Peruntukan Sumber Sedar Mobiliti Terpencar untuk Kontinum Pinggir-ke-Awan

1. Pengenalan

Transformasi mobiliti pintar adalah tanpa preceden dengan kenderaan autonomi, berkongsi dan elektrik bersambung mencipta corak trafik baharu dan keperluan untuk pengiraan masa nyata secara besar-besaran. Paradigma pengkomputeran awan tidak dapat memenuhi keperluan latensi rendah mahupun menyesuaikan peruntukan sumber kepada permintaan perkhidmatan spatio-temporal dinamik. Kertas kerja ini memperkenalkan rangka kerja pengoptimuman terpencar baharu untuk peruntukan sumber sedar mobiliti pinggir-ke-awan yang membolehkan keupayaan 'pengkomputeran mengikut kenderaan'.

2. Metodologi

3. Pelaksanaan Teknikal

class MobilityAwareAllocator:
    def __init__(self, node_id, neighbors):
        self.node_id = node_id
        self.neighbors = neighbors
        self.resource_state = {}
        
    def predict_demand(self, vehicle_trajectories):
        # Ramal permintaan pengiraan berdasarkan mobiliti kenderaan
        demand_map = {}
        for vehicle in vehicle_trajectories:
            expected_nodes = self.route_prediction(vehicle.position)
            for node in expected_nodes:
                demand_map[node] += vehicle.compute_requirement
        return demand_map
    
    def coordinate_allocation(self, local_demand):
        # Selaraskan dengan jiran untuk peruntukan optimum
        neighbor_states = self.exchange_state()
        allocation_plan = self.consensus_optimization(local_demand, neighbor_states)
        return allocation_plan

4. Keputusan Eksperimen

Rangka kerja dinilai menggunakan set data trafik dunia sebenar dari rangkaian pengangkutan UK. Metrik prestasi utama termasuk:

• Pengurangan Varians Penggunaan: Lebih daripada 40 kali peningkatan berbanding pendekatan berpusat
• Pelanggaran Tarikh Akhir Perkhidmatan: 14%-34% pengurangan dalam tarikh akhir yang terlepas
• Kecekapan Tenaga: 14% hingga lebih 80% penjimatan tenaga berbanding seni bina hanya-awan

5. Analisis & Perbincangan

Paradigma 'pengkomputeran mengikut kenderaan' yang dicadangkan mewakili kemajuan signifikan dalam penyelidikan kontinum pinggir-ke-awan. Tidak seperti kaedah peruntukan sumber statik tradisional, rangka kerja ini secara dinamik menyesuaikan diri dengan corak mobiliti kenderaan, menangani cabaran asas kebolehubahan permintaan perkhidmatan spatio-temporal. Pendekatan pengoptimuman terpencar mengambil inspirasi dari algoritma konsensus teragih yang serupa dengan yang digunakan dalam sistem blockchain, tetapi disesuaikan untuk pengurusan sumber masa nyata dalam persekitaran mudah alih.

Berbanding pendekatan pengkomputeran awan berpusat, peruntukan sedar mobiliti mengurangkan latensi dengan meletakkan sumber pengiraan terlebih dahulu sepanjang trajektori kenderaan yang diramal. Konsep ini selari dengan trend terkini dalam pengkomputeran antisipatif, di mana sistem meramal permintaan masa depan daripada bertindak balas kepada permintaan semasa. Formulasi matematik menggabungkan kedua-dua kos komunikasi dan objektif pengimbangan beban, mencipta pengoptimuman multi-objektif yang mencerminkan kekangan operasi dunia sebenar.

Keputusan eksperimen menunjukkan peningkatan ketara dalam metrik utama. Pengurangan 40x dalam varians penggunaan menunjukkan pengagihan beban yang unggul merentas infrastruktur pinggir, mengelakkan kedua-dua over-penyediaan dan under-penggunaan. Kecekapan ini amat penting memandangkan kebimbangan penggunaan tenaga dalam ICT, yang sudah melebihi 10% penggunaan tenaga global menurut Agensi Tenaga Antarabangsa. Keupayaan rangka kerja untuk mengurangkan pelanggaran tarikh akhir perkhidmatan sebanyak 14%-34% memenuhi keperluan QoS kritikal untuk aplikasi keselamatan-kritikal seperti navigasi kenderaan autonomi dan pengurusan trafik masa nyata.

Penyelidikan ini menyumbang kepada bidang pengoptimuman sistem teragih yang lebih luas, membina atas asas yang ditetapkan dalam karya penting seperti kertas kerja CycleGAN (Zhu et al., 2017) yang menunjukkan kuasa pembelajaran tanpa penyeliaan untuk penyesuaian domain. Secara sama, rangka kerja ini menyesuaikan sumber pengiraan kepada domain dinamik mobiliti kenderaan tanpa memerlukan penyeliaan eksplisit. Pendekatan ini juga selari dengan matlamat Suruhanjaya Eropah untuk mobiliti mampan dan sasaran sifar-bersih UK dengan mengoptimumkan penggunaan sumber dan mengurangkan penggunaan tenaga melalui pengagihan beban pintar.

6. Aplikasi Masa Depan

Rangka kerja peruntukan sumber sedar mobiliti mempunyai aplikasi luas di luar konteks segera rangkaian kenderaan:

• Infrastruktur Bandar Pintar: Peruntukan dinamik untuk peranti IoT dalam persekitaran bandar
• Sistem Tindak Balas Kecemasan: Pengurusan sumber masa nyata untuk senario bencana
• Rangkaian 5G/6G: Integrasi dengan peruntukan sumber rangkaian mudah alih
• Rangkaian Drone Autonomi: Pengkomputeran terkoordinasi untuk kumpulan UAV
• IoT Perindustrian: Pengurusan sumber adaptif dalam kilang pintar

Hala tuju penyelidikan masa depan termasuk menggabungkan pembelajaran mesin untuk ramalan trajektori yang lebih baik, melanjutkan rangka kerja untuk menyokong pembelajaran teragih merentas nod pinggir, dan membangunkan API piawai untuk kebolehoperasian antara platform pengkomputeran pinggir yang berbeza.

7. Rujukan

1. Z. Nezami, E. Chaniotakis, dan E. Pournaras, "When Computing follows Vehicles: Decentralized Mobility-Aware Resource Allocation for Edge-to-Cloud Continuum"
2. J. Zhu et al., "Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks," ICCV, 2017.
3. M. Satyanarayanan, "The Emergence of Edge Computing," Computer, 2017.
4. Agensi Tenaga Antarabangsa, "Digitalisation and Energy," 2017.
5. Suruhanjaya Eropah, "Sustainable and Smart Mobility Strategy," 2020.
6. Jabatan Pengangkutan UK, "Transport and Environment Statistics 2021"
7. Y. Mao et al., "A Survey on Mobile Edge Computing," IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2017.