モバイルエッジ向けのユーザー管理サービス配置

こんにちは、髙田です。

近年スマートデバイスが多く使用されるようになったことにより、顔認証やゲームなどのアプリケーションが増え注目が集まっています。しかし、これらのアプリケーションは負荷が高くなってしまいます。そこで負荷を分散するため、「モバイルエッジコンピューティング」が提案されています。モバイルエッジコンピューティングとは、サーバーを端末の近くに配置することによって、クラウドより低遅延で処理を行うものです。ただ、このモバイルエッジコンピューティングにもユーザーが移動しサーバーと離れてしまうことで通信レイテンシが増加がしてしまうことやエッジサーバー切り替え時に追加コストなどが掛かるという課題があります。そのため、遅延や知覚される待ち時間を短くするためのユーザー管理サービス配置の研究が行われています。

このユーザー管理サービス配置について以下の国際会議論文を先日の研究室ミーティングで紹介・議論しました。

・タイトル:Adaptive User-managed Service Placement for Mobile Edge Computing: An OnlineLearningApproach                              ・著者:Tao Ouyang, Rui Li, Xu Chen, Zhi Zhou, Xin Tang                ・発表:IEEE INFOCOM 2019

この論文では、オフライン型のサービス配置アルゴリズムとオンライン型の学習ベースサービス配置アルゴリズムを提案し、他のオンラインサービス配置アルゴリズムとの比較を行っています。他のオンラインサービス配置アルゴリズムとの比較では、「Serving on the cloud (SC)」「Following user mobility (FUM)」「LinUCB」の3つと平均コスト、パフォーマンス比、スイッチングコストの影響などを比較し、すべてで提案手法の方が良い性能となっています。

他のオンラインサービス配置アルゴリズムとの比較の中で「リグレット解析(Regret Analysis)」というものが出てきます。(自分はこれが訳せなくて苦労しました(笑))リグレット解析とは、アルゴリズムが一番性能が良くなる場合と比べてどのくらい性能が落ちたのかを測ることでアルゴリズムの性能を比べるもので、オンライン機械学習やゲーム理論などの性能を比較する際に使われるものだそうです。解析の仕方は複雑なので興味のある人はぜひ調べてみてください。