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클라우드와 엣지 서버의 실시간 태스크 오프로딩 효율성 분석 kci등재

Efficiency Analysis for Real-Time Task Offloading of Cloud and Edge Servers

초록/요약

최근 사물인터넷 시스템의 전력 절감을 위해 실시간 태스크를 클라우드 또는 엣지 서버로 오프로딩하는 기술이활발히 연구되고 있다. 충분한 컴퓨팅 자원을 갖춘 클라우드 서버로의 오프로딩은 모바일 시스템의 컴퓨팅 부담을 크게줄일 수 있으며, 안정된 네트워크 망을 통한 근거리 엣지 서버로의 오프로딩을 통해 실시간 태스크의 데드라인 조건을더욱 세밀하게 충족할 수 있다. 본 논문에서는 모바일 실시간 시스템의 전력 절감을 위해 기존의 프로세서 동적 전압조절 기술과 저전력메모리 기술에 엣지/클라우드 서버로의 태스크 오프로딩을 함께 적용한 최적화를 수행했을 때 클라우드와 엣지 서버의 효율성을 비교 분석한다. 특히, 태스크 집합의 부하와 네트워크 상황, 원격 서버의 컴퓨팅 능력 차이에 따라 클라우드와 엣지 서버로의 오프로딩이 어떠한 영향을 초래하는지 실험을 통해 비교 분석한다.

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초록/요약

Recent research has been actively exploring the technology of offloading real-time tasks to cloud or edge servers to reduce power consumption in Internet of Things (IoT) systems. Offloading to cloud servers, which possess ample computing resources, can significantly reduce the computational burden on mobile systems. More recently, offloading to nearby edge servers via stable network connections has gained attention as a method to more effectively meet the deadline requirements of real-time tasks. This paper compares and analyzes the impact of cloud and edge servers when task offloading is combined with traditional dynamic voltage scaling (DVS) and low-power memory technologies to optimize power-saving in mobile real-time systems. Specifically, we experimentally compare the trade-offs between offloading to cloud versus edge servers, depending on task set load, network conditions, and the computing capabilities of remote servers.

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