Intelligent Serverless Computing System for Telepresence Services

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Relevance. This article addresses the problem of Joint Service Migration and Resource Allocation (SMRA) optimization in a Multi-access Edge Computing (MEC) environment, aiming to reduce latency in telepresence systems. MEC enhances cloud computing capabilities by relocating services to the network edge, as close as possible to users, thus resolving access latency issues. However, the high mobility of devices and the limited resources of edge servers complicate the maintenance of Quality of Service. The service migration process itself introduces additional latency, and different servers and user devices have their own unique requirements and resource allocation policies, necessitating a balanced approach to solving this problem. Despite advancements in the field of telepresence, such as high-quality video and spatial audio, virtual reality, and augmented reality, the effective operation of these systems requires a robust infrastructure and minimal interaction delays.Problem statement. In this work, we propose a joint SMRA+MEC algorithm that considers the specific characteristics of telepresence systems and addresses the problem of optimal resource allocation and the necessity of service migration.Purpose of the work. Development and evaluation of the effectiveness of a joint SMRA+MEC algorithm adapted for telepresence systems.Methods used. To achieve the stated goal, mathematical models will be used in this work to formalize the SMRA+MEC problem, taking into account the parameters of telepresence systems.The results show that the proposed algorithm achieves a significant latency reduction of 50 %.Scientific novelty. A novel method for calculating latency is presented, which allows for minimizing latency and allocating resources more optimally. It is shown that combining SMRA+MEC methods is the most effective approach to latency minimization.Practical significance. The developed SMRA+MEC algorithm can be used by mobile operators to optimize the deployment and management of MEC infrastructure, providing high-quality service for telepresence applications.

About the authors

Z.A. H. Al-Kerea

The Bonch-Bruevich Saint Petersburg State University of Telecommunications

Email: al-kerea.zah@sut.ru

А.S. A. Muthanna

The Bonch-Bruevich Saint Petersburg State University of Telecommunications

Email: muthanna.asa@sut.ru

А. Е. Koucheryavy

The Bonch-Bruevich Saint Petersburg State University of Telecommunications

Email: akouch@sut.ru

References

  1. Ateya A.A., Abd El-Latif A.A., Muthanna A., Volkov A., Koucheryavy A. Enabling Metaverse and Telepresence Services in 6G Networks. New York: CRC Press, 2025. doi: 10.1201/9788770046749
  2. Thang D.V., Volkov A., Muthanna A., Koucheryavy A., Ateya A.A., Jayakody D.N.K. Future of Telepresence Services in the Evolving Fog Computing Environment: A Survey on Research and Use Cases // Sensors. 2025. Vol. 25. Iss. 11. P. 3488. doi: 10.3390/s25113488
  3. Van Thang D., Volkov A., Muthanna A., Elgendy I.A., Alkanhel R., Jayakody D.N.K., Koucheryavy A. A Framework Integrating Federated Learning and Fog Computing Based on Client Sampling and Dynamic Thresholding Techniques // IEEE Access. 2025. Vol. 13. PP. 95019‒95033. doi: 10.1109/ACCESS.2025.3571979
  4. Taleb T., Samdanis K., Mada B., Flinck H., Dutta S., Sabella D. On Multi-Access Edge Computing: A Survey of the Emerging 5G Network Edge Cloud Architecture and Orchestration // IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2017. Vol. 19. Iss. 3. PP. 1657–1681. doi: 10.1109/COMST.2017.2705720
  5. Чистова Н.А., Парамонов А.И., Кучерявый А.Е. Метод формирования цифровых кластеров сетей связи пятого и последующих поколений на основе качества предоставления услуг // Электросвязь. 2020. № 7. С. 22‒28. doi: 10.34832/ELSV.2020.8.7.003. EDN:QDEUQG
  6. Yu H., Ming Z., Wang C., Taleb T. Network Slice Mobility for 6G Networks by Exploiting User and Network Prediction // Proceedings of the International Conference on Communications (ICC, Rome, Italy, 28 May ‒ 01 June 2023). IEEE, 2023. doi: 10.1109/ICC45041.2023.10279739
  7. Addad R.A., Dutra D.L.C., Taleb T., Flinck H. Toward Using Reinforcement Learning for Trigger Selection in Network Slice Mobility // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. 2021. Vol. 39. Iss. 7. PP. 2241–2253. doi: 10.1109/jsac.2021.3078501. EDN:UGJVKC
  8. Волков А.Н., Мутханна А.С.А., Кучерявый А.Е., Бородин А.С., Парамонов А.И., Владимиров С.С. и др. Перспективные исследования сетей и услуг 2030 в лаборатории 6G MEGANETLAB СПБГУТ // Электросвязь. 2023. № 6. С. 5‒14. doi: 10.34832/ELSV.2023.43.6.001. EDN:CJSYLS
  9. Hu L., Tian Y., Yang J., Taleb T., Xiang L., Hao Y. Ready Player One: UAV-Clustering-Based Multi-Task Offloading for Vehicular VR/AR Gaming // IEEE Network. 2019. Vol. 33. Iss. 3. PP. 42–48. doi: 10.1109/MNET.2019.1800357
  10. Chen Y., Sun Y., Wang C., Taleb T. Dynamic Task Allocation And Service Migration in Edge-Cloud IoT System Based on Deep Reinforcement Learning // IEEE Internet of Things Journal. 2022. Vol. 9. Iss. 18. PP. 16742–16757. doi: 10.1109/JIOT. 2022.3164441. EDN:XSAUUL
  11. Ming Z., Li X., Sun C., Fan Q., Wang X., Leung V.C.M. Dependency-Aware Hybrid Task Offloading in Mobile Edge Computing Networks // Proceedings of the International Conference on Parallel and Distributed Systems (ICPADS, Beijing, China, 14‒16 December 2021). IEEE, 2021. PP. 225–232. doi: 10.1109/ICPADS53394.2021.00034

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».