Přenášení výpočtu na hranu sítě prostřednictví vice retranslačních stanic

Abstract

Tato diplomová práce se zaměřuje na analýzu a problémy spojené s přenosem výpočetně náročných úloh na hranu sítě využívající koncept známý pod pojmem ``multi-access edge comuting“. Práce analyzuje dva základní typy přenosu; první typ spočívá v přímém přenosu výpočetních úloh na základnovou stanici zatímco druhý typ přenosu využívá jedné nebo i více retranslačních stanic. V případě druhého typu přenosu jsou uvažovány dále poloviční a plný duplex přenosu. V dalším kroku je formulovaný problém zaměřující se na minimalizaci spotřeby energie uživatelského zařízení a retranslačních stanic při zaručení maximální doby zpracování úlohy. Poté je navržen jednoduchý algoritmus současně vybírající jak retranslační stanice tak i nejvhodnější typ přenosu. Následně jsou demonstrovány benefity přeposílání výpočetních úkolů přes několik retranslačních stanic pomocí spotřebované energie či pravděpodobnosti, že daná výpočetní úloha je zpracována v požadovaném čase.

This diploma thesis focus is to analyze the performance and problems on computation offloading of high-demanding tasks to multi-access edge computing (MEC) servers. Two offloading models are analyzed; the first is direct offloading, where the tasks are directly sent to the MEC server, and the second is relay offloading, in which a task is initially offloaded to one or more relays before being forwarded to the MEC server. In the case of the second model, we also analyze half duplex relaying mode and full duplex relaying mode. Then, we formulate the problem targeting the minimization of the sum energy consumption of the user equipment (UE) and relay UEs under the maximum delay constraint. Further, we derive the transmission power for individual offloading modes depending on the maximum delay. Then, we propose a simple algorithm for joint selection of relay(s) and relaying options. We demonstrate the benefits of offloading over multiple relay UEs by means of energy consumption or by the probability that the offloaded task is processed within the required deadline.