zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Kỹ Thuật - Công Nghệ

» Điện - Điện tử

Một phương pháp phân bổ tài nguyên tính toán để cải thiện năng lượng hệ thống điện toán biên

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:6

Báo xấu

51
lượt xem 6
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Trong bài viết này sẽ trình bày một phương pháp phân bổ tài nguyên tính toán để tối ưu năng lượng các thiết bị di động với các điều kiện hạn chế tài nguyên từ các thiết bị MEC mà các tác giả trước chưa đề cập. Các kết quả mô phỏng số cho thấy giải pháp đề xuất đã đem lại hiệu quả phân bổ tài nguyên cho hệ thống điện toán biên.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Một phương pháp phân bổ tài nguyên tính toán để cải thiện năng lượng hệ thống điện toán biên

Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020) Một phương pháp phân bổ tài nguyên tính toán để cải thiện năng lượng hệ thống điện toán biên Hoàng Trọng Minh1, Trần Công Nam2, Nguyễn Quốc Cường1 , Dương Thị Lan1 1 Khoa Viễn Thông I, Học Viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông 2 Khoa Toán Tin, Trường Đại học Thăng Long Email: hoangtrongminh@ptit.edu.vn, namtc@thanglong.edu.vn, cuongnq.b16vt040@stu.ptit.edu.vn, landt.B16VT184@stu.ptit.edu.vn Abstract— Trong nhưng năm gần đây, giải pháp điện các thiết bị di động luôn là hướng chính yếu đi cùng toán biên di động MEC (Mobile Edge Computing) được với các chiến lược phân bổ tài nguyên hiệu quả nhằm phát triển mạnh mẽ nhờ vào sự tăng trưởng mạnh mẽ đáp ứng các yêu cầu của giải pháp công nghệ. Các các ứng dụng mới, đáp ứng các yêu cầu thời gian thực nghiên cứu trước đây chưa đề cập tới các điều kiện của người dùng, giảm tải và chi phí cho các hệ thống tính công nghệ với các năng lực hữu hạn của tài nguyên toán đám mây. Hàng loạt các chiến lược giảm tải thông minh đã được đề xuất và phát huy tác dụng nâng cao thiết bị biên mạng. Vì vậy, trong bài báo này, một giải hiệu năng mạng cũng như bảo toàn năng lượng cho các pháp phân bổ tài nguyên nhằm tối tối ưu năng lượng thiết bị người dùng di động. Tuy nhiên, với các điều kiện tổng thể của các thiết bị di động được đề xuất. Phương đa ràng buộc của các giải pháp công nghệ ứng dụng cũng pháp đề xuất được chứng minh qua mô phỏng và cho như cấu hình mạng, việc tìm kiếm các giải pháp tối ưu thấy các hiệu quả rõ rệt về bảo toàn năng lượng thiết bị hiện vẫn là các thách thức đối với các nhà nghiên cứu. di động. Trong bài báo này sẽ trình bày một phương pháp phân bổ tài nguyên tính toán để tối ưu năng lượng các thiết bị Phần còn lại của bài báo được tổ chức như sau: di động với các điều kiện hạn chế tài nguyên từ các thiết phần II chỉ ra các kết quả và đánh giá đối với các bị MEC mà các tác giả trước chưa đề cập. Các kết quả nghiên cứu liên quan, Trong phần III trình bày về mô mô phỏng số cho thấy giải pháp đề xuất đã đem lại hiệu hình hệ thống và các tính toán liên quan. Phần IV cung quả phân bổ tài nguyên cho hệ thống diện toán biên. bài toán và mô tả phương pháp đề xuất cùng với kết quả mô phỏng. Các kết luận và đánh giá giải pháp cũng Keywords- Hệ hống điện toán biên, tính toán giảm tải, năng lượng tiêu thụ, thiết bị hỗ trợ, phân bổ tài nguyên. như hướng phát triển tiếp theo được trình bày trong phần cuối cùng. I. GIỚI THIỆU II. CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN Ngày nay, ngày càng nhiều ứng dụng, dịch vụ yêu Với mục tiêu tối ưu năng lượng cho các thiết bị di cầu lượng tài nguyên tính toán lớn, truyền thông thời động và phù hợp với hạ tầng biên mạng, một số giải gian thực (real-time communication) như gọi video pháp và chiến lược phân hoạch tài nguyên đã được (video chat), chơi game trực tuyến (online gaming), một số nghiên cứu đề cập trong vài năm gần đây. giao thông thông minh, các hệ thống internet vạn Nhằm đáp ứng lượng thông tin yêu cầu tính toán và vật,…v..v. Tuy nhiên, một trong các thách thức lớn đảm bảo thời gian tính toán, các giải pháp giảm tải của các các thiết bị di động là bị giới hạn tài nguyên tính toán (Computational Offloading) đã được đề xuất. như: năng lượng, nguồn pin, khả năng xử lí và lưu trữ Tài nguyên tính toán của hệ thống điện toán biên được nên việc phát triển những ứng dụng và dịch vụ mới bị phân bổ giữa các thiết bị di động (Mobile Device), hạn chế. Tính toán biên di động MEC (Mobile Edge thiết bị hỗ trợ tính toán (Helper) và hình thành cấu trúc Computing) là giải pháp tiềm năng và đầy hứa hẹn với cụm nhằm tối ưu các phương án truyền thông tin và sự hỗ trợ từ các thiết bị di động đầu cuối [1][2]. năng lượng tính toán tại các thiết bị biên [3] [4 [5] [6]. Nhằm đáp ứng các yêu cầu tính toán từ các thiết Trong [3] các tác giả đã đề xuất một chiến lược giảm bị trong giới hạn thời gian xử lý tác vụ, các chiến lược tải lượng dữ liệu cần tính toán tới máy chủ MEC hoặc giảm tải giữa thiết bị biên và thiết bị di động được đề thực hiện xử lí ngay tại chính thiết bị. Kết quả bài báo xuất. Các thiết bị hỗ trợ tính toán cho nhau trong các chỉ ra giải pháp tối ưu năng lượng tính toán với ràng khoảng thời gian yêu cầu nhằm đẩy mạnh tốc độ tính buộc độ trễ nghiêm ngặt. Tuy nhiên, vai trò thiết bị trợ toán thông qua xử lý song song. Hướng tiếp cận này giúp và giải pháp lựa chọn thiết bị chủ cụm chưa được đã và đang thu hút rất nhiều các nghiên cứu do thách đề cập. Với mục tiêu tối ưu hóa tổng năng lượng thiết thức lớn đến từ các điều kiện ràng buộc và các loại bị di động, chiến lược giảm tải trong [4] sử dụng hình ứng dụng có các yêu cầu về đặc trưng truyền phương pháp quy hoạch tuyến tính để phân bổ tài thông khác nhau. Các giải pháp tối ưu năng lượng cho nguyên truyền thông không dây và giảm tải cho các ISBN: 978-604-80-5076-4 277
Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020) ứng dụng yêu cầu nghiêm ngặt về độ trễ. Các tiêu chí giúp (HD – helper device), thiết bị trưởng cụm (CHD – và tham số ràng buộc thay đổi theo từng mô hình giảm cluster head device). CHD có nhiệm vụ trao đổi thông tải, trong [4] chỉ ra tiêu chí năng lượng trong các phiên tin giữa nhóm thiết bị và BS. Do đó, MD có thể thực truyền ảnh hưởng trực tiếp tới lượng thông tin cần hiện giảm tải tính toán lên cho MEC thông qua CHD giảm tải tới MEC. Tuy nhiên, các đề xuất trên đây xây của nhóm. Bên cạnh đó, mô hình hệ thống xem xét MD dựng bài toán phân tải dựa trên nguyên tắc nhị phân có thể thực hiện giảm tải tính toán đến HD của nó [8]. mà chưa xem xét đến bài toán giảm tải một phần nên tính linh hoạt còn hạn chế. Từ khía cạnh hệ thống, trong [5] đề xuất chiến lược phân bổ tài nguyên gồm một máy chủ MEC, một số l trạm phát sóng gốc (BSs) và các thiết bị di động. Mục tiêu tối thiểu hóa năng lượng tiêu thụ của các thiết bị di động đã đạt được nhưng hệ số phân bổ tài nguyên trong hệ thống MEC chưa được đề cập. Từ góc độ ứng dụng công nghệ điện toán biên, các giải pháp truyền dẫn đã được ứng dụng nhằm tương thích với đặc trưng của các loại hình điện toán biên. Điển hình là ứng dụng hệ thống giao thông thông minh ITS (Intelligient Transport System), nơi cần phân phối và xử lí lượng lớn dữ liệu cùng với các thông tin ưu Hình 1. Mô hình hệ thống điện toán biên đề xuất. tiên khác nhau [6] [7]. Trong đó, chuẩn IEEE 802.11p là tiêu chuẩn cho truyền thông V2V (Vehicle to Chiến lược giảm tải tính toán dựa trên các phiên Vehicle) phân tán đã đem lại một số ứng dụng thực tế làm việc của các nhóm con thiết bị bao gồm MD, HD, hiệu quả. Đặc trưng chuyển động của xe và giới hạn CH tới MEC được phân bổ tài nguyên tính toán theo cơ vùng phủ của các kỹ thuật truyền dẫn không dây đã chế phân kênh theo thời gian TDMA (hình 2). dẫn tới bài toán phân cụm để chia sẻ dữ liệu, thông tin Một phiên xử lý T = K + H giữa các xe với nhau. Vì vậy, bài toán phân cụm tối ưu được đặt ra như một trong các thách thức thực tế [7]. MEC xử lý các tác vụ cho phiên Sự kết hợp giữa mô hình tính toán biên với các thứ n giải pháp phân cụm đã đặt ra một số thách thức cụ thể. Người sử dụng xe lưu thông cần các truy nhập internet và các thông tin an toàn đã tạo ra các mức ưu tiên và UL DL UL DL nội dung phân bổ khác nhau. Với các mô hình phân bổ ... UL n DL n n+1 n +1 n+2 n +2 ... Thời gian truyền dẫn kênh diện rộng và kênh truyền cục bộ sẽ đòi hỏi các giải pháp tối ưu tài nguyên sử dụng cho K kênh H kênh điện toán biên. MEC xử lý các tác vụ cho phiên Qua các đề xuất gần đây dưới sự hiểu biết tốt nhất thứ n + 1 của chúng tôi, một bài toán phân bổ tài nguyên tối ưu với ràng buộc từ các thiết bị biên, lượng thông tin yêu cầu và độ trễ tới hạn của các nhiệm vụ chưa từng đặt Hình 2. Cấu trúc phân bổ kênh TDMA từ MEC ra trước đây. Vì vậy, trong bài báo này chúng tôi sẽ Truyền thông giữa các nút chủ cụm CH tới MEC trình bày một chiến lược phân bổ tài nguyên giữa các sử dụng chuẩn truyền thông LTE 4G [9], truyền thông thiết bị biên, thiết bị di động và thiết bị hỗ trợ để tối ưu giữa các MD sử dụng tiêu chuẩn 802.11p [10] [11]. năng lượng sử dụng của các thiết bị di động. A. Mô hình tác vụ III. MÔ HÌNH HỆ THỐNG Như trong [12], mỗi MD i có một nhiệm vụ tính Nhằm không mất tính tổng quát, một mô hình điện toán được mô tả bằng ba tham số i (biin , ciin , tiin ) . toán biên được trình bày trong hình 1 bao gồm một số biin là kích thước dữ liệu đầu vào của nhiệm vụ (nó có thành phần thiết bị như: một trạm gốc BS (Base station) được trang bị máy chủ MEC có khả năng xử lý nhiều thể là cài đặt hệ thống, mã chương trình và có đơn vị tác vụ tính toán chuyên sâu đồng thời, N thiết bị người là bit). ciin là số chu kỳ CPU được yêu cầu để hoàn dùng MD (Mobile device) được phân thành M nhóm thành một bit nhiệm vụ. tiin là độ trễ tối đa cho nhiệm thiết bị (Cluster). Trong mỗi nhóm, các thiết bị người vụ. Do đó, xác định được biin ciin là số chu kỳ CPU cần dùng được chia thành ba loại: thiết bị của nhiệm vụ để thực hiện (MD – member device), thiết bị hỗ trợ/trợ thiết để hoàn thành nhiệm vụ tính toán i . ISBN: 978-604-80-5076-4 278
Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020) Trong mô hình này, xem xét mỗi MD có thể được comp giữa MD và HD. thd ,i (bi1 .ciin ) / f hd ,i là thời gian xử lý giảm tải đến đồng thời MEC và HD của nó. Do đó, các phần nhiệm vụ giảm tải tại HD, với f hd ,i là tần số CP bít nhiệm vụ đầu vào bi của MD i được chia làm 3 phần dành cho tính toán tại cục bộ MD i, tính toán tại U của HD hay là khả năng xử lý của HD. HD của MD i và tính toán tại MEC tương ứng là Năng lượng tiêu thụ cho quá trình giảm tải một bi0 , bi1 , bi2 . Do đó ta có công thức: phần nhiệm vụ đến HD từ MD i gồm năng lượng truyền dữ liệu và năng lượng xử lý nhiệm vụ tại HD. biin bi0 bi1 bi2 (1) Chúng tôi cũng giả định bỏ qua năng lượng tiêu thu Từ đó, nhiệm vụ tính toán i của MD i được chia cho quá trình truyền phản hồi kết quả do lượng bít kết thành 0 , 1 2 tương ứng với bi0 , bi1 , bi2 . Do đó ta có quả phản hồi là không đáng kể. Từ đó, tổng năng i i , i lượng tiêu thụ cho quá trình giảm tải tính toán đến HD công thức: 0 1 2 ( Ei1, hd ) được xác định như sau: i i i i (2) Trong đó, , 0 1 2 Ei1, hd Eitrans comp Ehd (6) i i , lần lượt là phần nhiệm vụ i , hd ,i tính toán tại chính thiết bị MD i, tại phần tử hỗ trợ HD Trong đó, Eitrans comp , hd và Ehd , i lần lượt là năng lượng của MD i và tại MEC. tiêu thụ cho quá trình truyền dữ liệu ( bi1 ) từ MD i đến B. Chi phí tính toán tại cục bộ HD và quá trình xử lý nhiệm vụ tại HD. Nó được xác Số lượng bit cần thiết để được xử lý tại thiết bị định như sau: MD là bi0 và do đó, nó cần bi0 ciin chu kỳ để xử lý. Từ đó, ta có chi phí thời gian cho tính toán tại cục bộ Eitrans , hd Ptxl .bi1 (7) được kí hiệu là ti0,md và được xác định như sau [12]: comp Ehd bi1 .ciin .k . f hd2 ,i ,i (8) 0 in bc ti0,md i i (3) Trong đó, Ptxl là mức năng lượng tiêu thụ trên mỗi fi , md bít nhiệm vụ truyền từ MD đến HD. Trong đó, fi , md là tần số của CPU cục bộ, tức khả năng tính toán cục bộ của MD i. D. Chi phí tính toán tại MEC Khi MD i thực hiện giảm tải tính toán một phần Năng lượng tiêu thụ của MD i trên mỗi vòng CPU được xác đinh như [13], được tính bằng công nhiệm vụ i2 lên MEC, nó cần gửi phần nhiệm vụ thức k . fi ,2md trong đó k là hằng số điện dung. Từ đó, 2 i đến chủ cụm CHD của nó, từ đó CHD đó thực hiện năng lượng tiêu thụ do tính toán nhiệm vụ tại cục bộ chuyển tiếp i2 đến MEC thông qua kết nối di động. của MD i ( Ei0,md ) được xác định như sau [13]: Tương tự như trên, độ trễ và năng lượng tiêu thụ cho đường phản hồi kết quả được bỏ qua. Vì vậy, chi phí Ei0, md bi0 .ciin .k . f i ,2md (4) cho thời gian truyền tải bao gồm thời gian truyền tải từ MD tới CH ( ti2,chd ) và thời gian truyền tải từ CH tới C. Chi phí tính toán tại HD 2 MEC ( tchd , mec ), tương ứng như công thức sau: MD i có thể giảm tải một phần nhiệm vụ ( i1 ) đến phần tử hỗ trợ HD của nó. Chi phí thời gian cho quá bi2 bi2 trình giảm tải tính toán đến HD bằng tổng của thời ti2,chd 2 tchd , mec (9) rl rmec gian cho truyền tải và xử lý tính toán phần nhiệm vụ tại HD. Giả định rằng, lượng bít kết quả trả về là rất Trong đó, rmec là tốc độ truyền dữ liệu từ CHD nhỏ so với lượng bít nhiệm vụ giảm tải, do đó, độ trễ đến MBS. thời gian cho quá trình phản hồi kết quả được bỏ qua. Từ đó, năng lượng tiêu thụ để thực hiện nhiệm vụ Từ đó, chi phí thời gian cho quá trình giảm tải đến HD với hỗ trợ của MEC ( Ei2,mec ) được xác định bằng công 1 ( t1,hd ) được xác định như sau: thức sau: Ei2,mec Eitrans , chd trans Echd , mec bi1 bi1 .ciin (10) ti1, hd titrans , hd comp thd ,i (5) 2 l mec = bi ( Ptx Ptx ) rl f hd ,i Trong đó, Eitrans , chd là năng lượng truyền tải từ MD trans 1 Trong đó, t i , hd b / rl là thời gian truyền tải bít i trans đến CHD. Echd , mec năng lượng truyền từ CHD lên nhiệm vụ từ MD tới HD với rl là tốc độ truyền dữ liệu ISBN: 978-604-80-5076-4 279
Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020) MEC. Ptxmec là mức tiêu thu năng lượng trên mỗi bít Điều kiện ràng buộc: bi0 , bi1 , bi2 , v j 0 và nguyên (15.a) nhiệm vụ truyền tải từ CHD lên MBS. 0 1 2 Từ đó, mức tiêu thụ năng lượng tại mỗi phiên cho b i bi b i bi (15.b) quá trình xử lý nhiệm vụ của mỗi nhóm thiết bị được rmec .v j . slot bi2 (15.e) miêu tả như sau: |Mj | E total j ( Ei0, md Ei1,hd Ei2,mec ) M i Mj vj K channel (15.f) j 1 = bi0 .ciin .k . fi ,2md bi1 ( Ptxl ciin .k . fi ,2h ) bi2 ( Ptxl Ptxmec ) i Mj max(ti0 , ti1 , ti2 ) T (15.g) (11) Trong đó, T là điều kiện giới hạn trễ tác vụ; các Trong đó, Mj là tập các MD đang có nhiệm vụ xử điều kiện 15.a,b,c,d,e thể hiện rằng buộc về lượng bít lý trong nhóm thiết bị j. nhiệm vụ có thể phân chia tại MD i. Điều kiện 15.e thể hiện rằng buộc về tổng lượng bít nhiệm vụ có thể giảm E. Mô hình truyền dẫn từ CHD lên MBS tải lên MEC tại Cluster j. Rằng buộc về tổng lượng Mô hình truyền dẫn giữa CHD và MBS được thể kênh cấp cho mỗi Cluster được mô tả ở điều kiện 15.f. hiện như trên hình 2. Hệ thống xem xét có Kchannel Trong đó giả định rằng tốc độ xử lý của MEC lớn hơn kênh con cho đường lên tương ứng với Kchannel khe nhiều so với tổng tốc độ của đường truyền từ các CHD thời gian trong khoảng thời gian đường truyền lên. lên MEC. Rằng buộc về giới hạn trễ cho xử lý tác vụ MBS cần thực hiện phân bổ kênh con đường lên cho được thể hiện tại điều kiện 15.g. các CHD của các nhóm để từ đó các CHD có thể Bài toán tối ưu trên được phân hoạch thành 02 bài truyền tải lượng bít nhiệm vụ của các MD trong nhóm toán con gồm bài toán phân bổ tài nguyên từ MEC tới lên cho MEC để xử lý hỗ trợ. Giả sử v j là số kênh con các cụm nhằm bảo tính công bằng và ràng buộc năng đường lên cấp cho nhóm thiết bị j, ta có rằng buộc lực MEC. Bài toán tiếp theo được xây dựng nhằm tối sau: ưu tài nguyên trong các cụm. Từ đó, mục tiêu tổng thể M của bài toán tối ưu tài nguyên đa ràng buộc với chiến vj K channel (12) lược phân bổ tài nguyên hợp lý sẽ đạt được. j 1 Trong đó, M là số nhóm thiết bị trong hệ thống. Phương pháp giảm tải tính toán đề xuất bao gồm Lượng dữ liệu tối đa cho thể truyền từ CHD thuộc hai giai đoạn. Đầu tiên, MEC thực hiện phân bổ tài nhóm thiết bị j với số lượng kênh được cấp v j lên nguyên cho các nhóm thiết bị dựa trên các thông tin mà các nhóm đã cung cấp, trong đó bao gồm phân bổ MEC ( c max j ) được xác định như sau: tài nguyên tính toán cho các nhóm và tài nguyên kênh c max j rmec .v j . slot (13) cho đường lên giữa các CHD và MEC. Sau đó, các thông tin cấp phát này được MEC gửi đến cho các Trong đó, slot là khoảng thời gian của một khe CHD của các Cluster. Lúc này, CHD gửi thông tin thời gian hay một kênh con đường truyền lên. Xem xét lượng bít giảm tải tối đa lên MEC cho các MD trong rằng, lượng dữ liệu tối đa mà CHD có thể truyền được Cluster, sau đó vấn đề (15) được MD giải tối ưu năng chia đều cho các MD đang nằm trong nhóm thiết bị. lượng tiêu thụ và đảm bảo độ trễ xử lý tác vụ. Do đó, một rằng buộc cho lượng bít nhiệm vụ giảm tải lên MEC của mỗi MD i được thể hiện như sau: A. Sơ đồ phân bổ tài nguyên nhóm thiết bị r .v . Mục tiêu của sơ đồ này là thực hiện phân bổ tài bi2 mec j slot (14) nguyên tính toán và kênh cho mỗi nhóm thiết bị dựa |Mj | trên thông tin về tổng năng lượng còn lại và số lượng Trong đó, | M j | là số lượng MD có nhiệm vụ xử tác vụ đang có của mỗi nhóm. Lược đồ đề xuất được lý trong nhóm j đang có nhiệm vụ cần xử lý. thực hiện theo các bước sau: IV. ĐỀ XUẤT PHƯƠNG PHÁP Bước 1: CH của mỗi Cluster (giả sử là CHD i của Cluster j) cần thực hiện xác định các thông số sau: Trong nghiên cứu này, chúng tôi quan tâm đến Tổng năng lượng của các MD và HD trong việc tối thiểu hóa tổng mức tiêu thụ năng lượng của hệ thống với rằng buộc về độ trễ xử lý các tác vụ. Vấn đề Cluster j ( E total j ). E total j được xác định như sau: tối ưu được mô tả như sau: E total j ( Ei EHD ,i ) (16) M i Mj total min E j 1 j (15) Trong đó, Ei, EHD,i lần lượt là năng lượng còn lại E total 0 in b .c .k . f 2 1 b (P l in 2 c .k. f ) b ( Ptx 2 l mec Ptx ) của MD i và HD của MD i. j i i i , md i tx i i ,h i i Mj ISBN: 978-604-80-5076-4 280
Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020) Tổng số lượng bít nhiệm vụ của Cluster j ( B total j ). Vấn đề (15) được MD thực hiện như sau: Mj B total j là tổng số tác vụ đang cần xử lý của các MD min [bi0 .ciin .k. fi ,2md bi1 ( Ptxl ciin .k. f i ,2h )] (22) trong Cluster j, ta có: i 1 Btotal bi (17) Các ràng buộc: j i Mj bi0 , bi1 0 và nguyên (22.a) Bằng việc trao đổi thông tin với các MD, CHD b i 0 b 1 i bi b i 2,max (22.b) xác định được các thông số yêu cầu từ đó gửi thông tin 0 1 2 max(t , t , t ) T (22.c) này lên cho MEC. i i i Bước 3: Thực hiện lựa chọn CHD và HD cho vòng Bước 2: MEC thực hiện phân bổ tài nguyên. phân bổ tính toán tiếp theo. Sau khi nhận được các thông tin từ các CHD, MEC Nmd xác định trọng số w cho từng Cluster dựa theo công CH:=MD(max Ei ) (23) i 1 thức sau: N md 1 B total j HD:=MD(max Ei ) (24) wj với j = 1,2,…,M (18) i 1 E total j Bước 4: Thực hiện vòng lặp cho mục tiêu bảo toàn Từ đó, số kênh truyền được phân bổ cho Cluster j năng lượng tối ưu cho tổng năng lượng của các MD được xác định bằng: với ràng buộc về trễ của tác vụ. C. Mô phỏng đánh giá hiệu quả đề xuất wj vj M K channel (19) Nhằm đánh giá tính hiệu quả của đề xuất, nghiên wl cứu này sử dụng Matlab làm công cụ mô phỏng số. l 1 Các tham số đầu vào được thể hiện trong bảng 1. Trong đó, K channel là số lượng kênh truyền (khe Bảng 1. Các tham số mô phỏng thời gian) của hệ thống; M là số lượng Cluster trong Các tham số Ký hiệu Giá trị hệ thống; . là hàm floor. Số lượng nút cụm 1 N1 51 Số lượng nút cụm 2 N2 81 M Nếu u K channel vj 0 thì cấp thêm u kênh Số lượng nút cụm 3 N3 101 j 1 Năng lượng mỗi MD Ei 1000 5000 J cho Cluster có trọng số cao nhất (giả sử là nhóm j thì Số bít mỗi MD 500 1000 bit bi vj = vj + u). Từ đó, lượng bít tác vụ tối đa có thể giảm tải lên Số kênh truyền K channel 20 MEC cho nhóm j được xác định như sau: Tốc độ tiêu chuẩn LTE rmec 75Mbps c max v j slot rmec (20) 4G j Tốc độ tiêu chuẩn rlocal 25Mbps Trong đó, rmec là tốc độ dữ liệu của đường truyền lên 802.11p từ CHD đến MEC; slot là khoảng thời gian của một Chu kì CPU xử lí 1 bit C 100T kênh (khe thời gian). Khả năng xử lý tại MD fd 25.1011 Hệ số điện dung k 10 28 Fara MEC đã xác định được lượng tài nguyên kênh và Công suất truyền tải P local 0.1W tính toán cho từng Cluster. Nó thực hiện gửi hai thông tx local tin này xuống cho các CHD của các Cluster. Công suất truyền tải Ptxmec 0.4W B. Phân bổ tác vụ tối ưu năng lượng MEC Sơ đồ phân bổ tác vụ tối ưu năng lượng được thực Giải pháp phân kênh tính toán tối đa số bit nhiệm hiện như sau: vụ, tổng mức năng lượng tiêu thụ tại mỗi trường hợp Bước 1: CHD của mỗi Cluster (giả sử là Cluster j) xác thể hiện rõ khuyết điểm khi không giới hạn về độ trễ. định lượng bít tác vụ tối đa có thể giảm tải lên MEC Mức năng lượng hệ thống còn lại được biểu diễn như cho các MD trong nhóm theo công thức sau: hình 3. c max j bi2,max (21) Sau mỗi vòng tính toán lượng bít nhiệm vụ, tổng |Mj | năng lượng hệ thống khi phân kênh tối ưu dựa trên số Trong đó, bi2,max là lượng bít nhiệm vụ tối đa có thể nhiệm vụ truyền tải MEC với ràng buộc về độ trễ đã giảm tải lên MEC cho MD i. Thông tin này được gửi cho thấy khả năng duy trì năng lượng tốt hơn so với đến các MD trong Cluster j. các phương pháp phân kênh khác. Kết quả biểu diễn Bước 2: MD thực hiện phân bổ tác vụ tối ưu năng sự suy hao năng lượng trung bình của các toàn bộ hệ lượng. thống được biểu diễn trên hình 4. ISBN: 978-604-80-5076-4 281
Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020) pháp phân bổ tài nguyên và sẽ được đề cập chi tiết hơn ở các nghiên cứu tiếp theo. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] A. Al-Shuwaili and O. Simeone, "Energy-Efficient Resource Allocation for Mobile Edge Computing-Based Augmented Reality Applications," in IEEE Wireless Communications Letters, vol. 6, no. 3, pp. 398-401, June 2017. [2] C. Huang, M. Chiang, D. Dao, W. Su, S. Xu and H. Zhou, "V2V Data Offloading for Cellular Network Based on the Software Defined Network (SDN) Inside Mobile Edge Computing (MEC) Architecture," in IEEE Access, vol. 6, pp. 17741-17755, 2018. [3] Zhang, K., Mao, Y., Leng, S., Zhao, Q., Li, L., Peng, X., … Zhang, Y. (2016). Energy-Efficient Offloading for Mobile Edge Computing in 5G Heterogeneous Networks. IEEE Access, 4, 5896–5907. Hình 3. Tổng năng lượng hệ thống phân kênh tối ưu [4] Yang, X., Yu, X., Huang, H., & Zhu, H. (2019). Energy Efficiency Based Joint Computation Offloading and Resource Allocation in Multi-Access MEC Systems. IEEE Access, 7, 117054–117062. [5] Zhang, J., Hu, X., Ning, Z., Ngai, E. C.-H., Zhou, L., Wei, J., … Hu, B. (2018). Energy-Latency Tradeoff for Energy-Aware Offloading in Mobile Edge Computing Networks. IEEE Internet of Things Journal, 5(4), 2633–2645. [6] Hu, Q., Wu, C., Zhao, X., Chen, X., Ji, Y., & Yoshinaga, T. (2018). Vehicular Multi-Access Edge Computing With Licensed Sub-6 GHz, IEEE 802.11p and mmWave. IEEE Access, 6, 1995–2004. [7] Kristiani E., Yang CT., Huang CY., Ko PC. (2020) The Implementation of an Edge Computing Architecture with LoRaWAN for Air Quality Monitoring Applications. In: Deng DJ., Pang AC., Lin CC. (eds) Wireless Internet. WiCON 2019. Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering, vol 317. Springer, Cham Hình 4. Tổng năng lượng hệ thống phân kênh tối ưu, phân [8] U. Saleem, ‘‘Latency minimization for D2D-enabled partial kênh đều và phân kênh ngẫu nhiên computation offloading in mobile edge computing,’’ IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 69, no. 99, pp. 4472–4486, Apr. Đối với giải pháp phân kênh cân bằng lưu lượng, 2020. mức suy hao của các thiết bị suy giảm gần theo tuyến [9] C. Chang, K. Alexandris, and N. Nikaein, “MEC Architectural tính và cho kết quả thời gian sống vượt trội so với quá Implications for LTE / LTE-A Networks,” pp. 13–18. trình phân kênh ngẫu nhiên. Kết quả này cho thấy tính [10] L. G. Baltar, M. Mueck and D. Sabella, "Heterogeneous hiệu quả của đề xuất khi cải thiện được mức phân tải Vehicular Communications-Multi-Standard Solutions to Enable Interoperability," 2018 IEEE Conference on Standards tính toán lên MEC mà vẫn đảm bảo được giới hạn trễ for Communications and Networking (CSCN), Paris, 2018, pp. yêu cầu đầu vào. Như vậy, việc cân bằng lưu lượng tải 1-6. giữa các cluster mang ý nghĩa rất lớn khi yêu cầu cầu [11] J. Gozalvez, M. Sepulcre and R. Bauza, "IEEE 802.11p đầu vào ngẫu nhiên và biến động mạnh của những ứng vehicle to infrastructure communications in urban dụng IoT hiện nay. environments," in IEEE Communications Magazine, vol. 50, no. 5, pp. 176-183, May 2012. V. KẾT LUẬN [12] X. Yang, X. Yu, H. Huang, and H. Zhu, ‘‘Energy efficiency based joint computation offloading and resource allocation in Trong bài báo này, một nghiên cứu chi tiết về mô multi-access MEC systems,’’ IEEE Access, vol. 7, pp. hình phân bổ tài nguyên tính toán trong điện toán biên 117054–117062, 2019. đã được trình bày. Nhằm cải thiện hiệu năng mạng điện [13] Y. Pei, Z. Peng, Z. Wang, and H. Wang, “Energy-Efficient Mobile Edge Computing: Three-Tier Computing under toán biên, một giải pháp phân bổ tài nguyên từ các máy Heterogeneous Networks,” Wirel. Commun. Mob. Comput., chủ biên tới các cụm thiết bị biên đã được đề xuất. Đề vol. 2020, p. 6098786, 2020. xuất đã giải quyết bài toán phân bổ tài nguyên hạn chế với ràng buộc chặt về trễ nhằm sử dụng năng lượng hiệu quả tại các thiết bị biên phụ thuộc nguồn nuôi. Kết quả mô phỏng số cho thấy đề xuất đã tiết kiệm năng lượng và kéo dài thời gian sống của các thiết bị biên so với các kế hoạch phân kênh khác. Số lượng thiết bị hỗ trợ tính toán cũng là một yếu tố then chốt trong phương ISBN: 978-604-80-5076-4 282

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

LV.15: Bộ Đồ Án Tốt Nghiệp Chuyên Ngành Cơ Khí

65 tài liệu

2418 lượt tải

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.