Thông tin tài liệu
HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - Nguyễn Văn Thành NGHIÊN CỨU CÁC GIẢI PHÁP PHÂN TẢI TRONG ĐIỆN TOÁN BIÊN LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) HÀ NỘI - 2021 download by : skknchat@gmail.com HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - Nguyễn Văn Thành NGHIÊN CỨU CÁC GIẢI PHÁP PHÂN TẢI TRONG ĐIỆN TỐN BIÊN CHUN NGÀNH : KỸ THUẬT VIỄN THƠNG MÃ SỐ: LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TS HOÀNG TRỌNG MINH HÀ NỘI - 2021 download by : skknchat@gmail.com i LỜI CAM ĐOAN Em xin cam đoan luận văn thạc sỹ với đề tài “Nghiên cứu giải pháp phân tải điện toán biên” kết trình học tập nghiên cứu cá nhân Các số liệu, tài liệu sử dụng luận văn hồn tồn thu thập ban đầu trích dẫn từ nguồn tin cậy, bảo đảm tính xác, rõ ràng, việc xử lý, phân tích đánh giá số liệu thực cách trung thực, khách quan Hà Nội, ngày tháng năm 2021 Học viên thực Nguyễn Văn Thành download by : skknchat@gmail.com ii LỜI CẢM ƠN Đầu tiên xin trân trọng gửi lời cảm ơn sâu sắc đến quý thầy cô trường Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng thời gian qua dìu dắt tận tình truyền đạt cho em kiến thức, kinh nghiệm vô quý báu mà em có kết ngày hơm Xin trân trọng cảm ơn TS Hoàng Trọng Minh, người hướng dẫn khoa học luận văn, hướng dẫn tận tình giúp đỡ mặt để hồn thành luận văn Xin trân trọng cảm ơn quý thầy cô Khoa Đào tạo sau đại học hướng dẫn giúp đỡ em trình thực luận văn Cuối biết ơn tới gia đình, bạn bè người thân động viên, giúp đỡ tác giả suốt trình học tập thực luận văn Xin trân trọng cảm ơn! download by : skknchat@gmail.com iii MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN i MỤC LỤC iii DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ, CHỮ VIẾT TẮT vi DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ ix LỜI MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐIỆN TOÁN BIÊN 1.1 GIỚI THIỆU CHUNG 1.2 CÁC MƠ HÌNH TÍNH TỐN CỦA MẠNG TRUYỀN THƠNG 1.3 CÁC THÀNH PHẦN ĐIỆN TOÁN BIÊN 1.4 CẤU TRÚC PHÂN CẤP CỦA ĐIỆN TOÁN BIÊN 11 1.4.1 Cấu trúc hai tầng 11 1.4.2 Kiến trúc ba tầng 12 1.5 KỊCH BẢN ỨNG DỤNG ĐIỂN HÌNH 14 1.5.1 Phân tải đám mây 14 1.5.2 Phân tích video 16 1.5.3 Nhà thông minh 16 1.5.4 Thành phố thông minh 17 1.5.5 Hợp tác biên 18 1.6 CÁC ƯU ĐIỂM VÀ THÁCH THỨC 19 1.6.1 Các ưu điểm điện toán biên 19 1.6.2 Các thách thức điện toán biên 20 1.7 KẾT LUẬN CHƯƠNG 27 CHƯƠNG 2: CÔNG NGHỆ VÀ KIẾN TRÚC ĐIỆN TOÁN BIÊN 28 download by : skknchat@gmail.com iv 2.1 GIỚI THIỆU CHUNG 28 2.2 CLOUDLET 30 2.2.1 Các khái niệm 30 2.2.2 Nguyên lý cloudlet 31 2.2.3 Ứng dụng cloudlet 31 2.3 ĐIỆN TOÁN BIÊN DI ĐỘNG MEC 32 2.3.1 Ứng dụng MEC 33 2.3.2 Kiến trúc hệ thống MEC 33 2.3.3 Các cơng nghệ MEC 34 2.4 ĐIỆN TOÁN SƯƠNG MÙ 36 2.4.1 Tiêu chuẩn hóa điện tốn sương mù 36 2.4.2 Ứng dụng điện toán sương mù 37 2.4.3 Kiến trúc hệ thống điện toán sương mù 38 2.5 KẾT LUẬN CHƯƠNG 39 CHƯƠNG 3: CÁC GIẢI PHÁP PHÂN TẢI CỦA ĐIỆN TOÁN BIÊN 40 3.1 CÁC KỸ THUẬT PHÂN TẢI TÍNH TỐN 40 3.1.1 Phân loại phân tải tính tốn 40 3.1.2 Mơ hình hóa tính tốn phân tải 42 3.2 CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI QUYẾT ĐỊNH PHÂN TẢI 44 3.3 MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP PHÂN TẢI 46 3.3.1 Tối ưu hóa lồi 46 3.3.2 Quá trình định Markov 47 3.3.3 Lý thuyết trò chơi 49 3.3.4 Học máy 50 3.4 MỘT TIẾP CẬN PHÂN TẢI TÍNH TỐN 51 3.4.1 Các giả thiết kịch 51 download by : skknchat@gmail.com v 3.4.2 Thuật tốn kết mơ 55 3.5 KẾT LUẬN CHƯƠNG 57 KẾT LUẬN 59 DANH MỤC CÁC TÀI LIỆU THAM KHẢO 60 download by : skknchat@gmail.com vi DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ Viết tắt ADC AI BS CSP CAV CPU CDMA DAC D2D DSP DSL DNS EC ETSI FAP FC FMEC GPP GUID LTE download by : skknchat@gmail.com vii MEC MDP MAC MINPL NFC NFV NDN RAN RF FIFO FFT FBS GA OSI OFDMA Paas PSO RPC RTSI RF download by : skknchat@gmail.com viii Saas SDN VM TDMA IoT download by : skknchat@gmail.com 52 chọn máy chủ MEC UE, giá tối ưu mức phân tải liệu tối ưu chọn Mỗi người dùng cuối u, u ∈ U , U = 1, , cầu điều khiển SDN để chuyển tải liệu Mỗi người dùng cuối u có lượng liệu tối đa I (t) chủ MEC, bu ,s Hình 3.3: Kiến trúc MEC hỗ trợ SDN a Hàm hiệu dụng UE Vào đầu khe thời gian, người dùng cuối u gửi đến điều khiển SDN tổng nhu cầu tính tốn điều khiển SDN xác định lượng liệu phân tải tối ưu cuối u máy chủ MEC s Giả thiết, máy chủ MEC có khả tính tốn giới hạn hạn chế, chiến lược phân tải liệu phân phần lại cho người dùng (t) cuối tức là, b−u liệu b(t )của người dùng cuối u Do đó, việc p u ,s dùng cuối định nghĩa su(t ) r , B−(tu) = ∑ s∈S ∑u∈U , u '≠ u bu( tts) biểu thị u tổng mức phân tải liệu phần lại người dùng cuối u ', u ' ∈ U −{u} Mức hiệu dụng thực tế người dùng thời điểm t tăng lên tỷ lệ với mức phân tải liệu tương đối bu (t ) ,s Tại đây, phần nhiệm vụ tính tốn u cầu phân tải cho máy chủ MEC không tiêu thụ tài nguyên máy tính cục download by : skknchat@gmail.com 53 người dùng Để khơng tính tổng qt, hàm logarit cho liệu b phân tải người dùng cuối để thỏa mãn mức hiệu dụng thực tế sau u ,s ∑u∈U bu(t,s) fs( t ) a (t ) b−u nhân hóa cho người dùng cuối u, biểu thị người dùng cuối mong muốn phân tải liệu họ lên máy chủ MEC Bên cạnh đó, Máy chủ tính phí sử dụng dịch vụ tính tốn sở mức phân tải liệu tương đối Điều kiện tạo điều kiện cân cho máy chủ Hàm chi phí liệu phân tải người dùng cuối lập cơng thức sau du (t) muốn chia tải nhiều tới máy chủ Đơn giá máy chủ MEC biểu diễn qua ps( t ) Từ đây, định phân tải phụ thuộc vào việc người dùng có thấy hiệu sử dụng hay khơng biểu diên công thức 3.15 α U p ( ) t log u p (St ) = biểu thị véc tơ giá công bố tất máy chủ MEC b Hàm chi phí MEC Mỗi máy chủ MEC hỗ trợ tổng nhu cầu tính tốn người dùng cuối khe thời gian từ tất người dùng cuối chọn máy chủ MEC cụ thể để phân tải liệu họ Để điều tiết lưu lượng người sử dụng, máy chủ cung cấp chiết khấu để thu hút dịch vụ phân tải tài nguyên dư nhiều Để xác định khả truy nhập người dùng vào máy chủ, giải pháp sử dụng phương pháp học tăng tăng cường SDN quản lý MEC Tại khe thời gian t, người dùng cuối chọn phục vụ máy chủ MEC, đó, tập hợp hành động người dùng cuối khe thời gian t = {a1 , , a2 , , aS } Bộ điều khiển SDN có thơng tin liệu phân tải download by : skknchat@gmail.com (1 + βu 54 người dùng cuối b (t ) giá p (t ) mà máy chủ MEC thông báo liên quan đến việc cung cấp dịch vụ Từ đó, xác định điểm định R( t ) cho máy chủ MEC chuẩn s hóa theo hướng xác định xác suất reward sau (3.16) (t) rew x p(t )∗ Xác suất phần thưởng người dùng cuối trải nghiệm cách chọn phân tải liệu lên máy chủ MEC s Theo lý thuyết học tự động ngẫu nhiên, vectơ xác suất hành động người dùng cuối u, xác định xác suất người dùng u chọn máy chủ MEC s để phân tải liệu Quy tắc cập nhật xác suất hành động người dùng cuối điều khiển SDN định nghĩa sau (3.17) Pr u ,s Pr u ,s < b 0), - Bước (Lựa chọn máy chủ MEC): Vào đầu khe thời gian người dùng cuối chọn máy chủ MEC để phân tải liệu dựa vectơ xác suất hành động Pru (t) , Nếu Pru ,s tất máy chủ MEC s, s ∈ S dừng lại Nếu khơng, đặt i = 0, i biểu thị lặp lại phần thứ hai thuật toán - Bước (Phân tải liệu tối ưu): Mỗi người dùng cuối liên kết với máy chủ MEC tất máy chủ MEC thông báo giá chúng Mỗi người dùng cuối xác định mức phân tải liệu tối ưu dựa Phương trình Định lý - Bước (Định giá tối ưu): Với liệu phân tải người dùng cuối, máy chủ MEC xác định giá tối ưu cho dịch vụ máy tính dựa vào Định lý - Bước (Hội tụ): Nếu b ε , ∀s ∈ S , u ∈ U , e1, u,s e2 (hằng số dương nhỏ) tham số điều khiển hội tụ, sau dừng lại Nếu không, chuyển sang Bước - Bước (Cập nhật): Cập nhật xác suất hành động người dùng cuối dựa Công thức 3.17 quay lại Bước b Kết mô Trong phần này, học viên thực lại kết mô theo thuật toán DOMECS đề xuất [24] Thuật tốn mơ thực Python (với NumPy) thực thi máy tính xách tay Intel Core i5-4300U download by : skknchat@gmail.com 56 với CPU@1,90 GHz × RAM Gb Mơ thực theo hai kịch (1) người dùng cuối đồng nhất; (2) người dùng cuối không đồng liên quan đến tính động người dùng cuối Tổng số máy chủ mô máy chủ số người dùng 100, (S = 5, U = 100) Về phần giao tiếp hoạt động mạng, máy chủ MEC giả định nhận liệu từ kênh riêng không nhiễu không liên quan tới công suất truyền (1) Đối với kịch người dùng đồng Hinh 3.4 trình bày kết số biểu thị liên quan đến hoạt động thuật tốn DO-MECS.Trong đó, lượng liệu tối đa người dùng I (t ) u định việc phân tải liệu (lựa chọn máy chủ phần liệu phân tải) Hình 3.4: Tác động thuật tốn lên yếu tố phân tải Hình 3.4a cho thấy thời gian mà thuật toán hội tụ áp đặt mức chi phí máy chủ lên chiến lược phân tải Với số lượng khe thời gian cần hội tụ, khoảng 3000 khe thời gian tương ứng với thời gian chạy thực tế 14 giây với tốc độ học β = 0, Kết sử dụng để dự báo thời gian chọn máy chủ phân tải EC để phân tải liệu họ Với giá trị hiệu dụng đặt cho máy chủ, dẫn tới việc thu hút UE truy nhập tới máy chủ Mức hiệu dụng máy chủ phục vụ nhu cầu tính tốn người dùng cuối trình bày Hình 3d Về bản, giá trị danh định Rs kiểm soát xác suất người dùng cuối chọn máy chủ để phân tải liệu download by : skknchat@gmail.com = 1000 57 Hình 3.4d cho thấy tác động thuật toán Xu hướng phụ thuộc vào vector giá máy chủ MEC tác động tới số lượng người dùng cuối muốn phục vụ thông số quan trọng việc xác định lợi nhuận tổng thể máy chủ (2) Đối với kịch người dùng không đồng Với kịch người dùng cuối không đồng liên quan tới định phân tải khác UE Cụ thể, Hình 3.5a, hội tụ lượng liệu phân tải cho 10 người dùng cuối định từ tập hợp tổng thể có sẵn kịch mơ Kết rằng, người dùng cuối có chiến lược phân tải khác phụ thuộc vào vector giá MEC cung cấp nên lượng liệu thay đổi Từ đó, máy chủ MEC thúc đẩy điều chỉnh thơng qua biến chiết khấu f để thích ứng với khối lượng liệu phân tải người dùng cuối Hình 3.5 Hoạt động thuật tốn với người dùng khơng đồng Các hình 3.5b, 3.5c, 3.5d cho thấy điều chỉnh dẫn tới tránh tắc nghẽn Tổng số người dùng cuối máy chủ MEC lượng liệu tải tương ứng máy chủ MEC trình bày tương ứng hình 3.5c, 3.5d 3.5 KẾT LUẬN CHƯƠNG Trong chương 3, cách nhìn nhận tổng thể kỹ thuật sử dụng nhiệm vụ phân tải thiết bị biên trình bày nhằm xác định rõ mơ hình tiếp cận tốn phân tải Các tiếp cận tính tốn tối ưu cho tốn phân tải với phương pháp tối ưu hóa liệt kê với điểm mạnh điểm yếu hướng Phần cuối chương, học viên tìm hiểu đánh giá download by : skknchat@gmail.com 58 lại thuật toán đề xuất toán phân tải Các kết cho thấy vấn đề phân tải tiếp cận theo nhiều cách khác lời giải hiệu tình cần tiếp tục nghiên cứu download by : skknchat@gmail.com 59 KẾT LUẬN Với mục tiêu nghiên cứu giải pháp phân tải điện toán biên, luận văn thực nghiên cứu lý thuyết, tóm tắt phân tích số giải pháp kỹ thuật phân tải thực lại phương pháp giảm tải Một số kết luận sau rút trình thực luận văn - Điện tốn biên trụ cột cơng nghệ 5G có liên quan mật thiết với công nghệ khác mạng định nghĩa phần mềm, ảo hóa chức mạng, lát cắt mạng nên có độ phức tạp cao nghiên cứu triển khai - Các công nghệ MEC thời triển khai hai dạng kiến trúc tầng tùy thuộc vào ứng dụng cụ thể - Các kỹ thuật phân tải nhìn nhận từ góc độ cấu hình đặc trưng luồng liệu Từ có phương pháp tối ưu hóa kèm với ưu nhược điểm luận văn - Các giải pháp phân tải thời phân tích chương cho thấy tốn khó thú vị lợi ích mang lại Một mơ tả lại phương pháp phân tải nghiên cứu trước cho thấy có hiệu định tốn mở cần tiếp tục nghiên cứu, ứng dụng thực tiễn download by : skknchat@gmail.com 60 DANH MỤC CÁC TÀI LIỆU THAM KHẢO B Varghese and R Buyya, ‘‘Next generation cloud computing: New trends and research directions,’’ Future Gener Comput Syst., vol 79, pp 849–861, Feb 2018 B Zhou and R Buyya, ‘‘Augmentation techniques for mobile cloud computing: A taxonomy, survey, and future directions,’’ ACM Comput Surv., vol 51, no 1, Apr 2018, Art no 13 W Shi, J Cao, Q Zhang, Y Li, and L Xu, ‘‘Edge computing: Vision and challenges,’’ IEEE Internet Things J., vol 3, no 5, pp 637–646, Oct 2016 W Ramirez, X Masip-Bruin, E Marin-Tordera, V B C Souza, A Jukan, G-J Ren, and O G de Dios, ‘‘Evaluating the benefits of combined and continuous fog-tocloud architectures,’’ Comput Commun., vol 113, pp 43–52, Nov 2017 X Masip-Bruin, E Marin-Tordera, A Jukan, and G.-J Ren, ‘‘Managing resources continuity from the edge to the cloud: Architecture and performance,’’ Future Gener Comput Syst., vol 79, pp 777–785, Feb 2017 C Wang, C Liang, F R Yu, Q Chen, and L Tang, ‘‘Computation offloading and resource allocation in wireless cellular networks with mobile edge computing,’’ IEEE Trans Wireless Commun., vol 16, no 8, pp 4924–4938, Aug 2017 C Wang, F R Yu, C Liang, Q Chen, and L Tang, ‘‘Joint computation offloading and interference management in wireless cellular networks with mobile edge computing,’’ IEEE Trans Veh Technol., vol 66, no 8, pp 7432–7445, Aug 2017 T Q Dinh, J Tang, Q D La, and T Q S Quek, ‘‘Offloading in mobile edge computing: Task allocation and computational frequency scaling,’’ IEEE Trans Commun., vol 65, no 8, pp 3571–3584, Aug 2017 K Zhang, Y Mao, S Leng, Y He, and Y Zhang, ‘‘Mobile-edge computing for vehicular networks: A promising network paradigm with predictive off-loading,’’ IEEE Veh Technol Mag., vol 12, no 2, pp 36–44,Jun 2017 10 X Cao, F Wang, R Zhang, S Cui, and J Xu, ‘‘Joint computation and communication cooperation for mobile edge computing,’’ presented at the 16th Int Symp Modeling Optim Mobile, Ad Hoc, Wireless Netw (WiOpt), May 2018, pp 1– 11 Kumar, Sachin, Prayag Tiwari, and Mikhail Zymbler "Internet of Things is a revolutionary approach for future technology enhancement: a review." Journal of Big data 6.1 (2019): 1-21 12 Khanna, Abhishek, and Sanmeet Kaur "Internet of Things (IoT), applications and challenges: A comprehensive review." Wireless Personal Communications 114 (2020): 1687-1762 download by : skknchat@gmail.com 61 13 Atieh, Ali T "The Next Generation Cloud technologies: A Review On Distributed Cloud, Fog And Edge Computing and Their Opportunities and Challenges." ResearchBerg Review of Science and Technology 1, no (2021): 1-15 14 De Donno, Michele, Koen Tange, and Nicola Dragoni "Foundations and evolution of modern computing paradigms: Cloud, iot, edge, and fog." Ieee Access (2019): 150936-150948 15 Blanco, Bego, Jose Oscar Fajardo, Ioannis Giannoulakis, Emmanouil Kafetzakis, Shuping Peng, Jordi Pérez-Romero, Irena Trajkovska et al "Technology pillars in the architecture of future 5G mobile networks: NFV, MEC and SDN." Computer Standards & Interfaces 54 (2017): 216-228 16 Lin, Hai, Sherali Zeadally, Zhihong Chen, Houda Labiod, and Lusheng Wang "A survey on computation offloading modeling for edge computing." Journal of Network and Computer Applications (2020): 102781 17 Mach, Pavel, and Zdenek Becvar "Mobile edge computing: A survey on architecture and computation offloading." IEEE Communications Surveys & Tutorials 19, no (2017): 1628-1656 18 Zhou, Wen, Ling Xing, Junjuan Xia, Lisheng Fan, and Arumugam Nallanathan "Dynamic Computation Offloading for MIMO Mobile Edge Computing Systems with Energy Harvesting." IEEE Transactions on Vehicular Technology 70, no (2021): 5172-5177 19 Sufyan, Farhan, and Amit Banerjee "Computation Offloading for Distributed Mobile Edge Computing Network: A Multiobjective Approach." IEEE Access (2020): 149915-149930 20 Zhou, Wen, Ling Xing, Junjuan Xia, Lisheng Fan, and Arumugam Nallanathan "Dynamic Computation Offloading for MIMO Mobile Edge Computing Systems with Energy Harvesting." IEEE Transactions on Vehicular Technology 70, no (2021): 5172-5177 21 Yu, Zhe, Yanmin Gong, Shimin Gong, and Yuanxiong Guo "Joint task offloading and resource allocation in UAV-enabled mobile edge computing." IEEE Internet of Things Journal 7, no (2020): 3147-3159 22 Liao, Zhuofan, Jingsheng Peng, Bing Xiong, and Jiawei Huang "Adaptive offloading in mobile-edge computing for ultra-dense cellular networks based on genetic algorithm." Journal of Cloud Computing 10, no (2021): 1-16 23 Saleem, Umber, Yu Liu, Sobia Jangsher, Xiaoming Tao, and Yong Li "Latency minimization for D2D-enabled partial computation offloading in mobile edge computing." IEEE Transactions on Vehicular Technology 69, no (2020): 44724486 download by : skknchat@gmail.com 62 24 Mitsis, Giorgos, Pavlos Athanasios Apostolopoulos, Eirini Eleni Tsiropoulou, and Symeon Papavassiliou "Intelligent dynamic data offloading in a competitive mobile edge computing market." Future Internet 11, no (2019): 118 download by : skknchat@gmail.com ... 3: CÁC GIẢI PHÁP PHÂN TẢI CỦA ĐIỆN TOÁN BIÊN 40 3.1 CÁC KỸ THUẬT PHÂN TẢI TÍNH TỐN 40 3.1.1 Phân loại phân tải tính toán 40 3.1.2 Mơ hình hóa tính tốn phân tải 42 3.2 CÁC... skknchat@gmail.com 40 CHƯƠNG 3: CÁC GIẢI PHÁP PHÂN TẢI CỦA ĐIỆN TỐN BIÊN 3.1 CÁC KỸ THUẬT PHÂN TẢI TÍNH TỐN 3.1.1 Phân loại phân tải tính tốn Trong mục trình bày giải pháp kỹ thuật phân tải tính tốn từ hai... tối ưu phân tích đánh giá luận văn Mục tiêu nghiên cứu luận văn tập trung vào giải pháp phân tải tối ưu điện toán biên Các nội dung nghiên cứu gồm: - Kiến trúc đặc điểm tính tốn biên; - Các tiêu
Ngày đăng: 15/04/2022, 12:09
Xem thêm:
