Ultra güvenilir düşük gecikmeli sınır bilişimde dinamik görev aktarımı ve kaynak tahsisi
Dynamic task offloading and resource allocation for ultra-reliable low-latency edge computing
Yazar: ŞEVKET EFE GÜLLERCİ
Danışman: PROF. DR. EMRE AKTAŞ
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Çevrimiçi video, artırılmış gerçeklik/sanal gerçeklik (AR/VR) ve nesnelerin interneti (IoT) gibi uygulamalar, yüksek boyutlu çok miktarda verinin gerçek zamanlı olarak işlenmesini gerektirmektedir. Bu veriler kaynak-sınırlı aygıtlarda işlenirken performans ve kullanıcı deneyim kalitesi önemli ölçüde etkilenmektedir. Bu bakımdan mobil sınır bilişim (MEC) sistemleri; hesaplamaların ve trafik denetiminin ağ sınırı dahilinde gerçekleştirilmesine olanak sağlamaktadır. Bununla birlikte ortalama performansa dayalı olarak geliştirilen MEC sistemleri, 5G haberleşmede yüksek öneme sahip ultra güvenilirlik ve düşük gecikme gereksinimlerini sağlamakta başarısız olmaktadır. Bu tezde; C. -F. Liu, M. Bennis, M. Debbah ve H. V. Poor tarafından önerilen bir MEC sistem mimarisi referans alınmıştır. Bu MEC mimarisinde, ultra güvenilir ve düşük gecikmeli haberleşme (URLLC) için ekstrem değer kuramı kullanılarak görev sıralarına uygulanan istatistiksel kısıtlamalar, bununla birlikte haberleşme ağı dahilindeki kullanıcılarda güç tüketiminin minimizasyonu hedefiyle önerilen, yerel hesaplama ve görev aktarımı için kaynakların tahsisi yöntemleri incelenmiştir. Buna ek olarak, kablosuz kanal kalitesinin, sunucuların mevcut yüklerinin ve hesaplama kabiliyetlerinin dikkate alındığı bir kullanıcı-sunucu eşleştirme politikası üzerinde çalışılmıştır. Referans alınan MEC mimarisi, kullanıcı-sunucu eşleştirmesi ve dinamik görev aktarımı için iki ölçekten oluşan zaman akışı tanımlamaktadır. Kullanıcı-sunucu eşleştirmesi uzun/yavaş zaman ölçeğinde; dinamik görev aktarımı ise kısa/hızlı zaman ölçeğinde yürütülmektedir. Tez kapsamında bu yöntemler incelenmiş ve benzetimler yapılmıştır. Benzetim sonuçlarına göre, ultra güvenilir görev hesaplama ve düşük gecikmeli haberleşme performansının garanti edilebileceği görülmüştür.

Abstract:
Applications such as online video, augmented reality/virtual reality (AR/VR) and Internet of Things (IoT) involve real time computation of high-size and large amount of data. This data have impact on users' quality of experience and system performance while being computed on resource-limited devices. In this regard, mobile edge computing (MEC) systems allow computations and traffic control can be performed at the network edge. However, MEC systems developed with respect to average-based performance fail to meet ultra-reliability and low-latency requirements which are receiving significant attention in 5G communication. In this thesis; C. -F. Liu, M. Bennis, M. Debbah ve H. V. Poor proposed a MEC system architecture in which imposed statistical constraints on the queue lengths with using extreme value theory within the context of ultra-reliable low-latency communication (URLLC) and resource allocation methods for local computation and task offloading to minimize users' power consumption in the network are investigated. Furthermore, a user-server association policy is studied by taking into account wireless channel quality, servers' existing workloads and computation capabilities. Referenced MEC architecture defines two-scale timeline for user-server association and dynamic task offloading. In this context, user-server association is executed in long/slow timescale; while dynamic task offloading is executed in short/fast timescale. In this thesis, proposed methods within the reference work are investigated and simulations are performed. Simulation results corroborate the efficiency of proposed methods providing ultra-reliable task computation and low-latency communication performance.