移動邊緣計算的資源管理技術分析

丁健

摘 ? 要：移動邊緣計算技術可以有效減少延遲和移動能耗，解決5G的關鍵挑戰。無線和計算資源的管理對于移動邊緣計算系統實現節能和低時延有著關鍵的作用。文章對移動邊緣計算系統中的資源管理技術進行了分類，并對各類型進行了詳細分析。

關鍵詞：移動邊緣計算;5G;資源管理

在物聯網和5G通信的驅動下，近年來，移動計算已經發生了范式上的變化，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、網絡控制和存儲移動到網絡邊緣，以便在資源有限的移動終端設備上使用計算密集型和延遲關鍵型應用程序，MEC基本結構如圖1所示。MEC可以有效減少延遲和移動能耗，解決5G的關鍵挑戰。無線和計算資源的管理對于MEC系統實現節能和低時延有著關鍵的作用。

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

1 ? ?單用戶MEC系統

單用戶MEC系統有3種常用的任務模型：二元確定性任務模型卸載、部分卸載的確定性任務模型和隨機任務模型。下面將對單用戶MEC系統中的3種情況進行分析。

1.1 ?二進制確定性任務模型

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

1.2 ?部分卸載的確定性任務模型

部分卸載的確定性任務模型允許靈活的數據分割，運算相對復雜的移動應用程序可以分解成一組較小的子任務，耗時或耗能大的子任務可以卸載到MEC服務器進行計算。聯合優化卸載比、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，部分卸載可以實現更大的節能和更小的計算延遲。

1.3 ?隨機任務模型

資源管理策略也可以用于隨機任務模型的MEC系統中，將已經到達但尚未執行的任務加入緩沖區隊列。因此，此類系統的長期性能（比如長期平均能耗和執行延遲）顯得更重要。對于隨機任務模型，任務到達和信道的時間相關性可以用來設計自適應動態計算卸載策略。

2 ? ?多用戶MEC系統

多用戶MEC系統由共享一個邊緣服務器的多個移動設備組成，系統中多用戶聯合無線和計算資源分配、MEC服務器調度、多用戶合作邊緣計算是新的挑戰點。

2.1 ?聯合無線和計算資源分配

用戶MEC系統中無線資源和計算資源有限，所以系統的設計關鍵是如何分配有限的無線和計算資源給多個移動設備以實現系統級目標（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服務器根據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備。（2）分布式資源分配中，系統會使用博弈論和分解技術進行設計，計算任務被設定為在本地執行后者通過一個或多個干擾信道完全卸載到MEC服務器進行計算。

2.2 ?MEC服務器調度

為了有效降低多用戶的能耗和計算延遲，MEC服務器的調度設計應該將更高的優先級分配給延遲要求更嚴格、計算負載更重的用戶。此外，通過并行計算可以進一步提高服務器的計算速度。

2.3 ?多用戶合作邊緣計算

通過點對點移動協同邊緣計算可以清除大量的分布式計算資源，緩解網絡擁塞，提高資源利用率，實現無所不在的計算。此外，還能通過終端直通（Device-to-Device，D2D）技術進行短距離傳輸，實現計算資源和結果的共享。

3 ? ?有異構服務器的MEC系統

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

在服務器選擇上，考慮具有多個計算任務和異構服務器的MEC系統。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轉移到遠程中心云服務器，并將延遲敏感的任務轉移到邊緣服務器。

服務器協作可以顯著提高MEC服務器的計算效率和資源利用率。更重要的是，它可以平衡網絡上的計算負載分布，從而在更好地利用資源的同時，減少計算延遲。此外，服務器協作設計還應考慮時間和空間計算任務到達量、服務器的計算能力、時變信道和服務器的收益。

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、用戶與服務器之間的距離、通道條件和服務器的計算能力。具體地說，當用戶遠離其原始MEC服務器時，最好將計算遷移到附近的服務器。

4 ? ?結語

MEC用分布式部署于接入網的計算節點取代傳統位于核心網的數據中心網絡，減小移動設備與計算服務器的距離，從而減小任務執行時延與能耗，并提供高可靠的計算服務。無線和計算資源的管理對于MEC系統實現節能和低時延有著關鍵的作用。文章結合資源管理技術的分類，詳細分析了單用戶MEC系統、多用戶MEC系統和有異構MEC服務系統中的資源管理技術。

[參考文獻]

[1]李子姝，謝人超，孫禮，等.移動邊緣計算綜述[J].電信科學，2018（1）：87-101.

[2]宋曉詩，閆巖，王夢源.面向5G的MEC系統關鍵技術[J].中興通訊技術，2018（1）：21-25.

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