文獻(xiàn)：A survey on computation offloading modeling for edge computing

一、介紹

邊緣計(jì)算：在網(wǎng)絡(luò)邊緣、代表云服務(wù)的下游數(shù)據(jù)和代表物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的上游數(shù)據(jù)上執(zhí)行計(jì)算。
優(yōu)勢：
計(jì)算或云計(jì)算包括：與本地計(jì)算相比，EC可以克服終端設(shè)備（ED）有限計(jì)算能力的限制。與向遠(yuǎn)程云卸載計(jì)算相比，EC可以避免將某些任務(wù)卸載到遠(yuǎn)程云導(dǎo)致的高延遲。

計(jì)算卸載將計(jì)算任務(wù)卸載到EC，由傳輸過程、遠(yuǎn)程執(zhí)行過程和結(jié)果發(fā)回過程組成。
關(guān)鍵因素：任務(wù)分區(qū)、卸載決策、資源分配（計(jì)算資源、通信資源和能量）。
卸載目標(biāo)：找到最佳解決方案（怎么劃分任務(wù)、分配資源）

二、邊緣計(jì)算相關(guān)調(diào)查

Mobile edge computing: A survey.強(qiáng)調(diào)了MEC相關(guān)的研究和未來方向。
A survey on computation offloading for mobile edge computing information簡要討論了一些卸載算法，根據(jù)不同的目標(biāo)對其進(jìn)行分類，如執(zhí)行延遲最小化、能耗最小化以及能耗和執(zhí)行延遲之間的權(quán)衡。

三、邊緣計(jì)算架構(gòu)和框架

兩層架構(gòu)使EC能夠單獨(dú)處理計(jì)算任務(wù)，而在三層架構(gòu)中，EC作為云計(jì)算的補(bǔ)充。
1）兩層架構(gòu)/框架ED-EC
EC框架：MAUI——ULOOF——ETSI MEC（移動邊緣系統(tǒng)級、移動邊緣主機(jī)級和網(wǎng)絡(luò)級）
2）三層架構(gòu)/框架ED-EC-Cloud
3）特定應(yīng)用程序的體系結(jié)構(gòu)/框架
Stack4things as a fog computing platform for smart city applications
Stack4Things EC平臺為用戶提供基于云的虛擬化網(wǎng)絡(luò)、情境化和智能城市應(yīng)用程序的復(fù)雜事件處理。

Evaluation of docker as edge computing platform.
評估了Docker作為EC平臺時的性能。作者評估了資源和服務(wù)管理、容錯和緩存等功能。他們認(rèn)為Docker在基于VM的EC平臺上提供了快速部署、彈性和良好性能。
4）討論
雙層體系結(jié)構(gòu)在邊緣處理所有任務(wù)，因此它適用于時間敏感的應(yīng)用程序。
三層架構(gòu)適用于同時具有時間敏感任務(wù)和計(jì)算密集型任務(wù)的應(yīng)用程序。時間敏感任務(wù)在邊緣處理，計(jì)算密集型任務(wù)在云上執(zhí)行。

Serverless computing: Current trends and open problems
無服務(wù)器計(jì)算是指構(gòu)建和運(yùn)行不需要服務(wù)器管理的應(yīng)用程序的概念。

四、計(jì)算卸載分類

1、基于卸載流程的分類

1）從EDs到EC的卸載；
ED在本地執(zhí)行計(jì)算任務(wù)或?qū)⑵湫遁d到EC。
2） 從EC卸載到云計(jì)算；
EC被認(rèn)為是云計(jì)算的補(bǔ)充。ED總是將其任務(wù)發(fā)送到附近的EC服務(wù)器，該服務(wù)器決定是自己執(zhí)行接收到的任務(wù)還是將其卸載到云。
EC處理延遲敏感的任務(wù)；云處理延遲容忍的任務(wù)。
3） 從一個EC服務(wù)器卸載到另一個（其他）；
當(dāng)一個EC服務(wù)器接收到計(jì)算任務(wù)時，它決定在本地執(zhí)行該任務(wù)或?qū)⑵湫遁d到同一集群內(nèi)的其他EC服務(wù)器。
4） 分層卸載。
任務(wù)可以卸載到不同層，如果任務(wù)是可分割的，它可以分為四部分：一部分用于本地執(zhí)行，一部分用于EC，一部分為云，最后一部分被拒絕。

2、基于卸載場景的分類

1）一對一場景；
一個ED和一個EC服務(wù)器組成的系統(tǒng)。
2）一對多場景；
一個ED和多個EC服務(wù)器，ED決定是否卸載，并決定應(yīng)將任務(wù)卸載到哪個服務(wù)器。
3）多對一場景；
多個ED和一個EC服務(wù)器。多個ED將其任務(wù)卸載到一臺服務(wù)器。
4）多對多場景的卸載。
分布式方法更適合解決多對多卸載問題。

3、討論

集中式建模方法適用于一對一或一對多卸載場景，而分布式建模適用于多對一或多對多場景。

五、卸載相關(guān)技術(shù)

卸載模式：二進(jìn)制卸載、部分卸載（并行、順序）
信道模型：干擾模型、無干擾模型
計(jì)算模型：延遲、能耗
能量收集模型：確定性、隨機(jī)性

1、卸載模式：

二進(jìn)制模式：任務(wù)的數(shù)據(jù)集必須作為一個整體在EC服務(wù)器上本地或遠(yuǎn)程執(zhí)行。適用于無法分區(qū)的簡單任務(wù)。
使用窮舉搜索可以解決二進(jìn)制卸載問題，N個終端設(shè)備的決策數(shù)量為2^N。為了降低計(jì)算復(fù)雜性，采用一些優(yōu)化算法或方法。
部分卸載模式：允許任務(wù)分區(qū)。任務(wù)被劃分為幾個組件，這些組件被卸載到EC服務(wù)器，或者一些組件在本地執(zhí)行。適用于由多個并行段組成的一些復(fù)雜任務(wù)。
可分區(qū)任務(wù)：面向數(shù)據(jù)分區(qū)的任務(wù)、面向代碼分區(qū)的任務(wù)和連續(xù)執(zhí)行任務(wù)。
在卸載模型中，這些任務(wù)分為兩類：并行或順序。
并行執(zhí)行的組件：卸載策略只需要決定將組件放置在何處。
順序執(zhí)行的組件：組件之間存在依賴關(guān)系，需要定義組件的位置及其調(diào)度。分量之間依賴關(guān)系用有向無環(huán)圖描述。
優(yōu)化目標(biāo)：找到最佳卸載比率，即卸載的比特與總比特的比率。

2、信道模型

在無線接入網(wǎng)覆蓋范圍內(nèi)，建立多個用戶無線信道連接時所使用的方法就是多址技術(shù)。多址技術(shù)解決的就是多個用戶同時接入網(wǎng)絡(luò)時，如何有效區(qū)分的問題。
多址技術(shù)：FDMA（頻分多址）、TDMA（時分多址）、CDMA（碼分多址）、SDMA（空分多址）、OFDMA（正交頻分多址）。
FDMA（頻分多址是以不同的頻率信道實(shí)現(xiàn)多址通信的。把總帶寬分隔成多個正交的信道，每個用戶占用一個信道。
TDMA（時分多址是以不同時隙來實(shí)現(xiàn)多址通信的。允許多個用戶在不同的時間片（時隙）來使用相同的頻率。
CDMA（碼分多址是以不同的代碼序列來實(shí)現(xiàn)通信的。每個用戶分配各自特定的地址碼，利用公共信道來傳輸信息。地址具有準(zhǔn)正交性，接收端唯有使用完全一致的地址碼才能解調(diào)信號。
SDMA（空分多址是以不同的方位信息來實(shí)現(xiàn)多址通信的。假設(shè)房間里有一個盲人，但他能夠根據(jù)話語傳來的不同方向區(qū)別不同的發(fā)言者，即便是這些發(fā)言者同時發(fā)言。那么這個盲人就具有一項(xiàng)特異功能——空分多址（SDMA）。
OFDMA（正交頻分多址正交頻分多址是頻分多址的延伸。OFDMA 技術(shù)與 OFDM 技術(shù)相比，用戶可以選擇條件較好的子載波進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，而不是在整個頻道內(nèi)傳送。

對于無干擾模型，例如使用時分多址（TDMA）或正交頻分多址（OFDMA）。傳輸速率為：

傳輸速率模型中（信道增益和復(fù)高斯白噪聲的方差）是恒定的時，根據(jù)凸函數(shù)找到最佳解決方案。如果參數(shù)不是恒定的，則應(yīng)考慮白高斯信道噪聲和信道增益的隨機(jī)過程。

對于使用碼分多址（CDMA）的干擾模型。傳輸速率為：

An efficient computation offloading management scheme in the densely deployed small cell networks with mobile edge computing
ED可以連接到宏基站（MBS）或小蜂窩基站（SBS）。ED和MBS之間的通信被認(rèn)為是無干擾的，因此（1）被用于傳輸速率計(jì)算。當(dāng)ED和SBS之間的通信考慮到干擾時，（2）用于計(jì)算傳輸速率。
3、計(jì)算模型
能耗優(yōu)化和延遲最小化
4、能量收集模型
略。

六、計(jì)算卸載模型

計(jì)算卸載操作：
卸載決策：任務(wù)卸載到哪，任務(wù)怎么分區(qū)。
服務(wù)器選擇：一對多場景，選擇合適的服務(wù)器。
無線資源分配：分配給任務(wù)的頻率、時間等。
傳輸功率設(shè)置：為任務(wù)傳輸設(shè)置適當(dāng)?shù)墓β省?br>計(jì)算資源分配：本地、邊緣的計(jì)算資源分配。
時隙劃分：無線功率傳輸WPT場景。（EH、卸載）

計(jì)算卸載目標(biāo)：
延遲最小化：傳輸延遲和執(zhí)行延遲。
能源消耗最小化：卸載的情況下傳輸和執(zhí)行所消耗的能源。
任務(wù)丟棄最小化：最小化由于資源不足而導(dǎo)致的任務(wù)丟棄。
計(jì)算速率最大化：能量和計(jì)算資源限制的情況下。
計(jì)算效率最大化：計(jì)算效率是總計(jì)算比特?cái)?shù)除以消耗的能量。
支付最小化：ED必須為EC或云計(jì)算中使用的資源付費(fèi)的場景。

優(yōu)化工作：（非）凸優(yōu)化、MDP、博弈論、Lyapunov優(yōu)化和機(jī)器學(xué)習(xí)。
1、凸和非凸優(yōu)化
2、馬爾可夫決策過程
3、博弈論
4、李雅普諾夫優(yōu)化
5、機(jī)器學(xué)習(xí)
6、其他建模方法：PSO、GA……
Maga: A mobility-aware computation offloading decision for distributed mobile cloud computing
使用遺傳算法進(jìn)行卸載建模，其中染色體編碼為n（任務(wù)數(shù)）整數(shù)，每個整數(shù)表示相應(yīng)任務(wù)的卸載策略。目標(biāo)是在滿足作業(yè)完成時間要求的同時，提高卸載成功率并降低ED的能耗。

Fine-granularity based application offloading policy in cloud-enhanced small cell networks
卸載問題被表述為具有延遲約束的0-1整數(shù)規(guī)劃模型。為了解決這個問題，作者提出了一種稱為二進(jìn)制粒子群優(yōu)化（BPSO）的算法，其中每個被稱為“粒子”的個體都代表一個潛在的解決方案。每個“粒子”遵循兩個解決方案。一個是自己的最佳解決方案，另一個是群體的最佳解決辦法。隨著發(fā)展，可以確定最佳卸載解決方案。
卸載建模方法的比較
場景：集中式/分布式；是否可擴(kuò)展；靜態(tài)/動態(tài)
（非）凸優(yōu)化具有實(shí)現(xiàn)全局或接近全局優(yōu)化的優(yōu)點(diǎn)。但是需要引入一個集中的實(shí)體來收集所有必要的信息并為所有用戶做出決策，模型不可擴(kuò)展，不適合大規(guī)模的卸載場景。（非）凸優(yōu)化靜態(tài)建模，不適用于信道條件和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞拳h(huán)境頻繁變化的動態(tài)卸載場景。
MDP的好處是它可以應(yīng)用于集中式和分布式場景。但是存在信息收集的問題，MDP不可擴(kuò)展。
博弈論建模的優(yōu)勢在于其固有的分布式特性，在大規(guī)模卸載場景中運(yùn)行良好。但是博弈論建模只能保證實(shí)現(xiàn)納什均衡，而納什均衡可能不是全局最優(yōu)解。
Lyapunov優(yōu)化可以同時實(shí)現(xiàn)卸載優(yōu)化和Lyapunov-漂移優(yōu)化。Lyapunov優(yōu)化是一種集中式建模方法。只能實(shí)現(xiàn)局部優(yōu)化。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)適用于高復(fù)雜度大規(guī)模卸載場景，適合于動態(tài)場景。但是支持強(qiáng)化學(xué)習(xí)通常超出了ED的能力。

七、研究挑戰(zhàn)

1、邊緣智能中的卸載建模

2、異構(gòu)任務(wù)和計(jì)算單元的卸載建模

在實(shí)踐中有多種任務(wù)。例如，一些任務(wù)是搶先的（即，任務(wù)可以搶先其他任務(wù)），而其他任務(wù)則不是。這種任務(wù)的異構(gòu)性顯著增加了建模的復(fù)雜性。異構(gòu)性也可能來自計(jì)算單元（硬件）。

3、利用SDN技術(shù)卸載建模

4、大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中的卸載建模

大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)顯著增加了所有類型卸載模型的復(fù)雜性，這又增加了卸載決策延遲，從而導(dǎo)致整個卸載延遲的增加。
大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中的信息收集可能會使網(wǎng)絡(luò)過載，并違反卸載決策的實(shí)時要求。

5、移動場景中的卸載建模

ED——EC，移動ED需要確保服務(wù)連續(xù)性和QoS要求。
移動面臨問題：遷移成本與延遲和通信成本降低之間存在權(quán)衡。

6、安全和隱私

在ED和EC服務(wù)器之間提供保密性、完整性、可用性、訪問控制和身份驗(yàn)證等機(jī)制，以便保護(hù)計(jì)算卸載過程。
EC服務(wù)器充當(dāng)ED的安全代理。由于ED的異構(gòu)性，包括各種類型的通信標(biāo)準(zhǔn)、動態(tài)安全配置（或更新）等，這種機(jī)制需要全面的安全保護(hù)。

八、結(jié)論

大多數(shù)使用狀態(tài)-動作模型來描述計(jì)算卸載。使用人工智能方法來解決狀態(tài)-動作模型描述的問題的基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)RL的方案在EC的計(jì)算卸載方面比其他方案具有一些優(yōu)勢。
邊緣智能EI中的計(jì)算卸載應(yīng)該是需要進(jìn)一步研究的主要領(lǐng)域。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-754531.html

到了這里，關(guān)于#13文獻(xiàn)學(xué)習(xí)--邊緣計(jì)算的計(jì)算卸載建模綜述的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！