[論文レビュー] Towards Enabling Novel Edge-Enabled Applications

João Leitão, Pedro Ákos Costa+2 more|arXiv (Cornell University)|May 17, 2018

Cloud Computing and Resource Management参考文献 50被引用数 8

ひとこと要約

本論文は、従来のIoT中心のモデルにとどまらない、既存の多様なエッジリソースを活用したハイブリッドクラウド/エッジアーキテクチャを通じて、新しいユーザ中心のアプリケーションを可能にする研究アジェンダを提唱する。計算オフロード、動的データレプリケーション、分散型自己管理、セキュリティの分野における主な課題を特定し、ランタイムオーバーヘッドを最小限に抑え、強力な一貫性保証を実現するスケーラブルで安全かつ知能的なエッジネイティブアプリケーションを支援する新しいシステム設計の必要性を主張する。

ABSTRACT

Edge computing has emerged as a distributed computing paradigm to overcome practical scalability limits of cloud computing. The main principle of edge computing is to leverage on computational resources outside of the cloud for performing computations closer to data sources, avoiding unnecessary data transfers to the cloud and enabling faster responses for clients. While this paradigm has been successfully employed to improve response times in some contexts, mostly by having clients perform pre-processing and/or filtering of data, or by leveraging on distributed caching infrastructures, we argue that the combination of edge and cloud computing has the potential to enable novel applications. However, to do so, some significant research challenges have to be tackled by the computer science community. In this paper, we discuss different edge resources and their potential use, motivated by envisioned use cases. We then discuss concrete research challenges that are in the critical path towards realizing our edge vision. We conclude by proposing a research agenda to allow the full exploitation of the potential for the emerging hybrid cloud/edge paradigm.

研究の動機と目的

• 専用のIoTインfraストラクチャにとどまらない、既存の多様なエッジリソースの全範囲を特定および特徴づけること。
• Fog や Mist などの現在のエッジコンピューティングモデルの限界を是正すること（例：IoTに偏った設計、ハードウェア依存性）。
• 広範で分散化された環境において、動的にエッジリソースを活用する新しいタイプのユーザ中心でインタラクティブなアプリケーションを可能にすること。
• 大規模な環境におけるデータ管理およびシステム運用におけるスケーラビリティと一貫性のボトルネックを克服すること。
• 大規模かつ多様なエッジデプロイメントを効果的に管理する分散型、自己管理型、セキュアなメカニズムを開発すること。

提案手法

• クライアントデバイス、ネットワークノード、エッジサーバーを含む多様なエッジコンポONENTを動的に組み合わせてアプリケーションを構成するハイブリッドクラウド/エッジアーキテクチャのビジョンを提示する。
• エッジ対応アプリケーション設計の基本的ブロックとしての、特にフィルタリング、集約、要約の計算ワークロードの分類を導入する。
• 因果的一貫性の保証を伴う、スケーラブルな部分的レプリケーションメカニズムを提唱する。これは数千のエッジレプリカにスケーリング可能である。
• 中央集権的な監視およびオ케ストレーションに依存を減らすために、分散型で階層的な自己管理制御システムを推進する。
• 分散型エッジ環境における知的で局所的なデプロイおよび設定意思決定を可能にするため、機械学習の統合を提言する。
• エンドツーエンドのデータ保護および検証可能な計算を実現するため、信頼できるハードウェアと高度な暗号技術（例：検索可能な対称暗号、同型暗号）の活用を勧告する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 既存の多様なエッジリソースを、従来のIoTユースケースにとどまらない、新しいユーザ中心のアプリケーションを可能にする方法として、体系的に統合するにはどうすればよいか？
• RQ2 エッジに効率的にオフロード可能な基本的な計算パターン（例：フィルタリング、集約）は何か。また、それらを自動デプロイに適した分類にどう分類できるか？
• RQ3 因果的一貫性を維持しながら、多数の小さなエッジベースのレプリカをサポートするため、データレプリケーションをどのようにスケーリングできるか？
• RQ4 大規模なエッジアプリケーションを持続可能に運用するために必要な、分散型で階層的な自己管理メカニズムは何か？
• RQ5 信頼できない分散型エッジ環境において、データ機密性、完全性、検証可能性を確保するための暗号技術および信頼できるハードウェアメカニズムは何か？

主な発見

• Fog や Mist などの既存のエッジコンピューティングモデルは、IoTに特化しており、ハードウェア依存性が高いため、汎用的かつユーザ中心のアプリケーションには不十分である。
• フィルタリングと集約は、効率的にエッジにオフロード可能な基本的で明確に区別できる計算パターンであり、低遅延処理を可能にする。
• 因果的一貫性を伴う部分的レプリケーションは、エッジ環境におけるスケーラブルなデータ管理の基盤として実現可能であり、因果的＋一貫性に関する既存の研究が強固な出発点を提供している。
• 将来的なエッジアプリケーションのスケーラビリティと多様性を管理するには、分散型自己管理システムが不可欠であり、運用担当者の負担を軽減する。
• 信頼できるハードウェアと高度な暗号技術は、パフォーマンスを犠牲にせずに、信頼できないエッジノード間でデータのセキュリティと検証可能性を確保するために不可欠である。
• エッジシステムにおける分散型意思決定のための機械学習統合は、まだ未解決の課題であり、モデル学習および推論の分散化を実現するためのさらなる研究が求められる。