概要 - モバイルエッジコンピューションシステムにおけるデッドライン意識型のジョイントタスクスケジューリングおよびオフロード

モバイルエッジコンピューションシステムにおけるデッドライン意識型のジョイントタスクスケジューリングおよびオフロード

2025-07-25 00:40:49

{"Ngoc Hung Nguyen","Van-Dinh Nguyen","Anh Tuan Nguyen","Nguyen Van Thieu","Hoang Nam Nguyen","Symeon Chatzinotas"}

{cs.DC,cs.CC,"C.2.4; I.2.8"}

この論文は、モバイルエッジコンピューティング（MEC）システムにおけるデッドライン意識型の連続タスクスケジューリングとオフロードに焦点を当てています。MECおよびクラウドシステムにおける厳格なインタラクティブサービス品質の需要が増加する中、タスクスケジューリングを最適化して厳格なデッドラインを守り、遅延を最小限に抑えるという課題に取り組んでいます。 論文は、デcentralizedオフロードスキームと最適なジョブスケジューリングアルゴリズムを導入することでこの課題を解決する新しいアプローチを提案しています。 **論文のポイント**： * **背景**： IoTアプリケーションの台頭と低遅延・高信頼性通信の必要性により、モバイルエッジコンピューティングの重要性が増しています。しかし、ハードウェアの限界、バッテリ制約、デッドラインを守る必要があるという理由から、MECシステム内での計算集約型タスクの管理には課題があります。 * **動機と貢献**： * **デcentralizedオフロードスキーム**： このスキームは、エージェントをモバイルデバイス側に配置し、新しいタスクが到着するたびにタスクを再スケジュールするためにサーバ情報を利用します。これにより、キュー待ちの必要が減り、総完成時間を最適化します。 * **最適なジョブスケジューリングアルゴリズム**： このアルゴリズムは、非抢占的で単一コアのシナリオでデッドライン前にサービスされたタスクの数を最大化することを目指しています。ユーザーは最低の総遅延を提供するサーバを選択し、サーバはデッドラインに基づいてタスクの最適な順序を決定して全体のサービス率を最大化します。 * **速やかな停電検出方法**： 運算複雑度をさらに低減するために、速やかな停電検出方法が提案されています。この方法は、MECサーバでタスクが処理可能かどうかを迅速に確認し、ユーザーに情報に基づいたオフロード決定を可能にします。 * **システムモデル**： 論文は、ネットワーク領域A内にE個のエッジサーバとK個のユーザーを持つシステムモデルを提案しています。サーバの位置、ユーザーの移動性、タスクの特性を考慮しています。 * **アルゴリズム設計**： * **最適なジョブスケジューリングアルゴリズム**： このアルゴリズムは、タスクのデッドラインと必要なCPUサイクルに基づいてタスクの最適な順序を決定します。短いデッドラインのタスクが優先され、同様のデッドラインのタスクは必要なCPUサイクルの増加に従って並べ替えられます。 * **速やかな停電検出方法**： この方法は、サーバのキュー内でタスクの実行をシミュレートし、タスクがデッドラインを守るかどうかを確認します。 * **シミュレーション結果**： 論文は、提案されたアルゴリズムの効果を示す詳細な数値結果を提供しています。結果は、提案されたアルゴリズムがサービス率とスケジューリングコストの観点から既存の手法を上回ると示しています。 **全体として、この論文はMECシステムにおける連続タスクスケジューリングとオフロードに効率的な新しいアプローチを提案しており、厳格なデッドラインを守り、遅延を最小限に抑えるという課題に取り組んでいます。これにより、モバイルエッジコンピューティング分野に対する貴重な貢献がなされています**。