KR20200017589A - Cloud server for offloading task of mobile node and therefor method in wireless communication system - Google Patents

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나태흠
박평구
류호용
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한국전자통신연구원
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Abstract

Disclosed is an operating method of an edge-cloud server in a wireless communication system. The operating method of an edge-cloud server comprises: a step of receiving an offloading request message for a task including remaining battery information and deadline time information for the task from a plurality of mobile nodes; a step of receiving central processing unit (CPU) information from a plurality of cloud nodes; a step of determining queuing time of the plurality of cloud nodes based on the central processing unit information; a step of determining a processible task based on the queuing time and the deadline time information; a step of determining a priority for the processible task based on remaining battery information of a mobile node which has requested offloading for the processible task; and a step of determining a cloud node to process the task based on the priority.

Description

무선 통신 시스템에서 모바일 노드의 태스크를 오프로딩하기 위한 클라우드 서버 및 그의 동작 방법{CLOUD SERVER FOR OFFLOADING TASK OF MOBILE NODE AND THEREFOR METHOD IN WIRELESS COMMUNICATION SYSTEM}Cloud server for offloading task of mobile node in wireless communication system and its operation method {CLOUD SERVER FOR OFFLOADING TASK OF MOBILE NODE AND THEREFOR METHOD IN WIRELESS COMMUNICATION SYSTEM}

본 발명은 무선 통신 시스템에서 모바일 노드의 태스크를 오프로딩하기 위한 클라우드 서버 및 그의 동작 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a cloud server and an operating method thereof for offloading a task of a mobile node in a wireless communication system.

최근 증강 현실(Augmented Reality; AR), 가상 현실(Virtual Reality; VR), 사물인터넷(Internet of Things; IoT) 및, 원격 의료 등 다양한 어플리케이션에 대한 수요가 증가하고 있다. 이에 따라, 다양한 어플리케이션의 요구 사항을 충족시키기 위한 기술들에 대한 관심이 증가하고 있다.Recently, the demand for various applications such as Augmented Reality (AR), Virtual Reality (VR), Internet of Things (IoT), and telemedicine is increasing. Accordingly, there is a growing interest in technologies for meeting the requirements of various applications.

특히, 통신 네트워크 분야에서는 소프트웨어 정의 네트워킹(Software Defined Networking; SDN) 및 네트워크 기능 가상화(Network Function Virtualization; NFV)와 함께 에지(edge)-클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 증가하고 있다. 에지-클라우딩 컴퓨팅은 기존의 클라우드 컴퓨팅과는 다르게 통신 네트워크의 에지 단에 클라우드 컴퓨팅을 위한 자원을 배치함으로써, 클라우드 컴퓨팅 서버와 상기 클라우드 컴퓨팅 서버를 이용하는 모바일 노드와의 물리적인 거리를 최소화할 수 있다.In particular, in the field of communication networks, interest in edge-cloud computing is increasing along with Software Defined Networking (SDN) and Network Function Virtualization (NFV). Edge-cloud computing can minimize the physical distance between the cloud computing server and the mobile node using the cloud computing server by arranging resources for cloud computing at the edge of the communication network unlike the existing cloud computing. .

그러나, 클라우드 컴퓨팅 서버와 모바일 노드 간의 최소화된 물리적인 거리를 이용하여 에지 단에 배치되는 클라우드 컴퓨팅을 위한 자원을 활용하기 위한 구체적인 방법들은 제시되고 있지 않다는 문제점이 있다.However, there is a problem in that specific methods for utilizing resources for cloud computing disposed at the edge stage by using the minimum physical distance between the cloud computing server and the mobile node have not been proposed.

상기 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 무선 통신 시스템에서 모바일 노드의 태스크의 데드라인 시간에 기초하여 모바일 노드의 태스크를 에지-클라우드 노드 및 센트럴(central) 클라우드 노드로 할당하기 위한 방법을 제공하고자 한다.An object of the present invention for solving the above problems is to provide a method for allocating a task of a mobile node to an edge-cloud node and a central cloud node based on the deadline time of the task of the mobile node in a wireless communication system. do.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예는 무선 통신 시스템에서 에지-클라우드 서버의 동작 방법이 개시된다. 상기 에지-클라우드 서버의 동작 방법은, 복수 개의 모바일 노드들 각각으로부터 배터리 잔량 정보 및 태스크에 대한 데드라인 시간 정보를 포함하는 상기 태스크에 대한 오프로딩 요청 메시지를 수신하는 단계; 복수 개의 클라우드 노드들 각각으로부터 중앙 처리 장치(central processing unit; CPU) 정보를 수신하는 단계; 상기 중앙 처리 장치 정보에 기초하여 상기 복수 개의 클라우드 노드들 각각의 큐잉 시간을 결정하는 단계; 상기 큐잉 시간 및 상기 데드라인 시간 정보에 기초하여 처리 가능한 태스크를 결정하는 단계; 상기 처리 가능한 태스크에 대한 오프로딩을 요청한 모바일 노드의 배터리 잔량 정보에 기초하여 상기 처리 가능한 태스크에 대한 우선 순위를 결정하는 단계; 및 상기 우선 순위에 기초하여 상기 태스크를 처리하기 위한 클라우드 노드를 결정하는 단계;를 포함한다.One embodiment of the present invention for achieving the above object is disclosed a method of operating an edge-cloud server in a wireless communication system. The method of operating the edge-cloud server may include: receiving an offloading request message for the task including battery level information and deadline time information for the task from each of a plurality of mobile nodes; Receiving central processing unit (CPU) information from each of the plurality of cloud nodes; Determining a queuing time of each of the plurality of cloud nodes based on the central processing unit information; Determining a task that can be processed based on the queuing time and the deadline time information; Determining a priority of the processable task based on the remaining battery information of the mobile node that requested the offloading of the processable task; And determining a cloud node for processing the task based on the priority.

본 발명의 실시예에 따르면, 무선 통신 시스템에서 클라우드 서버를 통해 모바일 노드의 태스크를 에지-클라우드 노드 및 센트럴 클라우드 노드로 할당함으로써, 모바일 노드의 태스크의 데드라인 시간에 대한 위배를 최소화하여 데이터 처리 효율을 향상시키고, 모바일 노드의 전력 효율을 증가시킬 수 있다.According to an embodiment of the present invention, by assigning the task of the mobile node to the edge-cloud node and the central cloud node through the cloud server in the wireless communication system, the data processing efficiency by minimizing the violation of the deadline time of the task of the mobile node And increase the power efficiency of the mobile node.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 클라우드 컴퓨팅 서비스를 지원하는 무선 통신 시스템을 도시한 개념도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 통신 노드를 도시한 블록도이다.
도 3a 및 3b는 본 발명의 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 에지-클라우드 코디네이터의 동작 순서를 도시한 개념도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 에지-클라우드 코디네이터가 저장하는 노드 정보 테이블을 도시한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 에지-클라우드 코디네이터가 저장하는 자원 정보 테이블을 도시한 개념도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 에지-클라우드 코디네이터에 저장되는 연결 맵을 도시한 개념도이다.1 is a conceptual diagram illustrating a wireless communication system supporting a cloud computing service according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram illustrating a communication node in a wireless communication system according to an embodiment of the present invention.
3A and 3B are conceptual views illustrating an operation sequence of an edge-cloud coordinator in a wireless communication system according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating a node information table stored by an edge-cloud coordinator in a wireless communication system according to an embodiment of the present invention.
5 is a conceptual diagram illustrating a resource information table stored by an edge-cloud coordinator in a wireless communication system according to an embodiment of the present invention.
6 is a conceptual diagram illustrating a connection map stored in an edge-cloud coordinator in a wireless communication system according to an embodiment of the present invention.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.As the present invention allows for various changes and numerous embodiments, particular embodiments will be illustrated in the drawings and described in detail in the written description. However, this is not intended to limit the present invention to specific embodiments, it should be understood to include all modifications, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.Terms such as first and second may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. For example, without departing from the scope of the present invention, the first component may be referred to as the second component, and similarly, the second component may also be referred to as the first component. The term and / or includes a combination of a plurality of related items or any item of a plurality of related items.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.When a component is said to be "connected" or "connected" to another component, it may be directly connected to or connected to that other component, but it may be understood that other components may be present in the middle. Should be. On the other hand, when a component is said to be "directly connected" or "directly connected" to another component, it should be understood that there is no other component in between.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terminology used herein is for the purpose of describing particular example embodiments only and is not intended to be limiting of the present invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In this application, the terms "comprise" or "have" are intended to indicate that there is a feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof described in the specification, and one or more other features. It is to be understood that the present invention does not exclude the possibility of the presence or the addition of numbers, steps, operations, components, components, or a combination thereof.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art. Terms such as those defined in the commonly used dictionaries should be construed as having meanings consistent with the meanings in the context of the related art and shall not be construed in ideal or excessively formal meanings unless expressly defined herein. Do not.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings, it will be described in detail a preferred embodiment of the present invention. In the following description of the present invention, the same reference numerals are used for the same elements in the drawings and redundant descriptions of the same elements will be omitted.

명세서 전체에서, 단말(terminal)은，이동 단말(mobile terminal, MT), 이동 국(mobile station, MS), 진보된 이동국(advanced mobile station, AMS), 고신뢰성 이동국(high reliability mobile station, HR-MS), 가입자국(subscriber station, SS), 퓨대 가입자국 (portable subscriber station, PSS), 접근 단말(access terminal, AT), 사용자 장비 (user equipment, UE) 등을 지징할 수도 있고, 단말, MT, MS, AMS, HR-MS, SS, PSS, AT, UE 등의 전부 또는 일부의 기능을 포함할 수도 있다.Throughout the specification, a terminal may include a mobile terminal (MT), a mobile station (MS), an advanced mobile station (AMS), a high reliability mobile station (HR-). MS), a subscriber station (SS), a portable subscriber station (PSS), an access terminal (AT), a user equipment (UE), or the like. It may also include all or part of the functionality of the MS, AMS, HR-MS, SS, PSS, AT, UE and the like.

또한, 기지국(base station, BS)은, 진보된 기지국(advanced base station, ABS), 고신뢰성 기지국(high reliability base station, HR-BS), 노드B(node B), 고도화 노드 B(evolved node B, eNodeB), 접근점 (access point, AP), 무선 접근 국(radio access station, RAS), 송수신 기지국(base transceiver station, BTS), MMR(mobile multihop relay)-BS, 기지국 역할을 수행하는 중계기 (relay station, RS), 기지국 역할을 수행하는 고신뢰성 중계기 (high reliability relay station, HR-RS), 소형 기지국 등을 지칭할 수도 있고, BS, ABS, HR-BS, 노드B, eNodeB, AP, RAS, BTS, MMR-BS, RS, HR-RS, 소형 기지국 등의 전부 또는 일부의 기능을 포함할 수도 있다.In addition, a base station (BS) includes an advanced base station (ABS), a high reliability base station (HR-BS), a node B (node B), and an advanced node B (evolved node B). , eNodeB), access point (AP), radio access station (RAS), base transceiver station (BTS), mobile multihop relay (BSR) -BS, relay that performs the role of a base station ( relay station (RS), a high reliability relay station (HR-RS) serving as a base station, and may also refer to a small base station, BS, ABS, HR-BS, Node B, eNodeB, AP, RAS It may also include all or part of the functions of the BTS, MMR-BS, RS, HR-RS, small base station.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 에지-클라우드 컴퓨팅 서비스를 지원하는 무선 통신 시스템을 도시한 개념도이다.1 is a conceptual diagram illustrating a wireless communication system supporting an edge-cloud computing service according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참고하면, 무선 통신 시스템(100)은 에지-클라우드 코디네이터(coordinator)(110), 기지국(120), 복수 개의 모바일 노드들(131 내지 134), 및 센트럴 클라우드 노드(150)를 포함할 수 있다. 기지국(120)은 CPU(central processing unit)(121) 및 스토리지(storage)(143)를 포함할 수 있다. 또한, 기지국(120)은 에지-클라우드 노드(140)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, the wireless communication system 100 may include an edge-cloud coordinator 110, a base station 120, a plurality of mobile nodes 131-134, and a central cloud node 150. Can be. The base station 120 may include a central processing unit (CPU) 121 and a storage 143. Base station 120 may also include an edge-cloud node 140.

에지-클라우드 코디네이터(110), 기지국(120), 복수 개의 모바일 노드들(131 내지 134), 및 센트럴 클라우드 노드(150) 각각은 적어도 하나의 통신 프로토콜을 지원할 수 있다. 예를 들어, 통신 프로토콜은 CDMA(code division multiple access) 기반의 통신 프로토콜, WCDMA(wideband CDMA) 기반의 통신 프로토콜, TDMA(time division multiple access) 기반의 통신 프로토콜, FDMA(frequency division multiple access) 기반의 통신 프로토콜, OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 기반의 통신 프로토콜, OFDMA(orthogonal frequency division multiple access) 기반의 통신 프로토콜, SC(single carrier)-FDMA 기반의 통신 프로토콜, NOMA(non-orthogonal multiple access) 기반의 통신 프로토콜, SDMA(space division multiple access) 기반의 통신 프로토콜을 포함할 수 있다.Each of the edge-cloud coordinator 110, the base station 120, the plurality of mobile nodes 131-134, and the central cloud node 150 may support at least one communication protocol. For example, the communication protocol may be a code division multiple access (CDMA) based communication protocol, a wideband CDMA (WCDMA) based communication protocol, a time division multiple access (TDMA) based communication protocol, or a frequency division multiple access (FDMA) based communication protocol. Communication protocol, orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) based communication protocol, orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) based communication protocol, single carrier (SC) -FDMA based communication protocol, based on non-orthogonal multiple access (NOMA) The communication protocol may include a communication protocol based on space division multiple access (SDMA).

에지-클라우드 코디네이터(110), 기지국(120), 복수 개의 모바일 노드들(131 내지 134), 및 센트럴 클라우드 노드(150) 각각의 구조는 아래의 도 2의 통신 노드(200)의 구조와 동일 또는 유사할 수 있다.The structure of each of the edge-cloud coordinator 110, the base station 120, the plurality of mobile nodes 131-134, and the central cloud node 150 is the same as that of the communication node 200 of FIG. 2 below or May be similar.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 통신 노드의 구조를 도시한 개념도이다. 예를 들어, 도 2를 참고하면, 통신 노드(200)는 통신 노드(200)는 적어도 하나의 프로세서(210), 메모리(220) 및 네트워크와 연결되어 통신을 수행하는 송수신 장치(230)를 포함할 수 있다. 또한, 통신 노드(200)는 입력 인터페이스 장치(240), 출력 인터페이스 장치(250), 저장 장치(260) 등을 더 포함할 수 있다. 통신 노드(200)에 포함된 각각의 구성 요소들은 버스(bus)(270)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.2 is a conceptual diagram illustrating a structure of a communication node in a wireless communication system according to an embodiment of the present invention. For example, referring to FIG. 2, the communication node 200 includes a communication node 200 including at least one processor 210, a memory 220, and a transceiver 230 that communicates with a network to perform communication. can do. In addition, the communication node 200 may further include an input interface device 240, an output interface device 250, a storage device 260, and the like. Each component included in the communication node 200 may be connected by a bus 270 to communicate with each other.

다만, 통신 노드(200)에 포함된 각각의 구성요소들은 공통 버스(270)가 아니라, 프로세서(210)를 중심으로 개별 인터페이스 또는 개별 버스를 통하여 연결될 수도 있다. 예를 들어, 프로세서(210)는 메모리(220), 송수신 장치(230), 입력 인터페이스 장치(240), 출력 인터페이스 장치(250) 및 저장 장치(260) 중에서 적어도 하나와 전용 인터페이스를 통하여 연결될 수도 있다.However, each component included in the communication node 200 may be connected through a separate interface or a separate bus around the processor 210, instead of the common bus 270. For example, the processor 210 may be connected to at least one of the memory 220, the transceiver 230, the input interface device 240, the output interface device 250, and the storage device 260 through a dedicated interface. .

프로세서(210)는 메모리(220) 및 저장 장치(260) 중에서 적어도 하나에 저장된 프로그램 명령(program command)을 실행할 수 있다. 프로세서(210)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU), 또는 본 발명의 실시예들에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 메모리(220) 및 저장 장치(260) 각각은 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리(220)는 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM) 및 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM) 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다.The processor 210 may execute a program command stored in at least one of the memory 220 and the storage device 260. The processor 210 may refer to a central processing unit (CPU), a graphics processing unit (GPU), or a dedicated processor on which methods according to embodiments of the present invention are performed. Each of the memory 220 and the storage device 260 may be configured as at least one of a volatile storage medium and a nonvolatile storage medium. For example, the memory 220 may be configured as at least one of a read only memory (ROM) and a random access memory (RAM).

무선 통신 시스템(100)의 에지 단에 위치하는 기지국(120)은 에지-클라우드 노드(140)를 포함할 수 있다. 즉, 에지-클라우드 노드(140)는 기지국(120)에 배치될 수 있다. 즉, 기지국(120)을 통해 무선 네트워크 시스템(100)에 연결되는 복수 개의 모바일 노드들(131 내지 134)는 에지-클라우드 노드(140)와의 거리가 최소화될 수 있다.The base station 120 located at the edge end of the wireless communication system 100 may include an edge-cloud node 140. That is, the edge-cloud node 140 may be disposed in the base station 120. That is, the plurality of mobile nodes 131 to 134 connected to the wireless network system 100 through the base station 120 may have a minimum distance from the edge-cloud node 140.

이때, 복수 개의 모바일 노드들(131 내지 134) 각각에서 처리되어야 하는 복잡도가 높은 연산들을 기지국(120)에 배치되는 에지-클라우드 노드(140) 및 센트럴 클라우드 노드(150)가 처리할 수 있다. 이때, 모바일 노드의 특정 서비스에 대한 태스크를 처리하기 위한 연산을 모바일 노드가 아닌 클라우드 노드에서 수행하는 것을 워크로드 오프로딩(workload offloading)이라고 지칭할 수 있다. 즉, 복수 개의 모바일 노드들(131 내지 134)들은 각각의 태스크를 에지-클라우드 노드(140) 및 센트럴 클라우드 노드(150)로 오프로딩할 수 있다. 워크로드 오프로딩 수행 시, 모바일 노드와 클라우드 노드의 물리적인 거리에 따라, 서비스의 지연 요구 사항 및 네트워크 요구 사항을 만족 또는 불만족시킬 수 있다.In this case, the edge-cloud node 140 and the central cloud node 150 disposed in the base station 120 may process operations of high complexity that must be processed in each of the plurality of mobile nodes 131 to 134. In this case, performing an operation for processing a task for a specific service of the mobile node in the cloud node, not the mobile node, may be referred to as workload offloading. That is, the plurality of mobile nodes 131 to 134 may offload each task to the edge-cloud node 140 and the central cloud node 150. When performing workload offloading, depending on the physical distance between the mobile node and the cloud node, it is possible to meet or dissatisfied the delay requirements and network requirements of the service.

복수 개의 모바일 노드들(131 내지 134) 각각은 워크로드 오프로딩을 통해 연산 처리에 따른 배터리 소모를 절약할 수 있으며, 연산 지연(computation latency)을 감소시킬 수 있다. 즉, 복수 개의 모바일 노드들(131 내지 134) 각각은 태스크를 에지-클라우드 노드(140) 및 센트럴 클라우드 노드(150)로 오프로딩함으로써, 연산 효율 및 배터리 효율을 증가시킬 수 있다.Each of the plurality of mobile nodes 131 to 134 may reduce battery consumption and reduce computational latency through workload offloading. That is, each of the plurality of mobile nodes 131 to 134 may increase operation efficiency and battery efficiency by offloading a task to the edge-cloud node 140 and the central cloud node 150.

이때, 에지-클라우드 노드(140) 및 센트럴 클라우드 노드(150) 각각은 복수 개의 모바일 노드들(131 내지 134) 각각으로부터 요청된 태스크에 대한 연산을 처리하기 위한 가상 머신(virtual machine) 또는 컨테이너(container)일 수 있다. 에지-클라우드 노드(140)는 복수 개의 계산(computation) 노드들(141), CPU(central processing unit)(142), 및 스토리지(143)를 포함할 수 있다.In this case, each of the edge-cloud node 140 and the central cloud node 150 is a virtual machine or container for processing operations for tasks requested from each of the plurality of mobile nodes 131 to 134. May be). The edge-cloud node 140 may include a plurality of computation nodes 141, a central processing unit (CPU) 142, and storage 143.

에지-클라우드 코디네이터(110)는 클라우드 서버(미도시)에 포함될 수 있다. 또는 에지-클라우드 코디네이터(110)는 클라우드 서버로 지칭될 수 있다. 에지-클라우드 코디네이터(110)는 복수 개의 모바일 노드들(131 내지 134) 각각으로부터 요청된 태스크의 연산량에 따라 에지-클라우드 노드(140) 및 센트럴 클라우드 노드(150)에 대한 자원을 할당할 수 있다.The edge-cloud coordinator 110 may be included in a cloud server (not shown). Alternatively, the edge-cloud coordinator 110 may be referred to as a cloud server. The edge-cloud coordinator 110 may allocate resources for the edge-cloud node 140 and the central cloud node 150 according to the calculation amount of the task requested from each of the plurality of mobile nodes 131 to 134.

에지-클라우드 코디네이터(110)는 데드라인(deadline) 기반 스케줄링 블록(111), 노드 정보 테이블(112), 자원 정보 테이블(113), 및 연결성 맵(connectivity map)(114)을 포함할 수 있다.The edge-cloud coordinator 110 may include a deadline based scheduling block 111, a node information table 112, a resource information table 113, and a connectivity map 114.

데드라인 기반 스케줄링 블록(111)은 노드 정보 테이블(112), 자원 정보 테이블(113), 및 연결 맵(114)에 기초하여 복수 개의 모바일 노드들(131 내지 134) 중 적어도 하나의 모바일 노드의 태스크에 대한 스케줄링을 수행할 수 있는 기능을 의미할 수 있다. 예를 들어, 데드라인 기반 스케줄링 블록(111)은 도 2의 프로세서(210)를 통해 실행될 수 있는 기능일 수 있다. 노드 정보 테이블(112), 자원 정보 테이블(113), 및 연결 맵(114)은 각각 아래의 도 4 내지 도 6을 통해 설명한다. 에지-클라우드 코디네이터(110)는 아래의 도 3a 및 3b와 같은 동작들을 수행할 수 있다.The deadline based scheduling block 111 may perform tasks of at least one mobile node of the plurality of mobile nodes 131 to 134 based on the node information table 112, the resource information table 113, and the connection map 114. It may mean a function that can perform scheduling for. For example, the deadline based scheduling block 111 may be a function that may be executed by the processor 210 of FIG. 2. The node information table 112, the resource information table 113, and the connection map 114 will be described with reference to FIGS. 4 to 6 below. The edge-cloud coordinator 110 may perform operations as shown in FIGS. 3A and 3B below.

도 3a 및 3b는 본 발명의 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 에지-클라우드 코디네이터의 동작 순서를 도시한 개념도이다.3A and 3B are conceptual views illustrating an operation sequence of an edge-cloud coordinator in a wireless communication system according to an embodiment of the present invention.

도 3a를 참고하면, 에지-클라우드 코디네이터(110)는 노드 정보 테이블(112)을 업데이트할 수 있다(S301). 예를 들어, 복수 개의 모바일 노드들(131 내지 134) 각각은 에지-클라우드 코디네이터(110)로 모바일 노드 업데이트 정보를 전송할 수 있다. 즉, 에지-클라우드 코디네이터(110)는 복수 개의 모바일 노드들(131 내지 134) 각각으로부터 모바일 노드 업데이트 정보를 수신할 수 있다.Referring to FIG. 3A, the edge-cloud coordinator 110 may update the node information table 112 (S301). For example, each of the plurality of mobile nodes 131 to 134 may transmit mobile node update information to the edge-cloud coordinator 110. That is, the edge-cloud coordinator 110 may receive the mobile node update information from each of the plurality of mobile nodes 131 to 134.

여기서, 업데이트 정보는 모바일 노드 정보일 수 있다. 예를 들어, 모바일 노드 정보는 모바일 식별자(identifier; ID), 서비스(service) 식별자, 데드라인, 입력 데이터 크기, 연산 강도(computation intensity), 및 남은 배터리 전력(remaining battery power)를 포함할 수 있다.Here, the update information may be mobile node information. For example, the mobile node information may include a mobile identifier (ID), a service identifier, a deadline, an input data size, a computation intensity, and a remaining battery power. .

에지-클라우드 코디네이터(110)는 복수 개의 모바일 노드들(131 내지 134) 각각으로부터 수신한 모바일 노드 정보에 기초하여 노드 정보 테이블(112)을 업데이트할 수 있다. 여기서, 노드 정보 테이블(112)은 도 4와 같을 수 있다.The edge-cloud coordinator 110 may update the node information table 112 based on the mobile node information received from each of the plurality of mobile nodes 131 to 134. Here, the node information table 112 may be as shown in FIG. 4.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 에지-클라우드 코디네이터가 저장하는 노드 정보 테이블을 도시한 개념도이다.4 is a conceptual diagram illustrating a node information table stored by an edge-cloud coordinator in a wireless communication system according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참고하면, 노드 정보 테이블(112)은 제1 내지 제6 필드(401 내지 406)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 필드(401)에는 모바일 노드 식별자가 저장될 수 있다. 모바일 노드 식별자는 모바일 노드 업데이트 정보를 전송하는 모바일 노드를 식별하기 위한 정보일 수 있다.Referring to FIG. 4, the node information table 112 may include first to sixth fields 401 to 406. For example, the mobile node identifier may be stored in the first field 401. The mobile node identifier may be information for identifying a mobile node transmitting the mobile node update information.

제2 필드(402)에는 서비스 식별자가 저장될 수 있다. 서비스 식별자는 해당 노드가 연산할 수 있는 서비스를 식별하기 위한 정보일 수 있다.The service identifier may be stored in the second field 402. The service identifier may be information for identifying a service that the node can operate.

제3 필드(403)에는 데드라인 시간이 저장될 수 있다. 데드라인 시간은 해당 노드가 연산할 수 있는 서비스에 대한 연산을 완료하기 위해 요구되는 시간일 수 있다. 예를 들어, 데드라인 시간은 타임 스탬프(time stamp)를 포함할 수 있다.The deadline time may be stored in the third field 403. The deadline time may be a time required to complete an operation for a service that the node can operate. For example, the deadline time may include a time stamp.

제4 필드(404)에는 입력 데이터 크기가 저장될 수 있다. 입력 데이터 크기는 해당 노드가 연산할 수 있는 입력 데이터의 크기에 관한 정보일 수 있다.An input data size may be stored in the fourth field 404. The input data size may be information about the size of input data that the node can calculate.

제5 필드(405)에는 연산 강도가 저장될 수 있다. 연산 강도는 해당 노드에 대응되는 서비스 처리에 대한 가중치(weight)를 의미할 수 있다. 여기서, 연산 강도 w는 아래의 수학식 1과 같이 정의될 수 있다.The computational strength may be stored in the fifth field 405. The computational strength may mean a weight for service processing corresponding to a corresponding node. Here, the calculation intensity w may be defined as Equation 1 below.

Figure pat00001
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여기서, CPU cycle은 CPU의 단위 시간 당 처리 속도를 의미할 수 있다. 즉, 연산 강도 w는 단위 비트 당 CPU의 처리 속도를 의미할 수 있다.Here, the CPU cycle may mean a processing speed per unit time of the CPU. In other words, the computation intensity w may mean the processing speed of the CPU per unit bit.

그리고, 제6 필드(406)에는 남은 배터리 전력에 관한 정보가 저장될 수 있다. 남은 배터리 전력은 해당 노드의 배터리 잔량을 의미할 수 있다.The sixth field 406 may store information on remaining battery power. The remaining battery power may refer to the remaining battery capacity of the node.

예를 들어, 제1 노드(Node #1)는 제1 서비스(service #1) 및 제2 서비스(service #2)에 대한 연산을 수행할 수 있다. 이때, 제1 노드(Node #1)에서 제1 서비스(service #1) 및 제2 서비스(service #2)에 대한 연산을 완료하기 위해 요구되는 시간은 t1일 수 있다. 제1 노드(Node #1)가 연산 가능한 제1 서비스(service #1) 및 제2 서비스(service #2)에 대한 입력 데이터 크기는 d1일 수 있다. 제1 노드(Node #1)의 제1 서비스(service #1) 및 제2 서비스(service #2)에 대한 연산 강도는 w1일 수 있다. 제1 노드(Node #1)의 배터리 잔량은 b1일 수 있다.For example, the first node Node # 1 may perform an operation on a first service (service # 1) and a second service (service # 2). In this case, the time required to complete the operation of the first service (service # 1) and the second service (service # 2) in the first node (Node # 1) may be t 1 . An input data size for the first service (service # 1) and the second service (service # 2) that the first node Node # 1 can operate may be d 1 . The computation strength for the first service (service # 1) and the second service (service # 2) of the first node (Node # 1) may be w 1 . The remaining battery level of the first node Node # 1 may be b 1 .

또한, 제2 노드(Node #2)는 제3 서비스(service #1)에 대한 연산을 수행할 수 있다. 이때, 제2 노드(Node #2)에서 제3 서비스(service #3)에 대한 연산을 완료하기 위해 요구되는 시간은 t2일 수 있다. 제2 노드(Node #2)가 연산 가능한 제3 서비스(service #3)에 대한 입력 데이터 크기는 d2일 수 있다. 제2 노드(Node #2)의 제3 서비스(service #3)에 대한 연산 강도는 w2일 수 있다. 제2 노드(Node #2)의 배터리 잔량은 b2일 수 있다.In addition, the second node Node # 2 may perform an operation on the third service service # 1. In this case, a time required for completing the operation for the third service (service # 3) in the second node (Node # 2) may be t 2 . The input data size for the third service (service # 3) operable by the second node (Node # 2) may be d 2 . The computation intensity for the third service # 3 of the second node Node # 2 may be w 2 . The remaining battery level of the second node Node # 2 may be b 2 .

또한, 제n 노드(Node #n)는 제4 서비스(service #4)에 대한 연산을 수행할 수 있다. 이때, 제n 노드(Node #n)에서 제4 서비스(service #4)에 대한 연산을 완료하기 위해 요구되는 시간은 ti일 수 있다. 제n 노드(Node #n)가 연산 가능한 제4 서비스(service #4)에 대한 입력 데이터 크기는 di일 수 있다. 제n 노드(Node #n)의 제4 서비스(service #4)에 대한 연산 강도는 wi일 수 있다. 제n 노드(Node #n)의 배터리 잔량은 bn일 수 있다.In addition, the n-th node Node #n may perform an operation on the fourth service service # 4. In this case, a time required for completing the operation for the fourth service (service # 4) in the n-th node Node #n may be t i . The input data size for the fourth service (service # 4) operable by the n-th node Node #n may be d i . The computational strength of the fourth service (service # 4) of the n-th node Node #n may be w i . The remaining battery capacity of the n-th node Node #n may be b n .

다시 도 3a를 참고하면, 에지-클라우드 코디네이터(110)는 자원 정보 테이블(113) 및 연결 맵(114)을 업데이트할 수 있다(S302). 예를 들어, 기지국(120)은 에지-클라우드 코디네이터(110)로 기지국 업데이트 정보를 전송할 수 있다. 즉, 에지-클라우드 코디네이터(110)는 기지국(120)으로부터 기지국 업데이트 정보를 수신할 수 있다. 기지국 업데이트 정보는 클라우드 노드 식별자, 처리 가능한 서비스 식별자, CPU 프로필, 메모리 프로필, 네트워크 프로필, 자원 사용 정보, 및 무선 채널 상태 정보를 포함할 수 있다. 이때, 에지-클라우드 코디네이터(110)는 기지국(120)으로부터 수신한 기지국 업데이트 정보에 기초하여 자원 정보 테이블(113)을 업데이트할 수 있다.Referring back to FIG. 3A, the edge-cloud coordinator 110 may update the resource information table 113 and the connection map 114 (S302). For example, the base station 120 may transmit base station update information to the edge-cloud coordinator 110. That is, the edge-cloud coordinator 110 may receive the base station update information from the base station 120. The base station update information may include a cloud node identifier, a processable service identifier, a CPU profile, a memory profile, a network profile, resource usage information, and wireless channel state information. In this case, the edge-cloud coordinator 110 may update the resource information table 113 based on the base station update information received from the base station 120.

또한, 에지-클라우드 코디네이터(110)는 연결 맵(114)을 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 에지-클라우드 코디네이터(110)는 복수 개의 모바일 노드들(131 내지 134) 각각으로부터 수신되는 모바일 노드 업데이트 정보 및 기지국(120)으로부터 수신되는 기지국 업데이트 정보에 기초하여 연결 맵을 업데이트할 수 있다.In addition, the edge-cloud coordinator 110 may update the connection map 114. For example, the edge-cloud coordinator 110 may update the connection map based on the mobile node update information received from each of the plurality of mobile nodes 131 to 134 and the base station update information received from the base station 120. have.

여기서, 자원 정보 테이블(113)은 아래의 도 5와 같을 수 있다. 또한, 연결 맵(114)은 아래의 도 6과 같을 수 있다.Here, the resource information table 113 may be as shown in FIG. 5 below. In addition, the connection map 114 may be as shown in FIG. 6 below.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 에지-클라우드 코디네이터가 저장하는 자원 정보 테이블을 도시한 개념도이다.5 is a conceptual diagram illustrating a resource information table stored by an edge-cloud coordinator in a wireless communication system according to an embodiment of the present invention.

도 5를 참고하면, 자원 정보 테이블(113)은 제1 내지 제7 필드(501 내지 507)를 포함할 수 있다. 제1 필드(501)는 클라우드 노드 식별자를 저장할 수 있다. 예를 들어, 클라우드 노드 식별자는 클라우드 노드를 식별하기 위한 정보일 수 있다. 예를 들어, 에지-클라우드 노드는 E-Node로 표시될 수 있다. 또한, 센트럴 클라우드 노드는 C-Node로 표시될 수 있다.Referring to FIG. 5, the resource information table 113 may include first to seventh fields 501 to 507. The first field 501 may store a cloud node identifier. For example, the cloud node identifier may be information for identifying the cloud node. For example, the edge-cloud node may be represented as an E-Node. In addition, the central cloud node may be represented as a C-Node.

제2 필드(502)는 처리 가능한 태스크(available task)에 관한 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 처리 가능한 태스크에 관한 정보는 해당 노드가 처리 가능한 서비스를 식별하기 위한 정보를 포함할 수 있다.The second field 502 may store information about available tasks. For example, the information about the task that can be processed may include information for identifying a service that the node can process.

제3 필드(503)는 CPU 프로필 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, CPU 프로필 정보는 해당 노드의 CPU의 현재 주파수(fcur) 및 최대 주파수(fmax)에 관한 정보를 포함할 수 있다.The third field 503 may store CPU profile information. For example, the CPU profile information may include information about a current frequency f cur and a maximum frequency f max of the CPU of the node.

제4 필드(504)는 메모리 프로필에 관한 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리 프로필에 관한 정보는 해당 노드의 메모리의 현재 크기(mcur) 및 최대 크기(mmax)에 관한 정보를 포함할 수 있다.The fourth field 504 may store information about the memory profile. For example, the information about the memory profile may include information about the current size (m cur ) and the maximum size (m max ) of the memory of the node.

제5 필드(505)는 네트워크 프로필에 관한 정보를 저장할 수 있다. 네트워크 프로필에 관한 정보는 해당 노드의 네트워크의 현재 속도(ncur) 및 최대 속도(nmax)에 관한 정보를 포함할 수 있다.The fifth field 505 may store information about the network profile. The information about the network profile may include information about a current speed n cur and a maximum speed n max of the network of the node.

제6 필드(506)는 자원 사용(resources utilization) 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 자원 사용 정보는 해당 노드의 CPU 사용량(ucpu), 메모리 사용량(umem), 및 네트워크 사용량(unetwork)에 관한 정보를 포함할 수 있다.The sixth field 506 may store resource utilization information. For example, the resource usage information may include information about CPU usage u cpu , memory usage u mem , and network usage u network of the node.

제7 필드(507)는 무선 채널 상태(wireless channel status) 정보를 저장할 수 있다. 무선 채널 상태 정보는 해당 노드의 무선 채널의 혼잡도(s)에 관한 정보를 포함할 수 있다.The seventh field 507 may store wireless channel status information. The radio channel state information may include information about the congestion degree s of the radio channel of the node.

예를 들어, 제1 에지-클라우드 노드(E-Node #1)는 제1 서비스(service #1) 및 제2 서비스(service #2)를 처리할 수 있다. 이때, 제1 에지-클라우드 노드(E-Node #1)의 CPU의 현재 주파수는 f1 cur이고, 최대 주파수는 f1 max일 수 있다.For example, the first edge-cloud node (E-Node # 1) may process the first service (service # 1) and the second service (service # 2). At this time, the current frequency of the CPU of the first edge-cloud node (E-Node # 1) may be f 1 cur , and the maximum frequency may be f 1 max .

제1 에지-클라우드 노드(E-Node #1)의 메모리의 현재 용량은 m1 cur일 수 있다. 제1 에지-클라우드 노드(E-Node #1)의 메모리의 최대 용량은 m1 max일 수 있다.The current capacity of the memory of the first edge-cloud node E-Node # 1 may be m 1 cur . The maximum capacity of the memory of the first edge-cloud node E-Node # 1 may be m 1 max .

제1 에지-클라우드 노드(E-Node #1)의 네트워크의 현재 속도는 n1 cur일 수 있다. 제1 에지-클라우드 노드(E-Node #1)의 네트워크의 최대 속도는 n1 max일 수 있다.The current speed of the network of the first edge-cloud node (E-Node # 1) may be n 1 cur . The maximum speed of the network of the first edge-cloud node (E-Node # 1) may be n 1 max .

제1 에지-클라우드 노드(E-Node #1)의 현재 CPU 사용량은 u1 cpu일 수 있다. 제1 에지-클라우드 노드(E-Node #1)의 현재의 메모리 사용량은 u1 mem일 수 있다. 제1 에지-클라우드 노드(E-Node #1)의 현재의 네트워크 속도는 u1 network일 수 있다. 제1 에지-클라우드 노드(E-Node #1)의 무선 채널 상태는 w1일 수 있다.The current CPU usage of the first edge-cloud node E-Node # 1 may be u 1 cpu . The current memory usage of the first edge-cloud node E-Node # 1 may be u 1 mem . The current network speed of the first edge-cloud node (E-Node # 1) may be u 1 network . The radio channel state of the first edge-cloud node E-Node # 1 may be w 1 .

또한, 제2 에지-클라우드 노드(E-Node #2)는 제3 서비스(service #3)를 처리할 수 있다. 이때, 제2 에지-클라우드 노드(E-Node #2)의 CPU의 현재 주파수는 f2 cur이고, 최대 주파수는 f2 max일 수 있다.In addition, the second edge-cloud node (E-Node # 2) may process the third service (service # 3). At this time, the current frequency of the CPU of the second edge-cloud node (E-Node # 2) may be f 2 cur , and the maximum frequency may be f 2 max .

제2 에지-클라우드 노드(E-Node #2)의 메모리의 현재 용량은 m2 cur일 수 있다. 제2 에지-클라우드 노드(E-Node #2)의 메모리의 최대 용량은 m2 max일 수 있다.The current capacity of the memory of the second edge-cloud node E-Node # 2 may be m 2 cur . The maximum capacity of the memory of the second edge-cloud node E-Node # 2 may be m 2 max .

제2 에지-클라우드 노드(E-Node #2)의 네트워크의 현재 속도는 n2 cur일 수 있다. 제2 에지-클라우드 노드(E-Node #2)의 네트워크의 최대 속도는 n2 max일 수 있다.The current speed of the network of the second edge-cloud node (E-Node # 2) may be n 2 cur . The maximum speed of the network of the second edge-cloud node (E-Node # 2) may be n 2 max .

제2 에지-클라우드 노드(E-Node #2)의 현재 CPU 사용량은 u2 cpu일 수 있다. 제2 에지-클라우드 노드(E-Node #2)의 현재의 메모리 사용량은 u2 mem일 수 있다. 제2 에지-클라우드 노드(E-Node #2)의 현재의 네트워크 속도는 u2 network일 수 있다. 제2 에지-클라우드 노드(E-Node #2)의 무선 채널 상태는 w2일 수 있다.The current CPU usage of the second edge-cloud node (E-Node # 2) may be u 2 cpu . The current memory usage of the second edge-cloud node E-Node # 2 may be u 2 mem . The current network speed of the second edge-cloud node (E-Node # 2) may be u 2 network . The radio channel state of the second edge-cloud node E-Node # 2 may be w 2 .

또한, 제n 센트럴 클라우드 노드(C-Node #n)는 제4 서비스(service #4)를 처리할 수 있다. 이때, 제n 센트럴 클라우드 노드(C-Node #n)의 CPU의 현재 주파수는 fn cur이고, 최대 주파수는 fn max일 수 있다.In addition, the n-th central cloud node C-Node #n may process the fourth service service # 4. In this case, the current frequency of the CPU of the n-th central cloud node (C-Node #n) may be f n cur , and the maximum frequency may be f n max .

제n 센트럴 클라우드 노드(C-Node #n)의 메모리의 현재 용량은 mn cur일 수 있다. 제n 센트럴 클라우드 노드(C-Node #n)의 메모리의 최대 용량은 mn max일 수 있다.The current capacity of the memory of the n-th central cloud node (C-Node #n) may be m n cur . The maximum capacity of the memory of the n-th central cloud node C-Node #n may be m n max .

제n 센트럴 클라우드 노드(C-Node #n)의 네트워크의 현재 속도는 nn cur일 수 있다. 제n 센트럴 클라우드 노드(C-Node #n)의 네트워크의 최대 속도는 nn max일 수 있다.The current speed of the network of the n-th central cloud node (C-Node #n) may be n n cur . The maximum speed of the network of the n-th central cloud node (C-Node #n) may be n n max .

제n 센트럴 클라우드 노드(C-Node #n)의 현재 CPU 사용량은 un cpu일 수 있다. 제n 센트럴 클라우드 노드(C-Node #n)의 현재의 메모리 사용량은 un mem일 수 있다. 제n 센트럴 클라우드 노드(C-Node #n)의 현재의 네트워크 속도는 un network일 수 있다. 제n 센트럴 클라우드 노드(C-Node #n)의 무선 채널 상태는 wn일 수 있다.The current CPU usage of the n -th central cloud node (C-Node #n) may be u n cpu . The current memory usage of the n -th central cloud node (C-Node #n) may be u n mem . The current network speed of the n -th central cloud node (C-Node #n) may be u n network . The wireless channel state of the n -th central cloud node C-Node #n may be w n .

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 무선 통신 시스템에서 에지-클라우드 코디네이터에 저장되는 연결 맵을 도시한 개념도이다.6 is a conceptual diagram illustrating a connection map stored in an edge-cloud coordinator in a wireless communication system according to an embodiment of the present invention.

도 6을 참고하면, 연결 맵(114)은 제1 내지 제4 필드(601 내지 604)를 포함할 수 있다. 제1 필드(601)는 클라우드 노드 식별자에 관한 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 클라우드 노드 식별자는 해당 클라우드 노드를 식별하기 위한 정보를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 6, the connection map 114 may include first to fourth fields 601 to 604. The first field 601 may store information about a cloud node identifier. For example, the cloud node identifier may include information for identifying the cloud node.

제2 필드(602)는 접속된(attached) 노드 정보를 저장할 수 있다. 접속된 노드 정보는 해당 클라우드 노드에 접속된 모바일 노드를 식별하기 위한 정보를 포함할 수 있다.The second field 602 may store attached node information. The connected node information may include information for identifying a mobile node connected to the corresponding cloud node.

제3 필드(603)는 네트워크 인터페이스 상태(status) 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 네트워크 인터페이스 상태 정보는 해당 클라우드 노드의 네트워크 인터페이스의 대역폭(bandwidth; b), 초당 패킷 전송 속도(packet per second; pps), 현재의 CPU 사용량, 현재의 메모리 사용량, 및 현재의 네트워크 사용량에 관한 정보를 포함할 수 있다.The third field 603 may store network interface status information. For example, network interface status information may include bandwidth (b), packet per second (pps), current CPU usage, current memory usage, and current network usage of the network node's network interface. It may contain information about.

제4 필드(604)는 인터-클라우드 레이턴시 벡터(inter-cloud latency vector) 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 인터-클라우드 레이턴시 벡터 정보는 해당 노드에서 특정 노드까지의 신호 왕복 속도에 관한 정보를 포함할 수 있다.The fourth field 604 may include inter-cloud latency vector information. For example, the inter-cloud latency vector information may include information about a signal round trip speed from a corresponding node to a specific node.

예를 들어, 제1 에지-클라우드 노드(E-Node #1)는 제1 모바일 노드(node #1), 제2 모바일 노드(node #2), 및 제3 모바일 노드(node #3)와 접속될 수 있다. 이때, 제1 에지-클라우드 노드(E-Node #1)의 네트워크 인터페이스의 현재 대역폭은 b1 cur일 수 있다. 제1 에지-클라우드 노드(E-Node #1)의 네트워크 인터페이스의 최대 대역폭은 b1 max일 수 있다. 제1 에지-클라우드 노드(E-Node #1)의 네트워크 인터페이스의 현재 대역폭은 초당 패킷 전송률은 pps1 network일 수 있다.For example, the first edge-cloud node (E-Node # 1) is connected to the first mobile node (node # 1), the second mobile node (node # 2), and the third mobile node (node # 3). Can be. At this time, the current bandwidth of the network interface of the first edge-cloud node (E-Node # 1) may be b 1 cur . The maximum bandwidth of the network interface of the first edge-cloud node E-Node # 1 may be b 1 max . The current bandwidth of the network interface of the first edge-cloud node (E-Node # 1) may be a pps 1 network packet rate per second.

제1 에지-클라우드 노드(E-Node #1)와 제2 에지-클라우드 노드(E-node #2)간의 신호 왕복 시간은 l1/ 2 로 표시될 수 있다. 제1 에지-클라우드 노드(E-Node #1)와 제n 에지-클라우드 노드(미도시)간의 신호 왕복 시간은 l1/n 으로 표시될 수 있다.First edge-cloud node (E-Node # 1) and second edge-signal round trip time between the cloud node (E-node # 2) may be represented by l 1/2. The signal round trip time between the first edge-cloud node (E-Node # 1) and the n-th edge-cloud node (not shown) may be represented by l 1 / n .

또한, 제2 에지-클라우드 노드(E-Node #2)는 제4 모바일 노드(node #4), 제5 모바일 노드(node #5), 및 제6 모바일 노드(node #6)와 접속될 수 있다. 제2 에지-클라우드 노드(E-Node #2)의 네트워크 인터페이스의 현재 CPU 사용량은 u2 cpu로 표시될 수 있다. 제2 에지-클라우드 노드(E-Node #2)의 네트워크 인터페이스의 현재 메모리 사용량은 u2 mem으로 표시될 수 있다. 제2 에지-클라우드 노드(E-Node #2)의 네트워크 인터페이스의 현재 CPU 사용량은 u2 network로 표시될 수 있다.In addition, the second edge-cloud node E-Node # 2 may be connected to the fourth mobile node node # 4, the fifth mobile node node # 5, and the sixth mobile node node # 6. have. The current CPU usage of the network interface of the second edge-cloud node (E-Node # 2) may be represented by u 2 cpu . The current memory usage of the network interface of the second edge-cloud node E-Node # 2 may be represented by u 2 mem . The current CPU usage of the network interface of the second edge-cloud node (E-Node # 2) may be represented as u 2 network .

제2 에지-클라우드 노드(E-Node #2)와 제1 에지-클라우드 노드(E-Node #1)간의 신호 왕복 시간은 l2/ 1 로 표시될 수 있다. 제2 에지-클라우드 노드(E-Node #2)와 제n 에지-클라우드 노드간의 신호 왕복 시간은 l2/n 으로 표시될 수 있다.Second edge-cloud node (E-Node # 2) and the first edge-signal round trip time between the cloud node (E-Node # 1) may be represented by l 2/1. The signal round trip time between the second edge-cloud node (E-Node # 2) and the n-th edge-cloud node may be represented by l 2 / n .

제n 센트럴 노드(C-Node #n)는 모바일 노드와 직접적으로 연결되지 않을 수 있다. 따라서, 제n 센트럴 노드(C-Node #n)의 네트워크 인터페이스 상태에 관한 정보를 생략될 수 있다.The n-th central node (C-Node #n) may not be directly connected to the mobile node. Therefore, the information about the network interface state of the n-th central node (C-Node #n) may be omitted.

제n 센트럴 노드(C-Node #n)와 제1 에지-클라우드 노드(E-node #1)간의 신호 왕복 시간은 ln / 1 로 표시될 수 있다. 제n 센트럴 노드(C-Node #n)와 제n-1 에지-클라우드 노드간의 신호 왕복 시간은 ln /n- 1 로 표시될 수 있다.The signal round trip time between the n-th central node C-Node #n and the first edge-cloud node E-node # 1 may be represented by l n / 1 . The signal round trip time between the n-th central node (C-Node #n) and the n-th edge-cloud node may be represented by l n / n− 1 .

다시 도 3a를 참고하면, 에지-클라우드 코디네이터(110)는 에지-클라우드 노드(140)의 큐잉 지연(queing delay) 시간을 계산할 수 있다(S303). 예를 들어, 에지-클라우드 코디네이터(110)는 에지-클라우드 노드(140) 및 중앙 클라우드 노드(150)를 포함하는 복수 개의 클라우드 노드들(미도시)의 큐잉 지연 시간을 계산할 수 있다.Referring back to FIG. 3A, the edge-cloud coordinator 110 may calculate a queuing delay time of the edge-cloud node 140 (S303). For example, the edge-cloud coordinator 110 may calculate a queuing delay time of a plurality of cloud nodes (not shown) including the edge-cloud node 140 and the central cloud node 150.

우선, 에지-클라우드 코디네이터(110)는 아래의 수학식 2를 통해 에지-클라우드 노드(140) s에서의 태스크 k에 대한 처리 시간

Figure pat00002
를 결정할 수 있다.First, the edge-cloud coordinator 110 processes the processing time for task k at the edge-cloud node 140 s through Equation 2 below.
Figure pat00002
Can be determined.

Figure pat00003
Figure pat00003

여기서,

Figure pat00004
는 태스크 k를 처리하기 위한 CPU 주파수를 의미한다. 또한,
Figure pat00005
는 태스크 k를 위한 CPU 순환(cycle) 횟수를 의미한다.here,
Figure pat00004
Denotes a CPU frequency for processing task k. Also,
Figure pat00005
Denotes the number of CPU cycles for task k.

에지-클라우드 코디네이터(110)는 아래의 수학식 3을 통해 태스크 i 내지 k를 처리하기 위한 전체 시간

Figure pat00006
를 결정할 수 있다.The edge-cloud coordinator 110 has a total time for processing tasks i through k through Equation 3 below.
Figure pat00006
Can be determined.

Figure pat00007
Figure pat00007

에지-클라우드 코디네이터(110)는 아래의 수학식 4를 통해 다른 자원들로부터의 지연 팩터(factor)

Figure pat00008
를 고려한 태스크 i 내지 k를 처리하기 위한 전체 시간
Figure pat00009
를 결정할 수 있다.The edge-cloud coordinator 110 has a delay factor from other resources through Equation 4 below.
Figure pat00008
Time to process tasks i through k considering
Figure pat00009
Can be determined.

Figure pat00010
Figure pat00010

여기서, 다른 자원들은 공유된(shared) 스토리지의 I/O(input/output) 크기를 의미할 수 있다.Here, the other resources may refer to the input / output (I / O) size of the shared storage.

에지-클라우드 코디네이터(110)는 태스크의 데드라인 및 베터리 레벨을 오름차순으로 정렬할 수 있다(S304). 예를 들어, 에지-클라우드 코디네이터(110)는 요청된 태스크들 각각의 데드라인 시간을 오름차순에 따라 정렬할 수 있다. 또한, 에지-클라우드 코디네이터(110)는 태스크 오프로딩을 요청한 복수 개의 모바일 노드들(131 내지 134) 각각의 배터리 레벨을 오름차순에 따라 정렬할 수 있다.The edge-cloud coordinator 110 may arrange the deadlines and battery levels of the task in ascending order (S304). For example, the edge-cloud coordinator 110 may sort the deadline time of each of the requested tasks in ascending order. In addition, the edge-cloud coordinator 110 may arrange the battery levels of each of the plurality of mobile nodes 131 to 134 requesting task offloading in ascending order.

에지-클라우드 코디네이터(110)는 태스크의 우선 순위를 계산할 수 있다(S305). 예를 들어, 에지-클라우드 코디네이터(110)는 복수 개의 클라우드 노드들 각각의 큐잉 시간 및 요청된 태스크들 각각의 데드라인 시간에 기초하여 오프로딩 가능한 태스크를 결정할 수 있다. 에지-클라우드 코디네이터(110)는 복수 개의 클라우드 노드들 각각의 큐잉 시간에 기초하여 데드라인 시간 내에 처리가 가능한 적어도 하나의 태스크를 결정할 수 있다.The edge-cloud coordinator 110 may calculate the priority of the task (S305). For example, the edge-cloud coordinator 110 may determine an offloadable task based on the queuing time of each of the plurality of cloud nodes and the deadline time of each of the requested tasks. The edge-cloud coordinator 110 may determine at least one task that can be processed within the deadline time based on the queuing time of each of the plurality of cloud nodes.

에지-클라우드 코디네이터(110)는 태스크 오프로딩을 요청한 모바일 노드의 배터리량에 기초하여 태스크에 대한 우선 순위를 결정할 수 있다. 예를 들어, 에지-클라우드 코디네이터(110)는 오프로딩 가능한 적어도 하나의 태스크에 대한 오프로딩을 요청한 복수 개의 모바일 노드들(131 내지 134) 각각의 남은 배터리 레벨에 반비례하도록 상기 적어도 하나의 태스크에 대한 우선 순위를 결정할 수 있다. 즉, 에지-클라우드 코디네이터(110)는 오프로딩 가능한 적어도 하나의 태스크에 대한 오프로딩을 요청한 복수개의 모바일 노드들(131 내지 134) 각각의 남은 배터리 레벨이 낮을수록 상기 적어도 하나의 태스크에 높은 우선 순위를 부여할 수 있다.The edge-cloud coordinator 110 may determine the priority of the task based on the amount of battery of the mobile node that requested the task offloading. For example, the edge-cloud coordinator 110 may be configured for the at least one task to be inversely proportional to the remaining battery level of each of the plurality of mobile nodes 131 to 134 requesting offloading for the at least one task that is offloadable. Priority can be determined. That is, the edge-cloud coordinator 110 has a higher priority for the at least one task as the remaining battery level of each of the plurality of mobile nodes 131 to 134 requesting offloading for at least one task that can be offloaded is lower. Can be given.

도 3b를 참고하면, 에지-클라우드 코디네이터(110)는 인접한 기지국에서 태스크의 처리 시간을 계산할 수 있다(S306).Referring to FIG. 3B, the edge-cloud coordinator 110 may calculate a processing time of a task at an adjacent base station (S306).

에지-클라우드 코디네이터(110)는 결정된 우선 순위에 기초하여 태스크에 대한 스케줄링을 수행할 수 있다. 즉, 에지-클라우드 코디네이터(110)는 오프로딩 가능한 태스크의 우선 순위에 따라 상기 태스크 처리할 수 있는 큐잉 시간을 갖는 클라우드 노드를 매칭할 수 있다. 이때, 에지-클라우드 코디네이터(110)는 오프로딩 가능한 태스크의 우선 순위가 높을수록 상기 태스크에 대응되는 모바일 노드와 근접한 클라우드 노드를 상기 태스크를 처리하기 위한 클라우드 노드로 결정할 수 있다.The edge-cloud coordinator 110 may perform scheduling for the task based on the determined priority. That is, the edge-cloud coordinator 110 may match the cloud node having the queuing time that can process the task according to the priority of the offloadable task. At this time, the edge-cloud coordinator 110 may determine a cloud node closer to the mobile node corresponding to the task as a cloud node for processing the task as the priority of the offloadable task becomes higher.

에지-클라우드 코디네이터(110)는 스케줄링 결과에 기초하여 태스크를 할당(assignment)할 수 있다. 예를 들어, 에지-클라우드 코디네이터(110)는 스케줄링 결과에 기초하여 각각의 클라우드 노드로 각각의 태스크에 대한 연산을 요청하는 연산 요청 메시지를 전송할 수 있다. 이때, 연산 요청 메시지는 클라우드 노드로 할당되는 태스크에 관한 정보를 포함할 수 있다.The edge-cloud coordinator 110 may assign a task based on the scheduling result. For example, the edge-cloud coordinator 110 may transmit an operation request message requesting an operation for each task to each cloud node based on the scheduling result. In this case, the operation request message may include information about a task allocated to the cloud node.

예를 들어, 에지-클라우드 코디네이터(110)는 센트럴 클라우드 노드(150)의 큐잉 지연 시간(Tk c) 및 태스크에 대한 처리 시간(tk c)이 태스크의 데드라인 시간 미만인지 여부를 결정할 수 있다(S307). For example, the edge-cloud coordinator 110 may determine whether the queuing delay time T k c of the central cloud node 150 and the processing time t k c for the task are less than the task's deadline time. There is (S307).

에지-클라우드 코디네이터(110)는 센트럴 클라우드 노드(150)의 큐잉 지연 시간(Tk c) 및 태스크에 대한 처리 시간(tk c)이 태스크의 데드라인 시간 미만인 경우, 태스크를 센트럴 클라우드 노드(150)로 할당할 수 있다(S308).The edge-cloud coordinator 110 sends the task to the central cloud node 150 when the queuing delay time T k c of the central cloud node 150 and the processing time t k c for the task are less than the deadline time of the task. ) Can be allocated (S308).

예를 들어, 에지-클라우드 코디네이터(110)는 스케줄링 결과에 기초하여 센트럴 클라우드 노드(150)로 제1 모바일 노드(131)로부터 오프로딩이 요청된 제1 태스크에 대한 연산을 요청하는 제1 연산 요청 메시지를 전송할 수 있다. 센트럴 클라우드 노드(150)는 센트럴 클라우드 코디네이터(110)로부터 제1 태스크에 대한 연산을 요청하는 제1 연산 요청 메시지를 수신할 수 있다. 제1 연산 요청 메시지는 제1 태스크에 관한 정보를 포함할 수 있다.For example, the edge-cloud coordinator 110 requests a first operation request for an operation for a first task that is requested to be offloaded from the first mobile node 131 to the central cloud node 150 based on the scheduling result. You can send a message. The central cloud node 150 may receive a first operation request message requesting an operation for a first task from the central cloud coordinator 110. The first operation request message may include information about the first task.

센트럴 클라우드 노드(150)는 제1 연산 요청 메시지에 기초하여 제1 태스크에 대한 연산을 수행할 수 있다. 센트럴 클라우드 노드(150)는 제1 태스크에 대한 연산 결과인 제1 연산 결과를 생성할 수 있다.The central cloud node 150 may perform an operation on the first task based on the first operation request message. The central cloud node 150 may generate a first operation result that is an operation result for the first task.

센트럴 클라우드 노드(150)는 제1 연산 결과를 에지-클라우드 코디네이터(110)로 전송할 수 있다. 에지-클라우드 코디네이터(110)는 센트럴 클라우드 노드(150)로부터 제1 연산 결과를 수신할 수 있다.The central cloud node 150 may transmit the first calculation result to the edge-cloud coordinator 110. The edge-cloud coordinator 110 may receive a first operation result from the central cloud node 150.

에지-클라우드 코디네이터(110)는 제1 모바일 노드(131)로 제1 연산 결과를 전송할 수 있다. 제1 모바일 노드(131)는 에지-클라우드 코디네이터(110)로부터 제1 연산 결과를 수신할 수 있다.The edge-cloud coordinator 110 may transmit a first operation result to the first mobile node 131. The first mobile node 131 may receive a first operation result from the edge-cloud coordinator 110.

반면, 에지-클라우드 코디네이터(110)는 센트럴 클라우드 노드(150)의 큐잉 지연 시간(Tk c) 및 태스크에 대한 처리 시간(tk c)이 태스크의 데드라인 시간을 초과하는 경우, 에지-클라우드 코디네이터(110)는 에지 클라우드 노드(140)의 큐잉 지연 시간(Tk s) 및 태스크에 대한 처리 시간(tk s)이 태스크 k의 데드라인 시간 미만인지 여부를 결정할 수 있다(S309).On the other hand, the edge-cloud coordinator 110, if the queuing delay time (T k c ) of the central cloud node 150 and processing time (t k c ) for the task exceeds the deadline time of the task, the edge-cloud The coordinator 110 may determine whether the queuing delay time T k s of the edge cloud node 140 and the processing time t k s for the task are less than the deadline time of the task k (S309).

에지-클라우드 코디네이터(110)는 에지 클라우드 노드(140)의 큐잉 지연 시간(Tk s) 및 태스크에 대한 처리 시간(tk s)이 태스크의 데드라인 시간을 초과하는 경우, 에지 클라우드 노드(140)를 지연 벡터에서 최소 값을 갖는 다른 에지 클라우드 노드(미도시)로 변경할 수 있다(S310). 이때, 에지-클라우드 코디네이터(110)는 S306 단계로 되돌아갈 수 있다.Edge-cloud coordinator 110, if the queuing delay time (T k s ) of the edge cloud node 140 and processing time (t k s ) for the task exceeds the task deadline time, edge cloud node 140 ) May be changed to another edge cloud node (not shown) having the minimum value in the delay vector (S310). At this time, the edge-cloud coordinator 110 may return to step S306.

반면, 에지-클라우드 코디네이터(110)는 에지 클라우드 노드(140)의 큐잉 지연 시간(Tk s) 및 태스크에 대한 처리 시간(tk s)이 태스크의 데드라인 시간 미만인 경우, 태스크를 에지 클라우드 노드(140)로 할당할 수 있다.On the other hand, the edge-cloud coordinator 110, if the queuing delay time (T k s ) of the edge cloud node 140 and the processing time (t k s ) for the task is less than the deadline time of the task, the edge-cloud coordinator 110 140 can be assigned.

예를 들어, 에지-클라우드 코디네이터(110)는 스케줄링 결과에 기초하여 에지-클라우드 노드(140)로 제2 모바일 노드(132)로부터 오프로딩이 요청된 제2 태스크에 대한 연산을 요청하는 제2 연산 요청 메시지를 전송할 수 있다. 에지-클라우드 노드(140)는 에지-클라우드 코디네이터(110)로부터 제2 태스크에 대한 연산을 요청하는 제2 연산 요청 메시지를 수신할 수 있다. 제2 연산 요청 메시지는 제2 태스크에 관한 정보를 포함할 수 있다.For example, the edge-cloud coordinator 110 requests the operation on the second task that is requested to offload from the second mobile node 132 to the edge-cloud node 140 based on the scheduling result. The request message can be sent. The edge-cloud node 140 may receive a second operation request message requesting an operation for the second task from the edge-cloud coordinator 110. The second operation request message may include information about the second task.

에지-클라우드 노드(140)는 제2 연산 요청 메시지에 기초하여 제2 태스크에 대한 연산을 수행할 수 있다. 에지-클라우드 노드(140)는 제2 태스크에 대한 연산 결과인 제2 연산 결과를 생성할 수 있다.The edge-cloud node 140 may perform an operation on the second task based on the second operation request message. The edge-cloud node 140 may generate a second operation result that is an operation result for the second task.

에지-클라우드 노드(140)는 제2 연산 결과를 에지-클라우드 코디네이터(110)로 전송할 수 있다. 에지-클라우드 코디네이터(110)는 에지-클라우드 노드(140)로부터 제2 연산 결과를 수신할 수 있다.The edge-cloud node 140 may transmit the second operation result to the edge-cloud coordinator 110. The edge-cloud coordinator 110 may receive a second operation result from the edge-cloud node 140.

에지-클라우드 코디네이터(110)는 제2 모바일 노드(132)로 제2 연산 결과를 전송할 수 있다. 제2 모바일 노드(132)는 에지-클라우드 코디네이터(110)로부터 제2 연산 결과를 수신할 수 있다.The edge-cloud coordinator 110 may transmit a second operation result to the second mobile node 132. The second mobile node 132 may receive a second operation result from the edge-cloud coordinator 110.

에지-클라우드 코디네이터(110)는 모든 태스크가 할당되었는지 여부를 결정할 수 있다(S312). 에지-클라우드 코디네이터(110)는 모든 태스크가 할당된 경우, 동작을 종료할 수 있다. 반면, 에지-클라우드 코디네이터(110)는 모든 태스크가 할당되지 않은 경우, S303 단계로 되돌아갈 수 있다.The edge-cloud coordinator 110 may determine whether all tasks are assigned (S312). The edge-cloud coordinator 110 may terminate the operation when all tasks are assigned. On the other hand, the edge-cloud coordinator 110 may return to step S303 when all tasks are not assigned.

본 발명에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통해 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위해 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.The methods according to the invention can be implemented in the form of program instructions that can be executed by various computer means and recorded on a computer readable medium. Computer-readable media may include, alone or in combination with the program instructions, data files, data structures, and the like. The program instructions recorded on the computer readable medium may be those specially designed and constructed for the present invention, or may be known and available to those skilled in computer software.

컴퓨터 판독 가능 매체의 예에는 롬(rom), 램(ram), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.Examples of computer readable media include hardware devices that are specifically configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include machine code, such as produced by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware device described above may be configured to operate with at least one software module to perform the operations of the present invention, and vice versa.

이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리 범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.Although the embodiments of the present invention have been described in detail above, the scope of the present invention is not limited thereto, and various modifications and improvements of those skilled in the art using the basic concepts of the present invention defined in the following claims are also provided. It belongs to the scope of rights.

Claims (1)

무선 통신 시스템에서 에지-클라우드 서버의 동작 방법에 있어서,
복수 개의 모바일 노드들 각각으로부터 배터리 잔량 정보 및 태스크에 대한 데드라인 시간 정보를 포함하는 상기 태스크에 대한 오프로딩 요청 메시지를 수신하는 단계;
복수 개의 클라우드 노드들 각각으로부터 중앙 처리 장치(central processing unit; CPU) 정보를 수신하는 단계;
상기 중앙 처리 장치 정보에 기초하여 상기 복수 개의 클라우드 노드들 각각의 큐잉 시간을 결정하는 단계;
상기 큐잉 시간 및 상기 데드라인 시간 정보에 기초하여 처리 가능한 태스크를 결정하는 단계;
상기 처리 가능한 태스크에 대한 오프로딩을 요청한 모바일 노드의 배터리 잔량 정보에 기초하여 상기 처리 가능한 태스크에 대한 우선 순위를 결정하는 단계; 및
상기 우선 순위에 기초하여 상기 태스크를 처리하기 위한 클라우드 노드를 결정하는 단계;를 포함하는, 에지-클라우드 서버의 동작 방법.In the method of operating the edge-cloud server in a wireless communication system,
Receiving an offloading request message for the task including battery level information and deadline time information for the task from each of the plurality of mobile nodes;
Receiving central processing unit (CPU) information from each of the plurality of cloud nodes;
Determining a queuing time of each of the plurality of cloud nodes based on the central processing unit information;
Determining a task that can be processed based on the queuing time and the deadline time information;
Determining a priority of the processable task based on the remaining battery information of the mobile node that requested the offloading of the processable task; And
Determining a cloud node for processing the task based on the priority.
KR1020180088033A 2018-07-27 2018-07-27 Cloud server for offloading task of mobile node and therefor method in wireless communication system KR20200017589A (en)

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Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111988805A (en) * 2020-08-28 2020-11-24 重庆邮电大学 End edge cooperation method for reliable time delay guarantee
CN112004239A (en) * 2020-08-11 2020-11-27 中国科学院计算机网络信息中心 Computing unloading method and system based on cloud edge cooperation
CN113590307A (en) * 2021-06-22 2021-11-02 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 Edge computing node optimal configuration method and device and cloud computing center
CN113961264A (en) * 2021-09-30 2022-01-21 河海大学 Intelligent unloading algorithm and system for video monitoring cloud edge coordination
KR20220022807A (en) * 2020-08-19 2022-02-28 서울대학교산학협력단 Method and apparatus for partial task offloading in mobile edge computing environment
KR20220046812A (en) * 2020-10-08 2022-04-15 인하대학교 산학협력단 Reward-oriented task offloading under limited edge server power for mobile edge computing
KR20220071765A (en) * 2020-11-24 2022-05-31 경희대학교 산학협력단 Reliable task off-loading method and system in multi-access edge computing environment considering uplink communication
KR102484004B1 (en) * 2022-08-23 2022-12-30 재단법인대구경북과학기술원 Method and apparatus for performing task offloading between terminal and satellite in mec network
US11695626B2 (en) 2020-09-24 2023-07-04 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for offloading hardware to software package
CN117155798A (en) * 2023-03-13 2023-12-01 中国科学院沈阳自动化研究所 Cloud-edge collaborative real-time scheduling method oriented to resource limitation

Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112004239A (en) * 2020-08-11 2020-11-27 中国科学院计算机网络信息中心 Computing unloading method and system based on cloud edge cooperation
CN112004239B (en) * 2020-08-11 2023-11-21 中国科学院计算机网络信息中心 Cloud edge collaboration-based computing and unloading method and system
KR20220022807A (en) * 2020-08-19 2022-02-28 서울대학교산학협력단 Method and apparatus for partial task offloading in mobile edge computing environment
CN111988805A (en) * 2020-08-28 2020-11-24 重庆邮电大学 End edge cooperation method for reliable time delay guarantee
CN111988805B (en) * 2020-08-28 2022-03-29 重庆邮电大学 End edge cooperation method for reliable time delay guarantee
US11695626B2 (en) 2020-09-24 2023-07-04 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for offloading hardware to software package
KR20220046812A (en) * 2020-10-08 2022-04-15 인하대학교 산학협력단 Reward-oriented task offloading under limited edge server power for mobile edge computing
KR20220071765A (en) * 2020-11-24 2022-05-31 경희대학교 산학협력단 Reliable task off-loading method and system in multi-access edge computing environment considering uplink communication
CN113590307A (en) * 2021-06-22 2021-11-02 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 Edge computing node optimal configuration method and device and cloud computing center
CN113961264A (en) * 2021-09-30 2022-01-21 河海大学 Intelligent unloading algorithm and system for video monitoring cloud edge coordination
CN113961264B (en) * 2021-09-30 2024-01-09 河海大学 Intelligent unloading algorithm and system for video monitoring cloud edge cooperation
KR102484004B1 (en) * 2022-08-23 2022-12-30 재단법인대구경북과학기술원 Method and apparatus for performing task offloading between terminal and satellite in mec network
CN117155798A (en) * 2023-03-13 2023-12-01 中国科学院沈阳自动化研究所 Cloud-edge collaborative real-time scheduling method oriented to resource limitation
CN117155798B (en) * 2023-03-13 2024-03-01 中国科学院沈阳自动化研究所 Cloud-edge collaborative real-time scheduling method oriented to resource limitation

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