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面向云网融合的细粒度多接入边缘计算架构.docx
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面向云网融合的细粒度多接入边缘计算架构.docx
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摘 要 随着智能终端设备的爆发式增长,多接入边缘计算(multi-access
edge computing,MEC)成为支持多服务、多租户生态系统的关键技
术之一.多接入边缘计算通过结合云端的移动计算技术和接入网的无线
通信技术,实现了云端和网络的高效融合.然而,目前的边缘计算技术对
于所有可能的资源(例如计算、通信、缓存)并没有细粒度的控制能力,
因此并不能对延迟敏感的实时服务提供很好的支持.为了解决这个关键
问题,设计了一种基于软件定义(software dened)的细粒度多接入边
缘计算架构,可以对网络资源和计算资源进行细粒度的控制并进行协同
管理,并设计了一种基于深度强化学习 QLearning 的两级资源分配策
略,从而提供更有效的计算卸载和服务增强.大量的仿真实验证明了该架
构的有效性.
关键词 云网融合;多接入边缘计算;细粒度接入网;软件定义网络;
深度强化学习
近年来,平板电脑、智能手机、大规模传感器以及各式各样的异构
物联网设备变得越来越流行,已经成为我们日常生活中的主要计算资源
[1]
.据保守估计,到 2022 年,将有 500 亿台终端设备进行互联
[2]
.随着终端
设备的爆炸式增长,为终端设备设计的应用程序也大量涌现,如交互式游
戏、自然语言处理、面部识别、增强现实等.这种类型的应用程序往往
需要大量的资源,包括密集的计算资源和高速的传输资源.随着新颖的交
互式移动应用程序的日益丰富和终端设备功能的日益强大,我们正处在
移动计算的重大变革之中.
近期的研究进展见证了移动计算的模式转变.在终端设备不断产生
的海量数据驱动下,集中式的移动云计算正在向移动边缘计算进行迁移.
计算、存储和网络资源均在基站(base station,BS)端集成
[3-4]
.网络边缘
大量空闲的计算资源和存储空间可以被充分利用,以完成计算密集型和
延迟关键型的计算任务
[5-6]
.随着各种计算和存储资源越来越贴近终端用
户,移动边缘计算有望为资源消耗庞大的应用程序提供超低延迟和超低
网络拥塞的服务.
终端设备的爆发式增长使得无线连接成为发掘移动边缘计算潜力
的关键技术之一
[7]
.因此,移动边缘计算的适用范围已经扩展到无线接入
网络(radio access network,RAN)内,以提供边缘计算的能力.这也称
为多接入边缘计算(multi-access edge computing,MEC).在多接入
计算架构中,边缘计算的资源可以部署在 LTE 基站(eNodeB)、3G 无
线电网络控制器(radio network controller,RNC)或多天线聚合基站
中.多接入边缘计算将移动计算和无线通信 2 个学科的理论和技术进行
了深度融合,是云网融合的典型技术之一,因此受到学术界和工业界研究
人员的一致倡导.可以预见,将新型的无线网络技术与面向服务的边缘-
云体系结构进行结合,可以显著降低网络拥塞和用户延时,提高用户的服
务 质 量 (quality of service,QoS) 和 服 务 体 验 (quality of
experience,QoE)
[8-9]
,为终端应用程序、内容提供商和第三方运营商提
供更好的服务.
尽管研究人员在多接入边缘计算方向进行了不断的尝试和大量的
努力,然而,由于终端设备的物理硬件限制以及无线信道的连接能力限制,
多接入边缘计算依然面临着诸多挑战
[10]
.目前的已有工作大多考虑粗粒
度的资源分配策略,包括传输、计算和存储资源,这些分配策略缺乏对所
有可能资源的细粒度控制,这成为实现延迟敏感服务的主要障碍.目前亟
需新的多接入边缘计算架构,可以对所有的资源进行细粒度的灵活分配.
具体来说,对于新的多接入边缘计算架构,我们考虑 3 个问题:
1)是否存在一种细粒度的多接入边缘计算架构,可以对网络资源和
计算资源进行细粒度的协同优化,从而更好地支持终端多样化的云网融
合?
2)如果存在这样的架构,那么,应该如何设计接入网的信道接入策略,
从而使终端用户可以并发地使用细粒度的网络资源?
3)基于细粒度的网络接入策略,如何灵活地进行计算任务卸载,并对
边缘计算资源进行分配,从而更好地支持多服务、多租户生态系统?
针对这 3 个问题,本文将系统地研究一种面向云网融合的细粒度多
接入边缘计算架构.本文从网络底层入手,通过研究媒体接入控制层
(media access control layer,MAC) 和 物 理 层 (physical
layer,PHY)的特性,讨论细粒度接入策略简单高效的解决方案、优化策
略及系统结构,并结合边缘计算的计算资源分配需求,对计算卸载服务进
行协同优化,从而较大程度地减轻网络传输负担,提高计算卸载效率.具
体来说,本文提出了一种基于软件定义的细粒度多接入边缘计算架构,通
过对网络资源和计算资源的灵活控制,可以更好地满足异构物联网服务
的服务质量.具体来说,首先,由于无线接入网建立在多接入策略之上为
异构物联网提供服务,因此本文解决了如何利用物理层/MAC 层的切片
来支持多用户简单高效的并发传输.进一步地,本文设计了一种基于深度
强化学习的资源分配策略,可以对资源分配进行自适应的学习,同时,通
过设计一种基于软件定义的多接入边缘计算架构,将控制平面与数据平
面解耦,可以对所有可能的资源,包括网络资源和计算资源,进行统一的
细粒度管理.最后,本文通过大规模的仿真实验,验证了该架构的有效性
和可靠性.总的来说,本文的主要贡献有 3 个方面:
1)提出了一种基于软件定义的多接入边缘计算架构,通过对物理
层/MAC 进行简单高效的切片设计,可以对通信资源和计算资源进行细
粒度的控制,从而更好地支持复杂的底层环境,满足多样的用户需求.
2)基于所提出的多接入边缘计算架构,我们设计了一种基于深度强
化学习的资源分配策略,通过对网络资源和计算资源的自适应训练和学
习,实现了低延时的计算卸载服务.
3)利用网络仿真软件 NS3 进行了大规模的仿真实验,并通过实验验
证了所提架构的有效性.实验证明,相比于传统的 MEC 架构,该架构性能
提高 30%以上.
1 相关工作
由于物联网中计算密集型应用程序的大量涌现,以及工业物联网、
车联网等新型业务的爆发式增长,网络业务需求日益复杂.大量的研究人
员将精力投入到云计算与网络架构的融合设计中去,从而协同应对计算
与传输的双重挑战.
Cloudlet 是首个将云计算放在网络边缘的计算模式
[11]
,其主要目的
是为了支持资源匮乏的移动用户运行资源密集型和交互式应用程序.事
实上,Cloudlet 将计算资源接近移动用户的这种思想和 WiFi 的概念很
相似,WiFi 的设计目的就是为了让移动用户可以便捷地访问互联网资源
[12]
.随后,Cisco 提出了雾计算,将云计算从网络核心扩展到网络边缘,减
少了需要向中央云系统所传输的数据量
[13]
.因此,大部分的密集计算,以及
终端用户收集到的数据,都可以由雾计算中网络边缘的雾节点进行处理
和分析,从而大大减少了计算延迟和网络拥塞.然而,Cloudlet 和雾计算
并没有将计算资源整合到移动网络的体系结构中去.因此,Cloudlet 和
雾计算的节点常常由私有企业进行部署,很难为移动用户提供有 QoS 和
QoE 保证的计算服务
[14-15]
.
云无线接入网络(cloud radio access network,C-RAN)首次将云
计算的概念引入无线接入网中.在 C-RAN 架构中,传统 BS 被分布式远
程 无 线 电 头 (remote radio heads,RRH) 和 集 中 式 基 带 单 元
(baseband units,BBU)所取代.而传统由 BS 负责的基带信号迁移到
中央 BBU 中进行
[16-17]
.通过这种去耦的方式,RRH 只需要负责基本的射频
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