[논문 리뷰] SDFog: A Software Defined Computing Architecture for QoS Aware Service Orchestration over Edge Devices

Harshit Gupta, Shubha Brata Nath외 2명|arXiv (Cornell University)|2016. 09. 05.

IoT and Edge/Fog Computing참고 문헌 7인용 수 28

한 줄 요약

SDFog는 소프트웨어 정의 퍼그(SDN), 네트워크 기능 가상화(NFV), 그리고 서비스 지향 컴퓨팅을 통합하여 엣지 디바이스를 통해 분산 서비스의 QoS 인식 오케스트레이션을 가능하게 하는 소프트웨어 정의 퍼그(SDFog) 아키텍처를 제안한다. 퍼그 자원을 관리 가능한 서비스로 추상화하고, 중심 집중식 컨트롤러를 통해 가상 네트워크 기능을 활용해 QoS 제약이 있는 흐름을 스케줄링함으로써, 네트워크 혼잡 상황에서도 일관된 사용자 경험 품질을 보장한다. 스마트 홈 사용 사례를 통해 검증되었으며, 영상 품질 지표가 향상됨을 입증하였다.

ABSTRACT

Cloud computing revolutionized the information technology (IT) industry by offering dynamic and infinite scaling, on-demand resources and utility-oriented usage. However, recent changes in user traffic and requirements have exposed the shortcomings of cloud computing, particularly the inability to deliver real-time responses and handle massive surge in data volumes. Fog computing, that brings back partial computation load from the cloud to the edge devices, is envisioned to be the next big change in computing, and has the potential to address these challenges. Being a highly distributed, loosely coupled and still in the emerging phase, standardization, quality-of-service management and dynamic adaptability are the key challenges faced by fog computing research fraternity today. This article aims to address these issues by proposing a service-oriented middleware that leverages the convergence of cloud and fog computing along with software defined networking (SDN) and network function virtualization (NFV) to achieve the aforementioned goals. The proposed system, called "Software Defined Fog" (SDFog), abstracts connected entities as services and allows applications to orchestrate these services with end-to-end QoS requirements. A use-case showing the necessity of such a middleware has been presented to show the efficacy of the SDN-based QoS control over the Fog. This article aims at developing an integrated system to realize the software-defined control over fog infrastructure.

연구 동기 및 목표

• 신속하게 발전하는 퍼그 컴퓨팅 환경에서 QoS 관리, 동적 적응성, 표준화 문제를 해결하기 위해.
• 통합 미들웨어 계층을 통해 분산된 퍼그 자원—계산, 스토리지, 네트워크—에 대한 중앙집중식 소프트웨어 정의 제어를 가능하게 하기 위해.
• 응용 프로그램 수준의 제약 조건에 기반해 서비스 간 흐름을 동적으로 스케줄링함으로써 종단 간 QoS 인식 서비스 오케스트레이션을 지원하기 위해.
• 실시간, 지연 민감도가 높은 응용 프로그램 예를 들어 영상 스트리밍과 같이, 가상 네트워크 기능(VNFs)을 활용해 QoS 유지를 가능하게 할 수 있는지 검증하기 위해.
• 서비스 지향 추상화를 통해 SDN의 네트워크 제어와 퍼그 컴퓨팅의 분산형, 이질적인 인프라 간 격차를 메우기 위해.

제안 방법

• 엔티티—엔드 디바이스, 서버, 네트워크 노드—를 모두 첫 번째 등급의 서비스로 추상화하고, 탐색성과 관리 가능성을 위한 메타데이터를 부여하기 위해.
• 퍼그 연속체 전반에 걸쳐 서비스 탐색, QoS 인식 흐름 생성, VNF 인스턴스화를 관리하는 논리적으로 중심 집중식 SDFog 컨트롤러를 구현하기 위해.
• 응용 프로그램 요청에 QoS 애너테이션을 사용해 요구 성능 지표(예: 지연, 대역폭)를 명시하고, 컨트롤러가 이를 저수준 자원 할당으로 변환하기 위해.
• 네트워크 기능 가상화(NFV)를 활용해 네트워크 경로의 전략적 지점에 QoS 유지 VNF(예: 트래픽 형상 조절, 데이터 중복 제거)를 배포하기 위해.
• 대규모 분산 퍼그 환경에서의 확장성과 동적 재구성 지원을 위해 다중 도메인 컨트롤러 아키텍처를 활용하기 위해.
• 응용 프로그램이 QoS 애너테이션된 작업을 제출하고 자동 오케스트레이션을 통해 보장된 서비스 제공을 수신할 수 있도록 북상 인터페이스를 활용하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 소프트웨어 정의 제어를 네트워크 계층을 초월해 퍼그 컴퓨팅 환경에서 계산 및 스토리지 자원까지 확장할 수 있는가?
• RQ2 서비스 지향 미들웨어가 다양한 엣지 디바이스를 통해 분산 서비스의 QoS 인식 오케스트레이션을 효과적으로 가능하게 할 수 있는가?
• RQ3 가상 네트워크 기능(VNFs)이 혼잡한 퍼그 네트워크에서 영상 품질 및 전달 신뢰성 등의 QoS 지표를 얼마나 향상시킬 수 있는가?
• RQ4 다양한 네트워크 부하 조건 하에서 QoS 인식 라우팅은 최선의 노력 라우팅 대비 종단 간 사용자 경험 품질(QoE) 측면에서 어떻게 비교되는가?
• RQ5 이동성과 변화하는 네트워크 조건를 고려할 때, 동적 서비스 탐색, 배포, 상태 마이그레이션을 지원하기 위해 필요한 메커니즘은 무엇인가?

주요 결과

• SDFog 아키텍처는 네트워크 혼잡 상황에서도 일관된 성능을 보장하면서 엣지 디바이스를 통해 서비스의 QoS 인식 오케스트레이션을 성공적으로 구현하였다.
• 스마트 홈 사용 사례에서 QoS 인식 라우팅은 동일한 부하 조건 하에서 평균 SSIM 0.85를 유지한 반면, 최선의 노력 라우팅은 평균 SSIM이 0.6 이하로 악화되었다.
• 프로토타입은 VNF가 고밀도 혼잡 상황에서 영상 품질을 유지하고 TCP 연결 끊김을 방지하는 데 효과적으로 기여했음을 입증하였다. 이는 최선의 노력 시나리오에서 발생한 문제였다.
• 지연을 줄이고 데이터 전달 신뢰성을 향상시키기 위해 최적의 네트워크 지점에 VNF를 동적으로 배치함으로써 종단 간 QoE를 향상시켰다.
• 서비스 탐색 및 동적 배포 메커니즘은 변화하는 네트워크 조건와 사용자 이동성에 유연하게 대응하여 응용 프로그램의 지속성을 유지했다.
• SDN, NFV, SOA를 통합한 미들웨어 계층의 통합은 퍼그 인프라에 대한 고수준 정책 기반 제어를 가능하게 하여 구성 및 관리의 단순화를 이뤘다.