[論文レビュー] FogMQ: A Message Broker System for Enabling Distributed, Internet-Scale IoT Applications over Heterogeneous Cloud Platforms

Sherif Abdelwahab, Bechir Hamdaoui|arXiv (Cornell University)|Oct 3, 2016

IoT and Edge/Fog Computing参考文献 36被引用数 12

ひとこと要約

FogMQ は、異種のクラウドおよびエッジプラットフォーム間で自律的にブローカークローンを移動させることで、低遅延でインターネット規模の IoT アプリケーションを実現する分散型で自己組織的メッセージブローカーシステムです。Flock アルゴリズムを用いることで、中央集権的制御なしに重み付きテールのエンドツーエンド遅延を最小化し、(1+ε)-近似最適性を達成します。

ABSTRACT

Excessive tail end-to-end latency occurs with conventional message brokers as a result of having massive numbers of geographically distributed devices communicate through a message broker. On the other hand, broker-less messaging systems, though ensure low latency, are highly dependent on the limitation of direct device-to-device (D2D) communication technologies, and cannot scale well as large numbers of resource-limited devices exchange messages. In this paper, we propose FogMQ, a cloud-based message broker system that overcomes the limitations of conventional systems by enabling autonomous discovery, self-deployment, and online migration of message brokers across heterogeneous cloud platforms. For each device, FogMQ provides a high capacity device cloning service that subscribes to device messages. The clones facilitate near-the-edge data analytics in resourceful cloud compute nodes. Clones in FogMQ apply Flock, an algorithm mimicking flocking-like behavior to allow clones to dynamically select and autonomously migrate to different heterogeneous cloud platforms in a distributed manner.

研究の動機と目的

• 大規模かつ地理的に分散した IoT システムにおけるマルチホップキューイングとネットワーク干渉によって引き起こされる従来のメッセージブローカーの高いエンドツーエンド遅延を解消すること。
• IoT デバイス上のリソース制約に苦しむ、ブローカーなしのデバイスツーデバイス（D2D）通信のスケーラビリティと遅延の制限を克服すること。
• 異種のクラウドプラットフォーム間で、自己管理的かつ分散型のメッセージブローカークローンの発見と移行を可能にし、重み付きテールのエンドツーエンド遅延を最小化すること。
• 既存のクラウドプラットフォームコントローラーの変更なしに動作し、中央集権的モニタリングや制御ユニットに依存しないシステムを設計すること。
• 変化するデバイス通信パターンとクラウドプラットフォームの状態に応じて動的に適応することで、フェイグコンピューティング環境におけるブローカーのデプロイを安定化すること。

提案手法

• エンドユーザーのデバイスに近いリソース豊富なクラウドレットやエッジノードにメッセージブローカークローンをデプロイし、ネットワークホップ数と遅延を低減すること。
• デバイスクローンサービスを用いて、各デバイスに対して永続的かつ高容量のメッセージブローカーを維持し、エッジ近接のアナリティクスを可能にすること。
• フロック行動を模倣した Flock アルゴリズムを実装し、異種のクラウドプラットフォーム間で自律的かつ分散型にクローンを移行可能にすること。
• 各クローンが自らメッセージ要求の需要、他のデバイス／クローンへのテール遅延、および代替プラットフォームへの潜在的遅延を測定し、移行意思決定を支援すること。
• 重み付きテールエンドツーエンド遅延指標を最小化するように移行意思決定を定式化し、安定性と (1+ε)-近似最適性を保証すること。
• 中央コントローラーに依存しないように移行プロセスを分散化することで、インターネット規模の IoT デプロイにおけるスケーラビリティを向上させること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 大規模かつ地理的に分散した IoT アプリケーションにおいて、メッセージブローカーシステムはどのようにしてテールエンドツーエンド遅延を最小化できるか？
• RQ2 異種のクラウドプラットフォーム間で自律的かつ分散型のクローン移行が、中央集権的制御なしに低遅延かつ上限のあるエンドツーエンド遅延を達成できるか？
• RQ3 どのような移行戦略が、動的変化が激しいフェイグコンピューティング環境において安定的でスケーラブルかつ近似最適な遅延パフォーマンスを実現できるか？
• RQ4 Flock アルゴリズムは、中央協調を回避しながら、クローン移行が (1+ε)-近似最適な遅延を達成するのをどのように保証するか？
• RQ5 自己発見的かつ自己デプロイ可能なブローカークローンは、遅延に敏感な IoT ワークロードにおいて、Redis や D2D システムといった従来のブローカーをどの程度上回るか？

主な発見

• FogMQ は、ブローカーをネットワークエッジにデプロイすることで、中央集権的クラウドブローカーで一般的なマルチホップキューイングとネットワーク干渉を回避し、エンドツーエンド遅延を低減します。
• Flock アルゴリズムにより、異種のプラットフォーム間で自律的かつ分散型にブローカークローンを移行可能となり、重み付きテールエンドツーエンド遅延を最小化する (1+ε)-近似最適性を達成します。
• 実験の結果、直接的なデバイスツーデバイス（D2D）メッセージングは、ワンホップブローカーを用いる場合に比べてエンドツーエンド遅延が2倍にのぼることが判明し、エッジブローカーの必要性が浮き彫りになりました。
• FogMQ は、エッジデプロイと動的移行により、Redis や Nats といった従来のブローカーと比較してテール遅延を顕著に低減し、優れたパフォーマンスを発揮します。
• 中央集権的制御のスケーラビリティと複雑さの問題を回避するため、ローカル測定とフロックに類似した協調に基づいて移行意思決定を分散化しています。
• 提案されたアーキテクチャは、既存のクラウドプラットフォームと互換性があり、クラウドコントローラーソフトウェアの変更が不要であるため、異種の IoT インfraストラクチャへのシームレスな統合が可能になります。