Computing-Network Load Balancing Techniques with Shared Workloads for Connected Autonomous Vehicles

Abstract

As the variety and number of services supported by various portable devices and vehi- cles have increased recently, power consumption and computational loads on these devices have become significant issues. To address this problem, edge computing technology, which offloads computations to nearby edge computing servers, has gained attention from several in- dustry players and researchers as a solution. However, if all vehicles offload their workload, the edge will be incapable of computation. Therefore, it’s important to propose an efficient load balancing technique. This paper introduces a computing-network load balancing tech- nique that considers the characteristic of shared workloads among services. Before proposing the computing-network load balancing technique, we analyzed the network latency during the workload offloading process. This analysis explored various conditions of sensor workload transmission in current vehicle communication systems, deriving end-to-end latency and the impact of individual latency elements. Furthermore, considering the analyzed network latency, the proposed load balancing technique considers the latency requirements of each service, the computational capabilities of the vehicle and vehicle edge computing servers, as well as the pro- cessing density of each service. The proposed load balancing technique considers the shared nature of workloads in each autonomous driving service, and it provides optimal vehicle clock frequency of processing units and offloading policies. Applying the proposed load balancing technique has been confirmed to minimize queue length and power consumption while main- taining stringent latency requirements. Keywords: Load balancing, Vehicle-to-everything, Lyapunov optimization, Sensor sharing, Autonomous driving|최근 여러 휴대용 단말이나 이동체에서 지원하는 서비스의 종류와 개수가 증가함에 따라 단말의 전력 소모 및 연산 부하가 심지는 문제가 발생하고 있다. 해당 문제에 대한 해 결책으로 연산을 주변에 있는 엣지 컴퓨팅 서버로 오프로딩하는 엣지 컴퓨팅 기술이 여러 사업자와연구자들로부터관심을받고있다. 하지만모든차량이고해상도의센서데이터를 항상 엣지로 오프로딩하면 엣지에 모든 차량의 트래픽이 과도하게 몰려서 엣지가 연산을 수행할 수 없게 될 수 있기 때문에, 효율적인 오프로딩 정책을 결정하도록 하는 로드밸런 싱 기법을 제안하는 것이 매우 중요하다. 본 논문은 연결 기반 자율주행 차량의 자율주행 서비스 간 워크로드가 공유되는 특성을 고려한 컴퓨팅-네트워크 로드밸런싱 기법에 대하여 제안하였다. 먼저 우리는 컴퓨팅-네트워크 로드밸런싱 기법을 제안하기 전, 네트워크에서 발생하는 실제적인 지연을 고려하기 위해 센서 데이터의 워크로드 오프로딩 과정에서 발 생하는 지연을 분석하였고, 현재 고려되는 차량 통신 시스템에서 다양한 조건에 따라 센서 워크로드 전송에 따른 단대단 지연과 각 지연 요소의 영향에 대해 도출하였다. 또한, 분석 한 네트워크 지연을 고려하여, 제안한 로드밸런싱 기법에서는 각 자율주행 서비스의 지연 요구사항, 차량과 차량 엣지 컴퓨팅 서버의 연산 능력, 실측한 각 서비스의 processing density 등을 고려하여 최적의 연산 장치 클록 주파수와 서비스별 오프로딩 정책을 제시하는 효율적인 로드밸런싱 기법을 제안하였다. 제안한 로드밸런싱 기법은 각 자율주행 서비스의 워크로드가 공유될 수 있는 특성을 고려하여 최적의 차량 연산 장치 클록 주파수와 오프로 딩 정책을 제시하는 것을 확인하였으며, 제안 기법을 적용할 경우 단대단 지연 요구사항을 유지하면서 대기열 길이와 전력 소모를 최소화하는 것을 확인하였다.