클로들트

Cloudlet

클로들은 인터넷의 가장자리에 위치한 이동성이 강화된 소규모 클라우드 데이터 센터다. couldlet의 주요 목적은 대기 시간이 짧은 모바일 장치에 강력한 컴퓨팅 리소스를 제공함으로써 자원 집약적이고 상호작용적인 모바일 애플리케이션을 지원하는 것이다. 오늘날의 클라우드 컴퓨팅 인프라를 확장하는 새로운 아키텍처 요소다. 그것은 3계층 계층의 중간 계층인 모바일 장치 - couldlet - cloud를 나타낸다. 클라우드를 보다 가깝게 만드는 것이 목표인 상자에서 데이터 센터로 간주할 수 있다. cloudlet 용어는 M에 의해 처음 만들어졌다. 사티아나야난, 빅터 바울, 라몬 카세레스, 나이젤 데이비스 등이 연구 프로젝트로 개발되었으며, 시제품 구현은 카네기 멜론 대학교가 개발한다.[1][2] couldlet의 개념은 follow me cloud,[3] mobile micro-cloud로도 알려져 있다.[4]

동기

많은 모바일 서비스는 기존의 클라이언트-서버 모델에 따라 애플리케이션을 프런트엔드 클라이언트 프로그램과 백엔드 서버 프로그램으로 분할한다. 프런트 엔드 모바일 애플리케이션은 처리 속도 향상 등 다양한 이유로 기능을 백엔드 서버로 오프로드한다. 클라우드 컴퓨팅의 등장으로 백엔드 서버는 일반적으로 클라우드 데이터 센터에서 호스팅된다. 클라우드 데이터 센터의 사용은 확장성 및 탄력성 등 다양한 이점을 제공하지만, 통합과 중앙 집중화로 인해 모바일 장치와 관련 데이터 센터 간의 분리가 크게 이루어진다. 그러면 엔드투엔드 통신은 많은 네트워크 홉을 포함하며 높은 지연과 낮은 대역폭을 초래한다.

대기 시간의 이유로 인해 일부 신흥 모바일 애플리케이션은 낮은 응답 시간을 달성하기 위해 클라우드 오프로드 인프라가 모바일 장치에 근접해야 한다.[5] 이상적인 경우라면, 그것은 단지 하나의 무선 홉으로 떨어져 있을 뿐이다. 예를 들어 오프로드 인프라는 셀룰러 기지국에 위치하거나 일련의 Wi-Fi 기지국에 LAN으로 연결될 수 있다. 이 오프로드 인프라의 개별 요소를 cloudlet이라고 한다.

적용들

Cloudlet은 리소스 집약적이고 상호 작용적인 모바일 애플리케이션을 지원하는 것을 목표로 한다. 헤드트랙트 시스템을 사용하는 증강현실 애플리케이션은 16ms 미만의 엔드투엔드 대기시간이 필요하다.[6] 원격 렌더링 기능이 있는 클라우드 게임도 대기 시간이 짧고 대역폭이 많이 필요하다.[7] 웨어러블 인지보조시스템은 구글 글래스와 같은 기기와 클라우드 기반 프로세싱을 결합해 복잡한 작업을 통해 사용자를 안내한다. 이러한 미래형 애플리케이션 장르는 무선 네트워킹의 미래 방향에 관한 2013 NSF 워크샵의 보고서에 의해 "놀라울 정도로 변화무쌍한" 것으로 특징지어진다.[8] 이러한 애플리케이션은 실시간 사용자 상호작용의 중요한 경로에서 클라우드 리소스를 사용한다. 따라서 이들은 수십 밀리세컨드 이상의 엔드투엔드 작동 지연을 허용할 수 없다. 클라우드에서 컴퓨팅 집약적인 음성 인식을 수행하는 애플 시리와 구글 나우는 이 신흥 공간에서 또 다른 예다.

Cloudlet vs Cloud

클라우드와 클라우드에 대한 요구사항이 상당히 중복된다. 두 수준 모두에서 다음과 같은 요구가 있다: (a) 신뢰할 수 없는 사용자 수준 계산 간의 강력한 격리, (b) 인증, 액세스 제어 및 계량 메커니즘, (c) 사용자 수준 계산을 위한 동적 자원 할당, 그리고 (d) 프로세스에 대한 최소의 제약으로 매우 광범위한 사용자 수준 계산을 지원할 수 있는 능력 구조, 프로그래밍 언어 또는 운영 체제. 클라우드 데이터 센터에서 이러한 요구 사항은 현재 VM(가상 머신) 추상화를 사용하여 충족된다. 오늘날 클라우드 컴퓨팅에서 VM을 사용하는 것과 같은 이유로, cloudlet에 대한 추상화로 VM을 사용한다. 한편, 구름과 구름 사이에는 몇 가지 중요한 차별화 요소가 있다.

참고 항목: 클라우드 컴퓨팅 § 서비스 모델

신속한 프로비저닝

기존 VM 이미지를 스토리지 계층에서 시작하도록 최적화된 클라우드 데이터 센터와 달리, cloudlet은 프로비저닝 시 훨씬 더 민첩해야 한다. 모바일 기기와의 연관성은 매우 역동적이며 사용자 이동성으로 인해 상당한 동요가 있다. 먼 곳에서 온 사용자는 예기치 않게 (예를 들어 국제선 비행기에서 방금 내린 경우) 로울렛에 나타나서 개인 맞춤 언어 번역기 같은 어플리케이션에 이용하려고 할 수 있다. 해당 사용자의 경우, 애플리케이션을 사용할 수 있기 전에 프로비저닝 지연이 사용성에 영향을 미친다.[9]

여러 클라우드에 걸친 VM 핸드오프

모바일 기기 사용자가 현재 사용하고 있는 클로들렛에서 멀어질 경우, 논리적 네트워크 거리가 증가함에 따라 대화형 응답은 저하된다. 이러한 사용자 이동성의 효과를 다루기 위해, 첫 번째 클러들에서의 오프로드된 서비스는 엔드투엔드 네트워크 품질을 유지하는 두 번째 클러들렛으로 이전되어야 한다.[10] 이는 클라우드 컴퓨팅의 실시간 마이그레이션과 유사하지만 VM 핸드오프가 WAN(Wide Area Network)에서 발생한다는 점에서 상당히 다르다.

OpenStack++

클로들트 모델은 하드웨어/소프트웨어의 재구성 또는 추가 배포를 필요로 하기 때문에, 배치를 장려하기 위한 체계적인 방법을 제공하는 것이 중요하다. 하지만, 그것은 고전적인 부트스트래핑 문제에 직면할 수 있다. Cloudlet은 Cloudlet 구축을 장려하기 위한 실용적인 응용 프로그램이 필요하다. 그러나 개발자들은 널리 배치되기 전까지는 클로들렛 인프라에 크게 의존할 수 없다. 이러한 교착 상태를 타개하고 클로들트 배치를 촉진하기 위해 카네기 멜론 대학의 연구원들은 OpenStack을 확장하여 개방형 에코시스템을 활용하는 OpenStack++를 제안했다.[2] OpenStack++는 Cloudlet별 API 집합을 OpenStack 확장으로 제공한다.[11]

상업적 구현 및 표준화 노력

2015년까지 클로들 기반 애플리케이션은 상업적으로 이용 가능했다.[12]

국립표준기술원은 2017년에 포그 아키텍처의 노드로 정의되는 포그 컴퓨팅에 대한 표준 초안을 발표했다.[13]

참고 항목

참조

  1. ^ Satyanarayanan, M.; Bahl, P.; Caceres, R.; Davies, N. (2009). "The Case for VM-Based Cloudlets in Mobile Computing". IEEE Pervasive Computing. IEEE. 8 (4): 14–23. doi:10.1109/MPRV.2009.82.
  2. ^ a b "Elijah: Cloudlet-based Mobile Computing". Carnegie Mellon University.
  3. ^ "Follow Me Cloud: Interworking Federated Clouds & Distributed Mobile Networks". IEEE Network Magazine.
  4. ^ "Emulation-Based Study of Dynamic Service Placement in Mobile Micro-Clouds" (PDF). IEEE MILCOM 2015.
  5. ^ Kiryong Ha; Pillai, P.; Lewis, G.; Simanta, S.; Clinch, S.; Davies, N.; Satyanarayanan, M. (2013). "The Impact of Mobile Multimedia Applications on Data Center Consolidation". 2013 IEEE International Conference on Cloud Engineering (IC2E). IEEE. pp. 166–176. doi:10.1109/IC2E.2013.17. ISBN 978-0-7695-4945-3.
  6. ^ "Generalizeability of Latency Detection in a Variety of Virtual Environments".
  7. ^ "Outatime: Using Speculation to Enable Low-Latency Continuous Interaction for Cloud Gaming" (PDF). Microsoft.
  8. ^ "Final report from the NSF Workshop on Future Directions in Wireless Networking". National Science Foundation.
  9. ^ "Just-in-time provisioning for cyber foraging". ACM.
  10. ^ "Dynamic Service Migration in Mobile Edge-Clouds" (PDF). IFIP Networking 2015.
  11. ^ "Open Source Repository for Elijah-cloudlet".
  12. ^ Pang, Z.; Sun, L.; Wang, Z.; Tian, E.; Yang, S. (2015). "A Survey of Cloudlet Based Mobile Computing". 2015 International Conference on Cloud Computing and Big Data (CCBD): 268–275. doi:10.1109/CCBD.2015.54. ISBN 978-1-4673-8350-9.
  13. ^ "The NIST Definition of Fog Computing" (PDF). nist.gov.