WikiEdge:ArXiv-2408.17171v1

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本文的基本信息如下：

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  • 標題：SafeTail: Efficient Tail Latency Optimization in Edge Service Scheduling via Computational Redundancy Management
  • 中文標題：邊緣服務調度中通過計算冗餘管理優化尾部延遲的高效方法：SafeTail
  • 發佈日期：2024-08-30T10:17:37+00:00
  • 作者：Jyoti Shokhanda, Utkarsh Pal, Aman Kumar, Soumi Chattopadhyay, Arani Bhattacharya
  • 分類：cs.LG
  • 原文連結：http://arxiv.org/abs/2408.17171v1

摘要：本文介紹了一種優化尾延遲同時高效管理計算資源的方法，對於在邊緣計算中提供高性能、低延遲服務至關重要。新興應用如增強現實需要在用戶設備上提供低延遲且高可靠性的計算服務，而這些設備通常計算能力有限。因此，這些設備依賴於附近的邊緣伺服器進行處理。然而，由於無線網絡的變化和伺服器負載的波動，網絡和計算延遲的固有不確定性使得按時交付服務變得具有挑戰性。現有方法通常側重於優化中位延遲，但未能解決邊緣環境中特定的尾延遲問題，特別是在不確定的網絡和計算條件下。儘管一些方法確實解決了尾延遲問題，但它們通常依賴於固定或過度的冗餘，缺乏對動態網絡條件的適應性，且通常為雲環境設計，而非邊緣計算的獨特需求。在本文中，我們介紹了SafeTail，一個同時滿足中位和尾響應時間目標的框架，其中尾延遲定義為超過第90百分位閾值的延遲。SafeTail通過在多個邊緣伺服器上選擇性地複製服務來滿足目標延遲。SafeTail採用基於獎勵的深度學習框架來學習最佳的放置策略，平衡實現目標延遲與最小化額外資源使用的需求。通過基於軌跡的模擬，SafeTail展示了接近最優的性能，並在三種不同的服務中優於大多數基線策略。

章節摘要

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這份文件是一篇關於邊緣計算中服務調度的研究論文，論文的主要內容可以概括如下：

  1. 引言：介紹了邊緣計算中延遲敏感型應用的重要性，如增強現實（AR）、虛擬現實（VR）和實時視頻會議等，它們對低延遲和高可靠性有着嚴格要求。論文指出現有研究多關注優化中位數延遲，而對尾部延遲的優化不足，尤其是在網絡和計算延遲不確定性較高的邊緣環境中。
  2. 問題闡述：詳細討論了邊緣計算中尾部延遲優化的挑戰，包括網絡和計算延遲的不確定性，以及現有方法在處理尾部延遲方面的不足。提出了SafeTail框架，旨在通過計算冗餘管理來優化尾部延遲。
  3. 系統模型與假設：定義了邊緣伺服器集合、用戶設備和服務的數學模型，並提出了論文的基本假設，包括邊緣伺服器的請求接受限制、資源均等分配等。
  4. 尾部延遲分析：實證研究：通過實驗研究了不同計算和網絡負載條件下的尾部延遲特性，包括RAM使用量、CPU背景工作負載、可用核心數和網絡負載對延遲的影響。
  5. 框架與方法論：詳細介紹了SafeTail框架，包括其基於獎勵的深度學習框架、狀態定義、動作選擇策略和獎勵函數。SafeTail通過選擇性地在多個邊緣伺服器上複製服務來滿足目標延遲。
  6. 實驗設置與性能評估：描述了實驗環境的搭建，包括使用YAFS模擬器、網絡和計算延遲的建模，以及與四種基線方法的性能比較。評估指標包括訪問率、延遲偏差和獎勵絕對值。
  7. 實驗分析：展示了SafeTail在不同用例下的性能，包括對象檢測、圖像實例分割和音頻去噪。結果表明，SafeTail在優化中位數和尾部延遲方面均優於基線方法，同時有效管理了資源使用。
  8. 相關工作：回顧了邊緣計算中延遲優化的相關研究，包括針對特定應用的優化、邊緣任務的通用調度算法，以及使用冗餘來減少延遲的研究。
  9. 局限性與未來工作：討論了SafeTail的局限性，如在同質邊緣伺服器集上的評估、用戶中心的方法可能導致整體資源消耗增加，以及未模擬伺服器等待時間。提出了未來工作的方向，包括擴展到異構環境、考慮網絡中所有用戶的需求以及解決等待時間問題。
  10. 結論：總結了SafeTail框架的主要貢獻，即通過自適應冗餘和智能管理額外邊緣伺服器的使用，顯著改善了服務執行延遲，尤其是在尾部延遲方面，同時避免了資源的過度使用和網絡擁堵。

研究背景

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這篇文獻的背景主要集中在以下幾個方面：

  1. 邊緣計算中的尾延遲優化問題：
  2. 現有方法的局限性：
    • 儘管現有研究關注於優化中位數延遲，但往往忽視了尾延遲的挑戰，尤其是在邊緣環境中網絡和計算條件的不確定性。
    • 一些嘗試解決尾延遲的方法依賴於固定的或過度的冗餘，缺乏對動態網絡條件的適應性，通常設計用於雲環境而非邊緣計算的獨特需求。
  3. 計算冗餘管理的必要性：
    • 通過在多個邊緣伺服器上複製服務來引入冗餘是減少尾延遲的主要技術之一。然而，這種方法可能會增加邊緣計算資源的使用，如網絡帶寬和成本。
    • 因此，如何確定在控制冗餘的同時最小化尾延遲的服務放置策略變得複雜，需要一種新的框架來動態調整冗餘，以有效管理網絡和計算延遲，提高系統響應性。

綜上所述，這篇文獻的背景強調了在邊緣計算環境中優化尾延遲的重要性，現有方法的不足，以及通過計算冗餘管理來解決這一挑戰的必要性。作者提出了SafeTail框架，旨在通過選擇性地在多個邊緣伺服器上複製服務來滿足目標延遲，同時通過基於獎勵的深度學習框架學習最優放置策略，以平衡目標延遲的實現和額外資源使用的最小化。

問題與動機

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作者面對的是在邊緣計算環境中優化尾延遲（Tail Latency）的挑戰。具體問題包括：

  • 邊緣計算中資源管理的複雜性：邊緣伺服器的計算和網絡資源有限，需要在保證服務質量的同時，有效管理這些資源。
  • 網絡和計算延遲的不確定性：無線網絡的波動和伺服器負載的變化導致服務交付的延遲難以預測和控制。
  • 尾延遲的優化難題：現有研究多關注優化中位數延遲，而對尾延遲（如90th、95th、99th百分位延遲）的優化研究不足，這對於需要低延遲的應用程式尤為重要。
  • 計算冗餘管理的缺失：雖然冗餘可以通過在多個邊緣伺服器上複製服務來降低尾延遲，但如何智能地管理這種冗餘以最小化資源使用和網絡擁堵，是當前研究中的一個空白。

研究方法

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這篇論文的工作部分詳細介紹了如何開發和評估提出的SafeTail框架，旨在優化邊緣計算中的尾部延遲。以下是這部分的主要內容：

  1. 尾部延遲優化（Tail Latency Optimization）：
    • 定義了尾部延遲的概念，即超過90百分位閾值的延遲。該研究旨在通過在多個邊緣伺服器上選擇性地複製服務來滿足目標延遲。
  2. SafeTail框架：
    • 提出了SafeTail，這是一個基於獎勵的深度學習框架，通過學習優化的服務放置策略，在實現目標延遲和最小化額外資源使用之間取得平衡。
  3. 深度學習模型（Deep Learning Model）：
    • 利用深度強化學習（DRL）來減少任務完成時間，通過獎勵低延遲的調度來實現。SafeTail框架結合了冗餘調度和基於獎勵的深度學習方法。
  4. 實驗設置和模擬（Experimental Setup and Simulation）：
    • 通過追蹤驅動的模擬，SafeTail在三種不同的服務上展示了接近最優的性能，並在大多數基線策略上表現更好。實驗依賴於收集的WiFi網絡和計算追蹤。
  5. 問題公式化（Problem Formulation）：
    • 數學上定義了框架的輸入，包括一組同質的邊緣伺服器、每個伺服器的動態狀態、用戶的位置和設備要求、服務的特徵等。
  6. 冗餘調度（Redundant Scheduling）：
    • 冗餘調度的目標是在多個邊緣伺服器上複製服務的執行，以最小化延遲變異並實現最快的響應。
  7. 獎勵函數（Reward Function）：
    • 基於行動優化尾部延遲和資源利用的有效性來給予獎勵。定義了目標延遲，並根據實現的延遲與目標延遲的相對關係來計算獎勵。
  8. 性能評估（Performance Evaluation）：
    • 使用不同的性能指標來衡量SafeTail與基線方法的比較，包括訪問率、延遲偏差、獎勵的絕對值以及與基線方法在中值和尾部延遲方面的比較。

研究結論

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根據提供的文獻內容，這篇論文的主要結論可以概括如下：

  1. SafeTail框架的有效性：SafeTail框架通過動態調整冗餘，有效減少了尾部延遲，同時優化了資源使用。在各種應用場景中，包括目標檢測、圖像分割和音頻噪聲去除，SafeTail均顯示出比現有基線方法更低的中位數和尾部延遲。
  2. 資源利用與延遲優化的平衡：SafeTail通過智能管理額外邊緣伺服器的使用，在必要時部署冗餘以最小化尾部延遲，同時避免資源過度使用和網絡擁塞。實驗結果表明，SafeTail在減少服務延遲，特別是尾部延遲方面表現出色，同時巧妙地平衡了延遲和資源利用。
  3. 對邊緣伺服器動態狀態的適應性：SafeTail能夠適應邊緣伺服器和服務需求變化的條件，僅在必要時部署冗餘，以優化服務執行延遲。
  4. 與現有方法的比較優勢：在大多數情況下，SafeTail在沒有冗餘的情況下優於基線方法，並且在引入冗餘時，與基線方法相比，提供了有競爭力的中位數和尾部延遲，同時控制了使用的邊緣伺服器數量。
  5. 局限性與未來工作：SafeTail目前僅在具有相同計算和網絡資源的同質邊緣伺服器集上進行了評估。未來的工作將擴展到異構環境，並考慮網絡中所有用戶的需求來優化尾部延遲。

術語表

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  • 邊緣計算（Edge Computing）：邊緣計算是一種分佈式計算範式，它將計算、存儲和網絡服務靠近數據源或用戶的位置，以減少延遲和帶寬使用。
  • 增強現實（Augmented Reality, AR）：增強現實是一種通過在用戶的視野中疊加數字信息來增強現實世界的技術。
  • 虛擬現實（Virtual Reality, VR）：虛擬現實是一種計算機技術，它創建一個完全虛擬的環境，用戶可以與之交互，仿佛置身於現實世界中。
  • 實時視頻會議（Real-time Video Conferencing）：實時視頻會議是一種通信技術，允許用戶在不同地點通過視頻和音頻進行即時交流。
  • 服務延遲（Service Latency）：服務延遲是指從用戶請求服務到服務完成所經歷的時間。
  • 尾延遲（Tail Latency）：尾延遲通常指超過90百分位閾值的延遲，是衡量系統性能的關鍵指標，特別是在邊緣計算環境中。
  • 計算冗餘（Computational Redundancy）：計算冗餘是一種通過在多個計算節點上複製任務來提高系統可靠性和降低延遲的技術。
  • 深度強化學習（Deep Reinforcement Learning, DRL）：深度強化學習是一種機器學習方法，它結合了深度學習和強化學習，用於解決複雜的決策問題。
  • 獎勵機制（Reward Mechanism）：在強化學習中，獎勵機制用於評價智能體的行為，指導其學習過程以達成特定的目標。
  • 延遲優化（Latency Optimization）：延遲優化是指通過各種技術和策略減少系統處理請求所需的時間，以提高系統性能和用戶體驗。
  • 資源管理（Resource Management）：資源管理涉及對計算資源（如CPU、內存、存儲和網絡帶寬）的分配和調度，以確保系統高效運行。
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