[논문 리뷰] Edge-as-a-Service: Towards Distributed Cloud Architectures

Blesson Varghese, Nan Wang외 2명|arXiv (Cornell University)|2017. 10. 27.

IoT and Edge/Fog Computing참고 문헌 13인용 수 19

한 줄 요약

이 논문은 경계 노드를 가벼운 발견 프로토콜과 확장 가능한 자원 프로비저닝을 통해 공개적으로 접근 가능하게 함으로써 분산 클라우드 아키텍처를 가능하게 하는 새로운 플랫폼인 엣지 애즈 어 서비스(EaaS)를 제안한다. 실제 온라인 게임 사용 사례에서 응용 프로그램 지연 시간을 40%~60% 감소시키고 클라우드 데이터 트래픽을 최대 95%까지 줄이며, 플랫폼 오버헤드는 6% 미만을 기록한다.

ABSTRACT

We present an Edge-as-a-Service (EaaS) platform for realising distributed cloud architectures and integrating the edge of the network in the computing ecosystem. The EaaS platform is underpinned by (i) a lightweight discovery protocol that identifies edge nodes and make them publicly accessible in a computing environment, and (ii) a scalable resource provisioning mechanism for offloading workloads from the cloud on to the edge for servicing multiple user requests. We validate the feasibility of EaaS on an online game use-case to highlight the improvement in the QoS of the application hosted on our cloud-edge platform. On this platform we demonstrate (i) low overheads of less than 6%, (ii) reduced data traffic to the cloud by up to 95% and (iii) minimised application latency between 40%-60%.

연구 동기 및 목표

• 경계 노드를 공개적으로 접근 가능하고 관리 가능하게 하여 클라우드 생태계에 통합하는 데 도전 과제를 해결하기 위해.
• 클라우드에서 경계 노드로 응용 프로그램 오프로딩을 가능하게 하여 서비스 품질(QoS)을 향상시키기 위해.
• 동적 작업 로드의 프로비저닝을 지원하는 확장 가능하고 가벼운 플랫폼을 개발하기 위해.
• 특히 위치 기반 온라인 게임을 포함한 실제 사용 사례에서 EaaS의 타당성을 검증하기 위해.

제안 방법

• EaaS 플랫폼은 클라우드 레이어(응용 프로그램 서버), 엣지 노드 레이어(Raspberry Pi 기반 엣지 노드), 디바이스 레이어(사용자 기기)로 구성된 삼단계 아키텍처를 사용한다.
• 마스터 노드 컨트롤러는 공용 IP, 열려 있는 포트, 코ordinating 정보를 기반으로 엣지 노드를 식별하고 등록하는 발견 프로토콜을 통해 엣지 노드를 관리한다.
• 플랫폼은 컨테이너 기반 자원 프로비저닝 메커니즘을 활용하여 엣지 노드에서 컨테이너의 동적 실행, 시작, 정지 및 종료를 가능하게 한다.
• 핵심 생성 모듈은 고립된 컨테이너 환경을 위한 공개-비공개 키 쌍을 발급하여 보안을 강화한다.
• 모니터링 모듈은 설정 가능한 간격으로 엣지 노드의 CPU 및 메모리 사용량 메트릭을 수집한다.
• 초기 배포는 중앙 집중식 컨트롤러를 사용하며, 향후 확장성을 향상시키기 위해 분산 모니터링으로 이관할 계획이다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 분산 클라우드 아키텍처에서 경계 노드를 어떻게 발견하고 공개적으로 접근 가능하게 할 수 있는가?
• RQ2 자원 프로비저닝을 위해 중앙 집중식 컨트롤러를 통해 경계 노드를 관리할 경우 성능 오버헤드는 어느 정도인가?
• RQ3 실제 워크로드에서 EaaS는 응용 프로그램 지연 시간과 클라우드로의 데이터 트래픽을 어느 정도 줄일 수 있는가?
• RQ4 특히 컨테이너 관리 및 네트워크 오버헤드 측면에서 EaaS 플랫폼은 증가하는 워크로드에 어떻게 스케일링되는가?
• RQ5 EaaS는 온라인 게임과 같은 실시간, 지연 민감도가 높은 응용 프로그램을 엣지 오프로딩을 통해 효과적으로 지원할 수 있는가?

주요 결과

• EaaS 플랫폼은 경계 노드 운영을 관리하는 데 총 오버헤드가 6% 미만이며, 컨테이너 실행 시 오버헤드가 가장 높아 5.90%를 기록한다.
• 위치 기반 온라인 게임 사용 사례에서 최대 1024명의 사용자에 대해 응용 프로그램 지연 시간이 40%~60% 감소하였다.
• 워크로드 오프로딩에 EaaS를 사용할 경우 엣지 노드와 클라우드 간 데이터 트래픽 평균 감소율이 95%에 달하였다.
• 컨테이너 실행 시간은 1분 이내였으며, 시작/정지 작업은 5초 이내로 완료되었고 종료는 거의 7초 만에 이루어졌다.
• 플랫폼은 엣지 노드당 최대 50개의 컨테이너까지 스케일링 가능성을 입증하였으며, 자원 고갈이 발생하기 전까지 안정적으로 작동하였다.
• 결과적으로 EaaS가 효율적이고 저지연, 대역폭 효율적인 분산 클라우드 아키텍처를 실현하는 데 타당함을 확인하였다.