모바일 인지 MEC 계획을 위한 GNN 기반 그래프 분할 프레임워크

모바일 서비스 연속성은 사용자 세션과 서비스가 사용자 이동성에서도 유지되도록 보장하는 데 필수적입니다. 5G는 다양한 서비스 연속성 요구를 충족하기 위해 세 가지 유형의 세션 및 서비스 연속성(SSC) 모드를 제공하여 이동성 관리를 개선합니다. 다중 접속 엣지 컴퓨팅(MEC)은 모바일 네트워크의 경계에서 네트워크 서비스를 제공하는 엣지 서버 세트를 프로비저닝하여 널리 채택된 네트워크 아키텍처의 한 형태입니다. MEC 엣지 서버의 최적 계획을 결정하는 것은 적절한 지리적 위치 및 서비스 영역을 결정하는 것을 포함하며, 이는 보다 효율적인 서비스 제공과 네트워크 리소스의 더 나은 사용을 위한 전제 조건입니다. 이 연구에서는 MEC 서비스 연속성을 유지하는 데 필요한 관리 비용을 고려하여 MEC 서버 계획 문제를 조사합니다. 이 문제는 최소 SSC 관리 비용과 균형 잡힌 MEC 서버 작업 부하를 위한 RAN 그래프를 분할하는 그래프 분할 문제로 공식화됩니다. 그런 다음, RAN 네트워크 공간 특성을 포함하기 위해 그래프 신경망(GNN)을 활용하고 그래프 분할을 위해 다층 퍼셉트론(MLP)을 사용하는 일반화 가능한 근사 그래프 분할 프레임워크를 적용합니다. 이 프레임워크를 기반으로 MECP-GAP라는 MEC 서버 계획 알고리즘을 제안합니다. 마지막으로, 광범위한 시뮬레이션과 실제 네트워크 데이터를 통해 MECP-GAP를 평가합니다. 여러 기준선과 비교했을 때, MECP-GAP는 더 낮은 실행 시간으로 더 나은 성능을 달성합니다.