Edge server selection with round-robin-based taskprocessing in a 6G multiserver mobile edge computing system
Çok sunuculu 6g mobil uç hesaplama sistemlerinde round-robın temelli görev işleme ve uç sunucu seçimi
- Tez No: 971319
- Danışmanlar: Assist. Prof. Dr. MEHMET AKİF YAZICI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Altıncı nesil kablosuz iletişim ağları (6G), son yıllarda sürücüsüz araçlar, sürükleyici multimedya deneyimleri ve Nesnelerin İnterneti (IoT) sistemleri gibi ileri teknolojileri entegre ederek ortaya çıkmıştır. Bu yenilikler, milyarlarca bağlı cihazdan oluşan geniş ağlara dayanmaktadır. 6G'nin vaat ettiği avantajlara rağmen, büyük veri hacminin yönetimi, yapısal organizasyonu ve işlenmesi hâlâ önemli bir zorluk teşkil etmektedir. Bu zorlukların üstesinden gelmek amacıyla, bulut bilişimin bir uzantısı olan Mobil Uç Bilişim (MEC) geliştirilmiştir. MEC, bulut bilişim kapasitesini ağın kenarına, yani kullanıcıların yakınına taşıyarak daha hızlı ve yerel veri işleme imkânı sunar. Böylece, Kullanıcı Ekipmanları (UE'ler), işlem gücü yüksek, gecikmeye duyarlı görevlerini, yakınlardaki Baz İstasyonlarına (BS) konuşlandırılmış Uç Sunuculara (ES) offload edebilir. Hızla değişen iş yüklerinin etkin yönetimi, kaynakların verimli kullanımı ve en uygun ES'in seçilmesi, çok sunuculu MEC ortamlarında özel zorluklar doğurmaktadır. Bu tezde, çok sunuculu bir MEC sisteminde tüm ES'lerin round-robin (döngüsel sıra) zamanlayıcı ile görev işlediği bir ortamda, çeşitli ES seçim yöntemlerinin kapsamlı bir performans değerlendirmesi sunulmaktadır. Değerlendirme, Finlandiya'nın Oulu şehrine ait kentsel hücresel ağ altyapısından elde edilen ampirik verilere dayanarak gerçekleştirilmiş ve gerçekçi karşılaştırmalar sağlanmıştır. İlk olarak, önerilen iki ES seçim yöntemi olan En Az Kalan CPU Döngüsü (LRC) ve En Az Aktif Görev (FAT) modelleri; En Yakın Sunucu (NS), Rastgele Seçim (RS) ve literatürdeki uyumlu bir yöntem ile karşılaştırılmıştır. Bu ilk çalışmada, kullanıcıların sabit olduğu ve BS'lerle kablosuz bağlantı üzerinden iletişim kurduğu varsayılmıştır. Her kullanıcı, gecikmeye duyarlı görevler üretir ve merkezi bir denetleyici aracılığıyla offload talebinde bulunur. Denetleyici, belirlenen seçme şemasına göre uygun ES'i seçer. Görevler seçilen ES'lere aktarılır ve işlenen sonuçlar kullanıcılara geri iletilir. Sayısal sonuçlar, LRC ve FAT yöntemlerinin diğer tüm yöntemlere kıyasla üstün performans gösterdiğini ve round-robin zamanlamanın avantajını açıkça ortaya koyduğunu göstermektedir. Çalışmanın ikinci aşamasında, LRC, FAT, NS ve RS yöntemlerinin çeşitli senaryolardaki karşılaştırmaları yapılmıştır. Bu aşamada, kullanıcı hareketliliği Rastgele Yol Noktası (RWP) hareketlilik modeli kullanılarak simüle edilmiştir. Kullanıcılar iki sınıfa ayrılmıştır: biri küçük boyutlu ve düşük karmaşıklıktaki görevleri üretirken, diğeri büyük boyutlu ve yoğun hesaplama gerektiren görevler üretmektedir. Simülasyon, önceki çalışmalarda olduğu gibi Oulu şehrine ait gerçek BS yerleşim verileriyle gerçekleştirilmiştir. Sonuçlar, LRC ve FAT yöntemlerinin ortalama görev gecikme süresi açısından diğer yöntemlere kıyasla sürekli olarak daha iyi performans sergilediğini ortaya koymuştur. Özellikle, NS yöntemi simetrik olmayan ağ topolojisi nedeniyle en zayıf performansı göstermiştir; bu durum, yük dağılımında dengesizliklere yol açmıştır. Son olarak, NS ve diğer yöntemlerin simetrik bir ağ topolojisi altında nasıl performans gösterdiğini araştırmak amacıyla, BS'lerin 250 metre aralıklı altıgen bir ızgara üzerinde düzenli şekilde yerleştirildiği simüle edilmiş bir senaryo tasarlanmıştır. Bu BS'lerden bazıları yüksek işlem gücüne sahip ES'lerle donatılmıştır. Önceki iki çalışmadaki sistem mimarisi ve değerlendirme yöntemleri kullanılarak yapılan simülasyonlar, NS'nin simetrik bir yapıda simetrik olmayan duruma göre daha iyi performans gösterdiğini ortaya koymuştur. Ancak yine de, yük dengeleme ve görev gecikmesi açısından LRC ve FAT yöntemleri çok daha başarılı sonuçlar vermiştir.
Özet (Çeviri)
The sixth generation of wireless communication networks (6G) has emerged in recent years, integrating advanced technologies such as self-driving vehicles, immersive multimedia, and Internet of Things (IoT) systems. These innovations rely on vast networks consisting of billions of connected devices. Despite the promising advantages that 6G is expected to offer, managing, structuring, and executing an immense volume of data remains a significant challenge. To address this, Mobile Edge Computing (MEC), an extension of cloud computing has been introduced. MEC enables faster localized processing by bringing cloud computational capabilities closer to the users, allowing User Equipments (UEs) to offload their computationally intensive, latency-sensitive tasks to powerful edge servers (ESs) deployed at Base Stations (BSs) near the users. Effectively handling rapidly changing workloads, ensuring efficient resource management, and selecting the optimal ES for computation offloading pose unique challenges in a multi-server MEC environment. This thesis presents a comprehensive performance evaluation of various ES selection methods under a multi-server MEC system, where all ESs utilize round-robin scheduling for task execution. The evaluation is grounded in empirical data from the urban cellular infrastructure of Oulu, Finland, ensuring realistic and practical comparisons. We begin by comparing two proposed ES selection schemes. Least Remaining CPU Cycles (LRC) and Fewest Active Tasks (FAT) against baseline methods, including the Nearest Server (NS), Random Selection (RS), and a related approach from the literature. In this initial study, users are assumed to be stationary and communicate with nearby BSs via wireless links. Each user generates latency-sensitive tasks and requests offloading through a central controller, which selects the appropriate ES based on the given selection strategy. The tasks are offloaded to the selected ESs, and the processed results are assumed to be returned to the users. The numerical results indicate that both LRC and FAT significantly outperform the baseline schemes, highlighting the effectiveness of round-robin scheduling in this context. In the second phase of our study, we conducted a broader comparison of LRC, FAT, NS, and RS under various simulation scenarios. Here, user mobility is incorporated using the Random Waypoint (RWP) mobility model, and users are categorized into two classes: one generating lightweight, low-complexity tasks, and the other generating large, compute-intensive tasks. The simulation continues to take advantage of the real-world BS and the Oulu user deployment data. The results demonstrate that LRC and FAT consistently achieve lower average task sojourn times compared to the other schemes. In particular, the NS scheme exhibits the poorest performance due to the asymmetrical topology of the network, which causes an inefficient load distribution. Finally, to explore the performance of the NS and other methods in a symmetrical network layout, we simulate a scenario where BSs are uniformly distributed on a hexagonal grid with an inter-site distance of 250 meters. A subset of these BSs is equipped with high-capacity ESs. Using the same system architecture and evaluation methods as in the previous studies, simulations reveal that NS performs better in this symmetrical setup than in the asymmetrical case. However, LRC and FAT still demonstrate superior load balancing and task delay performance.
Benzer Tezler
- Enhancing botnet detection using federated learning in iot networks
Iot ağlarinda federe öğrenme yöntemini kullanarak botnet tespitinin geliştirilmesi
NİLÜFER USLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞERİF BAHTİYAR
- FLAGS framework and decentralized federated learning under device volatility
FLAGS platformu ve cihaz dalgalanması durumunda merkeziyetsiz federe öğrenme
AHNAF HANNAN LODHI
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZNUR ÖZKASAP
YRD. DOÇ. DR. BARIŞ AKGÜN
- Offloading decision with mobility-aware for mobile edge computing in 5G networks
5g şebekesinde mobil kenar bilgi işlem için mobilite bilinci ile aktarma kararları
SAEID JAHANDAR BONAB
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ERGEN
- Resource allocation mechanisms for end-to-end delay optimization of 5G URLLC services
5G URLLC hizmetlerinin uçtan uca gecikme optimizasyonu için kaynak aktarım mekanizmaları
HASAN ANIL AKYILDIZ
Doktora
İngilizce
2024
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
DR. İBRAHİM HÖKELEK
- Single product periodic review inventory control and supplier selection: Optimization via simulation approach
Tek ürünlü peri̇yodi̇k stok kontrolü ve tedari̇kçi̇ seçi̇mi̇: Si̇mülasyon opti̇mi̇zasyonu yaklaşımı
ASLI BORU
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAdana Bilim ve Teknoloji ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA GÖÇKEN