時(shí)效約束下的5G網(wǎng)絡(luò)移動(dòng)業(yè)務(wù)部署研究

陳俐妍

（福建農(nóng)業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，福建 福州 350007）

隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新技術(shù)的融合推廣，部署超密集網(wǎng)絡(luò)被視為5G網(wǎng)絡(luò)應(yīng)對(duì)諸多應(yīng)用請(qǐng)求的有效決策。協(xié)同5G邊緣網(wǎng)絡(luò)設(shè)備以及調(diào)用移動(dòng)臺(tái)計(jì)算資源雖然在理論上有一定的參考依據(jù)，但在實(shí)際應(yīng)用中因受制于移動(dòng)邊緣網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)計(jì)算資源響應(yīng)度的不足，使得5G全網(wǎng)在受理各類時(shí)延敏感型應(yīng)用業(yè)務(wù)時(shí)付出較大的時(shí)延代價(jià)。因此，業(yè)界將研究焦點(diǎn)轉(zhuǎn)至通過制定移動(dòng)流的轉(zhuǎn)移、卸載以及計(jì)算資源重構(gòu)策略來(lái)確保業(yè)務(wù)的時(shí)效性，并由此展開相關(guān)研究。以文獻(xiàn)[1]提出的窮舉策略為例，該策略主張對(duì)邊緣服務(wù)器進(jìn)行優(yōu)化組合，從而確定出一個(gè)最優(yōu)的移動(dòng)流卸載轉(zhuǎn)移方案。在窮舉策略完成了對(duì)5G全網(wǎng)邊緣服務(wù)器掃描之后，再?gòu)倪@些最優(yōu)移動(dòng)流卸載轉(zhuǎn)移方案中提取出時(shí)延代價(jià)最低的最佳方案。雖然該策略的成效良好，但掃描過程的時(shí)間成本卻和5G全網(wǎng)規(guī)模成正比，這顯然加劇了算法的時(shí)間復(fù)雜度，不適合部署在大規(guī)模移動(dòng)接入的5G網(wǎng)絡(luò)中。文獻(xiàn)[2]提出的本地響應(yīng)策略則主張由移動(dòng)臺(tái)來(lái)響應(yīng)移動(dòng)業(yè)務(wù)的計(jì)算請(qǐng)求。事實(shí)證明，該策略下的節(jié)點(diǎn)處理器資源將隨著接入5G全網(wǎng)移動(dòng)業(yè)務(wù)規(guī)模的增加而急劇耗竭，從而導(dǎo)致移動(dòng)業(yè)務(wù)響應(yīng)成本增加。與文獻(xiàn)[2]相反，文獻(xiàn)[3]提出的完全轉(zhuǎn)移策略提倡將移動(dòng)臺(tái)提請(qǐng)的移動(dòng)業(yè)務(wù)全部卸載轉(zhuǎn)移到移動(dòng)邊緣服務(wù)器，且待響應(yīng)的移動(dòng)業(yè)務(wù)和接收任務(wù)的邊緣服務(wù)器的配比是1:1。顯然，當(dāng)接入5G邊緣網(wǎng)絡(luò)的移動(dòng)臺(tái)增加到一定規(guī)模時(shí)，由于待響應(yīng)的移動(dòng)業(yè)務(wù)規(guī)模較大，將導(dǎo)致卸載過程的時(shí)間代價(jià)顯著增加。除此之外，也有一些研究圍繞邊緣移動(dòng)節(jié)點(diǎn)之間的計(jì)算資源協(xié)作調(diào)度、邊緣服務(wù)器的計(jì)算資源重構(gòu)展開討論，比如文獻(xiàn)[4]和文獻(xiàn)[5]。但這些研究都未提及通過分解移動(dòng)業(yè)務(wù)顆粒至多服務(wù)器開展分布式響應(yīng)來(lái)降低5G全網(wǎng)移動(dòng)業(yè)務(wù)的時(shí)延代價(jià)?；诖?，本文構(gòu)思通過卸載轉(zhuǎn)移一部分移動(dòng)業(yè)務(wù)到邊緣服務(wù)器，同時(shí)綜合考慮時(shí)效性和空間距離等因素對(duì)邊緣服務(wù)器受理移動(dòng)業(yè)務(wù)計(jì)算的影響力，最終切實(shí)提升5G全網(wǎng)接入移動(dòng)臺(tái)的QoS。

1.網(wǎng)絡(luò)模型

基于移動(dòng)邊緣計(jì)算技術(shù)的5G網(wǎng)絡(luò)部署方案如下：假設(shè)每一個(gè)5G微站通過輻射均可覆蓋出相應(yīng)的小區(qū)，移動(dòng)臺(tái)隨機(jī)遍布在該微站的附近但不超出該小區(qū)，任意兩個(gè)微站均可進(jìn)行交互。為使該微站具備一定的移動(dòng)計(jì)算功能，在每一個(gè)小區(qū)微站的旁邊部署一個(gè)移動(dòng)邊緣服務(wù)器。此舉的目的在于允許接入移動(dòng)臺(tái)有選擇地將發(fā)起的移動(dòng)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移到邊緣服務(wù)器接受移動(dòng)計(jì)算?？紤]到所有接入的移動(dòng)臺(tái)應(yīng)能執(zhí)行卸載轉(zhuǎn)移且不發(fā)生彼此干擾[6]，網(wǎng)絡(luò)模型選用時(shí)分多址的傳輸協(xié)議。同時(shí)，該網(wǎng)絡(luò)模型允許每一個(gè)移動(dòng)臺(tái)在同一時(shí)隙同時(shí)接入多個(gè)小區(qū)的微站，以便增強(qiáng)移動(dòng)業(yè)務(wù)卸載轉(zhuǎn)移的能力。該方案下的移動(dòng)業(yè)務(wù)在響應(yīng)時(shí)延代價(jià)上是最低的。

假設(shè)該移動(dòng)臺(tái)的往上行方向提請(qǐng)的移動(dòng)業(yè)務(wù)流規(guī)模為D1，服務(wù)器節(jié)點(diǎn)往下行方向下發(fā)的決策流相對(duì)于D1較少，可將下發(fā)時(shí)延定義為一個(gè)固定值的變量A。于是,處理該移動(dòng)業(yè)務(wù)的時(shí)間成本表征為。令受理每一個(gè)移動(dòng)計(jì)算業(yè)務(wù)的周期長(zhǎng)度為C，受理移動(dòng)業(yè)務(wù)的響應(yīng)能力為R1，則執(zhí)行移動(dòng)計(jì)算的時(shí)間成本表征為：。

由于本文為移動(dòng)臺(tái)構(gòu)思的計(jì)算思路是同時(shí)將移動(dòng)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移到服務(wù)器和卸載到本地計(jì)算，且移動(dòng)臺(tái)和服務(wù)器節(jié)點(diǎn)采用點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的配對(duì)服務(wù)模式，每一個(gè)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)可能同時(shí)為多個(gè)移動(dòng)臺(tái)提供計(jì)算服務(wù)。所以，隨著移動(dòng)臺(tái)接入規(guī)模持續(xù)增加，勢(shì)必導(dǎo)致服務(wù)器節(jié)點(diǎn)接入信道的擁堵，進(jìn)而引發(fā)巨大的時(shí)延代價(jià)。解決該問題的思路是求出移動(dòng)業(yè)務(wù)流卸載轉(zhuǎn)移的最佳比例。若該移動(dòng)臺(tái)將規(guī)模比例為r的移動(dòng)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移至服務(wù)器節(jié)點(diǎn)，移動(dòng)臺(tái)響應(yīng)能力為R2，則移動(dòng)臺(tái)本地執(zhí)行移動(dòng)流計(jì)算的時(shí)延代價(jià)表征為：。若該移動(dòng)臺(tái)將移動(dòng)業(yè)務(wù)流轉(zhuǎn)移到服務(wù)器節(jié)點(diǎn)k，節(jié)點(diǎn)k的響應(yīng)能力為R4，移動(dòng)流卸載轉(zhuǎn)移系數(shù)為，則服務(wù)器受理此移動(dòng)業(yè)務(wù)計(jì)算的時(shí)延代價(jià)表征為：

式中的R3指服務(wù)器節(jié)點(diǎn)內(nèi)的所有計(jì)算資源[7]中能夠用于響應(yīng)移動(dòng)臺(tái)提請(qǐng)的計(jì)算請(qǐng)求的響應(yīng)能力，可進(jìn)一步表征為：。其中，置1表示移動(dòng)業(yè)務(wù)卸載轉(zhuǎn)移至服務(wù)器節(jié)點(diǎn)；置0表示駐留本地接受計(jì)算響應(yīng)。

根據(jù)引言所述的算法思想，移動(dòng)業(yè)務(wù)流是同時(shí)被分割部署在服務(wù)器節(jié)點(diǎn)和移動(dòng)臺(tái)來(lái)執(zhí)行計(jì)算的，可得該移動(dòng)臺(tái)的移動(dòng)業(yè)務(wù)計(jì)算時(shí)延代價(jià)為：

同時(shí)可知，當(dāng)移動(dòng)業(yè)務(wù)卸載轉(zhuǎn)移至服務(wù)器節(jié)點(diǎn)接受計(jì)算響應(yīng)時(shí)，移動(dòng)臺(tái)的計(jì)算時(shí)延成本表示為[8]:;當(dāng)移動(dòng)業(yè)務(wù)被駐留在本地接受計(jì)算響應(yīng)時(shí)，移動(dòng)臺(tái)的計(jì)算時(shí)延成本表示為：。于是，確保移動(dòng)臺(tái)移動(dòng)業(yè)務(wù)的時(shí)效性可轉(zhuǎn)化為目標(biāo)函數(shù)：

2.移動(dòng)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移方案設(shè)計(jì)

根據(jù)前文所述可知，在移動(dòng)臺(tái)決定將移動(dòng)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移至某個(gè)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)后，就取決于參數(shù)r，同時(shí)，的峰值大小也將直接影響到T值的大小。根據(jù)文獻(xiàn) 的定理可知，只有在等同時(shí)，移動(dòng)業(yè)務(wù)被受理才存在科學(xué)意義上的最小時(shí)延代價(jià)，即時(shí)效性。在此情形下，移動(dòng)臺(tái)提請(qǐng)的移動(dòng)業(yè)務(wù)被分割轉(zhuǎn)移的規(guī)模比例也達(dá)到了最佳狀態(tài)，此最佳分割轉(zhuǎn)移的比例表征為：

于是公式（3）可進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為：

該目標(biāo)函數(shù)意在將移動(dòng)臺(tái)提請(qǐng)計(jì)算的移動(dòng)業(yè)務(wù)的最佳時(shí)效約束函數(shù)轉(zhuǎn)換成多個(gè)移動(dòng)臺(tái)對(duì)無(wú)線接入計(jì)算資源進(jìn)行多方博弈[10]，從而為5G全網(wǎng)移動(dòng)臺(tái)確定出最優(yōu)的移動(dòng)業(yè)務(wù)分割轉(zhuǎn)移規(guī)模方案。

將移動(dòng)臺(tái)l制定的轉(zhuǎn)移方案定義為d1，除此之外的移動(dòng)臺(tái)所制定的轉(zhuǎn)移方案定義為d1。于是博弈的目函數(shù)可表示為：

目標(biāo)函數(shù)表示最小化移動(dòng)臺(tái)執(zhí)行轉(zhuǎn)發(fā)方案的時(shí)延代價(jià)。對(duì)于移動(dòng)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移目標(biāo)對(duì)象節(jié)點(diǎn)的問題，可以采用轉(zhuǎn)移方案博弈模型來(lái)形式化該問題。該模型表示為：。

根據(jù)博弈論的納什均衡（Nash Equilibrium，NE）可知[11]，5G網(wǎng)絡(luò)通過有限頻次的迭代[12]計(jì)算是可以為多個(gè)移動(dòng)臺(tái)確定出移動(dòng)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移規(guī)模的決策，即存在NE。定義為確保移動(dòng)計(jì)算時(shí)延代價(jià)最小的轉(zhuǎn)移決策，則NE決策方案集合記作：。進(jìn)一步可得T6的計(jì)算式：

于是，問題的求解便集中在求取 的NE值。求取步驟如下：首先，為所有移動(dòng)臺(tái)選擇間距最短的服務(wù)器節(jié)點(diǎn)來(lái)初始化網(wǎng)絡(luò)模型中的各參量、博弈函數(shù)、轉(zhuǎn)移方案集合，并將時(shí)延代價(jià)更新集合和方案更新集合均置空集。其次，在每一趟的迭代計(jì)算中，為每個(gè)移動(dòng)臺(tái)評(píng)估出轉(zhuǎn)移移動(dòng)業(yè)務(wù)規(guī)模和移動(dòng)業(yè)務(wù)全網(wǎng)受理時(shí)長(zhǎng)，并參照博弈目標(biāo)函數(shù)確定是否存在更為科學(xué)的轉(zhuǎn)移方案。若存在更科學(xué)的轉(zhuǎn)移方案，將此方案?jìng)鬟f給微站更新；反之，無(wú)需傳遞更新。在單次迭代計(jì)算時(shí)，僅有一個(gè)移動(dòng)臺(tái)能夠獲取到更新轉(zhuǎn)移方案。啟動(dòng)更新的衡量標(biāo)準(zhǔn)是能否最大化5G全網(wǎng)移動(dòng)業(yè)務(wù)被受理的最小時(shí)延代價(jià)值。當(dāng)時(shí)延代價(jià)更新集合和方案更新集合均為空時(shí)，說(shuō)明5G全網(wǎng)移動(dòng)臺(tái)尚未獲取到比當(dāng)前正在執(zhí)行的轉(zhuǎn)發(fā)方案更佳的替代策略，此時(shí)的5G全網(wǎng)正處于NE的最佳狀態(tài),該NE值是最佳均衡值。

3.方案評(píng)估

為評(píng)估本文構(gòu)思的時(shí)效約束部署技術(shù)的成效，本次在Matlab環(huán)境中模擬部署5G網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景[13]。具體參數(shù)如下：移動(dòng)邊緣服務(wù)器節(jié)點(diǎn)和移動(dòng)終端用戶節(jié)點(diǎn)間距遵循[300,1500]范圍的分布。移動(dòng)終端用戶節(jié)點(diǎn)提請(qǐng)的移動(dòng)業(yè)務(wù)的功率為70 mW，提請(qǐng)的移動(dòng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)規(guī)模為40 kb～400 kb不等。每個(gè)周期執(zhí)行移動(dòng)計(jì)算的規(guī)模為1500 M～6000 M不等。每個(gè)移動(dòng)終端用戶節(jié)點(diǎn)的計(jì)算響應(yīng)能力為0.3 GHz，且該節(jié)點(diǎn)散布密度是隨機(jī)的。微站則以均勻密度分布在帶寬為2 MHz的網(wǎng)絡(luò)中。系統(tǒng)產(chǎn)生的噪聲強(qiáng)度為180 dBm。移動(dòng)邊緣服務(wù)器節(jié)點(diǎn)的計(jì)算響應(yīng)能力為5 GHz。為考察時(shí)效約束部署技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，引入文獻(xiàn)[1]窮舉策略、文獻(xiàn)[2]本地響應(yīng)策略、文獻(xiàn)[3]完全轉(zhuǎn)移策略作為三種對(duì)比方案。

圖1所示曲線描述了時(shí)效約束部署技術(shù)下遞增的移動(dòng)臺(tái)規(guī)模對(duì)移動(dòng)業(yè)務(wù)接受分割計(jì)算的時(shí)延影響力。由于時(shí)效約束部署技術(shù)能夠科學(xué)地分割移動(dòng)業(yè)務(wù)規(guī)模，這樣的靈活性使得測(cè)試方案可以適當(dāng)?shù)卦黾臃?wù)器節(jié)點(diǎn)規(guī)模。所以，本組測(cè)試部署了10個(gè)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)，通過變化移動(dòng)臺(tái)規(guī)模25個(gè)、50個(gè)、75個(gè)、150個(gè)來(lái)考察時(shí)效約束部署技術(shù)下收斂的NE值的穩(wěn)定性。觀察圖1中四條曲線走勢(shì)可知，任意規(guī)模的移動(dòng)臺(tái)提請(qǐng)的移動(dòng)計(jì)算業(yè)務(wù)在經(jīng)過不同頻次的循環(huán)迭代計(jì)算后最終都尋找到了一個(gè)迭代頻次的NE值，且全網(wǎng)移動(dòng)業(yè)務(wù)受理時(shí)長(zhǎng)和接入的移動(dòng)臺(tái)規(guī)模成正比。從坐標(biāo)軸可見，四條曲線最終NE值分別是11次、11次、12次、12次，說(shuō)明不同規(guī)模的移動(dòng)臺(tái)收斂的迭代頻次值高度接近，也進(jìn)一步表明了時(shí)效約束部署技術(shù)足以科學(xué)地應(yīng)對(duì)5G全網(wǎng)不同規(guī)模的移動(dòng)計(jì)算業(yè)務(wù)。這樣的特性恰好與文獻(xiàn)[1]所述的窮舉策略完全相反。

圖1 移動(dòng)臺(tái)規(guī)模對(duì)移動(dòng)業(yè)務(wù)計(jì)算的影響力

根據(jù)引言所述的窮舉策略思想可知，該策略在掃描服務(wù)器節(jié)點(diǎn)上耗費(fèi)大量時(shí)間，且隨著全網(wǎng)節(jié)點(diǎn)規(guī)模的增加，掃描的時(shí)延成本將持續(xù)增加，注定該策略僅適用于較小規(guī)模的5G網(wǎng)絡(luò)。因此，本組測(cè)試僅部署較小規(guī)模的移動(dòng)臺(tái)和服務(wù)器用于對(duì)比窮舉策略和本文時(shí)效約束部署技術(shù)的性能，考察結(jié)果如圖2所示。從圖中曲線走勢(shì)不難看出，兩種方案下的5G全網(wǎng)移動(dòng)業(yè)務(wù)受理時(shí)長(zhǎng)較為接近，說(shuō)明時(shí)效約束部署技術(shù)所生成的移動(dòng)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移方案成效幾乎等同于經(jīng)典的窮舉策略所制定的最優(yōu)轉(zhuǎn)移策略。二者不同的是，窮舉策略因算法復(fù)雜度較高，不適用于大規(guī)模移動(dòng)接入的情形，而時(shí)效約束部署技術(shù)因綜合考慮節(jié)點(diǎn)的時(shí)空特性以及移動(dòng)業(yè)務(wù)科學(xué)的分割配比使其表現(xiàn)出高度靈活性。這樣的靈活特性部署在大規(guī)模的5G接入環(huán)境中具備較高的普適性。因此，本組測(cè)試充分考察出了本文構(gòu)思的時(shí)效約束部署技術(shù)具備良好的科學(xué)性。

圖2 受理全網(wǎng)移動(dòng)業(yè)務(wù)時(shí)延代價(jià)

第三組測(cè)試是在12個(gè)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)的環(huán)境中通過變化不同的接入移動(dòng)臺(tái)規(guī)模來(lái)考察時(shí)效約束部署技術(shù)、本地響應(yīng)策略、完全轉(zhuǎn)移策略受理全網(wǎng)移動(dòng)業(yè)務(wù)的時(shí)延代價(jià)，測(cè)試結(jié)果如圖3所示。不難看出，在接入移動(dòng)臺(tái)規(guī)模較小時(shí)，由于三種方案下的響應(yīng)資源均充裕，無(wú)法體現(xiàn)各自優(yōu)勢(shì)。隨著接入移動(dòng)臺(tái)規(guī)模持續(xù)增加，所需的5G全網(wǎng)計(jì)算響應(yīng)資源逐漸枯竭，執(zhí)行移動(dòng)計(jì)算的時(shí)延成本同步增加。此時(shí)，只有具備調(diào)度優(yōu)勢(shì)的方案才能有效確保移動(dòng)業(yè)務(wù)計(jì)算調(diào)度的時(shí)效性。從圖3曲線走勢(shì)可見，本地響應(yīng)策略響應(yīng)移動(dòng)計(jì)算的成本最高。由于自身計(jì)算資源有限，移動(dòng)臺(tái)無(wú)法在發(fā)起移動(dòng)計(jì)算的同時(shí)頻繁額外分配計(jì)算開銷給移動(dòng)業(yè)務(wù)。隨著發(fā)起的移動(dòng)業(yè)務(wù)增加，移動(dòng)臺(tái)計(jì)算開銷迅速枯竭，受理時(shí)延代價(jià)陡增。完全轉(zhuǎn)移策略下的移動(dòng)業(yè)務(wù)計(jì)算全部由移動(dòng)邊緣計(jì)算服務(wù)器來(lái)承擔(dān)。相對(duì)而言，專門負(fù)責(zé)移動(dòng)業(yè)務(wù)計(jì)算的服務(wù)器節(jié)點(diǎn)具備較豐富的任務(wù)計(jì)算資源，因此，響應(yīng)度也較高，直觀地表現(xiàn)為受理業(yè)務(wù)時(shí)長(zhǎng)降低。但隨著接入移動(dòng)臺(tái)規(guī)模的持續(xù)增加，服務(wù)器節(jié)點(diǎn)開銷漸趨飽和，受理業(yè)務(wù)時(shí)長(zhǎng)也逐漸增加。而本文構(gòu)思的時(shí)效約束部署技術(shù)能夠靈活地評(píng)估每一個(gè)移動(dòng)臺(tái)的開銷能力、服務(wù)器的開銷能力以及微站和服務(wù)器物理間距等外界因素，并根據(jù)移動(dòng)業(yè)務(wù)規(guī)?？茖W(xué)制定任務(wù)最優(yōu)分割比例，以迎合各計(jì)算資源的響應(yīng)度，因此，受理全網(wǎng)移動(dòng)業(yè)務(wù)的時(shí)間成本可達(dá)到最低。良好的時(shí)效性成就了時(shí)效約束部署技術(shù)的QoS。

圖3 不同方案下的移動(dòng)業(yè)務(wù)受理成本

綜合上述三組測(cè)試方案可見，算法的差異性只有在移動(dòng)臺(tái)和移動(dòng)業(yè)務(wù)規(guī)模較大時(shí)才得到體現(xiàn)。在滿足系統(tǒng)時(shí)效性約束前提下，本文構(gòu)思的時(shí)效約束部署技術(shù)在三組測(cè)試中均有較好的表現(xiàn)力。不僅如此，相對(duì)于另外兩種策略，時(shí)效約束部署技術(shù)在制定任務(wù)轉(zhuǎn)移決策方面也表現(xiàn)出了絕對(duì)的優(yōu)勢(shì)。

5.結(jié)語(yǔ)

時(shí)效約束下的5G網(wǎng)絡(luò)移動(dòng)業(yè)務(wù)部署技術(shù)通過綜合考量5G網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中節(jié)點(diǎn)響應(yīng)能力,來(lái)制定計(jì)算資源調(diào)度方案。所制定的方案不僅約束了全網(wǎng)移動(dòng)業(yè)務(wù)的計(jì)算時(shí)長(zhǎng),并在響應(yīng)資源配比上引入科學(xué)的評(píng)估機(jī)制。實(shí)驗(yàn)表明，該技術(shù)在提升接入業(yè)務(wù)QoS的同時(shí),也增強(qiáng)了該技術(shù)應(yīng)對(duì)5G大規(guī)模移動(dòng)計(jì)算業(yè)務(wù)的響應(yīng)能力。