Design and implementation of synchronization mechanisms for distributed pervasive simulations

Abstract

The use of mobile devices has increased in recent years. Even though the calculation capacity of these devices is ever growing there comes a point at which a calculation is too complex for the mobile device to handle standalone. An example for this are complex mobile simulations. These simulations can be offloaded to an edge cloud server infrastructure to assist with the calculation. The vertical scalability for such edge clouds is inherently limited by the use of consumer grade hardware. Therefore horizontal scaling is needed to improve performance. The horizontal scaling implies multiple servers that are calculating the simulation asynchronously but the mobile device can only process and display the information synchronously. This creates the need for synchronizing the frame rate and output of those servers. Our proposed solution to this synchronization problem is a feedback control loop that uses an LQ-Regulator to adjust the CPU frequencies of the edge cloud servers. The controller gets the current synchronization state from the mobile device and calculates based on this regulation values that the servers use to adapt their calculation speed (by changing their CPU frequencies). To exchange messages in the distributed control system MQTT is used. To prove the validity of our approach we implemented a proof of concept. The results of an evaluation of this proof of concept show that our approach is effective for a heterogeneous workload and server setup.

Die Popularität von elektronischen mobilen Geräten hat in den letzten Jahren stark zugenommen. Obwohl die Rechenkapazität dieser mobilen Geräte immer besser wird, gibt es eine Grenze, an der Berechnungen zu komplex für das mobile Gerät werden. Ein Beispiel für einen derartigen Anwendungsfall ist eine komplexe mobile Simulation. Diese Simulation kann in eine Edge-Cloud ausgelagert werden. Da für Edge-Clouds in der Regel Endbenutzer Hardware verwendet wird, ist die vertikale Skalierbarkeit hier ebenfalls begrenzt. Daher wird horizontale Skalierung benötigt, um die Leistung zu erhöhen. Die verschiedenen Server bei einer horizontalen Skalierung berechnen Teile der Simulation asynchron, das mobile Gerät kann allerdings die Informationen nur synchron anzeigen. Daher wird ein Mechanismus benötigt, der die Frame-Rate und Ausgabe der Server synchronisiert. Unsere vorgeschlagene Lösung für dieses Problem ist ein Regelkreis mit Rückkopplung, der einen LQ-Regler verwendet, um die CPU Frequenzen der Edge-Cloud Server anzupassen. Der Regler bekommt den aktuellen synchronisations Zustand vom mobilen Gerät und berechnet basierend auf dieser Information Regelwerte für die Server, welche diese verwenden, um ihre CPU Frequenz anzupassen. Die Regelnachrichten in unserem System werden mithilfe von MQTT ausgetauscht. Um die Effektivität unseres Ansatzes zu beweisen, haben wir einen Prototyp entwickelt. Die Ergebnisse der Evaluierung dieses Prototyps zeigen, dass unser System effektiv für heterogene Rechenlast und Server Zusammenstellungen ist.