MECにおける効果的な資源調達に向けて:資源再販売フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Siew Marie; Sharma Shikhar; Guo Kun; Cai Desmond; Wen Wanli; Joe-Wong Carlee; Quek Tony Q. S.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206431946604 整理番号：22P0297475

MECにおける効果的な資源調達に向けて:資源再販売フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Towards Effective Resource Procurement in MEC: a Resource Re-selling Framework

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発行年： 2022年03月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年11月08日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

オンデマンドと資源予約価格決定モデルは,クラウドコンピューティングで広く使われており,異なるユーザ要求に悩まされている。それでも,マルチアクセスEdgeコンピューティング(MEC)では,エッジがクラウドと比較して限られた資源を持つので,オンデマンドユーザは,そのジョブを,時間,または,また,多くの資源が予約計画ユーザによって予約されるならば,それらのジョブを入手できないかもしれない。同時に,予約計画ユーザは過剰な未利用割当てを持つかもしれない。この資源ミスマッチシナリオを最適化するために,著者らは,予約計画ユーザが非利用資源割当てをオンデマンドユーザに再販売し,モバイルネットワークオペレータ(MNO)を試運転する,Sharing Quota Model(SQM)を提案する。平衡におけるユーザの集合挙動を解析し,再販売を可能にするMNOのインセンティブを調べるために,3段階非協力Stackelbergゲームを定式化した。このゲームを解決して,買い手と再売り手の最適戦略を特性化した。凝集体上で,ユーザの最適戦略は,MNOの価格と供給レベルに依存して,4つの解体領域を生じさせることを示した。これに基づいて,オンデマンドユーザに対するMNOの最適価格を特性化した。数値結果は,共有とオンデマンドプールの両方が,オンデマンドプールの供給が低いとき,MNOが最適収入を与え,そして,MNOの試運転が低いとき,最適収入を与えることを示す。【JST・京大機械翻訳】

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