[논문 리뷰] Fog Computing Approaches in Smart Cities: A State-of-the-Art Review

Maryam Songhorabadi, Morteza Rahimi외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 11. 30.

Smart Cities and TechnologiesEngineering참고 문헌 92인용 수 18

한 줄 요약

이 논문은 스마트 시티에서의 안개 계산(fog computing) 접근법에 대한 체계적 문헌 리뷰(SLR)를 제시하며, 서비스 기반, 자원 기반, 응용 기반의 세 단계 분류 체계를 제안한다. 평가 요소, 도구, 알고리즘, 과제를 분석한다. 클라우드 중심 모델의 주요 한계를 규명하고, 실시간 도시 응용 프로그램을 위한 지연 시간 감소, 보안성 향상, 신뢰성 향상에서 안개 계산의 역할을 강조한다.

ABSTRACT

These days, the development of smart cities, specifically in location-aware, latency-sensitive, and security-crucial applications (such as emergency fire events, patient health monitoring, or real-time manufacturing) heavily depends on a more advance computing paradigms that can address these requirements. In this regard, fog computing, a robust cloud computing complement, plays a preponderant role by virtue of locating closer to the end-devices. Nonetheless, utilized approaches in smart cities are frequently cloud-based, which causes not only the security and time-sensitive services to suffer but also its flexibility and reliability to be restricted. So as to obviate the limitations of cloud and other related computing paradigms such as edge computing, this paper proposes a systematic literature review (SLR) for the state-of-the-art fog-based approaches in smart cities. Furthermore, according to the content of the reviewed researches, a taxonomy is proposed, falls into three classes, including service-based, resource-based, and application-based. This SLR also investigates the evaluation factors, used tools, evaluation methods, merits, and demerits of each class. Types of proposed algorithms in each class are mentioned as well. Above all else, by taking various perspectives into account, comprehensive and distinctive open issues and challenges are provided via classifying future trends and issues into practical sub-classes.

연구 동기 및 목표

• 저지연, 고보안, 실시간 반응이 요구되는 스마트 시티 응용 프로그램에서 클라우드 중심 컴퓨팅의 한계를 해결하기 위해.
• 체계적 문헌 리뷰(SLR)를 통해 기존 스마트 시티 환경에서의 안개 계산 접근법을 식별하고 분류하기 위해.
• 서비스, 자원, 응용 차원을 기반으로 한 안개 계산 접근법에 대한 종합적인 분류 체계를 제안하기 위해.
• 스마트 시티를 위한 현재 안개 계산 연구에서 사용되는 강점, 약점, 도구, 방법을 평가하기 위해.
• 스마트 시티 구현을 위한 안개 계산 분야에서의 열린 연구 과제와 향후 트렌드를 식별하기 위해.

제안 방법

• 스마트 시티에서의 안개 계산을 다룬 97篇의 동료 심사 논문 및 arXiv 자료를 대상으로 체계적 문헌 리뷰(SLR)를 수행하였다.
• 세 가지 유형의 분류 체계를 제안: 서비스 기반(예: 서비스 조합, QoS), 자원 기반(예: 자원 할당, 스케줄링), 응용 기반(예: 헬스케어, 교통 관리).
• 지연 시간, 에너지 효율성, 보안성, 신뢰성 등 평가 요소를 검토된 논문들 간에 분석하였다.
• 사용된 도구 및 시뮬레이션 플랫폼(예: NS-3, OMNeT++, CloudSim)을 분류하고, 안개 계산 시뮬레이션에 대한 적합성을 평가하였다.
• 각 카테고리에서 사용된 알고리즘을 식별하고 분류하였으며, 히ュ리스틱, 메타 히ュ리스틱, 기계 학습 기반 접근법을 포함하였다.
• 세 분류 체계에 걸쳐 실용적이고 이론적인 문제를 하위 분류하여 열린 과제와 향후 연구 방향을 통합 분석하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 스마트 시티에서 안개 계산의 주요 응용 분야는 무엇이며, 이는 시스템 설계에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ2 기존의 안개 계산 접근법은 스마트 시티 환경에서 서비스, 자원, 응용을 어떻게 분류하고 카테고리화하는가?
• RQ3 스마트 시티를 위한 안개 계산 연구에서 가장 흔히 사용되는 평가 지표, 도구, 시뮬레이션 프레임워크는 무엇인가?
• RQ4 스마트 시티 구현에서 클라우드 및 엣지 컴퓨팅과 비교했을 때 안개 계산의 주요 장점과 한계는 무엇인가?
• RQ5 스마트 시티를 위한 안개 계산에서 가장 중요한 열린 과제와 향후 연구 방향은 무엇인가?

주요 결과

• 안개 계산은 비상 대응, 실시간 환자 모니터링 등 시간 민감도가 높은 도시 응용 프로그램에서 지연 시간을 크게 감소시키고 신뢰성을 향상시킨다.
• 서비스 기반 카테고리가 연구에서 지배적이며, 스마트 시티 환경에서 QoS 인식 서비스 조합 및 동적 서비스 탐색에 초점이 맞춰져 있다.
• 자원 기반 접근법은 계산 및 통신 자원의 효율적 할당과 스케줄링을 중시하며, 일반적으로 히ュ리스틱 또는 메타 히ュ리스틱 알고리즘을 사용한다.
• 응용 기반 연구는 헬스케어, 교통 제어, 산업 자동화 분야에서 높은 잠재력을 보이며, 실시간 데이터 처리가 핵심 추진 요소이다.
• NS-3 및 CloudSim과 같은 시뮬레이션 도구는 널리 사용되지만, 표준화된 벤치마크와 재현 가능한 평가 프레임워크의 부족이 여전히 문제로 남아 있다.
• 주요 열린 과제로는 탈중앙화된 안개 노드에서의 보안 및 프라이버시, 이질적 시스템 간의 상호운용성, 대규모 배포에서의 에너지 효율성 향상이 있다.