[論文レビュー] Load balancing mechanisms in fog computing: A systematic review

Mostafa Haghi Kashani, Ahmad Ahmadzadeh+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 30, 2020

IoT and Edge/Fog Computing参考文献 89被引用数 28

ひとこと要約

本システマティックレビューは、2013年から2020年8月までのフェイクコンピューティングにおける負荷分散メカニズムを分析し、近似法、正確法、基本的法、ハイブリッド法の4つのカテゴリに分類している。既存の研究で用いられた指標、ツール、技術を評価し、主な課題を特定し、応答時間、エネルギー効率、リソース利用効率といったQoSパラメータの向上に向けた今後の研究方向性を提示している。

ABSTRACT

Recently, fog computing has been introduced as a modern distributed paradigm and complement to cloud computing to provide services. Fog system extends storing and computing to the edge of the network, which can solve the problem about service computing of the delay-sensitive applications remarkably besides enabling the location awareness and mobility support. Load balancing is an important aspect of fog networks that avoids a situation with some under-loaded or overloaded fog nodes. Quality of Service (QoS) parameters such as resource utilization, throughput, cost, response time, performance, and energy consumption can be improved with load balancing. In recent years, some researches in load balancing techniques in fog networks have been carried out, but there is no systematic review to consolidate these studies. This article reviews the load-balancing mechanisms systematically in fog computing in four classifications, including approximate, exact, fundamental, and hybrid methods (published between 2013 and August 2020). Also, this article investigates load balancing metrics with all advantages and disadvantages related to chosen load balancing mechanisms in fog networks. The evaluation techniques and tools applied for each reviewed study are explored as well. Additionally, the essential open challenges and future trends of these mechanisms are discussed.

研究の動機と目的

• フェイクコンピューティングにおける負荷分散メカニズムに関する既存研究を統合・分析し、包括的かつ体系的なレビューの欠如に対処すること。
• 負荷分散手法を近似法、正確法、基本的法、ハイブリッド法の4つのカテゴリに分類すること。
• 研究対象の負荷分散アプローチで用いられた性能指標、ツール、評価手法を評価すること。
• フェイクコンピューティングの負荷分散における未解決の課題と今後の研究方向性を特定し、応答時間、エネルギー効率、リソース利用効率などのQoSの向上を図ること。

提案手法

• 2013年から2020年8月までに発表されたフェイクコンピューティングにおける負荷分散に関する査読付き論文を対象としたシステマティックレビューを実施した。
• その背後にあるアルゴリズムと設計原則に基づき、負荷分散メカニズムを近似法、正確法、基本的法、ハイブリッド法の4つのカテゴリに分類した。
• 応答時間、スループット、エネルギー消費、リソース利用効率、コストといった性能指標を、レビュー対象の研究間で分析・比較した。
• NS-3、OMNeT++、およびカスタムシミュレータを含む、研究で用いられたシミュレーションツールと実験フレームワークを評価した。
• スケーラビリティ、適応性、リアルタイム性能の観点から、各手法カテゴリの利点と欠点を統合的に分析した。
• 動的ワークロード対応やエネルギー指向の負荷分散といった、現在のアプローチにおける繰り返し発生する制限要因と未解決課題を特定した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 フェイクコンピューティングにおける負荷分散メカニズムの支配的カテゴリは何か。また、それらは設計および実装においてどのように異なるか。
• RQ2 フェイクネットワークにおける負荷分散を評価するために最も一般的に用いられる性能指標は何か。また、それらはQoSにどのように影響を与えるか。
• RQ3 既存のフェイクコンピューティング負荷分散研究で主に用いられているシミュレーションツールと評価フレームワークは何か。
• RQ4 フェイクコンピューティング環境における現在の負荷分散技術における主な制限要因と未解決課題は何か。
• RQ5 フェイクコンピューティング負荷分散分野における今後の研究トレンドと方向性は何か。

主な発見

• 本レビューでは関連する94件の研究を同定した。ハイブリッド法が、パフォーマンスと適応性のバランスを取れる点から最も一般的なカテゴリであった。
• 応答時間とリソース利用効率が最も頻繁に報告された指標であり、次いでエネルギー消費とスループットが続いた。
• NS-3 や OMNeT++ といったシミュレーションツールが広く使用されていたが、実際のテストベッドを用いた研究は少数であり、実用的検証のギャップが示唆された。
• 近似法は大規模なフェイクネットワークにおけるスケーラビリティを重視するのに対し、正確法は計算オーバーヘッドを伴うが、より高い正確性を提供した。
• エネルギー効率と動的ワークロードへの適応性は、常に重要な課題として強調された。
• 今後の研究は、モビリティ、リアルタイム処理、エネルギー効率をサポートする、適応的かつコンテキストに即応した負荷分散メカニズムに注力すべきである。