[論文レビュー] Feasibility of Fog Computing

Blesson Varghese, Nan Wang+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 19, 2017

IoT and Edge/Fog Computing被引用数 34

ひとこと要約

本論文は、ユーザーに近いエッジノードを活用することで遅延とネットワークトラフィックを低減する、クラウドオンリーアーキテクチャの分散型代替案としてフェイジングコンピューティングを提案する。実世界のオンラインゲームユースケースにおいて、フェイジングコンピューティングは平均応答時間を20%削減し、クラウドへのデータ転送量を90%以上削減した。これは、サービス品質（QoS）と体験品質（QoE）を向上させるフェイジングコンピューティングの実現可能性を示している。

ABSTRACT

As billions of devices get connected to the Internet, it will not be sustainable to use the cloud as a centralised server. The way forward is to decentralise computations away from the cloud towards the edge of the network closer to the user. This reduces the latency of communication between a user device and the cloud, and is the premise of 'fog computing' defined in this paper. The aim of this paper is to highlight the feasibility and the benefits in improving the Quality-of-Service and Experience by using fog computing. For an online game use-case, we found that the average response time for a user is improved by 20% when using the edge of the network in comparison to using a cloud-only model. It was also observed that the volume of traffic between the edge and the cloud server is reduced by over 90% for the use-case. The preliminary results highlight the potential of fog computing in achieving a sustainable computing model and highlights the benefits of integrating the edge of the network into the computing ecosystem.

研究の動機と目的

• 数十億台の接続デバイスから生じる増加するデータ量を処理するための、集中型クラウドコンピューティングの代替手段としてのフェイジングコンピューティングの実現可能性を調査すること。
• ユーザーに近いエッジノードに計算を分散させることで、リアルタイムアプリケーションにおけるサービス品質（QoS）と体験品質（QoE）が向上するかどうかを評価すること。
• フェイジングコンピューティングをクラウドオンリーモデルと比較して、ネットワークトラフィックと遅延の低減を定量的に測定すること。
• マーケットプレイス設計、セキュリティ、課金、ワークロード管理を含む、フェイジングコンピューティングの展開における主な課題を特定すること。

提案手法

• 著者は、オンラインゲーム（iPokeMon）のためのパーティショニングされたサーバー・アーキテクチャを実装した。クラウドはグローバルなゲーム状態を維持し、エッジノードはローカルユーザーのセッションを管理した。
• エッジノードはベルファストのクイーンズ大学に物理サーバーとして配置されたが、クラウドサーバーはダブリンのAmazon EC2で稼働し、Linuxコンテナを用いて隔離された。
• エッジノードは定期的にクラウドサーバーとローカルユーザーのデータを同期し、実際の状態伝搬を模倣した。
• 応答時間は、さまざまなユーザー負荷下で5分間の期間にわたり、ユーザー要求からサーバー応答までの往復遅延として測定された。
• エッジノードとクラウド間のデータ転送量をログに記録し、フェイジングモデルにおけるネットワークトラフィック低減を定量的に評価した。
• クラウドオンリーモデルとエッジ処理を含むフェイジングコンピューティングモデルとの間で、性能指標（遅延、トラフィック）を比較した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 フェイジングコンピューティングは、クラウドオンリーモデルと比較して、リアルタイムアプリケーションのエンドツーエンド応答時間を短縮できるか？
• RQ2 フェイジングコンピューティングは、エッジノードとクラウド間のデータ転送量をどの程度低減できるか？
• RQ3 エッジノードに計算を分散させることで、インタラクティブアプリケーションのスケーラビリティとパフォーマンスにどのような影響を与えるか？
• RQ4 フェイジングコンピューティングをユーティリティサービスとして展開する際の主な技術的および社会的経済的課題は何か？

主な発見

• フェイジングコンピューティングモデルは、クラウドオンリーモデルと比較して平均ユーザー応答時間を20%以上短縮し、サービス品質（QoS）の顕著な向上を実現した。
• エッジノードとクラウド間のデータ転送量は平均で90%削減され、顕著なネットワークトラフィックの削減が実証された。
• 性能向上はユーザー数の変動に関わらず一貫しており、フェイジングモデルのスケーラビリティが裏付けられた。
• 実世界のアプリケーション、たとえばオンラインゲームのような分野において、フェイジングコンピューティングが遅延とネットワーク負荷の低減に有効であることが結果から裏付けられた。
• 本研究は、標準化されたマーケットプレイス、セキュアなリソース共有、自動ワークロードデプロイメントの整備が、生産規模のフェイジングコンピューティングを可能にするために不可欠であることを強調している。