[論文レビュー] Issues and challenges in Cloud Storage Architecture: A Survey

Anwar Ghani, Afzal Badshah+3 more|arXiv (Cornell University)|Apr 14, 2020

Caching and Content Delivery被引用数 13

ひとこと要約

本サーベイは、クラウドストレージアーキテクチャにおけるセキュリティ、データ整合性、アクセス制御、および多様なビッグデータの管理といった主要な課題を特定・分析する。暗号化、属性ベースアクセス制御、分散トランザクション管理といった対策を提案し、クラウドストレージがスケーラブルでコスト効率に優れているものの、企業での導入を実現するには、セキュリティおよびデータガバナンスに関するさらなる研究が不可欠であると結論づける。

ABSTRACT

From home appliances to industrial enterprises, the Information and Communication Technology (ICT) industry is revolutionizing the world. We are witnessing the emergence of new technologies (e.g, Cloud computing, Fog computing, Internet of Things (IoT), Artificial Intelligence (AI) and Block-chain) which proves the growing use of ICT (e,g. business, education, health, and home appliances), resulting in massive data generation. It is expected that more than 175 ZB data will be processed annually by 75 billion devices by 2025. The 5G technology (i.e. mobile communication technology) dramatically increases network speed, enabling users to upload ultra high definition videos in real-time, which will generate a massive stream of big data. Furthermore, smart devices, having artificial intelligence, will act like a human being (e.g, a self-driving vehicle, etc) on the network, will also generate big data. This sudden shift and massive data generation created serious challenges in storing and managing heterogeneous data at such a large scale. This article presents a state-of-the-art review of the issues and challenges involved in storing heterogeneous big data, their countermeasures (i.e, from security and management perspectives), and future opportunities of cloud storage. These challenges are reviewed in detail and new dynamics for researchers in the field of cloud storage are discovered.

研究の動機と目的

• 現代のクラウドストレージシステムにおける主な技術的およびアーキテクチャ的課題を特定・分類すること。
• IoT、AI、5Gデバイスから生じる多様なビッグデータの急増に伴うセキュリティおよびデータ管理上の問題を分析すること。
• クラウド環境におけるデータ機密性、整合性、アクセス制御、バックアップのための既存の対策を評価すること。
• 特に企業向けおよび機密データワークロード向けのクラウドストレージにおける今後の研究機会を検討すること。
• クラウドストレージアーキテクチャのダイナミクスおよび新技術の統合（例：AI、ブロックチェーン、5G）の包括的概要を提供すること。

提案手法

• 2010年から2020年までのクラウドストレージの課題に関する既存の文献を体系的にレビューし、セキュリティ、スケーラビリティ、データ管理に焦点を当てる。
• 課題を、セキュリティ（機密性、整合性、アクセス）、データのダイナミクス、仮想化の脆弱性、バックアップ問題のカテゴリに分類する。
• エンドツーエンド暗号化、信頼できるタイムスタンプ付きデジタル証明書、アクセス制御のための属性ベース暗号化を含む技術的対策を評価する。
• 複数のクラウドデータベースにまたがるデータ整合性を確保するための分散トランザクションマネージャーの役割を分析する。
• リアルタイムでのデータ一貫性を実現するためのクラウドストレージにおける自動化および同期メカニズムをレビューする。
• AI、5G、ブロックチェーンといった新技術の統合が、プライバシー、パフォーマンス、信頼性の向上にどのように寄与するかを検討する。

Figure 1: Opportunities of cloud storage

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 多様なビッグデータをクラウド環境に格納するにあたり、主なアーキテクチャ的および運用的課題は何か？
• RQ2 5G、AI、ブロックチェーンといった新技術は、クラウドストレージシステムのセキュリティおよびパフォーマンスにどのように影響を与えるか？
• RQ3 クラウドストレージにおいて、データ機密性、整合性、アクセス制御を対処するにあたり、最も効果的な技術的対策は何か？
• RQ4 自動化および同期メカニズムは、クラウドストレージにおける使いやすさおよびデータ一貫性をどのように向上させるか？
• RQ5 機密データ向けの企業でのクラウドストレージ導入を可能にするために、今後の研究でどのような方向性が求められるか？

主な発見

• 2025年までに年間175 ZBのデータ生成が予想され、750億台の接続デバイスがその要因となるため、クラウドストレージは深刻な課題に直面している。
• セキュリティが最も懸念される分野であり、データ漏洩、不正アクセス、および仮想化・認証メカニズムの脆弱性が問題となっている。
• 送信中および保存中の両方の状態での暗号化は、データ機密性を確保し、不正アクセスから保護するための広く採用されたソリューションである。
• 属性ベース暗号化は、マルチテナントクラウド環境での細かく制御されたアクセス制御を実現するキーテクノロジーとして特定されている。
• 自動バックアップおよび同期サービスは、管理負荷を著しく低減し、特に5G対応の低遅延ネットワークを活用した環境では、デバイス間のデータ一貫性を確保する。
• 技術の進展にもかかわらず、データ整合性、コンプライアンス、エンドツーエンドのセキュリティ保証の未解決課題のため、企業顧客にとって十分な信頼性を備えていない。