基于緩存優(yōu)化的移動(dòng)邊緣計(jì)算資源分配策略

司強(qiáng)毅 陳祎鵬 楊哲

摘 要：移動(dòng)邊緣計(jì)算研究中，邊緣服務(wù)器通過緩存任務(wù)數(shù)據(jù)可以有效節(jié)約計(jì)算資源，但如何分配緩存資源解決邊緣服務(wù)器的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，以及能耗和效益問題，達(dá)到系統(tǒng)性能最優(yōu)是一個(gè)NP難問題。為此提出基于緩存優(yōu)化的在線勢(shì)博弈資源分配策略O(shè)PSCO（online potential-game strategy based on cache optimization），采用新的緩存替換策略CASCU（cache allocation strategy based on cache utility），最大化緩存的效用。通過優(yōu)化邊緣服務(wù)器的效益指示函數(shù)，將緩存替換代價(jià)等因素與李雅普諾夫優(yōu)化、勢(shì)博弈以及EWA（exponential weighting algorithm）算法結(jié)合，對(duì)邊緣服務(wù)器的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系建模，進(jìn)行勢(shì)博弈相關(guān)證明和分析。仿真結(jié)果表明，OPSCO相比于其他資源分配策略，可以明顯提升任務(wù)完成率和緩存效用，并降低設(shè)備能耗和時(shí)間開銷，解決了移動(dòng)邊緣計(jì)算在線緩存場(chǎng)景中的資源分配以及數(shù)據(jù)緩存問題。

關(guān)鍵詞：移動(dòng)邊緣計(jì)算； 資源分配； 緩存優(yōu)化； 勢(shì)博弈； 李雅普諾夫優(yōu)化

中圖分類號(hào)：TP393?? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1001-3695（2024）03-025-0818-06

doi：10.19734/j.issn.1001-3695.2023.07.0325

Resource allocation strategy for mobile edge computingbased on cache optimization

Si Qiangyi1， Chen Yipeng2， Yang Zhe2

（1.Information Construction & Management Center， Suzhou City University， Suzhou Jiangsu 215104， China; 2.School of Computer Science & Technology， Soochow University， Suzhou Jiangsu 215006， China）

Abstract：In mobile edge computing research， the edge server can effectively save computing resources by caching task data. But how to allocate cache resources to solve the competitive relationship between edge servers， as well as energy consumption and efficiency issues， and achieve optimal system performance is a NP-hard problem. Therefore， this paper proposed an online potential-game resource allocation strategy OPSCO based on cache optimization， using a new cache replacement strategy CASCU to maximize the utility of the cache. By optimizing the efficiency indicator function of edge servers， combining factors such as cache replacement cost with Lyapunov optimization， potential game， and EWA algorithm， it modeled the competitive relationship of edge servers， and conducted potential game related proofs and analyses. The simulation results show that compared with other resource allocation strategies， OPSCO can significantly improve the task completion rate and cache utility， reduce equipment energy consumption and time overhead， and solve the resource allocation and data cache problems in mobile edge computing online cache scenarios.

Key words：mobile edge computing; resource allocation; cache optimization; potential game; Lyapunov optimization

0 引言

隨著通信技術(shù)以及智能設(shè)備的發(fā)展，移動(dòng)設(shè)備上需要完成的計(jì)算密集型任務(wù)越來越多，這些任務(wù)的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量大，且對(duì)時(shí)延敏感［1］。受到電池容量和計(jì)算能力的限制，移動(dòng)設(shè)備一般無法獨(dú)立完成任務(wù)，于是出現(xiàn)了移動(dòng)邊緣計(jì)算（mobile edge computing，MEC）框架［2～5］。在MEC中，移動(dòng)設(shè)備可以將計(jì)算密集型任務(wù)卸載至邊緣服務(wù)器進(jìn)行計(jì)算。然而邊緣服務(wù)器的計(jì)算資源也是有限的，且邊緣服務(wù)器之間存在任務(wù)競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。因此如何制定有效的資源分配策略來提升整體性能，是MEC研究中的一個(gè)關(guān)鍵問題［6～10］。一般來說，邊緣服務(wù)器都擁有一定的緩存資源，可以提前對(duì)任務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行緩存，從而提升性能。但目前利用邊緣服務(wù)器緩存提升MEC性能的研究相對(duì)較少［11～15］。因?yàn)?，利用緩存設(shè)計(jì)資源分配策略時(shí)存在許多挑戰(zhàn)，包括緩存替換、信息不完全、多目標(biāo)優(yōu)化等問題。資源分配策略需要確定邊緣服務(wù)器接收哪些任務(wù)，從而能最大化MEC系統(tǒng)的性能，這是一個(gè)NP-hard問題［14］。

本文提出了一種基于緩存優(yōu)化的在線勢(shì)博弈資源分配策略（online potential-game strategy based on cache optimization，OPSCO），使用勢(shì)博弈結(jié)合在線學(xué)習(xí)的方式求解近似最優(yōu)解。同時(shí)針對(duì)在線緩存場(chǎng)景，結(jié)合李雅普諾夫優(yōu)化和緩存函數(shù)提升策略性能。本文主要工作和貢獻(xiàn)如下：

a）提出了一種緩存替換策略，考慮了數(shù)據(jù)傳輸成本、緩存替換代價(jià)等因素，使得任務(wù)數(shù)據(jù)可以高效存儲(chǔ)在邊緣服務(wù)器緩存中，從而最大化緩存的效用。

b）基于緩存替換策略，優(yōu)化了邊緣服務(wù)器的效益指示函數(shù)，將緩存替換代價(jià)等因素與李雅普諾夫優(yōu)化、勢(shì)博弈以及在線更新算法進(jìn)行結(jié)合，推導(dǎo)出相應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)。然后對(duì)邊緣服務(wù)器的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系建模，進(jìn)行勢(shì)博弈相關(guān)證明和分析。最后結(jié)合多種優(yōu)化方法構(gòu)造OPSCO策略，進(jìn)一步提高系統(tǒng)性能。

c）最后通過仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)OPSCO的效果進(jìn)行驗(yàn)證，與多種基準(zhǔn)方法進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果表明，OPSCO均可以達(dá)到較好的優(yōu)化效果。

1 相關(guān)工作

在線緩存MEC場(chǎng)景中，可以使用邊緣服務(wù)器的緩存對(duì)計(jì)算任務(wù)進(jìn)行加速。Chen等人［16］利用位置感知用戶的偏好，提出了二進(jìn)制緩存布局、邊緣計(jì)算資源和帶寬分配的聯(lián)合優(yōu)化，可以有效節(jié)省能耗。Wang等人［17］研究了一種基于相似性的車輛網(wǎng)絡(luò)緩存策略，并采用改進(jìn)的分枝定界算法來獲得最優(yōu)卸載決策和計(jì)算資源分配策略。Chen等人［18］考慮了蜂窩網(wǎng)絡(luò)中計(jì)算卸載和任務(wù)緩存的聯(lián)合優(yōu)化，允許用戶主動(dòng)緩存或卸載服務(wù)器上的任務(wù)，有效降低了系統(tǒng)成本。Zhou等人［19］根據(jù)聯(lián)盟博弈和凸優(yōu)化定理開發(fā)一種交替優(yōu)化算法，可以實(shí)現(xiàn)更低的網(wǎng)絡(luò)延遲。Zhang等人［20］考慮了雙向計(jì)算任務(wù)模型，每個(gè)任務(wù)都通過三種機(jī)制提供服務(wù)，即具有本地緩存的本地計(jì)算、沒有本地緩存的局部計(jì)算和移動(dòng)邊緣計(jì)算服務(wù)器上的計(jì)算。仿真表明，其在帶寬性能和時(shí)間效率方面均有提升。這些研究工作利用邊緣服務(wù)器上的緩存提升整體MEC性能，構(gòu)造了相應(yīng)的資源分配策略，但主要針對(duì)任務(wù)完成率和能耗進(jìn)行優(yōu)化，未考慮邊緣服務(wù)器的資源競(jìng)爭(zhēng)問題。

也有部分研究者將博弈論用于解決資源競(jìng)爭(zhēng)問題。Yang等人［21］引入博弈論以優(yōu)化區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中邊緣計(jì)算服務(wù)器和用戶的利益，提出了基于不同定價(jià)方法和不同緩存獎(jiǎng)勵(lì)方法的四種算法。Wu等人［22］基于Hedonic博弈，提出了一種動(dòng)態(tài)聯(lián)盟算法，以引導(dǎo)每個(gè)成員在每個(gè)時(shí)間段，從其自身的利潤角度出發(fā)，加入或退出聯(lián)盟，可以有效提高利潤。以上研究將博弈論用于在線緩存場(chǎng)景，解決邊緣服務(wù)器之間的競(jìng)爭(zhēng)問題，但未能同時(shí)對(duì)任務(wù)完成率、能耗以及邊緣服務(wù)器效益進(jìn)行較好的優(yōu)化。

2 系統(tǒng)模型

2.1 網(wǎng)絡(luò)模型

圖1為本文的在線緩存MEC網(wǎng)絡(luò)模型，移動(dòng)設(shè)備的任務(wù)數(shù)據(jù)可以緩存在邊緣服務(wù)器上。邊緣服務(wù)器中存在一個(gè)任務(wù)隊(duì)列，任務(wù)會(huì)動(dòng)態(tài)到來，同時(shí)需要對(duì)緩存任務(wù)集進(jìn)行分配。在緩存優(yōu)化的基礎(chǔ)上，結(jié)合李雅普諾夫優(yōu)化、勢(shì)博弈以及在線更新算法構(gòu)建了資源分配策略。因此本文提出的OPSCO中包含多個(gè)部分，其中緩存替換策略CASCU進(jìn)行緩存優(yōu)化，基于緩存優(yōu)化的博弈分配策略GASCO（game allocation strategy based on cache optimization）負(fù)責(zé)處理邊緣服務(wù)器之間的競(jìng)爭(zhēng)問題，在線更新算法EWA提升整體任務(wù)完成率。其中緩存優(yōu)化包括緩存價(jià)值的評(píng)估、流行任務(wù)的發(fā)現(xiàn)以及緩存替換懲罰的設(shè)計(jì)，這些因素共同決定了任務(wù)緩存的質(zhì)量。這是邊緣服務(wù)器決定如何緩存任務(wù)數(shù)據(jù)的指導(dǎo)性模型，從而實(shí)現(xiàn)提升緩存質(zhì)量、任務(wù)完成效率以及邊緣服務(wù)器自身效益的目標(biāo)。

4 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

4.1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)

針對(duì)在線緩存場(chǎng)景，本文仿真實(shí)驗(yàn)中將邊緣服務(wù)器緩存大小等參數(shù)設(shè)置為：時(shí)隙數(shù)為500，時(shí)隙長(zhǎng)度為3 s，邊緣服務(wù)器數(shù)量為30，移動(dòng)設(shè)備任務(wù)類型分為10種。設(shè)置不同任務(wù)類型的目的是為了研究緩存的性能提升，同類型任務(wù)可以通過緩存進(jìn)行計(jì)算加速，在實(shí)際場(chǎng)景中可以體現(xiàn)為同一軟件處理的任務(wù)等［28］。其他參數(shù)參照其他文獻(xiàn)設(shè)置各自的取值區(qū)間［25，26］，如表1所示。

4.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)

本文采用的評(píng)價(jià)指標(biāo)如下：

a）任務(wù)完成率DHR（deadline hit rate），如式（39）所示。

DHR=M-∑Mi=1θiM（39）

b）邊緣服務(wù)器平均效益AB（average benefit），如式（40）所示。

AB=∑Tt=1benefit（t）N（40）

c）移動(dòng)設(shè)備總能耗EC（energy consumption），如式（41）所示。

EC=∑Tt=1E（t）（41）

其中：E（t）為時(shí)隙t的移動(dòng)設(shè)備能耗，如式（42）所示。

E（t）=∑Mm=1Em（t）（42）

4.3 對(duì)比策略

本文設(shè)置了五個(gè)對(duì)比策略，比較不同指標(biāo)的優(yōu)化效果，五種策略分別為

a）LOTUS［29］：使用李雅普諾夫優(yōu)化結(jié)合勢(shì)博弈等方法對(duì)多個(gè)目標(biāo)進(jìn)行了優(yōu)化，但并未使用緩存進(jìn)行計(jì)算加速。

b）PSO（particle swarm optimization）［30］：使用基于高速緩存的智能粒子群優(yōu)化方法進(jìn)行策略求解。

c）CEDCO（collaborative edge data caching online）［31］：使用在線算法解決邊緣數(shù)據(jù)緩存問題，針對(duì)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景以及緩存使用進(jìn)行了優(yōu)化。

d）貪婪策略GS（greedy strategy）：邊緣服務(wù)器總是選取數(shù)據(jù)量大的任務(wù)進(jìn)行緩存，并且總是選擇效益最大的任務(wù)。

e）隨機(jī)策略RS（random strategy）：邊緣服務(wù)器的緩存選取以及任務(wù)決策均隨機(jī)確定。

4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

4.4.1 任務(wù)完成率

圖2對(duì)比了不同任務(wù)數(shù)量情況下各個(gè)策略的任務(wù)完成率。由于邊緣服務(wù)器數(shù)量不變，任務(wù)數(shù)量的增加會(huì)導(dǎo)致整體任務(wù)完成率降低。在不同任務(wù)數(shù)的情況下，本文OPSCO的任務(wù)完成率都是最優(yōu)的。這得益于緩存替換策略的設(shè)計(jì)以及EWA算法對(duì)于任務(wù)完成率的優(yōu)化。OPSCO的任務(wù)完成率比PSO平均提高23%，比CEDCO平均提高13%。

圖3對(duì)比了不同時(shí)延粒度情況下各個(gè)策略的任務(wù)完成率，其中任務(wù)數(shù)量區(qū)間設(shè)置為［5，10］，模擬常見的任務(wù)數(shù)量。隨著時(shí)延粒度的增大，完成任務(wù)的時(shí)延要求變低，任務(wù)完成率也呈總體上升的趨勢(shì)。各個(gè)策略的效果與圖2結(jié)果類似，GS和RS的效果都不理想。OPSCO的邊緣服務(wù)器任務(wù)完成率比PSO平均提高18%，比CEDCO平均提高12%。

4.4.2 邊緣服務(wù)器平均效益

圖4對(duì)比了不同任務(wù)數(shù)量情況下各個(gè)策略的邊緣服務(wù)器平均效益，通過改變?nèi)蝿?wù)數(shù)量來模擬不同的任務(wù)與邊緣服務(wù)器的數(shù)量比例。由于OPSCO仍然使用勢(shì)博弈對(duì)邊緣服務(wù)器效益進(jìn)行針對(duì)性優(yōu)化，允許其選取效益最大化的任務(wù)，所以效果優(yōu)于其他策略。OPSCO的邊緣服務(wù)器平均效益比PSO提高33%，比CEDCO平均提高29%。

圖5對(duì)比了不同時(shí)延粒度情況下各個(gè)策略的邊緣服務(wù)器平均效益。同樣地，該實(shí)驗(yàn)中任務(wù)數(shù)量取值設(shè)置為［5，10］。OPSCO對(duì)于邊緣服務(wù)器效益的優(yōu)化效果仍然最優(yōu)。PSO以及CEDCO的表現(xiàn)仍然略低于LOTUS以及OPSCO，這由于其未對(duì)邊緣服務(wù)器效益進(jìn)行優(yōu)化。GS以及RS的效果仍然受限于其自身的策略設(shè)計(jì)。OPSCO的邊緣服務(wù)器平均效益比PSO提高35%，比CEDCO平均提高26%。

4.4.3 移動(dòng)設(shè)備總能耗

圖6對(duì)比了不同任務(wù)數(shù)量下各個(gè)策略的移動(dòng)設(shè)備總能耗。由于任務(wù)本地計(jì)算能耗通常比卸載至邊緣服務(wù)器高，所以移動(dòng)設(shè)備總能耗不僅受到策略針對(duì)其自身的優(yōu)化影響，還會(huì)受到任務(wù)完成率的優(yōu)化影響。因此OPSCO的移動(dòng)設(shè)備總能耗較其他基準(zhǔn)策略更低。OPSCO的移動(dòng)設(shè)備總能耗比PSO平均降低10%，比CEDCO平均降低12%。

圖7對(duì)比了不同時(shí)延粒度情況下各個(gè)策略的移動(dòng)設(shè)備總能耗。該實(shí)驗(yàn)中任務(wù)數(shù)量取值設(shè)置為［5，10］。從圖中可以看出，時(shí)延粒度的增大使得任務(wù)完成率上升，因此移動(dòng)設(shè)備總能耗呈下降趨勢(shì)。在各個(gè)場(chǎng)景下，OPSCO仍然具有最低的能耗。PSO與CEDCO的表現(xiàn)與前文類似。RS和GS由于策略自身的性能問題，導(dǎo)致多種場(chǎng)景下的表現(xiàn)都不佳。OPSCO的移動(dòng)設(shè)備總能耗比PSO平均降低11%，比CEDCO平均降低16%。

4.4.4 緩存效用

圖8對(duì)比了幾種策略在不同任務(wù)數(shù)量下的總緩存效用。其中OPSCO、PSO以及CEDCO均設(shè)計(jì)了相應(yīng)的緩存優(yōu)化策略，其中OPSCO和CEDCO針對(duì)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)也進(jìn)行了一定的優(yōu)化，因此緩存效用略優(yōu)于PSO。由于求解策略構(gòu)造的不同，OPSCO得益于基于勢(shì)博弈的策略設(shè)計(jì)，對(duì)于信息不完全場(chǎng)景的優(yōu)化更加優(yōu)秀，使得邊緣服務(wù)器可以根據(jù)自身狀態(tài)作出最優(yōu)決策，所以O(shè)PSCO的緩存效用要優(yōu)于其他基準(zhǔn)策略。在五種不同的任務(wù)數(shù)量下，OPSCO的緩存效用CU相較PSO平均提高17%，相較CEDCO平均提高11%。

4.4.5 時(shí)間性能

圖9展現(xiàn)了OPSCO在不同任務(wù)數(shù)量情況下的時(shí)間性能。由于OPSCO相較LOTUS的博弈論策略部分總體迭代方式趨同，所以收斂性能相近，使得OPSCO仍然具有較優(yōu)的時(shí)間性能。加入緩存效用的評(píng)估，邊緣服務(wù)器需要進(jìn)行緩存迭代以及相關(guān)計(jì)算，OPSCO的時(shí)間性能相較LOTUS更弱。因?yàn)楫a(chǎn)生的額外時(shí)間開銷并不高，所以O(shè)PSCO在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中依然具有非常好的時(shí)間性能。

4.4.6 控制參數(shù)分析

圖10展示了目標(biāo)函數(shù)P3中控制參數(shù)V的變化對(duì)于平均隊(duì)列積壓的影響。隨著V的增大，平均隊(duì)列積壓也在不斷變大，隨著任務(wù)數(shù)量的增多，平均隊(duì)列積壓也會(huì)變大。而OPSCO相對(duì)LOTUS加入了緩存進(jìn)行計(jì)算加速，使得邊緣服務(wù)器可以更快地完成任務(wù)計(jì)算，從而減小了平均隊(duì)列積壓。

5 結(jié)束語

本文針對(duì)在線緩存場(chǎng)景中的資源分配以及數(shù)據(jù)緩存問題設(shè)計(jì)了OPSCO，同時(shí)優(yōu)化MEC系統(tǒng)中的多個(gè)性能指標(biāo)。在OPSCO中使用了李雅普諾夫優(yōu)化、勢(shì)博弈以及EWA算法實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)求解，同時(shí)設(shè)計(jì)了緩存相關(guān)函數(shù)指導(dǎo)邊緣服務(wù)器的緩存使用。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，OPSCO相比于其他資源分配策略，可以明顯提升任務(wù)完成率和緩存效用，并降低設(shè)備能耗和時(shí)間開銷。

當(dāng)然在某些隱私敏感的場(chǎng)景下，用戶數(shù)據(jù)具有一定的隱私保護(hù)要求，在分配邊緣服務(wù)器的緩存資源時(shí)是部分受限的。此外，讓所有邊緣服務(wù)器無條件服從資源分配策略的調(diào)度也是較為理想化的假設(shè)，在現(xiàn)實(shí)中該條件很難實(shí)現(xiàn)。這對(duì)于本文OPSCO策略的實(shí)際應(yīng)用提出了挑戰(zhàn)，是未來需要進(jìn)一步研究的內(nèi)容。

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