[論文レビュー] Managing Service-Heterogeneity using Osmotic Computing

Vishal Sharma, Kathiravan Srinivasan+3 more|arXiv (Cornell University)|Apr 13, 2017

IoT and Edge/Fog Computing参考文献 8被引用数 17

ひとこと要約

本稿では、エネルギー、負荷、処理時間の観点から動的にエッジおよびデータセンターのリソース間でサービスを割り当てることで、ファイブコンピューティングにおけるサービスの異種性を管理するためのフィットネスベースのオスマシスアルゴリズムを提案する。この手法により、知能的なサービスのオフロードを実現し、割り当て時間の短縮とリソース利用効率の向上を図り、数値シミュレーションを通じて著しい効率向上を示している。

ABSTRACT

Computational resource provisioning that is closer to a user is becoming increasingly important, with a rise in the number of devices making continuous service requests and with the significant recent take up of latency-sensitive applications, such as streaming and real-time data processing. Fog computing provides a solution to such types of applications by bridging the gap between the user and public/private cloud infrastructure via the inclusion of a "fog" layer. Such approach is capable of reducing the overall processing latency, but the issues of redundancy, cost-effectiveness in utilizing such computing infrastructure and handling services on the basis of a difference in their characteristics remain. This difference in characteristics of services because of variations in the requirement of computational resources and processes is termed as service heterogeneity. A potential solution to these issues is the use of Osmotic Computing -- a recently introduced paradigm that allows division of services on the basis of their resource usage, based on parameters such as energy, load, processing time on a data center vs. a network edge resource. Service provisioning can then be divided across different layers of a computational infrastructure, from edge devices, in-transit nodes, and a data center, and supported through an Osmotic software layer. In this paper, a fitness-based Osmosis algorithm is proposed to provide support for osmotic computing by making more effective use of existing Fog server resources. The proposed approach is capable of efficiently distributing and allocating services by following the principle of osmosis. The results are presented using numerical simulations demonstrating gains in terms of lower allocation time and a higher probability of services being handled with high resource utilization.

研究の動機と目的

• 計算リソース、ストレージ、遅延要件の観点から、サービスの要件が異なるファイブコンピューティング環境におけるサービスの異種性の課題に対処すること。
• エッジ、ファイブ、データセンターの各レイヤーにサービスを知的に分散させることで、リソース利用効率を向上させ、処理遅延を低減すること。
• エネルギー効率、負荷バランス、処理時間の3要素を意思決定要因として考慮する動的サービス割り当てメカニズムの開発。
• IoTやリアルタイムシステムにおける低遅延・高パフォーマンス応用を支援するため、浸透コンピューティングのパラダイムを用いた効率的なサービスオフロードを実現すること。

提案手法

• エネルギー消費、システム負荷、処理時間という3つの主要リソース特性に基づいてサービスを評価するフィットネス関数を導入する。
• 細粒度な割り当てを可能にするために、サービスをマイクロおよびマクロコンポーネントに分類する。
• エッジデバイス、移動中ノード、データセンター間でのサービス移行を管理するオสโมティックソフトウェアレイヤーを実装する。
• さまざまなワークロードおよびリソース条件下でのフィットネスベースのオスマシスアルゴリズムの性能を評価するために、数値シミュレーションを実施する。
• リアルタイムでのリソース利用可能性とサービス特性に基づき、最も適切な実行レイヤーにサービスを分散させるためのオสโมシスの原則を適用する。
• 悪意あるエンティティをシステム内の不純物とみなすことで、逆オสโมシスを導入し、侵入を検出・隔離するセキュリティ対策を提案する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 動的リソース割り当てを用いて、ファイブコンピューティングにおけるサービスの異種性を効果的に管理する方法は何か？
• RQ2 データセンターからエッジまたはファイブリソースにサービスをオフロードする意思決定を導くべき基準は何か？
• RQ3 フィットネスベースのアルゴリズムは、異種サービス環境において、割り当て効率をどの程度向上させ、サービス処理時間を短縮できるか？
• RQ4 提案されたオสโมティックコンピューティングモデルは、分散コンピューティングインfra構造におけるリソース利用効率とエネルギー効率をどの程度向上させるか？
• RQ5 信頼性のあるサービス移行を実現するためのセキュアなコンテナ化と逆オสโมシスは、ファイブおよびクラウドレイヤー間で果たす役割は何か？

主な発見

• フィットネスベースのオスマシスアルゴリズムにより、リアルタイムのリソースメトリクスに基づき、最適な実行レイヤーにサービスを知的にマッチングさせることで、サービス割り当て時間が顕著に短縮された。
• 提案手法により、リソース利用効率の高いサービスの処理確率が向上し、空き容量や冗長性が最小限に抑えられた。
• 数値シミュレーションの結果、エッジ、ファイブ、データセンターのリソースにわたる負荷のバランスが取られ、システム効率が向上した。
• 非冗長なサービス割り当てを回避することで、エネルギー効率が向上し、「グリーン・オสโมティックコンピューティング」の概念を支持する結果が得られた。
• 動的再構成により、サービス移行が強化され、オสโมティックレイヤーが変化するワークロードおよび近接要件に基づく、シームレスなサービス移動を可能にした。
• セキュリティは依然として課題であるが、悪意あるエンティティをシステムの不純物とみなす逆オสโมシスの概念は、侵入の検出と隔離に向けた有望なメカニズムを提供している。