[論文レビュー] Towards Mission-Critical Control at the Edge and Over 5G

Per Skarin, William Tärneberg+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 6, 2018

Energy Efficient Wireless Sensor Networks被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、5G、IoT、およびクラウドネイティブ制御システムを統合した完全に動作するエッジクラウドテストベッドを提示する。モデル予測制御（MPC）がエッジノード間で動的に再配置可能であり、ジャイターや遅延が最小限に抑えられ、ノイズや設定値の変更が激しい状況下でも、オフラインプラントや遠隔クラウドの配置に比べ、安定性と応答性に優れることを実証した。

ABSTRACT

With the emergence of industrial IoT and cloud computing, and the advent of 5G and edge clouds, there are ambitious expectations on elasticity, economies of scale, and fast time to market for demanding use cases in the next generation of ICT networks. Responsiveness and reliability of wireless communication links and services in the cloud are set to improve significantly as the concept of edge clouds is becoming more prevalent. To enable industrial uptake we must provide cloud capacity in the networks but also a sufficient level of simplicity and self-sustainability in the software platforms. In this paper, we present a research test-bed built to study mission-critical control over the distributed edge cloud. We evaluate system properties using a conventional control application in the form of a Model Predictive Controller. Our cloud platform provides the means to continuously operate our mission-critical application while seamlessly relocating computations across geographically dispersed compute nodes. Through our use of 5G wireless radio, we allow for mobility and reliably provide compute resources with low latency, at the edge. The primary contribution of this paper is a state-of-the art, fully operational test-bed showing the potential for merged IoT, 5G, and cloud. We also provide an evaluation of the system while operating a mission-critical application and provide an outlook on a novel research direction.

研究の動機と目的

• 時間的に敏感でミッションクリティカルな制御アプリケーションを分散型エッジクラウド環境に展開可能かどうかを評価すること。
• 中央集権型データセンターおよびプラント内に統合されたモノリシックシステムが、遅延、ジャイターやシステムのレジリエンスの面で抱える制限を是正すること。
• 安定性を損なわず、地理的に分散されたエッジノード間で制御アプリケーションのランタイム動的再構成を可能にすること。
• 5Gおよびエッジインfraストラクチャを用いて、リアルワールドのネットワーク環境下でのクラウドネイティブ制御システムの性能を評価すること。
• 制御システムと分散クラウドプラットフォームの相互作用を研究するための再現可能で観察可能なテストベッドを構築すること。

提案手法

• 5G無線アクセス、分散エッジクラウドノード、および物理的制御プラント（ボールを乗せた逆転ビーム）を統合したマルチティアのテストベッドを構築した。
• モデル予測制御（MPC）をクラウドネイティブアプリケーションとして展開し、エッジノード、プラント内に配置されたRaspberry Pi、およびAWSインスタンスで実行した。
• エッジ制御ループのエンドツーエンド遅延を10ms未塔、ジャイタを低く保つために、5Gの超信頼性低遅延通信（URLLC）を活用した。
• ランタイム中にMPC制御をエッジノード間で移行させることで動的再構成を実装し、レジリエンスと性能を評価した。
• プラント、エッジ、クラウドの各配置地点で、実行時間、ネットワーク遅延、制御安定性を測定した。
• 時間系列データを用いて、高ノイズおよび設定値変更のシナリオ下での制御安定性を分析し、実現可能性と解の収束性を比較した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 5G対応エッジクラウドインfraストラクチャ上に、ミッションクリティカルな制御アプリケーションを信頼性高くかつ迅速に展開可能か？
• RQ2 エッジ、プラント、または遠隔クラウドに配置した場合、モデル予測制御（MPC）の性能はどのように変化するか？
• RQ3 システムの安定性を損なわず、または過度なジャイタを引き起こさずに、制御アプリケーションのランタイム動的再構成をどの程度達成できるか？
• RQ4 ネットワーク遅延とジャイタは、リアルタイム制御シナリオにおけるMPCの実現可能性と解の収束性にどのような影響を及えるか？
• RQ5 計算負荷とノイズは、異なる配置場所における制御安定性にどのような影響を及えるか？

主な発見

• エッジノードは、高ノイズおよび設定値変更の状況下でも、ボールをビーム上に安定して制御できたが、プラント内に配置された制御は計算過負荷により失敗した。
• AWSクラウドインスタンスでは、高い計算能力を有していたが、ネットワーク遅延とジャイタの影響により、MPCの妥当な解が繰り返し見つからず、ボールがビームから落下した。
• エッジノードではMPC最適化イテレーションを80msで完了したが、AWSでは40msであった。しかし、エッジノードの低い遅延とジャイタが、AWSで失敗した安定した制御を可能にした。
• プラント内では、MPCが妥当な解を発見できない場合、実行時間が50msのサンプリング周期を超えており、深刻な計算ボトルネックが生じていた。
• エッジノード間での制御のランタイム動的再構成が、安定性の喪失や顕著な性能劣化を伴わず、成功裏に実現された。
• 本システムは、エッジクラウドの展開が、伝統的な展開方法が失敗するような厳しい条件下でも、遅延に敏感でミッションクリティカルな制御アプリケーションの信頼性ある運用を可能にすることを示した。