The emergence of 5G alongside the distributed computing paradigm called Edge computing has prompted a tremendous change in the industry through the opportunity for reducing network latency and energy consumption and providing scalability. Edge computing extends the capabilities of users’ resource-constrained devices by placing data centers at the edge of the network. Computation offloading enables edge computing by allowing the migration of users’ tasks to edge servers. Deciding whether it is beneficial for a mobile device to offload a task and on which server to offload, while environmental variables, such as availability, load, network quality, etc., are changing dynamically, is a challenging problem that requires careful consideration to achieve better performance. This project focuses on proposing lightweight and efficient algorithms to take offloading decisions from the mobile device perspective to benefit the user. Subsequently, heuristic techniques have been examined as a way to find quick but sub-optimal solutions. These techniques have been combined with a Multi-Armed Bandit algorithm, called Discounted Upper Confidence Bound (DUCB) to take optimal decisions quickly. The findings indicate that these heuristic approaches cannot handle the dynamicity of the problem and the DUCB provides the ability to adapt to changing circumstances without having to keep adding extra parameters. Overall, the DUCB algorithm performs better in terms of local energy consumption and can improve service time most of the times. / Utvecklingen av 5G har skett parallellt med det distribuerade beräkningsparadigm som går under namnet Edge Computing. Lokala datacenter placerade på kanten av nätverket kan reducera nätverkslatensen och energiförbrukningen för applikationer. Exempelvis kan användarenheter med begränsade resurser ges utökande möjligheter genom avlastning av beräkningsintensiva uppgifter. Avlastningen sker genom att migrera de beräkningsintensiva uppgifterna till en dator i datacentret på kanten. Det är dock inte säkert att det alltid lönar sig att avlasta en beräkningsintensiv uppgift från en enhet till kanten. Detta måste avgöras från fall till fall. Att avgöra om och när det lönar sig är ett svårt problem då förutsättningar som tillgänglighet, last, nätverkskvalitét, etcetera hela tiden varierar. Fokus i detta projekt är att identifiera enkla och effektiva algoritmer som kan avgöra om det lönar sig för en användare att avlasta en beräkningsintensiv uppgift från en mobil enhet till kanten. Heuristiska tekniker har utvärderats som en möjlig väg att snabbt hitta lösningar även om de råkar vara suboptimala. Dessa tekniker har kombinerats med en flerarmad banditalgoritm (Multi-Armed Bandit), kallad Discounted Upper Confidence Bound (DUCB), för att ta optimala beslut snabbt. Resultaten indikerar att dessa heuristiska tekniker inte kan hantera de dynamiska förändringar som hela tiden sker samtidigt som DUCB kan anpassa sig till dessa förändrade omständigheter utan att man måste addera extra parametrar. Sammantaget, ger DUCM-algoritmen bättre resultat när det gäller lokal energikonsumtion och kan i de flesta fallen förbättra tiden för tjänsten.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-343539 |
| Date | January 2023 |
| Creators | Dikonimaki, Chrysoula |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2023:240 |
Page generated in 0.0017 seconds