邊緣至雲端連續體之分散式移動感知資源分配

1. 緒論

隨著自動駕駛、共享與電動聯網車輛創造出新型態交通模式與大規模即時運算需求，智慧移動領域正面臨前所未有的變革。傳統雲端運算模式既無法滿足低延遲需求，亦難以因應動態時空服務請求來調整資源分配。本文提出新穎的分散式優化框架，實現移動感知的邊緣至雲端資源分配，具備「運算隨車而行」之能力。

27%

英國交通排放佔比

557億

2025年預估物聯網裝置數量

79.4ZB

物聯網裝置資料產生量

2. 方法論

2.1 分散式優化框架

本框架採用多智能體系統，每個邊緣節點皆能自主運作，同時與相鄰節點協調合作。此分散式方法可消除單點故障風險，並能即時適應車輛移動模式。

2.2 移動感知服務供應

系統透過歷史移動資料與即時定位預測車輛軌跡，沿預期路線預先分配運算資源，確保服務連續性無縫接軌。

3. 技術實作

3.1 數學模型建構

資源分配問題被建構為限制條件下的優化問題，在最大化資源使用率的同時最小化延遲：

$$\min_{x} \sum_{i=1}^{N} \sum_{j=1}^{M} c_{ij} x_{ij} + \lambda \sum_{k=1}^{K} (u_k - \bar{u})^2$$

限制條件： $$\sum_{j=1}^{M} x_{ij} = 1, \forall i$$ $$\sum_{i=1}^{N} r_i x_{ij} \leq R_j, \forall j$$ $$x_{ij} \in \{0,1\}$$

其中 $c_{ij}$ 代表通訊成本，$x_{ij}$ 為分配決策，$u_k$ 為節點 $k$ 的使用率，$r_i$、$R_j$ 分別為資源需求與容量。

3.2 演算法設計

分散式演算法採用邊緣節點間基於共識的協調機制：

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):
        # 根據車輛移動性預測運算需求
        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):
        # 與相鄰節點協調以實現最佳分配
        neighbor_states = self.exchange_state()
        allocation_plan = self.consensus_optimization(local_demand, neighbor_states)
        return allocation_plan

4. 實驗結果

本框架採用英國交通網路真實交通資料集進行評估，關鍵效能指標包括：

使用率變異降低： 相較集中式方法提升超過40倍
服務時限違規： 延遲完成率降低14%-34%
能源效率： 相較純雲端架構節省14%至超過80%能源

效能比較：使用率變異

分散式方法在邊緣節點間展現顯著較低的使用率變異，顯示更佳的負載平衡與資源分配效果。

5. 分析與討論

本文提出的「運算隨車而行」典範，代表邊緣至雲端連續體研究的重要進展。有別於傳統靜態資源分配方法，此框架能動態適應車輛移動模式，解決時空服務需求變異性的根本挑戰。分散式優化方法靈感來自區塊鏈系統採用的分散式共識演算法，但調整適用於移動環境中的即時資源管理。

相較集中式雲端運算方法，移動感知分配透過沿預測車輛軌跡預先配置運算資源來降低延遲。此概念與預測性運算新興趨勢相符，系統預測未來需求而非被動因應當下需求。數學模型同時納入通訊成本與負載平衡目標，建立反映真實運作限制的多目標優化。

實驗結果顯示關鍵指標均有顯著改善。使用率變異降低40倍，顯示邊緣基礎設施間的負載分佈更為優越，避免過度配置與使用不足。此效率提升尤為重要，因應國際能源署指出資訊通信技術能耗已超過全球能源消耗10%。框架降低14%-34%服務時限違規的能力，滿足了如自動駕駛導航與即時交通管理等安全關鍵應用的服務品質要求。

本研究對分散式系統優化領域貢獻卓著，奠基於如CycleGAN論文（Zhu等人，2017）等開創性工作建立的基礎，該研究展示無監督學習在領域適應的強大能力。同樣地，本框架在無需明確監督的情況下，使運算資源適應車輛移動的動態領域。此方法亦符合歐盟委員會永續移動目標與英國淨零碳排目標，透過智能負載分佈優化資源使用並降低能耗。

關鍵洞察

動態資源分配適應即時車輛移動模式
分散式方法消除單點故障
負載平衡與能源效率顯著提升
降低時間敏感應用的服務違規

6. 未來應用

移動感知資源分配框架在車輛網路之外具廣泛應用潛力：

智慧城市基礎設施： 都會環境中物聯網裝置的動態分配
緊急應變系統： 災害情境的即時資源管理
5G/6G網路： 與行動網路資源分配整合
自主無人機網路： 無人機群組的協調運算
工業物聯網： 智慧工廠中的適應性資源管理

未來研究方向包括整合機器學習以提升軌跡預測準確度、擴展框架以支援邊緣節點間的聯邦學習，以及開發標準化API實現不同邊緣運算平台間的互通性。

7. 參考文獻

Z. Nezami, E. Chaniotakis, and E. Pournaras, "當運算隨車而行：邊緣至雲端連續體之分散式移動感知資源分配"
J. Zhu等人, "使用循環一致性對抗網路之非配對影像轉換," ICCV, 2017.
M. Satyanarayanan, "邊緣運算的興起," Computer, 2017.
國際能源署, "數位化與能源," 2017.
歐盟委員會, "永續與智慧移動策略," 2020.
英國交通部, "交通與環境統計2021"
Y. Mao等人, "行動邊緣運算綜述," IEEE通訊調查與教程, 2017.