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IEEE TSUSC'22:边缘环境下成本效益优化的服务器网络构建方法

2022-11-28 11:25 浏览: 645349 次 我要评论(0 条) 字号:

移动边缘计算作为一种新型的计算范式,它将边缘服务器部署在靠近用户的基站上,提供了类似云数据中心的计算和存储功能,可以在网络边缘满足应用程序的低延迟需求。边缘服务器网络是由区域内的边缘服务器及其之间的链路组成,可以承载应用供应商为附近用户提供服务的需求。边缘服务器网络密度是指服务器之间的连接密度。现有的诸多研究表明,高的边缘服务器网络密度可以使边缘服务器之间进行更高效的通信和资源共享,从而实现较高的业务性能。在现实的边缘计算环境中,构建高密度的边缘服务器网络往往会产生较高的建设成本。建设成本和网络密度之间的权衡在边缘服务器网络的设计中起着至关重要的作用。然而,现有的边缘计算相关研究在实验测试中通常只是简单地假设了这个网络密度的值或者不予考虑,可能造成实际建设成本远超预期。为此本文首次尝试以网络建设成本与网络密度之间的平衡为目标,研究如何构建具有高性价比的边缘服务器网络构建方法。我们将这个新的边缘服务器网络设计问题(ESND)建模为一个约束优化问题,并证明了它的NP难度。我们进一步提出了一种基于整数规划的ESND-O优化方法和一种名为ESND- A的近似方法分别解决小规模ESND问题和大规模ESND问题。我们对ESND-O和ESND-A在真实数据集上的性能进行了大量的实验测试,实验结果证明了它们的有效性和高效性。

该成果“Cost-Effective Edge Server Network Design in Mobile Edge Computing Environment “已被 IEEE Transactions on Sustainable Computing (TSUSC) 期刊录用。该期刊主要关致力于发表探索可持续计算的不同方面的高质量论文,涉及从软件和硬件设计到应用的广泛问题领域和技术。目前该期刊的影响因子为2.456。

  • 论文链接:

    https://doi.org/10.1109/TSUSC.2022.3178661


研究背景

在边缘计算环境下,相邻边缘服务器之间可以通过高速链路进行通信。特定区域内的边缘服务器及其之间的链路构成了边缘服务器网络。应用程序供应商可以在边缘服务器上租用计算和存储资源并基于边缘服务器网络部署相应服务。从而显著降低昂贵的云端到边缘端的数据传输成本以及端到端的服务延迟。通过边缘服务器网络,地理位置邻近的边缘服务器可以共享其资源以缓解资源受限问题。与传统的云-边架构相比,协同边缘服务器网络可以有效克服单点故障问题以及回程网络所带来的性能瓶颈问题。

现有的边缘计算基础设施相关研究主要关注最小化服务器部署成本,最大化用户覆盖率,最大化边缘网络鲁棒性等服务器部署问题,忽视了边缘服务器网络设计的重要性。边缘服务器网络密度以每个边缘服务器的平均链路数作为衡量指标,会显著影响边缘服务器的协作能力,进而影响部署在边缘服务器上的服务性能。通常,提升网络密度不仅能够通过连接到更多的其他边缘服务器使边缘服务器获得更多资源,也能够通过保障边缘服务器之间的低延迟消息传递和数据传输提升服务性能。这个观察已经被边缘用户分配、边缘数据缓存、边缘数据同步、边缘数据分发和边缘数据去重等多个边缘计算领域现有研究的实验结果所证实。

然而,从亚马逊、T-Mobile等边缘基础设施提供商的角度来看,边缘网络的高密度往往会导致网络建设成本显著提升。网络构建成本包括了部署网络设备(如网线、光纤、路由器、交换机等)的硬件成本和人工成本。在区域内的每一对相邻边缘服务器之间都部署上高速链路显然是构建网络密度较高的边缘服务器网络的一个简单解决方案。然而,由于5G基站的分布密度高达每平方公里50个,这种方案很容易导致过高的网络建设成本。在实践中,边缘基础设施提供商必须确保网络建设成本不超过其预算。在此预算范围内,如何权衡网络密度和网络建设成本,是亟待解决的问题。


研究动机实例

为便于阐述本文的研究动机,我们以图1场景为例进行描述。图1给出了特定区域(如墨尔本CBD)内的5个边缘服务器,分别表示为{s1,s2,…, s5}。边缘基础设施提供商可以根据周围的环境来对构建两个边缘服务器之间链路的实际成本进行估算。为了对ESND问题进行通用性的讨论,在本例中链路建设成本被注释为图中两个边缘服务器之间的边的权重。在该区域内,通过建立边缘服务器之间的网络链路来构建边缘服务器网络的方式可以有很多种。从边缘基础设施提供商的角度看,边缘服务器网络必须足够密集从而为部署在其上的应用程序提供更高的性能。然而要实现成本效益优化的边缘服务器网络设计则又必须考虑到网络的构建成本。图1(a)展示了一个最直观的边缘服务器网络构建方法,即在每个邻居边缘服务器之间都建立网络链路。该设计实现了最高的网络密度为4,然而这种策略所产生的网络建设成本较高,达到36。这显然不是最优的ESN设计,例如,s2和s4之间的较长链路会产生很高的构建成本。图1(d)描述的是一种低成本的边缘服务器网络设计方法,其网络建设成本仅为10,比图1(a)中所设计的网络建设成本低72%。然而,该设计方案的网络密度比图1(a)的网络密度要低60%。这种设计极大地牺牲了网络密度,以此转化为追求极低的构建成本。从边缘基础设施提供商的角度来看,它通常也不是最具成本效益的解决方案。

图1  边缘服务器网络设计方案

图1(b)和图1(c)给出了另外两种边缘服务器网络设计方案作为设计1和设计4之间的权衡方案。它们的网络建设成本分别比设计方案1低31%和42%,网络密度却只比设计方案1分别低20%和30%。因此,边缘基础设施提供商可以根据实际需要来调整网络密度和网络建设成本的优先级。例如,如果该地区的用户密度很高,边缘基础设施提供商可能会优先考虑设计2而不是设计3。在真实的边缘服务器网络构建场景中,给定一些边缘服务器,存在着许多可能的网络设计方案,需要连接的边缘服务器数量通常较大,不同的边缘服务器网络设计方案在网络密度和网络建设成本之间提供了不同的权衡。从边缘基础设施提供商的角度来看,能够评估这些不同的网络设计并在满足需求下找到一个最佳的网络设计是极其重要且具有挑战性的。


设计与实现

基于上述分析,我们研究了基于折衷规划理论的边缘服务器网络设计问题。我们对该问题进行数学建模与抽象,利用折衷规划方法将最大化网络密度和最小化网络构建成本的两个优化目标进行整合,构建了一个以最小化妥协参数为最终优化目标,以边缘服务器覆盖、和网络构建成本预算为约束的整数线性规划模型。首先,我们从经典的NP难问题——旅行商(TSP)问题着手,通过规约理论证明了ESND问题是一个NP难问题。然后,我们给出了一种最优方法,即采用整数规划求解器CPLEX设计的最优算法ESND-O。

针对ESND-O方法在大规模边缘场景下的计算开销大的问题,我们进一步设计了一种可应用于大规模边缘场景快速求解的ESND-A的近似算法。算法工作流程如下:(1)基于迭代思想每次识别出边缘服务器的邻居服务器;(2)通过对邻居服务器的邻居数量进行排序,并选择出拥有最多邻居的服务器;(3)求解妥协参数,并将妥协参数最低的服务器加入候选集合;(4)更新决策矩阵,依次迭代进行上述过程以实现问题的最终求解。为了验证ESND-A近似算法与最优解之间的差距,我们从理论上分析了其计算复杂度为O(n2),并且证明了其具有的近似比。

图2  小规模实验下服务器数量的敏感性测试

图3  小规模实验下网络密度优先级的敏感性测试

我们在真实数据集上对提出的两种方法分别进行了小规模和大规模实验。小规模的实验结果如图2和图3所示。其可以充分验证ESND-O的性能提升,6.88%优于ESND-A,25.39%优于Homa,32.94%优于NSGA-II,41.23%优于ESND-C,和59.47%优于ESND-R。同时ESND-O的高计算开销也证明了ESND问题是一个NP难问题。大规模实验结果如图4和图5所示。相较于其他四种方法,ESND-A在妥协参数,网络构建成本,网络密度上分别平均领先了36.34%,42.32%和74.89%。在具有250个边缘节点的场景下ESND-A求解该问题只需要46ms的计算开销,证明了ESND-A方法的有效性和高效率。综上所述,我们提出的两种边缘服务器网络设计方法能够在保证低计算开销的同时,较好的实现网络密度最大化和网络构建成本最小化的双重目标。

图4  大规模实验下服务器数量的敏感性测试

图5  大规模实验下网络密度优先级的敏感性测试


详细内容请参见:

Ruikun Luo, Hai Jin, Qiang He, Song Wu, and Xiaoyu Xia. “Cost-Effective Edge Server Network Design in Mobile Edge Computing Environment.” IEEE Transactions on Sustainable Computing. 

DOI: 10.1109/ TSUSC.2022.3178661



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