엣지 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅의 분산형 대응으로 활용될 수 있으며, 지연 시간을 훨씬 짧게 하면서 작업 오프로딩을 달성할 수 있다. 일반적으로 엣지 서버는 자원에 제약이 있으나, 사용자 수요가 계속 증가함에 따라 제공 서비스는 더욱 다양화되고 있다. 특정 서비스 유형에 해당하는 엣지 서버가, 해당 서비스 실행 이미지가 로컬에 존재하지 않아 수신된 서비스 요청을 처리할 수 없는 경우, 그 요청은 해당 이미지가 설치되어 있는 다른 서버로 전달되어야 한다. 본 논문에서는 변형 다중 배낭(variant multiple-knapsack) 프레임워크를 사용하여 이러한 요청을 전달하는 최적 스케줄링 방법을 제안한다. 또한 최적해를 도출하기 위해 이를 정수 선형계획(integer linear program) 문제로 재구성하는 방법을 제안한다. 그러나 문제 규모가 커질수록 문제는 쉽게 비정형적으로(계산적으로) 다루기 어려워지므로, 라그랑주 이완(Lagrangian relaxation)과 분해 이론(decomposition theory)을 함께 사용한 분산 해법을 제안한다. 제안한 접근법의 효과를 평가하기 위해, 서로 다른 네트워크 구성과 서로 다른 요청 도착 시나리오를 대상으로 시뮬레이션을 수행한다. 평가 결과에 따르면, 중앙 집중형 라그랑주 이중해는 준최적 해를 산출할 수 있다. 아울러, 분해된 분산 해법은 총 보상(total reward)을 희생하는 대신 계산 및 운영 복잡도를 유의하게 감소시킬 수 있다.

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