[論文レビュー] Fog Computing: Principles, Architectures, and Applications

Amir Vahid Dastjerdi, Harshit Gupta+3 more|arXiv (Cornell University)|Jan 12, 2016

IoT and Edge/Fog Computing被引用数 6

ひとこと要約

この論文は、リアルタイムのインターネット・オブ・シングス（IoT）アプリケーションにおける遅延とネットワーク混雑を低減するために、クラウドコンピューティングをネットワークエッジにまで拡張する分散型パラダイムとして、フォッグコンピューティングを導入する。低遅延、スケーラビリティ、相互運用性といった特徴を備えた参照アーキテクチャを提案し、センサとクラウドデータセンターの間で分散型仮想エッジサービスを提供することで、健康モニタリングや緊急対応などのユースケースにおける有効性を示している。

ABSTRACT

The Internet of Everything (IoE) solutions gradually bring every object online, and processing data in centralized cloud does not scale to requirements of such environment. This is because, there are applications such as health monitoring and emergency response that require low latency and delay caused by transferring data to the cloud and then back to the application can seriously impact the performance. To this end, Fog computing has emerged, where cloud computing is extended to the edge of the network to decrease the latency and network congestion. Fog computing is a paradigm for managing a highly distributed and possibly virtualized environment that provides compute and network services between sensors and cloud data centers. This chapter provides background and motivations on emergence of Fog computing and defines its key characteristics. In addition, a reference architecture for Fog computing is presented and recent related development and applications are discussed.

研究の動機と目的

• インターネット・オブ・エヴァリシング（IoE）環境における低遅延・高ボリュームなデータ処理を扱う集中型クラウドコンピューティングの限界を解消すること。
• クラウドサービスをネットワークエッジのデータソースに近接させるパラダイムとしてフォッグコンピューティングを定義すること。
• 分散型、仮想化、スケーラブルなサービス配信を支援する標準化された参照アーキテクチャを提示すること。
• リアルタイムおよびミッションクリティカルな環境におけるフォッグコンピューティングの最近の発展と応用を分析すること。
• 遅延に敏感なIoTワークロードにおけるクラウドオンativeアーキテクチャの代替手段としてフォッグコンピューティングを確立すること。

提案手法

• ネットワーク階層においてエンドデバイスとクラウドデータセンターの間に位置するフォッグコンピューティングのための参照アーキテクチャを提案する。
• フォッグコンピューティングを、ネットワークエッジに計算、ストレージ、ネットワーキングサービスを提供する分散型仮想化環境として定義する。
• 低遅延、スケーラビリティ、相互運用性、動的リソース割り当てのサポートといった重要な特徴を導入する。
• 仮想化とサービスオchestrationを活用して、フォッグノードの柔軟で効率的な管理を可能にする。
• クラウドコンピューティングの拡張としてフォッグコンピューティングをモデル化し、データソースおよびエンドユーザーに近接するように強化する。
• 健康モニタリングや緊急対応などの実世界の応用を分析することで、アーキテクチャ的利点を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのようにしてクラウドコンピューティングをネットワークエッジに拡張し、インターネット・オブ・エヴァリシング（IoE）環境における遅延を低減できるか？
• RQ2 効果的なフォッグコンピューティングの展開に不可欠なアーキテクチャ的原則と特徴は何か？
• RQ3 フォッグコンピューティングは、健康モニタリングや緊急対応のような遅延に敏感なアプリケーションでどのようにパフォーマンスを向上させるか？
• RQ4 サービス配信およびリソース管理の観点から、フォッグコンピューティングと従来のクラウドコンピューティングの主な違いは何か？
• RQ5 実世界のシステムにおけるフォッグコンピューティングの現在のトレンドと実用的応用は何か？

主な発見

• フォッグコンピューティングは、データをソースに近接して処理することで、時間的に重要なアプリケーションにおける応答性を著しく向上させ、遅延を低減する。
• 提示された参照アーキテクチャにより、異種のエッジデバイスにわたるフォッグサービスのスケーラブルかつ相互運用可能な展開が可能になる。
• フォッグ環境における仮想化と動的リソース割り当ては、ワークロードの変動に応じた効率性と適応性を向上させる。
• 健康モニタリングや緊急対応などの応用事例は、データ転送遅延の低減により、測定可能なパフォーマンス向上を示している。
• フォッグコンピューティングは、中央クラウドからの処理負荷を分散型エッジノードにオフロードすることで、ネットワーク混雑を効果的に緩和する。
• フォッグとクラウドサービスの統合により、大規模なIoT展開におけるパフォーマンス、コスト、信頼性のバランスが取れたハイブリッドモデルが実現される。