基于邊緣計(jì)算的數(shù)據(jù)協(xié)作緩存研究

吳文臣

摘要：在邊緣計(jì)算環(huán)境中，邊緣服務(wù)器部署在基站中以為附近的應(yīng)用程序用戶提供可訪問(wèn)的計(jì)算和存儲(chǔ)資源。從應(yīng)用程序供應(yīng)商的角度來(lái)看，將數(shù)據(jù)緩存在邊緣服務(wù)器上可以確保應(yīng)用程序用戶檢索應(yīng)用程序數(shù)據(jù)的低延遲。但是，邊緣服務(wù)器通常由于大小有限而擁有有限的資源。本文研究了邊緣計(jì)算環(huán)境中的協(xié)作緩存問(wèn)題，旨在最大程度地降低系統(tǒng)成本，包括數(shù)據(jù)緩存成本，數(shù)據(jù)遷移成本和服務(wù)質(zhì)量（QoS）損失。

關(guān)鍵詞：邊緣計(jì)算;數(shù)據(jù)協(xié)作

中圖分類(lèi)號(hào)：TN929.5?? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A?? 文章編號(hào)：1672-9129（2020）16-0001-01

1 介紹

在過(guò)去的十年中，世界見(jiàn)證了移動(dòng)設(shè)備的指數(shù)增長(zhǎng)，包括移動(dòng)電話，可穿戴設(shè)備，平板電腦，智能車(chē)輛和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備。巨大的網(wǎng)絡(luò)流量通常會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)擁塞并增加網(wǎng)絡(luò)延遲。為了解決這個(gè)問(wèn)題，邊緣計(jì)算（EC）是一種新的計(jì)算范例，可以將計(jì)算能力從集中式云分發(fā)到分布式邊緣服務(wù)器。每臺(tái)邊緣服務(wù)器均由一個(gè)或多個(gè)物理設(shè)備供電，并連接到地理位置接近應(yīng)用程序用戶移動(dòng)設(shè)備的基站或接入點(diǎn)。移動(dòng)和物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序供應(yīng)商（以下稱(chēng)為應(yīng)用程序供應(yīng)商）可以托管其應(yīng)用程序通過(guò)在邊緣服務(wù)器上租用計(jì)算和存儲(chǔ)資源，在邊緣服務(wù)器（以下稱(chēng)為邊緣應(yīng)用）上確保其應(yīng)用程序用戶的低延遲和高質(zhì)量服務(wù)。可以將計(jì)算任務(wù)從移動(dòng)設(shè)備轉(zhuǎn)移到附近的邊緣服務(wù)器，以減少這些移動(dòng)設(shè)備上的計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)和能耗。這是促進(jìn)5G移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)。

通過(guò)云和應(yīng)用程序用戶的移動(dòng)設(shè)備之間的邊緣服務(wù)器。從應(yīng)用程序供應(yīng)商的角度來(lái)看，緩存這些數(shù)據(jù)（尤其是流行的數(shù)據(jù)，例如視頻和來(lái)自社交網(wǎng)站的帖子）將大大減少用戶檢索應(yīng)用程序數(shù)據(jù)時(shí)的網(wǎng)絡(luò)延遲。如果數(shù)據(jù)已經(jīng)在這些邊緣服務(wù)器上緩存，則應(yīng)用程序用戶可以從附近的邊緣服務(wù)器而不是遠(yuǎn)程云服務(wù)器檢索數(shù)據(jù)。此外，在邊緣服務(wù)器上緩存數(shù)據(jù)還可以大大減少在云和移動(dòng)設(shè)備之間傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，從而降低了按需付費(fèi)定價(jià)方案下應(yīng)用程序供應(yīng)商的數(shù)據(jù)傳輸成本。

2 系統(tǒng)模型

從硬件緩存（例如CPU，GPU，內(nèi)存，磁盤(pán)）到軟件緩存（例如Web，數(shù)據(jù)庫(kù)等），數(shù)據(jù)緩存技術(shù)已在許多不同的領(lǐng)域得到廣泛實(shí)現(xiàn)。在網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)緩存也得到了深入研究。利用其在節(jié)省帶寬消耗，減少網(wǎng)絡(luò)延遲和最小化訪問(wèn)成本方面的優(yōu)勢(shì)。在過(guò)去的幾年中，許多研究人員從不同的角度研究了網(wǎng)絡(luò)緩存，例如，緩存分配和替換策略，編碼緩存，請(qǐng)求路由和信息理論緩存。邊緣計(jì)算作為一種新的計(jì)算范式，為數(shù)據(jù)緩存提供了新的機(jī)遇并提出了新的挑戰(zhàn)?；灸繕?biāo)和機(jī)制是在邊緣服務(wù)器上緩存流行的數(shù)據(jù)，以便附近的應(yīng)用程序用戶可以低延遲地檢索緩存的數(shù)據(jù)。這對(duì)于對(duì)延遲敏感的應(yīng)用程序（例如交互式游戲，實(shí)時(shí)導(dǎo)航，增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等）尤其重要。此外，在邊緣服務(wù)器上緩存數(shù)據(jù)還可以通過(guò)減少移動(dòng)流量來(lái)減輕Internet主干網(wǎng)的流量負(fù)擔(dān)。在云和應(yīng)用程序用戶的移動(dòng)設(shè)備之間大量傳輸?shù)臄?shù)據(jù)。

邊緣計(jì)算與云計(jì)算顯著不同，后者促進(jìn)了以?xún)?nèi)容為中心的網(wǎng)絡(luò)和內(nèi)容交付網(wǎng)絡(luò)。在邊緣環(huán)境中，部署在不同基站的相鄰邊緣服務(wù)器可以與其相鄰的邊緣服務(wù)器進(jìn)行通信，并通過(guò)高速鏈路，傳輸數(shù)據(jù)?？梢栽诟采w該區(qū)域的邊緣服務(wù)器之間轉(zhuǎn)移和平衡應(yīng)用程序用戶在特定區(qū)域內(nèi)的工作負(fù)載。這種架構(gòu)克服了宏基站遇到的單點(diǎn)故障問(wèn)題。因此，特定區(qū)域中的邊緣服務(wù)器可以構(gòu)成一個(gè)圖形，即邊緣服務(wù)器網(wǎng)絡(luò)，其中一個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)邊緣服務(wù)器，一個(gè)邊緣代表兩個(gè)邊緣服務(wù)器之間的鏈接。

為了以一種通用的方式量化CEDC問(wèn)題中的優(yōu)化目標(biāo)和約束條件，我們通過(guò)數(shù)據(jù)單元的數(shù)量以及跳數(shù)的數(shù)據(jù)檢索延遲來(lái)測(cè)量數(shù)據(jù)大小和緩存空間。在所有四個(gè)邊緣服務(wù)器上緩存數(shù)據(jù)d的消耗為4。當(dāng)僅在邊緣服務(wù)器v3上緩存數(shù)據(jù)d時(shí)，設(shè)備1可以通過(guò)0跳從其本地邊緣服務(wù)器v3檢索數(shù)據(jù)，而設(shè)備1可以從以下位置檢索數(shù)據(jù)d 通過(guò)1跳的鄰居邊緣服務(wù)器v4。這樣，通過(guò)集成邊緣基礎(chǔ)設(shè)施提供商的特定定價(jià)模型和延遲模型，可以輕松擴(kuò)展這些模型。

由于數(shù)據(jù)請(qǐng)求在邊緣計(jì)算環(huán)境中隨機(jī)到達(dá)，因此我們將數(shù)據(jù)請(qǐng)求到達(dá)建模為獨(dú)立且相同的分布，類(lèi)似于邊緣計(jì)算，云計(jì)算和無(wú)線網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的許多研究。

邊緣服務(wù)器網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)檢索延遲包括兩個(gè)部分：設(shè)備與其附近的邊緣服務(wù)器之間的延遲以及其本地邊緣服務(wù)器和鄰居邊緣服務(wù)器之間的延遲。由于第一個(gè)組件在5G網(wǎng)絡(luò)中非常小，并且不受數(shù)據(jù)緩存策略的影響，因此在制定數(shù)據(jù)緩存策略時(shí)不會(huì)考慮它。因此，在時(shí)隙t中為應(yīng)用程序用戶的移動(dòng)設(shè)備m檢索數(shù)據(jù)d的網(wǎng)絡(luò)延遲計(jì)算如下：

從應(yīng)用程序供應(yīng)商的角度來(lái)看，其邊緣緩存系統(tǒng)的關(guān)鍵性能指標(biāo)是數(shù)據(jù)緩存策略產(chǎn)生的總系統(tǒng)成本。

數(shù)據(jù)緩存成本是根據(jù)應(yīng)用供應(yīng)商在每個(gè)時(shí)隙中雇用的存儲(chǔ)資源來(lái)衡量的。數(shù)據(jù)遷移成本是通過(guò)將數(shù)據(jù)從云或相鄰邊緣服務(wù)器遷移到本地邊緣服務(wù)器而產(chǎn)生的。QoS損失是系統(tǒng)成本的第三部分，發(fā)生在用戶必須以高延遲從云服務(wù)器檢索數(shù)據(jù)時(shí)發(fā)生。

3 在線緩存算法

為了最佳地解決協(xié)作邊緣數(shù)據(jù)緩存問(wèn)題，必須知道所有時(shí)隙上有關(guān)系統(tǒng)的完整信息。但是，這對(duì)于現(xiàn)實(shí)世界的場(chǎng)景是無(wú)法實(shí)現(xiàn)的。為了切實(shí)滿足應(yīng)用程序供應(yīng)商的長(zhǎng)期等待時(shí)間限制，我們需要將非凸問(wèn)題P1轉(zhuǎn)換為線性和凸規(guī)劃問(wèn)題。為此，介紹了一種基于Lyapunov優(yōu)化的在線協(xié)作邊緣數(shù)據(jù)緩存（CEDC-O）算法，用于在單個(gè)時(shí)隙中找到協(xié)作邊緣數(shù)據(jù)緩存問(wèn)題的最佳解決方案，而無(wú)需進(jìn)一步的信息。

4 仿真

在圖1中，CEDC-O的平均數(shù)據(jù)緩存成本再次最低。有趣的是，此圖中DO（面向延遲的數(shù)據(jù)緩存方法）的性能幾乎是一條水平線。DO總是嘗試在不考慮已用緩存空間的情況下實(shí)現(xiàn)最低延遲。因此，它耗盡了大多數(shù)時(shí)隙中所有可用的緩存空間。

5 總結(jié)

本文研究了協(xié)作邊緣數(shù)據(jù)緩存（CEDC）問(wèn)題。首先確定了主要挑戰(zhàn)，并針對(duì)此問(wèn)題提出了一個(gè)綜合成本模型，其中系統(tǒng)成本由數(shù)據(jù)緩存成本，數(shù)據(jù)遷移成本和服務(wù)質(zhì)量損失組成。本研究為邊緣數(shù)據(jù)緩存問(wèn)題奠定了基礎(chǔ)，并開(kāi)辟了未來(lái)的研究方向。在未來(lái)的工作中，我們將考慮 可用的邊緣服務(wù)器緩存，用戶移動(dòng)性和安全策略的動(dòng)態(tài)變化。

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