[論文レビュー] A Fog-based Architecture and Programming Model for IoT Applications in the Smart Grid

Pan Wang, Shidong Liu+2 more|arXiv (Cornell University)|Apr 4, 2018

IoT and Edge/Fog Computing参考文献 13被引用数 31

ひとこと要約

本論文は、スマートグリッドにおけるIoTアプリケーション向けに、ファイアーサービスベースのアーキテクチャとプログラミングモデルを提案し、エッジノード全体にわたる低遅延、ロケーション認識型、協調処理を可能にする分散型ファイアーコordinatingシステムを導入する。このモデルは、従来のファイアーアーキテクチャと比較して、特に高負荷のサービスリクエストと増加するコーディネータ密度の下で、アプリケーション遅延を最大40％まで低減する。

ABSTRACT

The smart grid utilizes many Internet of Things (IoT) applications to support its intelligent grid monitoring and control. The requirements of the IoT applications vary due to different tasks in the smart grid. In this paper, we propose a new computing paradigm to offer location-aware, latencysensitive monitoring and intelligent control for IoT applications in the smart grid. In particular, a new fog-based architecture and programming model is designed. Fog computing extends computing to the edge of a network, which has a perfect match to IoT applications. However, existing schemes can hardly satisfy the distributed coordination within fog computing nodes in the smart grid. In the proposed model, we introduce a new distributed fog computing coordinator, which periodically gathers information of fog computing nodes, e.g., remaining resources, tasks, etc. Moreover, the fog computing coordinator also manages jobs so that all computing nodes can collaborate on complex tasks. In addition, we construct a working prototype of intelligent electric vehicle service to evaluate the proposed model. Experiment results are also presented to demonstrate that our proposed model exceed the traditional fog computing schemes for IoT applications in the smart grid.

研究の動機と目的

• スマートグリッドにおけるIoTアプリケーションが求める低遅延、分散型協調処理、ロケーション認識型要件を満たすために、従来のクラウドおよびファイアーコンピューティングの限界を是正すること。
• 複雑でリアルタイムなタスクを遂行するための、地理的に分散したファイアーノード間の協調処理を強化する新しいファイアーサービスベースのアーキテクチャを設計すること。
• 提案されたアーキテクチャ内でのファイアーノード間のジョブ割り当てと協働実行を支援する専用のプログラミングモデルを開発すること。
• 知的電気自動車サービスのプロトタイプ実装を通じて、提案されたアーキテクチャとモデルの性能を評価すること。

提案手法

• ローカルファイアーノードから定期的にリソースおよびタスク情報を収集することで、動的協調処理を可能にする分散型ファイアーコンピューティングコーディネータを導入する。
• 階層的処理を実現する3層構造のファイアーサービスベースのアーキテクチャを設計：スマートグリッド層、ファイアーレイヤー（コーディネータを含む）、クラウドレイヤー。
• ファイアーノード間でジョブ割り当てと協働実行を支援するプログラミングモデルを開発し、分散協調処理を強化する。
• 知的電気自動車の充電／放電サービスのプロトタイプを実装し、アーキテクチャとモデルの妥当性を検証する。
• サービスリクエスト数とファイアーコンピューティングコーディネータ数を変化させた実験的評価を実施し、アプリケーション遅延を測定する。
• 既存のIoTフレームワーク（例：Node-RED）と統合可能なデータフロー方式を採用し、分散処理を実現する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ファイアーコンピューティングは、スマートグリッドにおけるIoTアプリケーションが求める低遅延、ロケーション認識型、分散型協調処理をどのようにより効果的に支援できるか？
• RQ2 スマートグリッド環境下で、ファイアーノード間の効果的な協働処理を実現するために、どのようなアーキテクチャ的強化が必要か？
• RQ3 専用のファイアーコンピューティングコーディネータを導入することで、従来のファイアーアーキテクチャと比較して、アプリケーションの性能はどの程度向上するか？
• RQ4 提案されたプログラミングモデルは、分散型IoTワークロードにおける協調処理の向上と遅延低減に、どの程度寄与するか？
• RQ5 ファイアーコンピューティングコーディネータの数を増加させることで、IoTワークロードにおけるアプリケーション遅延にどのような影響が生じるか？

主な発見

• 提案されたファイアーサービスベースのアーキテクチャは、高負荷のサービスリクエスト下で、従来のファイアーコンピューティング方式と比較して、アプリケーション遅延を最大40％まで低減する。
• サービスリクエスト数が増加するにつれて、提案アーキテクチャは従来モデルと比較して著しく低い遅延を維持し、優れたスケーラビリティを示す。
• ファイアーコンピューティングコーディネータの数を増やすことで、アプリケーション遅延が顕著に低下し、集中型協調処理の有効性が裏付けられる。
• 実験結果から、提案アーキテクチャは応答時間と負荷処理能力の両面で、従来のファイアーコンピューティングを上回ることが明らかになった。
• 知的電気自動車サービスのプロトタイプ実装は、提案モデルの実現可能性と性能向上を成功裏に示している。
• 専用コーディネータの統合により、スマートグリッド環境下で地理的に分散したファイアーノード間でのリソース利用効率とタスク協働処理が向上した。