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엣지-클라우드 하이브리드 시스템의 자원 할당 및 데드라인 모델링 고민

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description본문은 엣지 컴퓨팅 환경에서 서비스 수준(f)을 보장하기 위한 자원 할당 모델링의 어려움을 논의한다. 엣지 용량(f_edge)이 부족할 경우 오버부킹 문제를 해결하기 위해 클라우드(m * f_cloud)를 보조적으로 활용하는 방정식(sum x_i / (f_edge + m * f_cloud) = sum x_i / (f * n))을 제시하지만, 이를 단순화하기 어렵다고 판단한다. 또한 시스템이 데드라인을 보장하는 모델로 전환할…

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엣지-클라우드 하이브리드 시스템의 자원 할당 및 데드라인 모델링 고민

Source

  • Google Keep/a2019-09-16-14-26-11.md

Summary

본문은 엣지 컴퓨팅 환경에서 서비스 수준(f)을 보장하기 위한 자원 할당 모델링의 어려움을 논의한다. 엣지 용량(f_edge)이 부족할 경우 오버부킹 문제를 해결하기 위해 클라우드(m * f_cloud)를 보조적으로 활용하는 방정식(sum x_i / (f_edge + m * f_cloud) = sum x_i / (f * n))을 제시하지만, 이를 단순화하기 어렵다고 판단한다. 또한 시스템이 데드라인을 보장하는 모델로 전환할 경우, 로컬 잔량 시간과 엣지-클라우드 전송 시간을 고려해야 하므로 병렬/직렬 처리 시 계산 복잡도가 급증한다. 특히 모듈 기반(3-tier) 접근은 0-1 ILP 문제로 귀결되어 해결이 난해하며, 워터필링 기법 적용 시에도 제약 조건 통합의 어려움이 있음을 지적한다. 결론적으로 전송 시간과 데이터량(워크로드)을 식에 포함시키면 모델이 무너지는 구조적 한계가 존재함을 확인한다.

Key Points

  • 엣지 용량(f_edge)이 전체 필요 용량(f*n)보다 작을 경우 발생하는 오버부킹 문제 해결 필요
  • 클라우드 리소스를 추가한 하이브리드 방정식 제안, 그러나 엣지가 자체적으로 충원해야 한다는 결론 도출
  • 데드라인 보장 모델 도입 시 로컬 처리 시간과 엣지-클라우드 전송 시간의 평균 계산으로 인한 복잡도 증가
  • 병렬 처리는 제약 조건 분할로 단순화 가능하나, 직렬 및 모듈 기반(3-tier) 처리는 0-1 ILP 문제로 귀결되어 해결 어려움
  • 전송 시간과 데이터량(워크로드)을 모델에 포함시키면 수식적 일관성이 무너지는 구조적 한계 존재

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