극한 엣지 서비스 신뢰성: 계산 가용성의 정량적 모델링

초록

본 논문은 소비자 디바이스가 변동하는 연산 가용성을 보이는 극한 엣지 컴퓨팅 환경에서, 스트리밍 AI 워크로드가 요구하는 처리량·지연을 지속적으로 충족할 확률, 즉 ‘계산 신뢰성’을 정량화하는 분석 프레임워크를 제시한다. 최소 정보(MI)와 과거 관측을 활용한 최대우도 추정 두 가지 정보 체계에서 닫힌 형태의 신뢰성 식을 도출하고, 시리즈·패러렐·분할 구성의 다중 디바이스 시스템에 적용한다. 최적 워크로드 할당 규칙과 디바이스 선택을 위한 경계식도 제공한다. YOLO11m 기반 객체 탐지 실험을 통해 이론적 예측과 Monte‑Carlo 시뮬레이션·실제 측정값이 높은 일치성을 보임을 입증한다.

상세 분석

이 연구는 극한 엣지 컴퓨팅(XEC)에서 “계산 신뢰성”을 ‘즉시 가용 용량이 사전에 정의된 QoS 임계값을 초과할 확률’로 정의하고, 이를 수학적으로 모델링한다. 먼저 디바이스 i의 순간 처리능력 C_i를 확률변수로 가정하고, 요구 처리량 D를 상수 혹은 확률변수로 설정한다. 최소 정보(MI) 체계에서는 각 디바이스가 제공한 최소·최대 용량