Edge-Cloud Video Analytics Computation Offloading Framework

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• Google Keep/a2019-04-16-12-21-16-1.md

Summary

이 문서는 영상 분석 애플리케이션을 위한 엣지-클라우드 컴퓨팅 오프로딩 프레임워크를 제안합니다. 영상 해상도에 따른 계산 지연 시간과 네트워크 전송 지연을 고려하여, 마감 시간(deadline) 제약 조건을 만족하면서 마이그레이션 비용과 클라우드 자원 사용료를 최소화하는 스케줄러를 설계합니다. 문제는 비볼록(nonconvex) 최적화 문제로 공식화되었으며, 이를 해결하기 위해 휴리스틱 스케줄링 및 부하 균형을 위한 탐욕적(greedy) 접근법을 도입하고 최적 전략을 도출합니다.

Key Points

• 영상 분석 애플리케이션을 위한 엣지-클라우드 컴퓨팅 오프로딩 프레임워크 제안
• 영상 해상도 기반 계산 지연 및 네트워크 전송 지연 고려
• 마감 시간 제약 하에서 마이그레이션 비용 및 클라우드 자원 사용료 최소화 목표
• 비볼록(nonconvex) 최적화 문제 공식화
• 휴리스틱 스케줄링 및 부하 균형을 위한 탐욕적(greedy) 알고리즘 적용

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