移动边缘计算 入门笔记（二）

计算迁移框架

整个网络中的计算迁移分为两部分：

• 水平方向

  对等移动设备之间、对等 MEC 计算中心之间

  水平方向的计算迁移分为：用户设备（User Equipment，UE）之间的设备到设备通信（Device-to-Device，D2D）迁移，MEC Server 之间的迁移。

• 垂直方向

  UE 层、MEC 计算中心层和云计算中心层

  垂直方向主要依据计算能力来进行层次划分，计算能力从大到小依次是：云计算中心、MEC 中心以及 UE。垂直方向的计算迁移主要是从低层次迁移到高层次。

MEC 计算中心之间的计算迁移

MEC 计算中心之间的计算迁移主要是由于用户的移动性引起的。
移动网络中用户的移动较为频繁，源计算中心 1 在为移动UE 提供服务的过程中，移动终端不断远离源计算中心 1，结果是用户和数据中心之间的传输距离变长，将会带来较大的传输时延，同时有可能增大传输风险，由于网络问题导致任务失败，将严重影响用户的服务体验质量。因此，在终端移动过程中，计算任务需要迁移到最佳的计算中心 2（可能是地理位置上更近，或是计算能力更好），在数据中心 2 上恢复计算任务，继续为用户提供服务，以此来保证用户的服务体验质量。

关于 D2D 通信

D2D 通信是指移动设备之间直接进行数据传输，无需通过基站中转信息，即移动网络中的两个用户，无需经过基站和核心网络，直接进行通信和数据传输。
D2D 通信方式不仅可以提高频谱效率、增加系统容量，而且有助于降低网络延迟。直接通信的方式早已存在，例如蓝牙通信等传统的低功率直接通信，是在免许可证频段内运行，以较低的成本提供本地服务。

D2D 通信的关键技术包括以下几方面。

• 设备发现技术：移动终端需要具备设备检测能力，这种能力使得移动终端可以检测到周围一定范围内对等的移动设备。
• 同步技术：任务计算过程中，移动设备之间需要保持同步以此来保证任务的顺利完成。
• 无线资源管理：在不同的应用场景下，设计合理的资源管理策略。
• 考虑控制功率和协调干扰的问题。
• 如何在 D2D 通信和传统蜂窝网络之间进行切换也是一项关键的技术。

当移动终端1有一个计算任务需要处理时，从用户层来看，可以有如下两种选择：

• 移动终端 1 单独完成计算任务。
  第一种方式较为简单，不会涉及到任务的拆分和对周围设备的检测，但是单独计算可能需要较长的时间。
• 移动终端 1 将计算任务分发到周围空闲的移动终端进行计算。
  第二种是利用周围空闲设备进行协作计算，涉及到任务的多次迁移，会增加传输延时，同时由于其他终端的移动性，可能会增加计算任务失败的风险。

计算迁移流程

计算迁移过程中，优先确定任务在垂直方向的计算层次，将任务迁移迁移到最佳的垂直层次，之后再考虑水平方向的计算迁移。

当 UE 1 发起一个计算任务时，首先应用切割技术，对任务进行拆分，将大的任务分解为几个小的任务块。主要根据任务块的计算量和所需的资源进行垂直方向的计算迁移。
将适合迁移且计算量较大的任务块迁移到 MEC 计算中心，将计算量小的任务块或者是需要地理位置信息的任务块留在 UE 终端进行处理。迁移到 MEC 计算中心的任务仍然需要进行后续判断，判断 MEC 中心是否可以处理该任务块，若 MEC 中心可以处理这些任务则就近在 MEC 中心层进行处理，若该层无法处理，则需要将任务块上传到云计算中心进行处理。
这个过程中的决策主体首先是 UE，接下来是 MEC 计算中心。经过垂直方向的计算迁移，每个任务块都确定了垂直方向的层次。

之后这些任务在对应层上被处理。水平方向的 MEC 计算中心层和 UE 层，层内可以进行协作计算。
留在 UE 侧的任务块，可以选择在单个 UE 上进行处理，也可以选择复用多个周围 UE 的资源，这些 UE 共同处理任务。这部分的决策主体是移动终端。
迁移到 MEC 计算中心的任务块需要在 MEC Server 上进行计算，但是随着用户的移动，需要考虑将计算任务从源 MEC 计算中心迁移到另一个最佳的计算中心。这部分的决策主体是 MEC 计算中心。

当各层的计算任务完成后，将任务结果返回给下发任务的 UE，在 UE 层进行数据的组装拼接，最终完成整个计算任务。在整个过程中，经过了多次的计算迁移决策，且不同层次的计算迁移策略的决策者是不同的。

MEC 关键技术小结

MEC 系统的关键技术主要包括

• 计算卸载技术
• 无线数据缓存技术
• 基于软件定义网络（SDN）的本地分流技术

上述关键技术是 MEC 系统实现计算处理实时化、数据处理本地化以及信息交互高效化的前提和基础。

计算卸载技术是 MEC 系统实现终端业务实时化处理的重要手段。计算卸载即 Computation Offloading（又称为计算迁移Computation Migration），见以下文献。

参考文献：S. Sundar and B. Liang, “Gaming and Learning Approaches for Multi-User Computation Offloading,” 2017 IEEE 86th Vehicular Technology Conference (VTC-Fall), Toronto, ON, 2017, pp. 1-5.

计算卸载是指将部分计算功能由移动设备迁移到 MEC 服务器执行，其主要过程包括

• 卸载决策
  卸载决策是指某项计算任务应该如何进行高效卸载，是计算卸载的理论基础
• 卸载执行
  卸载执行是如何将计算能力在 MEC 服务器和终端进行划分，是计算卸载的核心
• 结果回传
  结果回传是将计算任务处理结果下发给终端用户，是计算卸载最终实现并完成的关键。

利用计算卸载技术，通过将业务计算及时卸载到移动边缘计算服务器进行计算处理，能够有效扩展移动设备的即时计算能力，降低计算延迟，并提高移动终端的电池寿命。因此，高效的计算卸载策略在边缘计算技术中扮演着不可缺少的角色。计算卸载根据业务计算强度可划分为

• 二元卸载
  二元卸载主要针对高密度且小规模的计算任务。通过二元卸载，终端的计算任务被整体迁移到 MEC 服务器进行计算处理。
• 部分卸载
  部分卸载主要针对大规模的计算任务。通过部分卸载，终端的计算任务由分割模块分为多个子任务，分别卸载到多个 MEC 服务器执行计算。

最后

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