[論文レビュー] Edge-as-a-Service: Towards Distributed Cloud Architectures

Blesson Varghese, Nan Wang+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 27, 2017

IoT and Edge/Fog Computing参考文献 13被引用数 19

ひとこと要約

本論文では、軽量なディスカバリープロトコルとスケーラブルなリソースプロビジョニングを介してエッジノードを公開可能にすることで、分散クラウドアーキテクチャを可能にする新規プラットフォーム、エッジ・アズ・ア・サービス（EaaS）を提案する。実際のオンラインゲームのユースケースにおいて、アプリケーションのレイテンシを40%〜60%削減し、クラウドのデータトラフィックを最大95%まで削減するが、プラットフォームのオーバーヘッドは6%未満に抑えられる。

ABSTRACT

We present an Edge-as-a-Service (EaaS) platform for realising distributed cloud architectures and integrating the edge of the network in the computing ecosystem. The EaaS platform is underpinned by (i) a lightweight discovery protocol that identifies edge nodes and make them publicly accessible in a computing environment, and (ii) a scalable resource provisioning mechanism for offloading workloads from the cloud on to the edge for servicing multiple user requests. We validate the feasibility of EaaS on an online game use-case to highlight the improvement in the QoS of the application hosted on our cloud-edge platform. On this platform we demonstrate (i) low overheads of less than 6%, (ii) reduced data traffic to the cloud by up to 95% and (iii) minimised application latency between 40%-60%.

研究の動機と目的

• エッジノードをクラウドエコシステムに統合する課題に対処するため、エッジノードを公開可能かつ管理可能にする。
• クラウドからエッジノードへのアプリケーションのオフロードを可能にし、サービス品質（QoS）を向上させる。
• 動的ワークロードのプロビジョニングをサポートするスケーラブルで軽量なプラットフォームを構築する。
• 特に位置認識可能なオンラインゲームを対象とした実世界のユースケースにおいて、EaaSの実現可能性を検証する。

提案手法

• EaaSプラットフォームは、三層アーキテクチャを採用している：クラウドレイヤー（アプリケーションサーバー）、エッジノードレイヤー（Raspberry Piを搭載したエッジノード）、デバイスレイヤー（ユーザー端末）。
• マスターノードコントローラーは、パubリックIP、開放されたポート、コーディネータ情報に基づいて、ディスカバリープロトコルを介してエッジノードを特定・登録する。
• プラットフォームはコンテナベースのリソースプロビジョニングメカニズムを採用しており、エッジノード上でコンテナの動的起動、開始、停止、終了が可能である。
• キーゲネレータモジュールは、隔離されたコンテナ環境用に公開鍵・秘密鍵ペアを発行することで、セキュリティを強化する。
• モニタリングモジュールは、設定可能な間隔でエッジノードのCPUおよびメモリ使用率メトリクスを収集する。
• 初期デプロイメントには集中型コントローラーを採用しているが、スケーラビリティ向上のため、将来的には分散型モニタリングに移行する計画である。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 分散クラウドアーキテクチャにおいて、エッジノードをどのように発見し、公開可能にすることができるか？
• RQ2 リソースプロビジョニングのための集中型コントローラーによるエッジノード管理の性能オーバーヘッドはどの程度か？
• RQ3 実世界のワークロードにおいて、EaaSはアプリケーションのレイテンシとクラウドへのデータトラフィックをどの程度削減できるか？
• RQ4 特にコンテナ管理およびネットワークオーバーヘッドの観点から、EaaSは増加するワークロードに対してどの程度スケーラブルか？
• RQ5 EaaSは、オンラインゲームのようなリアルタイム性・レイテンシに厳しいアプリケーションを、エッジオフロードによって効果的にサポートできるか？

主な発見

• EaaSプラットフォームは、エッジノード運用の管理に総合して6%未満のオーバーヘッドをもたらし、コンテナ起動が最も高いオーバーヘッド（5.90%）を示した。
• 位置認識可能なオンラインゲームのユースケースにおいて、最大1024人のユーザーに対してアプリケーションレイテンシが40%〜60%削減された。
• EaaSを用いたワークロードオフロード時には、エッジノードとクラウド間のデータトラフィックが平均95%削減された。
• コンテナ起動時間は1分未満、開始／停止操作は5秒未満で完了し、終了処理はほぼ7秒で実行された。
• リソース枯渇が発生するまでの最大50コンテナ／エッジノードのスケーラビリティを示した。
• 結果から、EaaSは効率的で低レイテンシかつ帯域幅効率の良い分散クラウドアーキテクチャの実現が可能であることが確認された。