사물인터넷 응용을 위한 에지-포그 클라우드 기반 계층적 데이터 전달 방법의 설계 및 평가 Design and Evaluation of an Edge-Fog Cloud-based Hierarchical Data Delivery Scheme for IoT Applications원문보기
사물인터넷 (Internet-of-Things, IoT) 장치들의 개수와 기능은 앞으로 기하급수적으로 증가하고 향상될 것이다. 그러한 장치들은 방대한 양의 시간에 제약을 받는 데이터를 생성할 수도 있다. IoT 상황에서, 데이터 관리는 데이터를 생성하는 객체와 장치 그리고 분석 목적과 서비스를 위해 그 데이터를 액세스하는 응용 사이의 중간 계층으로서의 역할을 해야 한다. 덧붙여, 대부분 IoT 서비스들은 데이터 가용성과 데이터 전달의 효율성을 증가시키기 위하여 호스트 중심 보다는 콘텐츠 중심이다. IoT는 모든 통신 장치들을 상호 연결할 것이고, 그리고 장치들과 객체들에 의해 생성된 또는 관련된 데이터를 글로벌하게 액세스할 수 있게 만든다. 또한 포그 컴퓨팅은 최종 사용자 근처의 네트워크 에지에서 데이터와 계산을 관리하고, 그리고 최종 사용자들에게 낮은 지연, 고대역폭, 지리적 분산으로 새로운 유형의 응용들과 서비스들을 제공한다. 본 논문에서는 시간 민감성을 보장하면서 효율적이고 신뢰적으로 IoT 데이터를 해당 IoT 응용들에게 전달하기 위하여 에지와 포그 컴퓨터 클라우드의 완전 분산 하이브리드 모델인 에지-포그 클라우드에 기반하고, 그리고 정보 중심 네트워크와 블룸 필터를 사용하는 $EFcHD^2$ (Edge-Fog cloud-based Hierarchical Data Delivery) 방법을 제안한다. $EFcHD^2$ 방법에서는 IoT 데이터의 특성인 지역성, 크기, 실시간성과 인기도 등을 고려하는 에지-포그 클라우드의 적절한 위치에 그 IoT 데이터의 복사본이나 에지 노드에 의해 전 처리된 특징 데이터를 저장한다. 그리고 제안하는 $EFcHD^2$ 방법의 성능을 분석적 모델로 평가하고, 그것을 성능을 포그 서버 기반 방법 그리고 CCN (Content-Centric Networking) 기반 데이터 전달 방법과 비교한다.
사물인터넷 (Internet-of-Things, IoT) 장치들의 개수와 기능은 앞으로 기하급수적으로 증가하고 향상될 것이다. 그러한 장치들은 방대한 양의 시간에 제약을 받는 데이터를 생성할 수도 있다. IoT 상황에서, 데이터 관리는 데이터를 생성하는 객체와 장치 그리고 분석 목적과 서비스를 위해 그 데이터를 액세스하는 응용 사이의 중간 계층으로서의 역할을 해야 한다. 덧붙여, 대부분 IoT 서비스들은 데이터 가용성과 데이터 전달의 효율성을 증가시키기 위하여 호스트 중심 보다는 콘텐츠 중심이다. IoT는 모든 통신 장치들을 상호 연결할 것이고, 그리고 장치들과 객체들에 의해 생성된 또는 관련된 데이터를 글로벌하게 액세스할 수 있게 만든다. 또한 포그 컴퓨팅은 최종 사용자 근처의 네트워크 에지에서 데이터와 계산을 관리하고, 그리고 최종 사용자들에게 낮은 지연, 고대역폭, 지리적 분산으로 새로운 유형의 응용들과 서비스들을 제공한다. 본 논문에서는 시간 민감성을 보장하면서 효율적이고 신뢰적으로 IoT 데이터를 해당 IoT 응용들에게 전달하기 위하여 에지와 포그 컴퓨터 클라우드의 완전 분산 하이브리드 모델인 에지-포그 클라우드에 기반하고, 그리고 정보 중심 네트워크와 블룸 필터를 사용하는 $EFcHD^2$ (Edge-Fog cloud-based Hierarchical Data Delivery) 방법을 제안한다. $EFcHD^2$ 방법에서는 IoT 데이터의 특성인 지역성, 크기, 실시간성과 인기도 등을 고려하는 에지-포그 클라우드의 적절한 위치에 그 IoT 데이터의 복사본이나 에지 노드에 의해 전 처리된 특징 데이터를 저장한다. 그리고 제안하는 $EFcHD^2$ 방법의 성능을 분석적 모델로 평가하고, 그것을 성능을 포그 서버 기반 방법 그리고 CCN (Content-Centric Networking) 기반 데이터 전달 방법과 비교한다.
The number of capabilities of Internet of Things (IoT) devices will exponentially grow over the next years. These devices may generate a vast amount of time-constrained data. In the context of IoT, data management should act as a layer between the objects and devices generating the data and the appl...
The number of capabilities of Internet of Things (IoT) devices will exponentially grow over the next years. These devices may generate a vast amount of time-constrained data. In the context of IoT, data management should act as a layer between the objects and devices generating the data and the applications accessing the data for analysis purposes and services. In addition, most of IoT services will be content-centric rather than host centric to increase the data availability and the efficiency of data delivery. IoT will enable all the communication devices to be interconnected and make the data generated by or associated with devices or objects globally accessible. Also, fog computing keeps data and computation close to end users at the edge of network, and thus provides a new breed of applications and services to end users with low latency, high bandwidth, and geographically distributed. In this paper, we propose Edge-Fog cloud-based Hierarchical Data Delivery ($EFcHD^2$) method that effectively and reliably delivers IoT data to associated with IoT applications with ensuring time sensitivity. The proposed $EFcHD^2$ method stands on basis of fully decentralized hybrid of Edge and Fog compute cloud model, Edge-Fog cloud, and uses information-centric networking and bloom filters. In addition, it stores the replica of IoT data or the pre-processed feature data by edge node in the appropriate locations of Edge-Fog cloud considering the characteristic of IoT data: locality, size, time sensitivity and popularity. Then, the performance of $EFcHD^2$ method is evaluated through an analytical model, and is compared to fog server-based and Content-Centric Networking (CCN)-based data delivery methods.
The number of capabilities of Internet of Things (IoT) devices will exponentially grow over the next years. These devices may generate a vast amount of time-constrained data. In the context of IoT, data management should act as a layer between the objects and devices generating the data and the applications accessing the data for analysis purposes and services. In addition, most of IoT services will be content-centric rather than host centric to increase the data availability and the efficiency of data delivery. IoT will enable all the communication devices to be interconnected and make the data generated by or associated with devices or objects globally accessible. Also, fog computing keeps data and computation close to end users at the edge of network, and thus provides a new breed of applications and services to end users with low latency, high bandwidth, and geographically distributed. In this paper, we propose Edge-Fog cloud-based Hierarchical Data Delivery ($EFcHD^2$) method that effectively and reliably delivers IoT data to associated with IoT applications with ensuring time sensitivity. The proposed $EFcHD^2$ method stands on basis of fully decentralized hybrid of Edge and Fog compute cloud model, Edge-Fog cloud, and uses information-centric networking and bloom filters. In addition, it stores the replica of IoT data or the pre-processed feature data by edge node in the appropriate locations of Edge-Fog cloud considering the characteristic of IoT data: locality, size, time sensitivity and popularity. Then, the performance of $EFcHD^2$ method is evaluated through an analytical model, and is compared to fog server-based and Content-Centric Networking (CCN)-based data delivery methods.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
본 논문에서는 IoT 데이터 전달/저장율에 따른 전체 데이터 관리 비용과 전송되는 광고와 관심 패킷들의 트래픽부하로 데이터 전달 방법들의 성능을 평가한다. 표 1은 IoT 데이터 전달 방법의 성능을 분석적으로 평가하는데 사용되는 매개변수와 값을 보여준다.
본 논문에서는 에지-포그 클라우드에 기반하고, 정보 중심 네트워크와 블룸 필터를 사용하여 센서 망으로부터 획득한 데이터를 IoT 응용들에게 효율적으로 전달하는EFcHD2 방법을 제안한다.
제안 방법
2장에서는 본 논문에서 제안하는 EFcHD2 방법이 실행되는 환경을 제공하는 완전 분산 하이브리드 모델인 에지-포그 클라우드 패러다임에 대하여 설명하고, EFcHD2 방법의 효율적인 IoT 데이터 검색과 전달을 위하여 사용되는 콘텐츠 중심 네트워킹과 블룸 필터에 대하여 기술하고, 그리고 IoT 데이터 생명주기와 관리 방법 등에 대하여 살펴본다.
방법은 IoT 응용의 요구에 따라 필요한 데이터를 요청하기 위하여 그 장치가 속한 에지-포그 클라우드 계층구조의 해당 데이터 관리 노드로 데이터 이름을 갖는 관심 패킷을 전송한다. 각 계층의 데이터 관리 노드가 그 관심 패킷을 수신하면, 수신한 관심 패킷에 대한 ABF 엔트리가 그 노드가 관리하는 ABF에 존재하는지를 검사한다. 만일 그 엔트리가 ABF의 첫 번째 계층에 존재하면, 그 노드의 CS에 저장된 해당 IoT 데이터를 응답으로 전송하고, 다른 계층에 존재하면 그 노드의 하위 계층의 노드들에게 수신한 관심 패킷을 전송한다.
IoT 환경에서 인터넷에 연결된 많은 장치들과 IoT 장치들간의 효율적 데이터 전달을 포함한 IoT 데이터 관리 프레임워크는 IoT 응용들을 개발하는데 중요한 문제가 되고 있다. 따라서 우리는 IoT 데이터 특성에 따라 IoT 장치 근처의 포그 서버에 데이터 복사본을 배치하여 데이터 전달 시간과 신뢰성을 향상시키고, 정보 중심 네트워크와 블룸필터를 사용하여 효율적으로 데이터를 전달하는 에지-포그 클라우드의 계층구조 기반 EFcHD2 방법을 제안하고, 그것의 성능을 분석적 모델로 평가하였다.
그 계층구조는 라우팅 정보의 누적을 가능하게 하여 라우팅 시스템의 확장성을 향상시킨다[14]. 따라서 제안하는 EFcHD2 방법은 데이터 네이밍을 위하여[2]의 CCN 기반 데이터 전달 방법에서 정의한 동일한 계층적 구조를 사용한다.
어떤 원소 x가 S에 속하는지를 검사하기 위하여 h1(xi), h2(xi), …, hk(xi) 위치들에 대응하는 배열의 비트들이 모두 1로 설정되었는지를 검사한다.
4 장에서는 그림 10와 같이 16개의 모바일 에지 노드와 4개의 포그 서버, 그리고 1개의 데이터 센터가 계층적으로 구성된 격자구조의 에지-포그 클라우드 컴퓨팅 환경에서 IoT 데이터 전달 방법들의 성능을 평가한다. 여기서 우리는 제안하는 EFcHD2 방법과 모든 IoT 데이터를 해당 계층의 포그 서버에 저장하는 포그 기반 데이터 전달 방법 (Fog Server-based method)과 CCN 기반 데이터 전달 방법 (CCN-based method) [13]의 성능을 분석하고 평가한다.
우리는 [16]에서 사용한 지리적으로 분산된 온라인 사회 관계망을 위한 복사본 배치의 최적화를 수행하는 위치 인식 데이터 배치 방법의 자원 이용률을 평가하는 전체비용 모델을 IoT 데이터 관리를 위한 전체 비용을 평가하는데 맞도록 수정한 수식 (1)을 사용한다.
계층적 이름은 가변 길이를 갖는 URI와 유사한 식별자로 나타내고, 반면에 플랫 이름은 시맨틱 구조가 없는 고정 길이 식별자로 구성된다. 유일한 이름을 사용하여 자신을 식별하는 단위인 각 콘텐츠 패킷을 만들고, 콘텐츠 제공자를 향해 요청전송을 만들어 애니캐스트 검색을 가능하게 한다.
이 논문에서, 우리는 실시간성을 보장하면서 효율적이고 신뢰적으로 IoT 데이터를 해당 사물인터넷 응용들에게 전달하기 위하여 에지-포그 클라우드에 기반하고, 정보 중심 네트워킹과 블룸 필터를 사용하여 IoT 데이터의 특성: 지역성, 크기, 실시간성과 인기도 등을 고려하는 에지포그 클라우드의 적절한 위치에 그 IoT 데이터의 복사본이나 전 처리된 특징 데이터를 저장하여 계층적인 방법으로 데이터를 전달하는 EFcHD2 방법을 제안한다.
제안된 대부분의 네이밍 방법은 계층적 네이밍과 플랫네임스페이스이다. 계층적 방법은 현재 URL과 유사한 구조를 갖는다.
Bosunia 등 [2]는 직사각형의 망 위에 랜덤하게 분산된 N 센서들로 구성된 센서 망에서 콘텐츠 중심 네트워킹에 기반 한 효율적인 데이터 전달을 위한 가능 구조, 필요한 구성요소, 그리고 관련 메커니즘들을 제안하였다. 제안하는 CCN 구조는 스마트 베이스 시스템 (Smart Base System, SBS), 스마트 라우터 (Smart Router, SR), 스마트폰과 같은 스마트 모바일 센서(Smart Mobile Sensors, SMS),서비스 관리 시스템 (Service Management System), 그리고 상황 관리 시스템 (Context Management System)으로 구성된다. 서비스 관리 시스템과 상황 관리 시스템은 IoT 결정 제어장치 (IoT Decision Controller, IDC)를 형성한다.
그림 11은 IoT 데이터 전달/저장율에 따른 전체 데이터 관리 비용을 보여준다. 제안하는 EFcHD2 방법은 에지-포그 클라우드의 계층구조에 기초하고, 인기 있는 데이터의 복사본을 모든 포그 계층에 배치하고, 블룸필터를 사용하여 데이터 전달 비용을 줄이고, 그리고 빅 데이터는 그 자체보다는 전 처리된 특징 또는 패턴 데이터를 클라우드 계층에 저장하여 데이터 저장비용을 줄인다. 따라서EFcHD2는 데이터 전달/저장율에 관계없이 우수한 성능을 제공한다.
제안하는 EFcHD2 방법을 위한 시스템 구조는 그림 5와 같이 4 계층: 클라우드, 포그, 에지, 센서 계층들로 구성된다. 각 계층의 ICN 노드들은 로컬 캐시에 데이터 이름과 저장된 데이터 간의 관계를 관리하기 위하여 약화된블룸필터 (Attenuated Bloom Filter, ABF), 그리고 Jacobin의 방법 [12]와 같은 역할을 하는 CS와 PIT를 관리한다.
방법에서는 인기 있는 데이터와 빅데이터를 제외한 모든 IoT 데이터는 클라우드 계층에 저장된다. 해당 에지 노드는 하부의 센서 계층의 센서들로부터 수집한 데이터를 일시적으로 저장하고, 빅 데이터스트림에 대한 잠재적인 패턴을 식별하고, 그리고 추가분석을 위하여 상위 계층의 계산에 필요한 특징 추출을 수행한다. 따라서 에지 노드는 원시 센서 데이터를 클라우드 계층으로 전송하는 대신에 지형 공간정보를 포함하는 전 처리된 특징 결과만을 저장하고 전송한다.
이론/모형
방법에서는 IoT 장치들이 엄청나게 많기 때문에 에지-포그 클라우드 구조를 사용하여 하위 계층의 노드 그룹들은 상위 계층의 우수한 서버에서 관리되는 계층적 방법을 사용한다. 이러한 계층구조에서 콘텐츠의 검색을 최적화하기 위하여 ABF를 사용한다. ABF [15]는 특히 발견될 객체가 근처에 위치할 때 위치 관리의 성능을 최적화하는 방법으로 소개되었다.
성능/효과
제안하는 EFcHD2 방법에서는 인기 있는 데이터와 빅데이터를 제외한 모든 IoT 데이터는 클라우드 계층에 저장된다. 해당 에지 노드는 하부의 센서 계층의 센서들로부터 수집한 데이터를 일시적으로 저장하고, 빅 데이터스트림에 대한 잠재적인 패턴을 식별하고, 그리고 추가분석을 위하여 상위 계층의 계산에 필요한 특징 추출을 수행한다.
그림 12는 IoT 데이터 요청 횟수에 따라 전송되는 관심 패킷의 트래픽 부하를 보여준다. 제안하는 EFcHD2 방법은 IoT 데이터의 특성에 따라 에지-포그 클라우드 계층의 적절한 위치에 복사본을 배치하여 요청 데이터의 지역 적중률 높이고, ABF를 사용하여 데이터 광고 패킷의 크기도 줄일 수 있다. 따라서 EFcHD2는 데이터 요청 횟수에 관계없이 우수한 성능을 보인다.
후속연구
향후 연구 과제로는 모의실험을 통한 제안하는 EFcHD2 방법의 동적인 성능을 평가하는 것, 정보 중심 네트워크에서 데이터 패킷들이 지나는 경로상에 있는 라우터들에 그 데이터 패킷을 캐시하는 인-네트워크 캐싱을 EFcHD2에 통합하는 하이브리드 데이터 전달 방법을 연구하는 것, 그리고 상황인식 기술을 적용한 정보 중심 네트워크 기반지능형 데이터 전달 방법을 연구하는것 등이 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
포그 컴퓨팅이란?
포그 컴퓨팅 [5-7]은 단말 장치와 클라우드 컴퓨팅 데이터 센터 간의 처리, 저장, 네트워킹 서비스들을 제공하는 가상화된 플랫폼이다. 그러나 네트워크의 에지에 독점적으로 위치하지 않는다.
정보 중심 네트워킹 기술을 사용하였을 때 장점은 무엇인가?
즉, 소비자는 데이터를 요구하는 패킷에 콘텐츠 이름을 적어서 방송하고, 라우터는 데이터의 해당 요구 패킷을 저장하며, 데이터를 갖고 있는 노드가 콘텐츠를 요구하는 패킷을 수신하면, 콘텐츠 요구 패킷을 전송한 노드에게 데이터를 응답으로 전송한다. ICN 기술은 콘텐츠 생성자가 반드시 데이터를 전송한다는 제한을 두지 않고, 데이터를 갖고 있는 임의의 노드도 데이터를 배포할 수 있게 함으로써, 빠른 서비스와 같은 데이터가 네트워크에서 반복되어 전송되는 횟수를 줄이는 장점을 가진다. ICN의 공통적인 핵심내용은 다음과 같다.
IoT 서비스가 호스트 중심보다 콘텐츠 중심인 이유는 무엇인가?
IoT 상황에서, 데이터 관리는 데이터를 생성하는 객체와 장치 그리고 분석 목적과 서비스를 위해 그 데이터를 액세스하는 응용 사이의 중간 계층으로서의 역할을 해야 한다. 덧붙여, 대부분 IoT 서비스들은 데이터 가용성과 데이터 전달의 효율성을 증가시키기 위하여 호스트 중심 보다는 콘텐츠 중심이다. IoT는 모든 통신 장치들을 상호 연결할 것이고, 그리고 장치들과 객체들에 의해 생성된 또는 관련된 데이터를 글로벌하게 액세스할 수 있게 만든다.
AI-Helper
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.