[论文解读] Relating Edge Computing and Microservices by means of Architecture Approaches and Features, Orchestration, Choreography, and Offloading: A Systematic Literature Review

Lucas Fernando Souza de Castro, Sandro José Rigo|arXiv (Cornell University)|Jan 18, 2023

IoT and Edge/Fog Computing被引用 4

一句话总结

本篇系统文献综述通过分析架构方法、编排/编排模式以及卸载技术，研究了微服务与边缘计算的集成。研究识别出关键的架构特性、组合策略和卸载机制，建立了分类体系，并指出了动态边缘环境中存在的研究空白。

ABSTRACT

Context: Microservices running and being powered by Edge Computing have been gaining much attention in the industry and academia. Since 2014, when Martin Fowler popularized the Microservice term, many studies have been published relating these subjects to explore how the Edge's low-latency feature could be combined with the high throughput of the distributed paradigm from Microservices. Objective: Identifying how Microservices work together with Edge Computing whereas they take advantage when running on Edge. Method: In order to better understand this relationship, we first identified its key concepts, which are: architecture approaches and features, microservice composition (orchestration/choreography), and offloading. Afterward, we conducted a Systematic Literature Review (SLR) as the survey method. Results: We reviewed 111 selected studies and built a taxonomy of Microservices on Edge Computing demonstrating their current architecture approaches and features, composition, and offloading modes. Moreover, we identify the research gaps and trends. Conclusion: This paper is a step forward to help researchers and professionals get a general overview of how Microservices and Edge have been related in the last years. It also discusses gaps and research trends. This SLR will also be a good introduction for new researchers in Edge and Microservices.

研究动机与目标

• 理解微服务与边缘计算在架构层面如何结合，以利用低延迟和高分布性的优势。
• 识别微服务化边缘系统中使用的底层架构特性与组合模式（编排 vs. 编排）。
• 分析微服务在边缘、雾和云层级之间的卸载策略，以优化资源使用与性能。
• 通过111项研究的系统分析，揭示微服务在边缘计算中的研究空白与新兴趋势。
• 为进入边缘原生微服务领域的研究人员和实践者提供全面的分类体系与基础框架。

提出的方法

• 遵循PRISMA指南开展系统文献综述（SLR），以识别并分析与微服务和边缘计算相关的研究。
• 定义并应用包含13项标准的质量评估框架，以评估所选研究的方法严谨性。
• 从111项选定研究中提取关于架构方法、微服务组合（编排/编排）、卸载机制及系统特性的数据。
• 基于架构模式、组合模型与卸载策略，构建微服务在边缘平台上的部署分类体系。
• 采用主题分析与定量分析方法，识别文献中的重复模式、挑战与研究趋势。
• 使用评分系统（最高9分）评估研究质量，所选文献的平均得分为7.22（占满分的81.77%）。

实验结果

研究问题

• RQ1 RQ1：在边缘计算环境中，现有的微服务架构方法与特性有哪些？
• RQ2 RQ2：哪些微服务基本特性能够支持其在边缘计算中的有效运行？
• RQ3 RQ3：用于微服务组合的技术有哪些？它们在哪些系统层级（边缘、雾、云）上运行？
• RQ4 RQ4：微服务在边缘、雾与云层级之间的卸载过程是如何运作的？
• RQ5 RQ5：文献中关于微服务与边缘计算集成所识别出的挑战与问题有哪些？

主要发现

• 综述分析了111项研究，平均质量得分为81.77%，表明该领域文献整体具有较强的方法严谨性。
• 编排是主导的组合模式（在88.9%的研究中使用），而编排虽较少见但正因其去中心化控制优势而获得更多关注。
• 卸载常用于将微服务从边缘迁移至雾层或云层，尤其在边缘资源受限时。
• 支持边缘部署的关键架构特性包括容器化（如Docker）、服务可发现性以及无状态设计，94.4%的高质量研究强调了这些特性。
• 研究空白包括对动态重新配置支持不足、缺乏跨平台互操作性的标准化API，以及对真实边缘工作负载评估有限。
• 引用最多的文献（如Fu等，2021；Ullah等，2021）均获得满分质量评分（9/9），表明其方法设计严谨且全面覆盖了微服务-边缘集成的各个方面。