정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 (KIISE Transactions on Computing Practices)
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| 한글제목(Korean Title) |
멀티 액세스 에지 컴퓨팅에서 퍼지 로직을 사용한 효율적인 부하 관리 기법 |
| 영문제목(English Title) |
Efficient Load Management in Multi-Access Edge Computing Using Fuzzy Logic |
| 저자(Author) |
호씬 엠디 딜로와르
턴지나 솔탄아
호씬 엠디 알럼길
이가원
허의남
Md. Delowar Hossain
Tangina Sultana
Md. Alamgir Hossain
Ga-Won Lee
Eui-Nam Huh
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 26 NO. 11 PP. 0482 ~ 0492 (2020. 11) |
한글내용
(Korean Abstract) |
멀티 액세스 에지 컴퓨팅(Multi-Access Edge Computing, MEC)은 5G 네트워크에 대한 성능 향상을 위한 기술로 각광받고 있다. 그러나 이 환경에서는 적재 적소에 테스크를 배정하지 못할 경우 오히려 서비스 실행 시간이 길어지고 작업 실패율이 올라가 서비스 품질(QoS)이 악화될 수 있으며, 최종 사용자의 요구를 예측하기 힘들기 때문에 MEC에서 어느 에지로 작업을 배정할 것인지를 결정하는 것이 가장 중요한 문제로 대두되고 있다. 게다가 부하 분산 없이는 한 MEC에만 부하가 집중되어 병목 현상이 일어날 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 오케스트레이터 기반 부하 분산 기법(FOLB)을 제안해 이를 해결하고자 한다. 제안하는 FOLB 기법은 퍼지 규칙을 적용하여 로컬 MEC와 원격 클라우드 서버 중 테스크를 처리할 타겟 서버를 선택한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 기법이 다른 관련연구들에 비해 평균 서비스 시간, 테스크 실패율, WAN 지연에 있어 성능 개선을 보여 우수함을 확인하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
Multi-Access Edge Computing (MEC) is a new leading technology that enhances the performance of the 5G networks. However, it faces some challenges in determining the processing location of the offloaded task, because it is very difficult to predict in advance the demand of end users. Also, without the load management an MEC server is overloaded for managing too many service requests and applications. As a result, the quality-of-services (QoS) is deteriorated because of the long execution time and task failure rate. In this study, we have used the fuzzy orchestrator based load balancing (FOLB) technique to resolve the above challenges. Our efficient FOLB approach selects a target server for the task computing between the MEC server and the remote cloud server by using the fuzzy rules. The simulation results corroborate that our proposed FOLB scheme can significantly reduce the average service time, task failure rate, and WAN delay compared with the three reference schemes. |
| 키워드(Keyword) |
멀티 액세스 에지 컴퓨팅
부하 분산
소형 기지국
퍼지 연산
multi-access edge computing
load balancing
small base station
fuzzy logic
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