[논문 리뷰] Managing Service-Heterogeneity using Osmotic Computing

Vishal Sharma, Kathiravan Srinivasan외 3명|arXiv (Cornell University)|2017. 04. 13.

IoT and Edge/Fog Computing참고 문헌 8인용 수 17

한 줄 요약

이 논문은 에너지, 부하 및 처리 시간을 기반으로 엣지 및 데이터센터 자원 간에 서비스를 동적으로 할당하여 퍼그 컴퓨팅 환경에서 서비스 이질성을 관리하기 위해 피트니스 기반 Osmosis 알고리즘을 제안한다. 지능적인 서비스 오프로딩을 통해 할당 시간을 단축하고 자원 활용도를 향상시켜 수치 시뮬레이션을 통해 효율성 향상이 뚜렷하게 나타남.

ABSTRACT

Computational resource provisioning that is closer to a user is becoming increasingly important, with a rise in the number of devices making continuous service requests and with the significant recent take up of latency-sensitive applications, such as streaming and real-time data processing. Fog computing provides a solution to such types of applications by bridging the gap between the user and public/private cloud infrastructure via the inclusion of a "fog" layer. Such approach is capable of reducing the overall processing latency, but the issues of redundancy, cost-effectiveness in utilizing such computing infrastructure and handling services on the basis of a difference in their characteristics remain. This difference in characteristics of services because of variations in the requirement of computational resources and processes is termed as service heterogeneity. A potential solution to these issues is the use of Osmotic Computing -- a recently introduced paradigm that allows division of services on the basis of their resource usage, based on parameters such as energy, load, processing time on a data center vs. a network edge resource. Service provisioning can then be divided across different layers of a computational infrastructure, from edge devices, in-transit nodes, and a data center, and supported through an Osmotic software layer. In this paper, a fitness-based Osmosis algorithm is proposed to provide support for osmotic computing by making more effective use of existing Fog server resources. The proposed approach is capable of efficiently distributing and allocating services by following the principle of osmosis. The results are presented using numerical simulations demonstrating gains in terms of lower allocation time and a higher probability of services being handled with high resource utilization.

연구 동기 및 목표

• 서비스의 계산, 저장 및 지연 시간 요구 사항이 다양함에 따라 퍼그 컴퓨팅 환경에서 발생하는 서비스 이질성 문제를 해결한다.
• 엣지, 퍼그 및 데이터센터 계층 간에 지능적으로 서비스를 분배하여 자원 활용도를 향상시키고 처리 지연 시간을 줄인다.
• 에너지 효율성, 부하 균형 및 처리 시간을 핵심 의사결정 요소로 고려하는 동적 서비스 할당 메커니즘을 개발한다.
• IoT 및 실시간 시스템에서 저지연, 고성능 응용 프로그램을 지원하기 위해 삼투 컴퓨팅 패러다임을 활용해 효율적인 서비스 오프로딩을 가능하게 한다.

제안 방법

• 에너지 소비, 시스템 부하 및 처리 시간이라는 세 가지 핵심 자원 특성에 기반해 서비스를 평가하는 피트니스 함수를 도입한다.
• 세분화된 할당을 가능하게 하기 위해 서비스를 마이크로 및 마크로 컴포넌트로 분류한다.
• 엣지 장치, 이동 중인 노드 및 데이터센터 간의 서비스 마이그레이션을 관리하는 삼투 소프트웨어 레이어를 구현한다.
• 다양한 워크로드 및 자원 조건 하에서 피트니스 기반 Osmosis 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 수치 시뮬레이션을 수행한다.
• 실시간 자원 가용성 및 서비스 특성에 기반해 가장 적합한 실행 계층에 서비스를 분배하기 위해 삼투 원리를 적용한다.
• 악성 실체를 시스템의 오염 물질로 간주함으로써 역삼투를 제안함으로써 보안 고려 사항을 통합하여 침입을 탐지하고 격리한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 동적 자원 할당을 통해 퍼그 컴퓨팅 환경에서 서비스 이질성을 효과적으로 관리할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 데이터센터에서 엣지 또는 퍼그 자원으로 서비스를 오프로딩할지 결정하는 데 있어 고려해야 할 기준은 무엇인가?
• RQ3 피트니스 기반 알고리즘이 이질적인 서비스 환경에서 할당 효율성을 얼마나 향상시키고 서비스 처리 시간을 단축시킬 수 있는가?
• RQ4 제안된 삼투 컴퓨팅 모델은 분산 컴퓨팅 인fra에서 자원 활용도와 에너지 효율성을 어떻게 향상시키는가?
• RQ5 보안 컨테이너화 및 역삼투는 퍼그 및 클라우드 계층 간 신뢰할 수 있는 서비스 마이그레이션을 어떻게 가능하게 하는가?

주요 결과

• 피트니스 기반 Osmosis 알고리즘은 실시간 자원 메트릭에 기반해 서비스를 최적의 실행 계층에 스마트하게 매칭시킴으로써 서비스 할당 시간을 크게 단축시킨다.
• 제안된 접근법은 자원 활용도가 높은 서비스를 처리할 확률을 높여 비활성 용량과 중복을 최소화한다.
• 수치 시뮬레이션 결과, 알고리즘이 엣지, 퍼그 및 데이터센터 자원 간의 부하 균형을 통해 시스템 효율성을 향상시킨다.
• 중복되지 않는 서비스 할당을 방지함으로써 에너지 효율성이 향상되어 '그린 삼투 컴퓨팅' 개념을 뒷받침한다.
• 동적 재구성 덕분에 서비스 마이그레이션이 향상되었으며, 삼투 레이어가 변화하는 워크로드 및 근접성 요구 사항에 따라 서비스를 원활하게 이동시킨다.
• 보안은 여전히 도전 과제이지만, 악성 실체를 시스템 오염 물질로 간주함으로써 역삼투 개념은 침입 탐지 및 격리에 유망한 메커니즘을 제공한다.