증강현실(Augmented Reality, AR) 및 온라인 게임과 같은 모바일 서비스는 서버와의 실시간 데이터 교환을 필요로 하며, 높은 연산 및 저장 자원을 요구한다. 그러나 모바일 단말은 자원에 제약이 있고, 클라우드 컴퓨팅은 추가적인 네트워크 지연을 유발하여 이러한 모바일 서비스를 사용하기에 만족스럽지 않게 만든다. 이러한 문제에 대응하기 위해 서비스 캐싱은 사용자와 가까운 위치에 배치된 모바일 엣지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing, MEC) 서버로부터 자원을 임대하여 서비스를 제공하는 핵심 기술로 부상하고 있다. 콘텐츠 캐싱이 전달을 위해 데이터만 저장하는 데 비해, 서비스 캐싱은 연산과 저장 자원을 모두 활용하므로 코드 오프로딩과 함께 공동으로 고려되어야 하며, 코드 오프로딩은 모바일 단말의 처리 워크로드를 서버로 오프로딩한다. 따라서 가장 인기 있는 서비스를 저장하는 기존 캐싱 전략은 최선의 선택이 아닐 수 있고, 서비스 캐싱 및 코드 오프로딩 정책이 서로 얽혀 있다는 점은 시스템 운영을 복잡하게 만든다. 본 논문에서는 3계층(모바일/MEC/클라우드) 네트워크 아키텍처에서 서비스 큐 안정성에 의해 제약된 모바일 단말의 평균 비용(에너지 소비, 오프로딩 지불) 최소화 문제를 정식화한다. 우리는 통계 기반 동적 최적화 프레임워크를 적용하여, 스토리지와 전송 간의 상호작용을 동시에 고려하여 온라인 방식으로 의사결정을 수행하는 interTWined Interplay between Storage and Transmission, 즉 TWIST 알고리즘을 도출한다. 이 알고리즘은 서비스 캐싱, 모바일 단말의 CPU 클록 주파수, 그리고 코드 오프로딩을 함께 결정한다. 다음으로 이론적 분석을 통해 모바일 단말의 평균 비용과 서비스 지연 간의 상충관계(trade-off) 관계를 제시한다. 마지막으로 광범위한 시뮬레이션을 통해 TWIST가 기존 알고리즘과 비교하여 동일한 지연 2.41초에서 최대 51%의 비용을 절감할 수 있음을 보여준다.
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