[論文レビュー] Application Management in Fog Computing Environments: A Taxonomy, Review and Future Directions

Redowan Mahmud, Kotagiri Ramamohanarao+1 more|arXiv (Cornell University)|May 21, 2020

IoT and Edge/Fog Computing参考文献 141被引用数 165

ひとこと要約

本論文は、ファイアーコンピューティング環境におけるアプリケーション管理の包括的な分類、レビュー、および今後の研究フレームワークを提案する。分散型で異種かつリソース制約のあるファイアーノードにおいて、アプリケーションアーキテクチャ、配置、保守に関する課題に取り組み、マルチレベルのオーケストレーションモデルを提示するとともに、AI駆動の管理、エネルギー効率と精度のトレードオフ、信頼性のあるサービスオーケストレーションといった重要な研究ギャップと方向性を同定する。

ABSTRACT

The Internet of Things (IoT) paradigm is being rapidly adopted for the creation of smart environments in various domains. The IoT-enabled Cyber-Physical Systems (CPSs) associated with smart city, healthcare, Industry 4.0 and Agtech handle a huge volume of data and require data processing services from different types of applications in real-time. The Cloud-centric execution of IoT applications barely meets such requirements as the Cloud datacentres reside at a multi-hop distance from the IoT devices. extit{Fog computing}, an extension of Cloud at the edge network, can execute these applications closer to data sources. Thus, Fog computing can improve application service delivery time and resist network congestion. However, the Fog nodes are highly distributed, heterogeneous and most of them are constrained in resources and spatial sharing. Therefore, efficient management of applications is necessary to fully exploit the capabilities of Fog nodes. In this work, we investigate the existing application management strategies in Fog computing and review them in terms of architecture, placement and maintenance. Additionally, we propose a comprehensive taxonomy and highlight the research gaps in Fog-based application management. We also discuss a perspective model and provide future research directions for further improvement of application management in Fog computing.

研究の動機と目的

• ファイアーコンピューティング環境における既存のアプリケーション管理戦略を分析・分類すること。
• ファイアーコンピューティングにおけるアプリケーションアーキテクチャ、配置、保守における研究ギャップを特定すること。
• ファイアーやクラウドインfra構造を横断するアプリケーション管理をオーケストレーションするためのマルチレベルのパースペクティブモデルを提唱すること。
• ファイアーベースのIoTシステムにおける効率性、信頼性、スケーラビリティを向上させるための今後の研究方向性を提示すること。

提案手法

• アプリケーション管理のための三段階分類（アーキテクチャ、配置、保守）を提案する。
• CPSマネージャ、アプリケーション配置エンジン（APE）、リソースマネージャ（FRM/CRM）をファイアーレイヤーとクラウドレイヤーにまたがって統合したパースペクティブモデルを導入する。
• CPSマネージャがリソース状態とQoS要件に基づいてアプリケーションデプロイを調整する階層型アーキテクチャを採用する。
• 環境変化に適応し、タスクディスパッチを最適化するために動的ワークロードスケジューリングを採用する。
• FRMおよびCRMからのフィードバックを活用して、リアルタイムでアプリケーション仕様および配置ポリシーを調整する。
• 協調的な管理コンponentsを通じて、ランタイムオーケストレーション、移行、マルチレベルリソースプロビジョニングを支援する。

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環境向けに、アプリケーションアーキテクチャを効果的に設計・分類する方法は何か？
• RQ2 現在のファイアーベースアプリケーション配置戦略における主な課題と制限要因は何か？
• RQ3 分散型で異種かつ制限付きのファイアインfra構造において、アプリケーション保守を最適化する方法は何か？
• RQ4 ファイアーコンピューティングの能力を十分に活用するのを妨げるアプリケーション管理における重要な研究ギャップは何か？
• RQ5 スケーラブルで効率的かつ信頼性のあるファイアーアプリケーション管理を進めるために不可欠な今後の研究方向性は何か？

主な発見

• 本研究では、異種性、リソース制約、動的ワークロードの処理において顕著な研究ギャップがアプリケーションアーキテクチャ、配置、保守の分野に存在することが同定された。
• ファイアーやクラウドのリソースマネージャをアプリケーション配置およびワークロードスケジューリングコンponentsと統合したマルチレベル管理フレームワークが提案された。
• 研究では、AIベースの管理がリソース要件の予測、状況変化、ノード障害の予測を向上させられることを強調している。
• エネルギー効率と精度のトレードオフは極めて重要であり、特に再生可能エネルギー源を用いる場合、センシング周波数と精度の動的チューニングが求められる。
• 公共および民間ファイアインfra構造間での安全な協働を実現するため、信頼性のあるサービスオーケストレーションが不可欠である。
• ファイアーノードの動的統合とスケーリングにより、パフォーマンスを維持しながらコストとエネルギー消費を削減できる。