論文の概要: Look-Ahead Task Offloading for Multi-User Mobile Augmented Reality in Edge-Cloud Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19558v1
• Date: Wed, 31 May 2023 05:03:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 18:28:37.713317
• Title: Look-Ahead Task Offloading for Multi-User Mobile Augmented Reality in Edge-Cloud Computing
• Title（参考訳）: エッジクラウドコンピューティングにおけるマルチユーザモバイル拡張現実のためのルックアヘッドタスクオフロード
• Authors: Ruxiao Chen, Shuaishuai Guo
• Abstract要約: エッジクラウドコンピューティングネットワークにおいて,サービス指向タスクオフロード方式の設計と評価を行う。 実験結果から,マルチユーザMARサービス提供時のサービス品質(QoS)を効果的に向上できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.508296573936814
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mobile augmented reality (MAR) blends a real scenario with overlaid virtual content, which has been envisioned as one of the ubiquitous interfaces to the Metaverse. Due to the limited computing power and battery life of MAR devices, it is common to offload the computation tasks to edge or cloud servers in close proximity. However, existing offloading solutions developed for MAR tasks suffer from high migration overhead, poor scalability, and short-sightedness when applied in provisioning multi-user MAR services. To address these issues, a MAR service-oriented task offloading scheme is designed and evaluated in edge-cloud computing networks. Specifically, the task interdependency of MAR applications is firstly analyzed and modeled by using directed acyclic graphs. Then, we propose a look-ahead offloading scheme based on a modified Monte Carlo tree (MMCT) search, which can run several multi-step executions in advance to get an estimate of the long-term effect of immediate action. Experiment results show that the proposed offloading scheme can effectively improve the quality of service (QoS) in provisioning multi-user MAR services, compared to four benchmark schemes. Furthermore, it is also shown that the proposed solution is stable and suitable for applications in a highly volatile environment.
• Abstract（参考訳）: モバイル拡張現実(MAR)は,Metaverseのユビキタスインターフェースのひとつとして想定されている,オーバーレイな仮想コンテンツと実際のシナリオをブレンドする。 MARデバイスの計算能力とバッテリ寿命が限られているため、計算タスクをエッジサーバやクラウドサーバに近接してオフロードすることが一般的である。 しかしながら、marタスク用に開発された既存のオフローディングソリューションは、マイグレーションオーバーヘッドの増大、スケーラビリティの低下、マルチユーザmarサービスのプロビジョニングに適用される際の近視性に苦しむ。 これらの問題に対処するため、エッジクラウドコンピューティングネットワークにおいて、MARサービス指向タスクオフロードスキームを設計、評価する。 具体的には、marアプリケーションのタスク相互依存性をまず分析し、有向非巡回グラフを用いてモデル化する。 そこで本研究では,モンテカルロ木(mmct)探索を改良したルックアヘッドオフロード方式を提案する。 実験の結果,提案手法は4つのベンチマーク方式と比較して,マルチユーザmarサービスのプロビジョニングにおいてqos(quality of service)を効果的に改善できることがわかった。 また, 提案手法は安定であり, 高い揮発性環境下での応用に適していることを示す。

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