[논문 리뷰] Aqua Computing: Coupling Computing and Communications

Chathura M. Sarathchandra Magurawalage, Kun Yang외 1명|arXiv (Cornell University)|2015. 10. 25.

IoT and Edge/Fog Computing참고 문헌 6인용 수 12

한 줄 요약

이 논문은 모바일 엣지 네트워크에서 컴퓨팅 및 통신 자원을 공동 할당하고 하드웨어 통합을 통해 결합하는 새로운 패러다임인 Aqua Computing을 소개한다. 이는 동적 계산 오프로딩을 가능하게 하여 장치 성능과 네트워크 효율성을 향상시킨다. 프로토타입은 엣지 기반 클론을 사용해 무선 패킷 손실을 처리함으로써 백홀 재전송 트래픽을 최대 90% 감소시키며, QoE와 인프라 확장성에 크게 기여한다.

ABSTRACT

The authors introduce a new vision for providing computing services for connected devices. It is based on the key concept that future computing resources will be coupled with communication resources, for enhancing user experience of the connected users, and also for optimising resources in the providers' infrastructures. Such coupling is achieved by Joint/Cooperative resource allocation algorithms, by integrating computing and communication services and by integrating hardware in networks. Such type of computing, by which computing services are not delivered independently but dependent of networking services, is named Aqua Computing. The authors see Aqua Computing as a novel approach for delivering computing resources to end devices, where computing power of the devices are enhanced automatically once they are connected to an Aqua Computing enabled network. The process of resource coupling is named computation dissolving. Then, an Aqua Computing architecture is proposed for mobile edge networks, in which computing and wireless networking resources are allocated jointly or cooperatively by a Mobile Cloud Controller, for the benefit of the end-users and/or for the benefit of the service providers. Finally, a working prototype of the system is shown and the gathered results show the performance of the Aqua Computing prototype.

연구 동기 및 목표

• 모바일 및 클라우드 네트워크에서 컴퓨팅 및 통신 자원을 별도로 관리하는 데서 발생하는 비효율성을 해결하기 위해.
• 네트워크에 연결될 때 자동으로 장치의 컴퓨팅 성능을 향상시킬 수 있도록 자원을 결합함으로써 원활한 자동 향상을 가능하게 하기 위해.
• 원격 서버에서 엣지 기반 클론으로 재전송 작업을 오프로딩하여 백홀 네트워크 부하를 줄이고 QoE를 향상시키기 위해.
• 컴퓨팅과 통신을 공동으로 관리하기 위해 모바일 클라우드 컨트롤러를 활용하는 모바일 엣지 아키텍처를 제안하여 최적의 자원 활용을 도모하기 위해.
• C-RAN 테스트베드에서의 프로토타입 구현을 통해 Aqua Computing의 실현 가능성과 이점을 검증하기 위해.

제안 방법

• 공동 할당 알고리즘을 통해 컴퓨팅 자원을 동적으로 통신 자원과 결합하는 새로운 컴퓨팅 패러다임인 Aqua Computing을 제안한다.
• 장치 컴퓨팅을 네트워크 내장 자원으로 오프로딩하는 과정을 '계산 분해(computation dissolving)'로 정의한다.
• C-RAN 아키텍처의 베이스밴드 유닛(BBU)에 모바일 클론을 구현하여 RTMP 영상 스트림의 로컬 버퍼 및 재전송 지점으로 기능시킨다.
• OpenStack 기반 클론(1 CPU, 512MB RAM)을 사용해 재전송을 로컬에서 처리함으로써 백홀 혼잡을 방지한다.
• netem 도구를 사용해 무선 네트워크의 불안정성(예: 간섭, 혼잡)을 에뮬레이션하고 재전송 영향을 측정한다.
• 원격 영상 소스와 로컬 클론을 통합하여 RTMP 스트리밍을 구현함으로써 무선 문제를 코어 네트워크에서 분리한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 모바일 네트워크에서 사용자 QoE를 향상시키기 위해 컴퓨팅 및 통신 자원을 어떻게 공동 할당할 수 있는가?
• RQ2 무선 패킷 손실 상황에서 영상 스트리밍 중 엣지 기반 클론이 백홀 네트워크 트래픽를 얼마나 줄일 수 있는가?
• RQ3 네트워크 내장 클론을 통한 계산 분해가 인프라 부하 증가 없이 장치 성능을 향상시킬 수 있는가?
• RQ4 원격 재전송 대비 베이스밴드 유닛에서의 로컬 재전송이 성능에 미치는 영향은 어떠한가?
• RQ5 모바일 엣지 환경에서 컴퓨팅 및 통신 서비스를 통합함으로써 자원 활용도와 확장성에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 제안된 Aqua Computing 아키텍처는 클론이 없는 기존 스트리밍 대비 RAN 백홀에서 RTMP 재전송 트래픽을 최대 90% 감소시켰다.
• 클론이 구현된 상태에서 재전송이 베이스국에서 로컬로 처리되어 원격 영상 소스에 도달하는 중복 트래픽을 방지하고 백홀 대역폭을 절약했다.
• 프로토타입은 netem을 통해 시뮬레이션된 고패킷 손실 조건에서도 로컬에서 클론이 재전송을 처리함으로써 안정적인 영상 스트리밍을 달성할 수 있음을 입증했다.
• 무선 불안정성을 코어 네트워크에서 분리하고 종단 간 지연을 줄임으로써 QoE를 향상시켰다.
• 모바일 클라우드 컨트롤러는 컴퓨팅 및 통신 자원의 공동 할당을 성공적으로 관리하여 자동 오프로딩 및 동적 자원 스케일링을 가능하게 했다.
• 저자원 기반 OpenStack tiny 1 클론(1 CPU, 512MB RAM)을 사용한 구현은 영상 스트리밍 작업을 효과적으로 처리했으며, 경량 엣지 컴퓨팅의 실현 가능성을 입증했다.