미널들은 부분적 연산 오프로딩과 병렬 컴퓨팅을 활용할 때 터미널들이 얻는 에너지 및 시간적 이득을 극대화하기 위해서 자신의 서비스 만족도를 고려하여 오프로딩하는 부분적 연산작업의 분량을 결정해야한다. 이 문제들을 풀기 위하여, 본 연구는 문제 도메인을 엣지-터미널 최적화 및 엣지-클라우드 최적화로 나누어 접근하였다. 엣지-터미널 환경에서는 터미널의 시간 및 에너지 이득을 한계효용법칙에 의거하여 정의한 후, 이를 최적화하는 터미널의 부분적 오프로딩 연산량 및 엣지 컴퓨팅 환경의 단가 및 연산 자원 할당을 워터필링 기법을 이용하여 제시하고, 그에 따른 터미널들의 전략적 행동을 게임이론으로 분석하였다. 엣지-클라우드 사이에서는 앞서 터미널에게 보장하는 연산 처리 제한 시간을 만족하면서 엣지 서버의 비용을 절감하기 위한 작업 스케쥴링 및 연산 자원 할당 방법을 분기한정법 및 휴리스틱 방법을 통하여 제시한다. 수치 분석을 통하여, 본 연구에서 제시하는 클라이언트의 부분적 연산량 결정 기법은 서버에 들어가는 오프로딩 요청 수가 많아도 최소한의 시간적 이득을 보장할 수 있다는 것을 보인다.
