엣지/포그 컴퓨팅 리소스 할당 및 오프로딩 전략 연구 노트
Source
Field Notes/KAIST/MNLab/2018-12-10-21-57-58.md
Summary
이 노트는 엣지 및 포그 컴퓨팅 환경에서의 태스크 오프로딩, 리소스 할당, 인센티브 메커니즘에 관한 다양한 연구 아이디어와 방법론을 기록한 메모입니다. 샤플리 밸류, 헝가리안 알고리즘, 게임이론, MDP, 머신러닝(멀티암 밴딧) 등 다양한 이론적 접근법을 비교 검토하고 있으며, 통신 간섭, 큐잉 지연, 채널 할당 등 실제 시스템 제약 조건을 고려한 스케줄링 및 안정성 분석에 대한 고민이 담겨 있습니다.
Key Points
- 오프로딩 비용(통신+연산) 최적화를 위한 샤플리 밸류, 헝가리안 알고리즘, MCSV 등 다양한 스케줄링 알고리즘 검토
- 포그 컴퓨팅 활용도 제고를 위한 크레딧 기반 인센티브 메커니즘 및 MANET SPRITE 프로토콜 응용 가능성 탐구
- 통신 간섭과 큐잉 지연(M/D/1)을 고려한 레이턴시 최적화 및 오프로딩 노드 선정
- 시간에 따라 변화하는 환경(Non-stationary)에서의 오프로딩 결정을 위한 온라인 머신러닝(멀티암 밴딧) 적용
- 태스크 복제를 통한 안정성 향상 및 MDP 기반 리소스 할당, 게임이론 기반 분석 검토
- 차량용 네트워크(AV) 및 SBS 환경에서의 채널 할당, 노동 매칭 시장 모델 적용, 3GPP 신뢰성 기준 고려