[논문 리뷰] Towards Enabling Novel Edge-Enabled Applications

João Leitão, Pedro Ákos Costa외 2명|arXiv (Cornell University)|2018. 05. 17.

Cloud Computing and Resource Management참고 문헌 50인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 기존의 IoT 중심 모델을 초월해 이질적인 엣지 자원을 활용하는 하이브리드 클라우드/엣지 아키텍처를 통해 새로운 사용자 중심 애플리케이션을 가능하게 하는 연구 계획을 제안한다. 계산 이송, 동적 데이터 복제, 탈중앙화된 자율 관리, 보안 등의 핵심 과제를 규명하며, 런타임 오버헤드를 최소화하고 강력한 일致성 보장을 제공하는 확장성 있고, 안전하며, 지능적인 엣지 네이티브 애플리케이션을 지원하는 새로운 시스템 설계를 주장한다.

ABSTRACT

Edge computing has emerged as a distributed computing paradigm to overcome practical scalability limits of cloud computing. The main principle of edge computing is to leverage on computational resources outside of the cloud for performing computations closer to data sources, avoiding unnecessary data transfers to the cloud and enabling faster responses for clients. While this paradigm has been successfully employed to improve response times in some contexts, mostly by having clients perform pre-processing and/or filtering of data, or by leveraging on distributed caching infrastructures, we argue that the combination of edge and cloud computing has the potential to enable novel applications. However, to do so, some significant research challenges have to be tackled by the computer science community. In this paper, we discuss different edge resources and their potential use, motivated by envisioned use cases. We then discuss concrete research challenges that are in the critical path towards realizing our edge vision. We conclude by proposing a research agenda to allow the full exploitation of the potential for the emerging hybrid cloud/edge paradigm.

연구 동기 및 목표

• 전용 IoT 인fra구조를 초월해 존재하는 이질적인 엣지 자원의 전반적인 스펙트럼을 식별하고 특성화하기.
• 기존 엣지 컴퓨팅 모델(예: 퍼그, 미스트)의 한계를 해결하기 위해, 과도하게 IoT 중심이면서 하드웨어에 의존하는 경향이 있는 모델의 제약을 해결하기.
• 넓고 분산된 환경에서 동적으로 엣지 자원을 활용하는 새로운 유형의 사용자 중심형, 상호작용형 애플리케이션을 가능하게 하기.
• 대규모 환경에서의 데이터 관리 및 시스템 운영에 발생하는 확장성과 일致성의 병목 현상을 극복하기.
• 대규모 이질적 엣지 배포 환경을 효과적으로 관리하기 위한 탈중앙화된, 자율적이고 안전한 메커니즘 개발하기.

제안 방법

• 클라이언트 디바이스, 네트워크 노드, 엣지 서버를 포함한 다양한 엣지 구성 요소를 동적으로 조합하여 애플리케이션을 구성하는 하이브리드 클라우드/엣지 아키텍처의 비전을 제안한다.
• 특히 필터링, 집계, 요약과 같은 계산 워크로드의 분류 체계를 도입하여 엣지 인식 애플리케이션 설계의 기본 구성 요소로 삼는다.
• 인과 일치성 보장을 제공하면서 수천 개의 엣지 복제본에까지 스케일링 가능한 동적이고 부분적인 데이터 복제 메커니즘을 주장한다.
• 중앙 집중식 모니터링 및 오케스트레이션에 대한 의존도를 줄이기 위해 탈중앙화된 계층적 자율 제어 시스템을 홍보한다.
• 탈중앙화된 엣지 환경에서 지능적이고 지역 기반의 배포 및 설정 결정을 내리기 위해 머신 러닝 통합을 제안한다.
• 엔드 투 엔드 데이터 보호 및 검증 가능한 계산을 위해 신뢰할 수 있는 하드웨어와 고급 암호화 기법(예: 검색 가능한 대칭 암호화, 동형 암호화)을 활용할 것을 권장한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 기존의 이질적인 엣지 자원은 어떻게 체계적으로 조합하여 기존 IoT 사용 사례를 초월한 새로운 사용자 중심 애플리케이션을 가능하게 할 수 있는가?
• RQ2 어떤 기본적인 계산 패턴(예: 필터링, 집계 등)이 엣지로 효율적으로 이송될 수 있으며, 자동화된 배포를 위해 어떻게 분류될 수 있는가?
• RQ3 어떻게 하면 수많은 소형 엣지 기반 복제본을 지원하면서도 일치성과 성능을 유지할 수 있는가?
• RQ4 대규모 엣지 애플리케이션을 지속 가능하게 운영하기 위해 필요한 탈중앙화된 계층적 자율 관리 메커니즘은 무엇인가?
• RQ5 신뢰할 수 없는 분산 엣지 환경에서 데이터 기밀성, 무결성, 검증 가능성을 확보하기 위해 어떤 암호화 및 신뢰할 수 있는 하드웨어 메커니즘이 필요한가?

주요 결과

• 퍼그, 미스트와 같은 기존 엣지 컴퓨팅 모델은 IoT에 특화되어 있고 하드웨어에 의존하기 때문에 일반 목적의 사용자 중심 애플리케이션에는 부적합하다.
• 필터링과 집계는 효율적으로 엣지로 이송할 수 있는 핵심적이고 구분 가능한 계산 패턴이며, 저지연 처리를 가능하게 한다.
• 인과 일치성을 갖춘 부분 복제 기반의 데이터 관리는 엣지 환경에서 확장 가능한 데이터 관리의 타당한 기반을 제공하며, 기존의 인과+ 일치성 연구가 강력한 기초를 제공한다.
• 향후 엣지 애플리케이션의 규모와 이질성에 대응하기 위해 탈중앙화된 자율 시스템이 필수적이다. 이는 운영자에게 가해지는 운영 부담을 줄여준다.
• 신뢰할 수 없는 엣지 노드 간의 데이터 보안과 검증 가능성을 확보하기 위해 고급 암호화 및 신뢰할 수 있는 하드웨어가 필수적이며, 성능을 희생시키지 않아도 된다.
• 엣지 시스템에서 탈중앙화된 의사결정을 위한 머신 러닝 통합은 아직 해결되지 않은 과제이며, 모델 학습 및 추론의 탈중앙화를 위해 추가 연구가 필요하다.