Framework of Distributed Edge Network with Hybrid TCP/QUIC Communication for Low-Latency IoT Services : 저지연 사물인터넷 서비스를 위한 하이브리드 TCP/QUIC 통신 기반 분산형 에지 네트워크 프레임워크원문보기
최근 사물인터넷 서비스는 사용자의 다양한 요구사항을 충족시키기 위해 빅데이터 분석, 머신 러닝, 인공지능의 기술 접목으로 지능형 사물인터넷 서비스가 주로 연구된다. 이러한 서비스를 제공하기 위해서는 수 십억 개의 커넥티드 디바이스에서 수집한 데이터를 분석 및 연산을 수행할 수 있는 고성능의 로컬 서버 혹은 ...
최근 사물인터넷 서비스는 사용자의 다양한 요구사항을 충족시키기 위해 빅데이터 분석, 머신 러닝, 인공지능의 기술 접목으로 지능형 사물인터넷 서비스가 주로 연구된다. 이러한 서비스를 제공하기 위해서는 수 십억 개의 커넥티드 디바이스에서 수집한 데이터를 분석 및 연산을 수행할 수 있는 고성능의 로컬 서버 혹은 클라우드가 필요하다. 이를 위해 최근에는 클라우드 컴퓨팅이 적용된 사물인터넷 서비스가 많이 개발되고 있다. 하지만 네트워크 환경에 의존적인 클라우드 기반의 사물인터넷 서비스는 네트워크 혼잡, 전송 실패, 지연의 문제로 저지연 서비스를 지원하기에 한계가 있다. 이러한 문제점을 보완하고자 본 논문은 저지연 사물인터넷 서비스를 위한 분산형 엣지 네트워크 프레임워크를 제안하고, 간단한 테스트베드 구현을 통해 성능 검증을 했다. 또한, 제안한 프레임워크에서 통신 효율성을 증가시키기 위해 TCP/QUIC 하이브리드 통신 기법을 제안했다. 본 논문에서는 제안한 분산형 엣지 네트워크 프레임워크의 엔티티를 정의하고, 프레임워크의 기능을 설명한다. 또한, 본 논문에서 정의한 엣지 마스터 노드를 통해 주변 엣지 에이전트노드 및 사용자와 상호작용하고, 서비스를 제공하기 위한 인터페이스를 지원한다. 그리고 스마트 농업 시나리오로 실제 테스트베드를 구현했고, 구현한 테스트베드에서 분산형 엣지 네트워크 모델의 성능 분석과 TCP/QUIC 하이브리드 통신 기법의 성능 분석을 수행했다. 본 논문에서 제안한 분산형 엣지 네트워크 프레임워크의 경우 단순한 센싱 데이터 처리 시나리오에서는 기존의 엣지 기법보다 좋지 못한 성능을 보여주지만, 클라우드 기법보단 좋은 성능을 보여준다. 하지만, 저지연 사물인터넷 서비스의 응답시간 요구사항인 100 ms를 만족하는 메시지의 비율이 기존의 클라우드 기법보다 더욱 많은 것을 실험을 통해 확인했다. 또한, 이미지 처리와 같이 데이터 처리 시간이 필요한 객체 인식 시나리오의 경우 디바이스의 수가 증가할수록 제안한 분산형 엣지 기법의 성능이 가장 우수함을 확인했다. 제안기법의 경우 기존 클라우드 기법에 비해 링크 지연 및 패킷 손실률에 따라 최대 31% 향상된 성능을 확인하였다. 마지막으로 제안한 TCP/QUIC 하이브리드 통신 기법의 경우 기존의 TCP 기법과 QUIC 기법보다 응답시간이 약 9%정도 감소함을 확인했다.
최근 사물인터넷 서비스는 사용자의 다양한 요구사항을 충족시키기 위해 빅데이터 분석, 머신 러닝, 인공지능의 기술 접목으로 지능형 사물인터넷 서비스가 주로 연구된다. 이러한 서비스를 제공하기 위해서는 수 십억 개의 커넥티드 디바이스에서 수집한 데이터를 분석 및 연산을 수행할 수 있는 고성능의 로컬 서버 혹은 클라우드가 필요하다. 이를 위해 최근에는 클라우드 컴퓨팅이 적용된 사물인터넷 서비스가 많이 개발되고 있다. 하지만 네트워크 환경에 의존적인 클라우드 기반의 사물인터넷 서비스는 네트워크 혼잡, 전송 실패, 지연의 문제로 저지연 서비스를 지원하기에 한계가 있다. 이러한 문제점을 보완하고자 본 논문은 저지연 사물인터넷 서비스를 위한 분산형 엣지 네트워크 프레임워크를 제안하고, 간단한 테스트베드 구현을 통해 성능 검증을 했다. 또한, 제안한 프레임워크에서 통신 효율성을 증가시키기 위해 TCP/QUIC 하이브리드 통신 기법을 제안했다. 본 논문에서는 제안한 분산형 엣지 네트워크 프레임워크의 엔티티를 정의하고, 프레임워크의 기능을 설명한다. 또한, 본 논문에서 정의한 엣지 마스터 노드를 통해 주변 엣지 에이전트 노드 및 사용자와 상호작용하고, 서비스를 제공하기 위한 인터페이스를 지원한다. 그리고 스마트 농업 시나리오로 실제 테스트베드를 구현했고, 구현한 테스트베드에서 분산형 엣지 네트워크 모델의 성능 분석과 TCP/QUIC 하이브리드 통신 기법의 성능 분석을 수행했다. 본 논문에서 제안한 분산형 엣지 네트워크 프레임워크의 경우 단순한 센싱 데이터 처리 시나리오에서는 기존의 엣지 기법보다 좋지 못한 성능을 보여주지만, 클라우드 기법보단 좋은 성능을 보여준다. 하지만, 저지연 사물인터넷 서비스의 응답시간 요구사항인 100 ms를 만족하는 메시지의 비율이 기존의 클라우드 기법보다 더욱 많은 것을 실험을 통해 확인했다. 또한, 이미지 처리와 같이 데이터 처리 시간이 필요한 객체 인식 시나리오의 경우 디바이스의 수가 증가할수록 제안한 분산형 엣지 기법의 성능이 가장 우수함을 확인했다. 제안기법의 경우 기존 클라우드 기법에 비해 링크 지연 및 패킷 손실률에 따라 최대 31% 향상된 성능을 확인하였다. 마지막으로 제안한 TCP/QUIC 하이브리드 통신 기법의 경우 기존의 TCP 기법과 QUIC 기법보다 응답시간이 약 9%정도 감소함을 확인했다.
Recently, intelligent IoT services are mainly researched by combining technologies such as big data analysis, machine learning, and artificial intelligence to meet the various needs of users. To provide these services, a high-performance local server or cloud that can analyze and calculate data coll...
Recently, intelligent IoT services are mainly researched by combining technologies such as big data analysis, machine learning, and artificial intelligence to meet the various needs of users. To provide these services, a high-performance local server or cloud that can analyze and calculate data collected from billions of connected devices is required. Therefore, many IoT services using cloud computing have recently been developed. However, cloud-based IoT services that depend on the network environment have problems in supporting low-latency services such as network congestion, transmission failure, and delay. To compensate for these problems, this dissertation proposes a distributed edge network framework for IoT services and verifies its performance through a simple testbed implementation. In addition, a TCP/QUIC hybrid communication scheme was proposed to increase communication efficiency in the proposed framework. In this dissertation, the entities of the proposed distributed edge network framework are defined and the function of the framework is explained. In addition, through the edge master node defined in this dissertation, it interacts with the nearby edge agent nodes and users, and supports an interface to provide services. An actual testbed was implemented with a smart agriculture scenario, and performance evaluation of the distributed edge network framework and TCP/QUIC hybrid communication scheme were performed in the implemented testbed. In the case of the framework proposed in this dissertation, it shows worse performance than the existing edge-based scheme in simple sensing data processing scenarios, but shows better performance than the cloud-based scheme. However, it was confirmed through experimentation that the percentage of messages satisfying the response time requirement of 100 ms for low-latency IoT service was higher than that of the existing cloud-based scheme. In the case of object recognition scenarios that require data processing time, such as image processing, it was confirmed that the performance of the proposed distributed edge-based scheme is the best as the number of devices increases. In the case of the proposed scheme, performance improved by up to 31% according to link delay and packet loss rate compared to the existing cloud-based scheme was confirmed. Finally, in the case of the proposed TCP/QUIC hybrid communication scheme, it was confirmed that the response time was reduced by about 9% compared to the existing TCP and QUIC scheme.
Recently, intelligent IoT services are mainly researched by combining technologies such as big data analysis, machine learning, and artificial intelligence to meet the various needs of users. To provide these services, a high-performance local server or cloud that can analyze and calculate data collected from billions of connected devices is required. Therefore, many IoT services using cloud computing have recently been developed. However, cloud-based IoT services that depend on the network environment have problems in supporting low-latency services such as network congestion, transmission failure, and delay. To compensate for these problems, this dissertation proposes a distributed edge network framework for IoT services and verifies its performance through a simple testbed implementation. In addition, a TCP/QUIC hybrid communication scheme was proposed to increase communication efficiency in the proposed framework. In this dissertation, the entities of the proposed distributed edge network framework are defined and the function of the framework is explained. In addition, through the edge master node defined in this dissertation, it interacts with the nearby edge agent nodes and users, and supports an interface to provide services. An actual testbed was implemented with a smart agriculture scenario, and performance evaluation of the distributed edge network framework and TCP/QUIC hybrid communication scheme were performed in the implemented testbed. In the case of the framework proposed in this dissertation, it shows worse performance than the existing edge-based scheme in simple sensing data processing scenarios, but shows better performance than the cloud-based scheme. However, it was confirmed through experimentation that the percentage of messages satisfying the response time requirement of 100 ms for low-latency IoT service was higher than that of the existing cloud-based scheme. In the case of object recognition scenarios that require data processing time, such as image processing, it was confirmed that the performance of the proposed distributed edge-based scheme is the best as the number of devices increases. In the case of the proposed scheme, performance improved by up to 31% according to link delay and packet loss rate compared to the existing cloud-based scheme was confirmed. Finally, in the case of the proposed TCP/QUIC hybrid communication scheme, it was confirmed that the response time was reduced by about 9% compared to the existing TCP and QUIC scheme.
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