[논문 리뷰] A Fog-based Architecture and Programming Model for IoT Applications in the Smart Grid

Pan Wang, Shidong Liu외 2명|arXiv (Cornell University)|2018. 04. 04.

IoT and Edge/Fog Computing참고 문헌 13인용 수 31

한 줄 요약

이 논문은 스마트그리드의 IoT 애플리케이션을 위한 안정적이고 저지연, 위치 인식 기반의 분산 처리를 가능하게 하는 흐린 컴퓨팅 기반 아키텍처와 프로그래밍 모델을 제안한다. 분산된 흐린 컴퓨팅 조정자(coordinator)를 도입하여 엣지 노드 간의 협업 처리를 실현하였으며, 기존의 흐린 컴퓨팅 아키텍처 대비 애플리케이션 지연을 최대 40%까지 감소시켰다. 특히 높은 서비스 요청 부하 상황과 증가한 조정자 밀도 조건에서 뛰어난 성능을 보였다.

ABSTRACT

The smart grid utilizes many Internet of Things (IoT) applications to support its intelligent grid monitoring and control. The requirements of the IoT applications vary due to different tasks in the smart grid. In this paper, we propose a new computing paradigm to offer location-aware, latencysensitive monitoring and intelligent control for IoT applications in the smart grid. In particular, a new fog-based architecture and programming model is designed. Fog computing extends computing to the edge of a network, which has a perfect match to IoT applications. However, existing schemes can hardly satisfy the distributed coordination within fog computing nodes in the smart grid. In the proposed model, we introduce a new distributed fog computing coordinator, which periodically gathers information of fog computing nodes, e.g., remaining resources, tasks, etc. Moreover, the fog computing coordinator also manages jobs so that all computing nodes can collaborate on complex tasks. In addition, we construct a working prototype of intelligent electric vehicle service to evaluate the proposed model. Experiment results are also presented to demonstrate that our proposed model exceed the traditional fog computing schemes for IoT applications in the smart grid.

연구 동기 및 목표

• 스마트그리드의 IoT 애플리케이션에서 저지연, 분산 조정, 위치 인식 요구사항을 충족하는 데에 기존의 클라우드 및 흐린 컴퓨팅의 한계를 해결하기 위해.
• 복잡한 실시간 작업을 위해 지리적으로 분산된 흐린 노드 간의 협업을 향상시키는 새로운 흐린 컴퓨팅 기반 아키텍처를 설계하기 위해.
• 제안된 아키텍처 내에서 흐린 노드 간의 작업 할당 및 협업을 지원하는 전용 프로그래밍 모델을 개발하기 위해.
• 지능형 전기자동차 서비스의 프로토타입을 구현하여 제안된 아키텍처와 모델의 성능을 평가하기 위해.

제안 방법

• 지역 흐린 노드로부터 자원 및 작업 정보를 주기적으로 수집하여 동적 조정을 가능하게 하는 분산된 흐린 컴퓨팅 조정자를 도입한다.
• 세 단계의 계층적 처리를 위한 아키텍처를 설계한다: 스마트그리드 계층, 흐린 계층(조정자 포함), 클라우드 계층.
• 흐린 노드 간의 작업 할당 및 협업 실행을 지원하는 프로그래밍 모델을 개발하여 분산 조정 능력을 향상시킨다.
• 제안된 아키텍처와 모델의 검증을 위해 지능형 전기자동차 충전/방전 서비스를 위한 프로토타입을 구현한다.
• 서비스 요청 수와 흐린 컴퓨팅 조정자 수를 변화시켜 응용 지연을 측정하기 위해 실험적 평가를 수행한다.
• 기존의 IoT 프레임워크(예: Node-RED)와 통합 가능한 데이터 플로우 기반 접근 방식을 사용하여 분산 처리를 구현한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 흐린 컴퓨팅이 스마트그리드의 IoT 애플리케이션을 위한 저지연, 위치 인식, 분산 조정 요구사항을 더 잘 지원할 수 있는가?
• RQ2 스마트그리드 환경에서 흐린 노드 간의 효과적인 협업을 가능하게 하기 위해 어떤 아키텍처적 개선이 필요한가?
• RQ3 전용 흐린 컴퓨팅 조정자가 기존의 흐린 컴퓨팅 아키텍처와 비교해 응용 성능을 어떻게 향상시키는가?
• RQ4 제안된 프로그래밍 모델은 분산 IoT 워크로드에서 협업 능력을 향상시키고 지연을 얼마나 줄이는가?
• RQ5 흐린 컴퓨팅 조정자의 수를 늘일 경우, IoT 워크로드에서 응용 지연에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 제안된 흐린 컴퓨팅 기반 아키텍처는 높은 서비스 요청 부하 상황에서 기존의 흐린 컴퓨팅 기법 대비 최대 40%까지 응용 지연을 감소시켰다.
• 서비스 요청 수가 증가함에 따라 제안된 아키텍처는 기존 모델 대비 유의미하게 낮은 지연을 유지하며, 우수한 확장성을 입증하였다.
• 흐린 컴퓨팅 조정자의 수를 늘일수록 응용 지연이 크게 감소하여 중심화된 조정의 효과성을 확인하였다.
• 실험 결과, 제안된 아키텍처는 반응 시간과 부하 처리 능력 측면에서 기존의 흐린 컴퓨팅 기반 기술보다 뛰어난 성능을 보였다.
• 지능형 전기자동차 서비스의 프로토타입 구현을 통해 제안된 모델의 실현 가능성과 성능 향상을 성공적으로 입증하였다.
• 전용 조정자의 통합을 통해 스마트그리드 환경에서 분산된 흐린 노드 간의 자원 활용도 및 작업 협업 능력이 향상됨을 확인하였다.