Notes

• Real-time AI services operate across the device-edge-cloud continuum, generating latency-sensitive workloads.
• The structure of service-dependency graphs (DAGs) is key to reliable, scalable decentralized, price-based resource allocation.
• With hierarchical (tree or series-parallel) dependency graphs, prices converge stably and optimal allocations are efficiently computable.
• With complex dependencies, prices oscillate, allocation quality degrades, and the system becomes hard to manage.
• A hybrid management architecture is proposed, using cross-domain integrators to encapsulate complex sub-graphs.
• Experiments show the hybrid architecture reduces price volatility by 70-75% without sacrificing throughput.

• 实时AI服务在设备-边缘-云连续体上运行，产生延迟敏感的工作负载。
• 服务依赖图（DAG）的结构是去中心化、基于价格的资源分配能否可靠扩展的关键。
• 当依赖图是层次结构（树或串并联）时，价格收敛稳定，可高效计算最优分配。
• 当依赖关系更复杂时，价格会振荡，分配质量下降，系统难以管理。
• 提出混合管理架构，通过跨域集成器封装复杂子图，向市场呈现更简单的接口。
• 实验证实，混合架构可将价格波动降低70-75%，且不牺牲吞吐量。

• リアルタイムAIサービスはデバイス-エッジ-クラウド連続体で動作し、レイテンシに敏感なワークロードを生成する。
• サービス依存グラフ（DAG）の構造が、分散型・価格ベースのリソース割り当ての信頼性と拡張性の鍵となる。
• 依存グラフが階層的（ツリーまたは直並列）の場合、価格は安定して収束し、最適割り当てを効率的に計算可能。
• 依存関係が複雑な場合、価格は振動し、割り当て品質が低下、システム管理が困難になる。
• 複雑なサブグラフをカプセル化するクロスドメイン統合器を用いたハイブリッド管理アーキテクチャを提案。
• 実験により、ハイブリッドアーキテクチャがスループットを犠牲にせず価格変動を70-75%低減することが確認された。