淺析移動邊緣計算卸載策略

高宏璟陳云選

（1.中國信息通信研究院，北京 100000；2.重慶信息通信研究院，重慶 400065）

0 引言

如今，新興的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用對人們的生活方式產(chǎn)生了巨大的影響，例如智能家居、疫情防控和控制以及電信。這些應(yīng)用不僅消耗大量的能源、內(nèi)存和計算資源，而且對時延的要求也很嚴苛。盡管科技的快速發(fā)展使得終端物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備變得更加強大，但是對于單個設(shè)備而言，運行大型應(yīng)用程序時電池、CPU 和內(nèi)存仍然不足[1]。計算卸載被視為上述問題的解決方案之一，將計算任務(wù)卸載到其他系統(tǒng)以執(zhí)行，移動設(shè)備可以將計算任務(wù)轉(zhuǎn)移到云中以解決資源短缺的問題。但是，隨著物聯(lián)網(wǎng)的快 速發(fā)展和普及，數(shù)以百萬計的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將需要云服務(wù)。這將給傳統(tǒng)的云計算帶來很多挑戰(zhàn)，例如傳輸延遲，帶寬限制等問題。為了有效應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，正在出現(xiàn)一種新的計算范例，稱為邊緣計算。它利用靠近用戶的邊緣服務(wù)器（例如Cloudlet 和MEC）在網(wǎng)絡(luò)邊緣提供計算和存儲服務(wù)。與云計算模式相比，邊緣計算具有低延遲、高帶寬和安全性等特征[2]。

在邊緣計算中，問題的核心在于如何作出卸載決策，計算任務(wù)的卸載決策受到多方面因素的影響，這其中就包括任務(wù)特征、網(wǎng)絡(luò)信道條件和服務(wù)器差異等許多因素的影響。同樣，不穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)也會影響卸載所帶來的收益。因此，如何根據(jù)各種因素及其不可預(yù)測的變化作出卸載決策，以達到預(yù)期的目的仍然是一個研究問題。

1 邊緣計算概述

邊緣計算源于ETSI，與傳統(tǒng)的云計算不同，它的定義是在距離用戶移動終端最近的無線接入網(wǎng)內(nèi)提供IT 服務(wù)環(huán)境以及云計算能力，其目的是為了減小端到端的時延，從而使得網(wǎng)絡(luò)運營效率、業(yè)務(wù)分發(fā)/傳送能力得到有效的提升，改善用戶的體驗。表1簡述了云計算和邊緣計算的對比。

表1 云計算和邊緣計算的對比

如圖1所示，描述的是MEC 的一般體系架構(gòu)，如社交網(wǎng)、大數(shù)據(jù)以及物聯(lián)網(wǎng)中不同的傳感器和終端設(shè)備通過邊緣網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)與核心網(wǎng)的連接。隨著基于LTE 的無線接入網(wǎng)的發(fā)展，通過部署MEC 將云服務(wù)下沉到用戶附近更具可行性。因此，每個邊緣平臺代表一個邊緣云，其中包含針對目標移動環(huán)境的應(yīng)用程序和服務(wù)。

圖1 MEC體系結(jié)構(gòu)

MEC 構(gòu)成具有內(nèi)置IT 服務(wù)的地理分布式服務(wù)器，這些服務(wù)器在移動用戶場所（如商場）本地實現(xiàn)。MEC可以部署在固定位置，例如在公園或位于任何移動物體中的移動設(shè)備上。MEC 可以部署在LTE 基站（eNodeB）或多技術(shù)（3G/LTE）小區(qū)聚合站點。多技術(shù)小區(qū)聚合站點可以位于室內(nèi)或室外。為了在基站推動智能并有效優(yōu)化無線接入網(wǎng)服務(wù)，MEC 技術(shù)開發(fā)了一個充滿活力的生態(tài)系統(tǒng)和一條新的價值鏈，為移動用戶提供附近位置的智能服務(wù)。

綜上所述，MEC 的關(guān)鍵價值主張是，它通過將云資源推到移動網(wǎng)絡(luò)的邊緣來提供云計算，從而滿足計算量大的應(yīng)用程序需求，延遲敏感和高帶寬要求。

2 邊緣計算研究熱點

（1）計算卸載。計算卸載是由于終端設(shè)備受到其自身能力的限制，將全部或者部分計算任務(wù)卸載到邊緣服務(wù)器進行計算，從而達到降低時延、減少終端能耗的目的。卸載決策作為計算卸載的核心問題，其主要解決的是終端設(shè)備如何卸載計算任務(wù)、卸載多少以及卸載什么的問題。通過卸載決策的優(yōu)化目標進行劃分，一般可分為三種類型：權(quán)衡時延和能耗、降低能耗、降低時延。

（2）移動性管理。終端應(yīng)用的移動端受益于邊緣計算資源分布廣泛的特點，通常情況下一個邊緣節(jié)點只服務(wù)于周邊的用戶。相比之下，傳統(tǒng)的云計算對終端應(yīng)用的移動性則是通過數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)椒?wù)器來實現(xiàn)，并且服務(wù)器位置是固定的，因此，在邊緣計算的場景下，終端應(yīng)用的移動性管理是一個新開始。這其中主要包含兩個問題：資源發(fā)現(xiàn)，即用戶在移動時對周圍可利用的資源進行快速發(fā)現(xiàn)及選擇。另一個問題是資源切換，即當用戶移動時，移動應(yīng)用使用的計算資源可能會在多個設(shè)備間切換。資源切換要將服務(wù)程序的運行現(xiàn)場遷移，保證服務(wù)連續(xù)性是邊緣計算研究的一個重點。

3 邊緣計算卸載影響因素

（1）設(shè)備因素。設(shè)備因素指的是設(shè)備特性和狀態(tài)，例如異質(zhì)性，位置和移動性。首先，邊緣設(shè)備種類繁多，包括移動設(shè)備、傳感器和IoT 設(shè)備，它們具有不同的硬件體系結(jié)構(gòu)、處理能力、存儲容量和操作系統(tǒng)。因此，設(shè)備的異質(zhì)性將在一定程度上影響卸載效果，例如執(zhí)行時間和能耗。其次，設(shè)備的位置可能會影響接收信號的強度，如果設(shè)備的位置靠近服務(wù)器或信號發(fā)送器，則設(shè)備接收到的信號很強，容易卸載；相反，當位置遠離服務(wù)器或信號發(fā)送器時，接收到的信號較弱且難以卸載。

（2）網(wǎng)絡(luò)因素。對于計算卸載，網(wǎng)絡(luò)條件是一個重要因素，會對卸載決策產(chǎn)生重大影響。它包括鏈路質(zhì)量、帶寬、網(wǎng)絡(luò)干擾等。首先，鏈路質(zhì)量對于數(shù)據(jù)傳輸至關(guān)重要。邊緣設(shè)備通常通過無線與服務(wù)器通信，無線信道具有反射、折射和多徑衰落，這使得信道具有很強的時變特性，并導(dǎo)致符號間干擾。正是由于無線信道所具備的時變性特征，使得任務(wù)卸載的時延無法準確刻畫，從而影響卸載決策的選擇。文獻[3]研究了移動邊緣計算節(jié)點和固定邊緣計算節(jié)點以合作提供低延遲的計算服務(wù)。此外，在復(fù)雜且動態(tài)的IoV 環(huán)境中，處理節(jié)點和通信鏈路的中斷都是不可避免的。為了確保對延遲敏感的IoV服務(wù)的高可靠性完成，將部分計算分流和可靠的任務(wù)分配以及帶有后處理機制的可靠任務(wù)引入EC-SDIoV。

文獻[4]研究如何在具有URLLC 和eMBB 服務(wù)的移動邊緣計算（MEC）系統(tǒng)中分析延遲并優(yōu)化短數(shù)據(jù)包的卸載方案。為了減少短數(shù)據(jù)包的計算延遲，在MEC 系統(tǒng)中部署了處理器共享（PS）服務(wù)器，其中，總計算能力平均分配給服務(wù)器中的所有數(shù)據(jù)包。這樣，短數(shù)據(jù)包可以繞開服務(wù)器中的長數(shù)據(jù)包。得出PS 服務(wù)器中短數(shù)據(jù)包所經(jīng)歷的延遲的互補累積分布函數(shù)的閉式表達式，在滿足可靠性的前提下優(yōu)化卸載概率，從而有效減少端到端的延遲。

（3）服務(wù)因素。計算卸載的效果主要取決于服務(wù)器節(jié)點的選擇，服務(wù)器節(jié)點為處理任務(wù)提供服務(wù)。這些服務(wù)器節(jié)點可以是邊緣服務(wù)器或附近的IoT 設(shè)備，也可以是云服務(wù)器。從理論上講，可以將應(yīng)用程序或任務(wù)卸載到任何服務(wù)器節(jié)點上以執(zhí)行。但實際上，邊緣設(shè)備在作出卸載決策之前應(yīng)考慮服務(wù)器節(jié)點的計算能力、可用資源、距離和訪問技術(shù)。計算能力代表服務(wù)器節(jié)點處的處理速度，這是確定是否要卸載的重要但不是惟一的因素。資源不足也可能會影響響應(yīng)時間。例如，當任務(wù)卸載到服務(wù)器節(jié)點，但CPU 過載或被其他線程占用時，該任務(wù)將被掛起并等待CPU，這樣會增加響應(yīng)時間并影響卸載效果。文獻[5]利用軟件定義網(wǎng)絡(luò)的思想，基于全局感知的特點，提出一種邊緣協(xié)作體系架構(gòu)，來實現(xiàn)資源共享，從而實現(xiàn)任務(wù)的高效卸載。特別是考慮到本地服務(wù)器的負載過高以及遠程服務(wù)器的閑置資源，基于博弈論的思想獲得用戶的最佳卸載策略。

4 邊緣計算卸載策略

（1）完全卸載。文獻[6]通過云邊協(xié)作處理模式來實現(xiàn)最小化時延的目標。首先，聯(lián)合通信和計算資源分配問題進行建模，得到所有移動設(shè)備的加權(quán)和時延公式。然后，作為回傳鏈路容量和云計算容量的函數(shù)。最后，基于Cauchy-Buniakowsky-Schwarz 閉環(huán)形式，得出最優(yōu)卸載策略。X.Duan 等人[7]針對物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算中的任務(wù)卸載策略和性能優(yōu)化問題，本文研究了如何有效卸載應(yīng)用程序，以實現(xiàn)卸載成本與系統(tǒng)性能之間的權(quán)衡?？紤]到邊緣服務(wù)器的區(qū)域優(yōu)勢和遠程云計算中心的豐富資源，構(gòu)建了以卸載成本為優(yōu)化目標，隊列穩(wěn)定性為約束條件的優(yōu)化模型，并提出了漂移加成本計算的卸載策略（DCCO）基于Lyapunov 優(yōu)化。

（2）部分卸載。文獻[8]提出了一種針對移動邊緣云計算的能耗最小化優(yōu)化問題。應(yīng)用KKT 條件解決了該問題，并針對此問題提出了請求卸載方案。特別地，卸載方案由每個時隙的能量消耗和帶寬容量確定。文獻[9]提出了一種針對實時和計算密集型應(yīng)用程序的節(jié)能任務(wù)卸載方案，該方案可優(yōu)化移動設(shè)備的能耗，而不會違反此類應(yīng)用程序的嚴格延遲要求。特別是，為了在移動設(shè)備上節(jié)省本地能源，提出了一種計算和功耗優(yōu)化（CPO）算法，以實現(xiàn)最佳的作資源分配。然后，提出了一種多設(shè)備和多服務(wù)器任務(wù)聯(lián)合任務(wù)分擔博弈（JTOG）算法，以最大程度地減少所有生成多個任務(wù)的移動設(shè)備的能耗。

5 邊緣計算卸載指標

在時延方面，文獻[10]研究了在一個云邊緣協(xié)作系統(tǒng)中，聯(lián)合通信和計算資源分配來最小化所有設(shè)備的加權(quán)和延遲。文獻[11]通過將計算密集型任務(wù)卸載到MEC 服務(wù)器來提高QoS，考慮同時分配MEC 服務(wù)器的無線電資源和計算資源，以提高系統(tǒng)效率。除此之外，還考慮了各種任務(wù)的要求，也就是說，假設(shè)不同的任務(wù)可能具有不同的延遲要求，將問題表述為成本最小化問題，并設(shè)計一種啟發(fā)式算法來解決該問題。

在能耗方面，文獻[12]研究了多用戶單服務(wù)器的場景，并基于該場景提出了一種SMSEF 算法來降低設(shè)備移動能耗。該算法利用貪心選擇來解決MEC 計算資源分配、信道分配和功率控制的優(yōu)化問題，并給出相應(yīng)的求解方法。在文獻[13]中，作者提出了一個框架，該框架考慮應(yīng)用程序和系統(tǒng)特定的參數(shù)來確定能源最佳的計算卸載配置，后續(xù)研究了在卸載時對能量受限的終端進行壓縮減壓的可行性。

在能耗和時延共同考慮方面，文獻[14]研究了一種基于價格的分布式方法來管理用戶的計算任務(wù)?；赟tackelberg 博弈建立了邊緣云與用戶之間的交互模型，其中邊緣云根據(jù)有限的計算能力設(shè)置價格以實現(xiàn)收入的最大化，用戶對于邊緣云給定的價格，在本地作出卸載決策以實現(xiàn)本身成本最小化。在文獻[15]中，作者在任務(wù)可分割的場景下，設(shè)計了一種基于時分多址（TDMA）和正交頻分多址（OFDMA）的多用戶邊緣計算系統(tǒng)的資源分配機制，以最小化設(shè)備能耗的加權(quán)總和，并使執(zhí)行延遲低于延遲要求。

6 未來發(fā)展和挑戰(zhàn)

（1）安全。安全問題是確保MEC 部署安全的主要問題之一。當前的研究雖然有一些適用于MEC 的安全性機制，但是仍有一些問題需要適當?shù)难芯俊＠?，計算密集型?yīng)用程序?qū)⑵溆嬎阃獍oMEC 服務(wù)器，通過無線介質(zhì)來執(zhí)行計算任務(wù)，從而增加了入侵的風(fēng)險。此外，連接到公共物理服務(wù)器的不同用戶也會引發(fā)安全問題。通過加密和解密策略可以移動應(yīng)用程序數(shù)據(jù)，但它會影響應(yīng)用程序性能。

（2）定價。MEC 環(huán)境涉及幾個參與者，他們?yōu)楦髯缘姆?wù)報價不同。這些參與者具有不同的付款方式，不同的客戶管理模型和不同的業(yè)務(wù)策略。因此，它提出了幾個問題：一是共同商定的價格是多少？二是付款方式是什么？三是誰來處理客戶付款。例如，用戶設(shè)備上的游戲應(yīng)用程序必須利用云資源，移動網(wǎng)絡(luò)和游戲服務(wù)。用戶必須為游戲付費，該游戲應(yīng)平均分配給所有相關(guān)實體，或者按照雙方的合同分配。可以說，不同實體之間很難達成定價協(xié)議。

7 結(jié)束語

本文介紹了邊緣計算的架構(gòu)，針對邊緣計算的研究熱點之一計算卸載，從卸載影響因素、策略、指標等方面進行了詳細的調(diào)研和總結(jié)，針對現(xiàn)有的研究工作對邊緣計算的未來發(fā)展提出了展望。