雷 健
(中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán) 中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)陜西有限公司榆林分公司,陜西 榆林 719000)
隨著5G技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用,學(xué)者對(duì)移動(dòng)邊緣計(jì)算(Mobile Edge Computing,MEC)的研究越來(lái)越深入。2017年,Taleb等對(duì)MEC進(jìn)行擴(kuò)展,提出多接入邊緣計(jì)算概念,并介紹了其在5G中的典型應(yīng)用[1]。2018年,Zhou等從多個(gè)方面探討了通信與計(jì)算的融合,有助于實(shí)現(xiàn)移動(dòng)通信系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展[2]。
本文在前人研究的基礎(chǔ)上,進(jìn)行基于移動(dòng)邊緣計(jì)算的5G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)研究。研究?jī)?nèi)容包括3項(xiàng),即MEC網(wǎng)絡(luò)部署、計(jì)算卸載及資源分配。以上3項(xiàng)內(nèi)容是移動(dòng)邊緣計(jì)算在5G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中的主要應(yīng)用,共同在其中發(fā)揮了重要作用,是5G網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵技術(shù)。最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn),基于移動(dòng)邊緣計(jì)算的5G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò),在延遲時(shí)間、減少能耗等方面效果顯著。
MEC在5G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用首要目標(biāo)是在基站和核心網(wǎng)之間部署好MEC設(shè)備,因此下面進(jìn)行MEC網(wǎng)絡(luò)部署問(wèn)題研究。首先,了解5G網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)架構(gòu)。一般5G網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)架構(gòu)由核心/大區(qū)、本地、邊緣三級(jí)DC和基站機(jī)房四部分組成。這種架構(gòu)的特點(diǎn)決定了虛擬化網(wǎng)元功能需按照?qǐng)鼍安渴鹪诰W(wǎng)絡(luò)相應(yīng)的位置上,部署方案具有一定的靈活性[3-4]??紤]部署成本、網(wǎng)絡(luò)時(shí)延、業(yè)務(wù)需求等因素的影響,MEC一般部署在地市或邊緣匯聚機(jī)房。上述這種部署方式一般適用于對(duì)時(shí)延、帶寬要求不高的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,特點(diǎn)是能提供大范圍、較近距離的服務(wù)及云端業(yè)務(wù)支持[5]。MEC部署在不同的位置,可以滿足不同的場(chǎng)景需要。
MEC的計(jì)算任務(wù)卸載過(guò)程主要分為6個(gè)步驟,具體分析如下。
步驟1:卸載環(huán)境感知。卸載之前,需要對(duì)卸載環(huán)境進(jìn)行感知,以便為后續(xù)卸載方案的制定提供可靠的依據(jù)。
步驟2:任務(wù)分配。根據(jù)卸載環(huán)境感知結(jié)果,將計(jì)算任務(wù)進(jìn)行劃分,再?zèng)Q定是在本地核心網(wǎng)執(zhí)行還是分配到MEC服務(wù)器上執(zhí)行。
步驟3:卸載決策。確定將分配好的任務(wù)卸載于哪個(gè)信道中,制定卸載決策時(shí),需要綜合考慮各種因素,才能保證決策的合理性。
步驟4:任務(wù)傳輸。根據(jù)卸載決策將計(jì)算任務(wù)傳輸給邊緣云服務(wù)器。
步驟5:MEC服務(wù)器執(zhí)行。當(dāng)把任務(wù)成功卸載到邊緣服務(wù)器后,給每個(gè)任務(wù)配備一個(gè)虛擬機(jī),因此虛擬機(jī)運(yùn)行場(chǎng)景就是MEC執(zhí)行任務(wù)的場(chǎng)景[6]。
步驟6:結(jié)構(gòu)返回。當(dāng)邊緣云服務(wù)器完成分配到手的任務(wù)后,通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)將執(zhí)行結(jié)果傳輸給移動(dòng)客戶端[7]。
資源配置方案包括問(wèn)題規(guī)劃、約束條件設(shè)置及模型求解3個(gè)部分。
1.3.1 問(wèn)題規(guī)劃
資源配置方案的優(yōu)化目標(biāo)為在各個(gè)任務(wù)時(shí)延限制的條件下,使系統(tǒng)總能耗達(dá)到最小。公式表達(dá)式如下:
1.3.2 約束條件
(1)保證分配的子載波個(gè)數(shù)不超過(guò)子載波總個(gè)數(shù)N:
(2)保證計(jì)算資源的分配不超過(guò)MEC服務(wù)器的總計(jì)算資源:
(3)保證每個(gè)任務(wù)都在其最大時(shí)延限制內(nèi)獲得計(jì)算結(jié)果:
式中,ti為執(zhí)行任務(wù)Ti的實(shí)際時(shí)延,τi代表任務(wù)Ti所能容忍的最大時(shí)延。
1.3.3 問(wèn)題求解
對(duì)于資源配置問(wèn)題的求解,選擇遺傳算法進(jìn)行。遺傳算法是依據(jù)達(dá)爾文進(jìn)化論的優(yōu)勝劣汰的原理來(lái)篩選最優(yōu)解,具體過(guò)程如圖1所示。
為驗(yàn)證基于移動(dòng)邊緣計(jì)算的5G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的性能,借助Python平臺(tái)搭建仿真環(huán)境,進(jìn)行仿真驗(yàn)證和研究。仿真場(chǎng)景為由1個(gè)基站、多個(gè)支持MEC的蜂窩D2D通信系統(tǒng)組成,其中仿真區(qū)域的大小為1 000 m×1 000 m。
圖1 遺傳算法基本流程
運(yùn)行實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的軟硬件配置如下:處理器Intel(R) Core(TM) i7-4720 CPU@2.60GHz,內(nèi)存大小8 GB,操作系統(tǒng)Windows 7(64位),開(kāi)發(fā)平臺(tái)Python 2.7,第三方庫(kù)Numpy 1.16.2 NetworkX 1.6。
MEC數(shù)量1,系統(tǒng)帶寬10 MHz,小基站的計(jì)算能力5~10 GHz,次級(jí)用戶的計(jì)算能力2~5 GHz,小基站密度1 000 SBS.s/km,次級(jí)用戶發(fā)射功率1~2 W,用戶數(shù)據(jù)速率需求1~20 Mb/s,主用戶基站發(fā)射功率20 W,任務(wù)對(duì)于延遲的要求1~3 s,完成任務(wù)的CPU轉(zhuǎn)數(shù)100~1 000 r/min,噪聲的頻譜密度-174 dBm/Hz,最大迭代次數(shù)500等。
2.3.1 用戶平均下載時(shí)延
一個(gè)MEC協(xié)作緩存域內(nèi),所有用戶下載請(qǐng)求內(nèi)容的平均時(shí)延。下載時(shí)延的值越小,網(wǎng)絡(luò)通信越不容易出現(xiàn)擁塞,數(shù)據(jù)交互越順暢,用戶體驗(yàn)質(zhì)量越高。
2.3.2 用戶下載能耗
用戶通過(guò)5G通信網(wǎng)絡(luò)完成一次下載任務(wù)所需要的系統(tǒng)能量。能耗量越小,通信質(zhì)量越好。
2.4.1 用戶平均下載時(shí)延
從表1可以看出,隨著服務(wù)內(nèi)容數(shù)量的增多,動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的平均時(shí)延都處在增長(zhǎng)的狀態(tài),但從整體上來(lái)看,基于移動(dòng)邊緣計(jì)算的5G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的平均時(shí)延狀況要好于基于傳統(tǒng)云計(jì)算的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)時(shí)延。
2.4.2 用戶下載能耗
由表2可知,隨著服務(wù)內(nèi)容數(shù)量的不斷增長(zhǎng),用戶通過(guò)通信網(wǎng)絡(luò)完成一次下載任務(wù)所需的系統(tǒng)能量均呈現(xiàn)持續(xù)降低直到最后趨于平穩(wěn),但從整體上來(lái)看,移動(dòng)邊緣計(jì)算的通信網(wǎng)絡(luò)能耗更低,表明了移動(dòng)邊緣計(jì)算的重要性。
表1 用戶平均下載時(shí)延
表2 用戶下載能耗
5G通信網(wǎng)絡(luò)研發(fā)面臨的困難之一是如何處理海量數(shù)據(jù)解決傳輸延遲問(wèn)題。為此,本文進(jìn)行基于移動(dòng)邊緣計(jì)算的5G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)研究,分析證明了本文方法的有效性,但還需要進(jìn)一步改進(jìn)和優(yōu)化,如MEC的部署。