Quantifying Energy and Cost Benefits of Hybrid Edge Cloud: Analysis of Traditional and Agentic Workloads

要約

このペーパーでは、集中クラウドシステムのワークロード分布の課題を調べ、ハイブリッドエッジクラウド（HEC）[1]がこれらの非効率性を緩和する方法を示します。
クラウド環境のワークロードは、多くの場合、パレート分布に続きます。この分布では、タスクのごく一部がほとんどのリソースを消費し、ボトルネックとエネルギーの非効率性につながります。
AIエージェント、ロボット工学、自律システムによって生成されたものなど、典型的なIoTおよびスマートデバイスの使用とエージェントワークロードを反映した従来のワークロードの両方を分析することにより、この研究では、HECが可能にするエネルギーとコストの節約を定量化します。
私たちの調査結果は、HECがリソース集約型のエージェントシナリオであっても、最大75％のエネルギー節約と80％を超えるコスト削減を達成することを明らかにしています。
これらの結果は、次世代のインテリジェントシステムのためのスケーラブルで費用対効果が高く、持続可能なコンピューティングを可能にする上でのHECの重要な役割を強調しています。

要約(オリジナル)

This paper examines the workload distribution challenges in centralized cloud systems and demonstrates how Hybrid Edge Cloud (HEC) [1] mitigates these inefficiencies. Workloads in cloud environments often follow a Pareto distribution, where a small percentage of tasks consume most resources, leading to bottlenecks and energy inefficiencies. By analyzing both traditional workloads reflective of typical IoT and smart device usage and agentic workloads, such as those generated by AI agents, robotics, and autonomous systems, this study quantifies the energy and cost savings enabled by HEC. Our findings reveal that HEC achieves energy savings of up to 75% and cost reductions exceeding 80%, even in resource-intensive agentic scenarios. These results highlight the critical role of HEC in enabling scalable, cost-effective, and sustainable computing for the next generation of intelligent systems.

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