[논문 리뷰] Towards Mission-Critical Control at the Edge and Over 5G

Per Skarin, William Tärneberg외 2명|arXiv (Cornell University)|2018. 03. 06.

Energy Efficient Wireless Sensor Networks인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 5G, IoT 및 클라우드 네이티브 제어 시스템을 통합하여 임무 핵심적이고 저지연 제어 응용을 가능하게 하는 완전 기능성 엣지 클라우드 테스트 베드를 제시한다. 모델 예측 제어기(MPC)가 엣지 노드 간에 동적으로 이동 가능하며, 최소한의 지터와 지연으로 작동함을 입증하였고, 높은 노이즈와 설정값 변화 상황에서도 안정성과 반응성 면에서 현장 내 장비 및 원거리 클라우드 배포 방식을 능가한다.

ABSTRACT

With the emergence of industrial IoT and cloud computing, and the advent of 5G and edge clouds, there are ambitious expectations on elasticity, economies of scale, and fast time to market for demanding use cases in the next generation of ICT networks. Responsiveness and reliability of wireless communication links and services in the cloud are set to improve significantly as the concept of edge clouds is becoming more prevalent. To enable industrial uptake we must provide cloud capacity in the networks but also a sufficient level of simplicity and self-sustainability in the software platforms. In this paper, we present a research test-bed built to study mission-critical control over the distributed edge cloud. We evaluate system properties using a conventional control application in the form of a Model Predictive Controller. Our cloud platform provides the means to continuously operate our mission-critical application while seamlessly relocating computations across geographically dispersed compute nodes. Through our use of 5G wireless radio, we allow for mobility and reliably provide compute resources with low latency, at the edge. The primary contribution of this paper is a state-of-the art, fully operational test-bed showing the potential for merged IoT, 5G, and cloud. We also provide an evaluation of the system while operating a mission-critical application and provide an outlook on a novel research direction.

연구 동기 및 목표

• 분산 엣지 클라우드 환경에서 시간 민감한 임무 핵심 제어 응용의 구현 가능성을 평가하기 위해.
• 중앙 집중식 데이터 센터와 현장 내 단일화된 시스템의 한계를 해결하기 위해 지연, 지터 및 시스템 내성에 대응하기 위해.
• 안정성을 훼손하지 않고 지리적으로 산재한 엣지 노드 간에 제어 응용의 런타임 동적 재구성 기능을 제공하기 위해.
• 5G와 엣지 인프라를 사용하여 실제 네트워크 조건에서 클라우드 네이티브 제어 시스템의 성능을 평가하기 위해.
• 제어 시스템과 분산 클라우드 플랫폼 간의 상호작용을 연구하기 위한 재현 가능하고 관측 가능한 테스트 베드를 구축하기 위해.

제안 방법

• 5G 무선 액세스, 분산 엣지 클라우드 노드, 물리적 제어 플랜트(공중에 매달린 막대기 위의 공)를 통합한 다층 테스트 베드를 구축하였다.
• 클라우드 네이티브 애플리케이션으로서 모델 예측 제어기(MPC)를 구현하였으며, 엣지 노드, 현장 내 라즈베리 파이, AWS 인스턴스에서 실행하였다.
• 5G의 초신뢰성 저지연 통신(URLLC)을 활용하여 제어 루프에 대해 10ms 이내의 종단 간 지연과 낮은 지터를 보장하였다.
• 런타임 중에 MPC 제어기를 엣지 노드 간에 이동시켜 복원성과 성능을 평가하기 위해 동적 재구성 기능을 구현하였다.
• 식별된 배포 지점(현장, 엣지, 클라우드)에서 실행 시간, 네트워크 지연, 제어기 안정성을 측정하였다.
• 시간적 연속 데이터를 사용하여 고노이즈 및 설정값 변화 상황에서의 제어기 행동을 분석하고, 실행 가능성과 해의 수렴성을 비교하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 5G 기반 엣지 클라우드 인프라를 통해 임무 핵심 제어 응용을 신뢰성 있고 반응성이 높게 구현할 수 있는가?
• RQ2 모델 예측 제어기(MPC)의 성능은 엣지, 현장, 또는 원거리 클라우드에 배포되었을 때 어떻게 달라지는가?
• RQ3 시스템 안정성이나 과도한 지터를 유발하지 않으면서 제어 응용의 런타임 동적 재구성을 어느 정도 실현할 수 있는가?
• RQ4 네트워크 지연과 지터는 실시간 제어 시나리오에서 MPC의 실행 가능성과 해의 수렴성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 계산 부하와 노이즈는 다양한 배포 위치에서 제어기 성능에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 고노이즈 및 설정값 변화 상황에서도 엣지 노드는 공을 막대 위에 안정적으로 유지하였지만, 현장 기반 제어기는 계산 과부하로 인해 실패하였다.
• AWS 클라우드 인스턴스에서는 높은 계산 능력에도 불구하고 네트워크 지연과 지터로 인해 반복적으로 타당한 MPC 해를 찾지 못해 공이 막대에서 떨어졌다.
• 엣지 노드는 MPC 최적화 반복을 완료하는 데 80ms가 소요되었고, AWS에서는 40ms였지만, 엣지 노드의 낮은 지연과 지터 덕분에 AWS가 실패한 상황에서도 안정적인 제어를 달성하였다.
• 현장에서 MPC가 타당한 해를 찾지 못했을 경우 실행 시간이 50ms의 샘플링 주기 이상을 초과하여 심각한 계산 병목 현상을 보였다.
• 런타임 중 엣지 노드 간에 제어기를 성공적으로 재구성하였고, 안정성 저하 또는 심각한 성능 저하 없이 수행되었다.
• 시스템은 엣지 클라우드 배포가 도전적인 조건에서도 전통적인 배포 방식이 실패하는 상황에서도 지연 민감한 임무 핵심 제어 응용의 안정적 운영을 가능하게 한다는 것을 입증하였다.