[논문 리뷰] Big Data Analytics for Large Scale Wireless Networks: Challenges and Opportunities

Hong‐Ning Dai, Raymond Chi-Wing Wong외 3명|arXiv (Cornell University)|2019. 09. 02.

IoT and Edge/Fog Computing참고 문헌 201인용 수 58

한 줄 요약

본 논문은 대규모 무선 네트워크를 위한 빅데이터 분석(BDA)을 조사하고, BDA 프로세스를 네 가지 단계로 구성하며 네 가지 대표적 네트워크 유형에서 BDA를 분석한다.

ABSTRACT

The wide proliferation of various wireless communication systems and wireless devices has led to the arrival of big data era in large scale wireless networks. Big data of large scale wireless networks has the key features of wide variety, high volume, real-time velocity and huge value leading to the unique research challenges that are different from existing computing systems. In this paper, we present a survey of the state-of-art big data analytics (BDA) approaches for large scale wireless networks. In particular, we categorize the life cycle of BDA into four consecutive stages: Data Acquisition, Data Preprocessing, Data Storage and Data Analytics. We then present a detailed survey of the technical solutions to the challenges in BDA for large scale wireless networks according to each stage in the life cycle of BDA. Moreover, we discuss the open research issues and outline the future directions in this promising area.

연구 동기 및 목표

• 대규모 무선 네트워크를 위한 빅데이터 분석의 4단계 생애주기(데이터 수집, 전처리, 저장, 분석)를 정의한다.
• 무선 네트워크 유형(모바일, 차량, 모바일 소셜, IoT)별로 BDA 도전과 해결책을 분류한다.
• 대규모 무선 생태계에서 BDA의 열린 연구 문제와 향후 방향을 식별한다.

제안 방법

• 키워드 기반 검색과 역확인(백워드 및 포워드 스노볼링)을 이용한 2002-2018년의 249편 참고문헌에 대한 체계적 문헌조사.
• 네트워크 유형 네 가지(모바일, 차량, 모바일 소셜, IoT)와 BDA 단계를 정렬한 분류체계(태고) 개발.
• 각 BDA 단계와 네트워크 유형에 대한 데이터 소스, 필요성 및 해결책을 종합적으로 제시.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 대규모 무선 네트워크에서 BDA를 주도하는 핵심 데이터 소스와 필요성은 무엇인가?
• RQ2 데이터 수집, 전처리, 저장 및 분석은 서로 다른 무선 네트워크 유형에서의 도전에 어떻게 대응하는가?
• RQ3 대규모 무선 네트워크를 위한 BDA의 열린 연구 문제와 향후 방향은 무엇인가?
• RQ4 IoT 맥락이 다른 네트워크에 비해 BDA 접근 방식에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 대규모 무선 시스템의 운영, 보안 및 관리 개선을 위한 BDA 기술의 최신 현황은 무엇인가?

주요 결과

• 무선 네트워크의 빅데이터는 용량(volume), 다양성(variety), 속도(velocity), 가치(value)의 4V를 보이며, 데이터 흐름은 다수의 소스와 실시간 요구를 포괄한다.
• 데이터 수집, 전처리, 저장, 분석의 4단계 생애주기와 단계 간 피드백이 워크플로우와 그 도전 과제를 포착한다.
• IoT와 HetNet이 이질적 데이터와 실시간 필요성으로 인해 BDA 연구의 핫스팟으로 부상한다.
• BDA의 이점으로는 QoS/QoE 향상, 비용 및 에너지 최적화, 네트워크 보안, 스마트 ITS/교통 관리가 있다.
• 데이터 소스는 모바일 네트워크, 차량 네트워크, MSN, IoT를 포괄하며 각기 고유한 데이터 유형과 지연 제약이 있다.
• 연구는 데이터 표현, 수집, 전송, 저장 및 분석 전반에 걸친 열린 문제점과 향후 방향을 제시한다.