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Real-Time Computation Offloading Framework in Fog Networks

Title
Real-Time Computation Offloading Framework in Fog Networks
Other Titles
포그 네트워크 환경에서의 실시간 작업 분배 프레임워크
Authors
진연진
Issue Date
2019
Department/Major
대학원 컴퓨터공학과
Publisher
이화여자대학교 대학원
Degree
Master
Advisors
이형준
Abstract
사물인터넷(IoT)의 등장으로 기기들은 직접적인 네트워크를 통해 연결될 수 있게 되었고, 이에 따라 이전에 비하여 많은 양의 데이터의 흐름을 감당해야 하게 되었다. 기존에는 IoT 기기의 자원적인 한계를 극복하기 위해 클라우드 컴퓨팅을 사용하여 서비스를 받고자 하였다. 그러나 클라우드 내 데이터센터에 접속하는 과정에서 서비스 지연시간이 발생하기 때문에, 이는 실시간으로 진행되어야 하는 IoT 서비스에는 적합하지 않다. 포그 컴퓨팅은 이러한 클라우드 컴퓨팅의 문제점을 보완하기 위해 제안된 개념으로, 지리적으로 가까운 노드들로 형성된 네트워크로부터 자원을 할당 받기 때문에, 네트워크의 대역폭을 감소시키면서 통신과정에서 발생하는 지연 시간을 감축할 수 있다. 본 논문에서는 노드가 움직이는 유동적인 포그 네트워크 환경을 가정하고, 유효기간이 있는 작업을 처리하기 위한 작업 분배 프레임워크를 제안한다. 프레임워크는 1) 노드의 성능에 따른 네트워크 트리 구축, 2) 노드의 연결 불안정성을 고려한 작업 할당, 3) 노드 간 연결 손실 상황에서의 네트워크 재구성 및 작업 재분배라는 세가지 요소로 구성되어 있다. 우리는 네트워크 구성에 있어서 각 노드가 작업을 수행할 수 있는 능력과 더불어 노드 사이의 연결의 안정성에 따라 노드의 실제 수행 능력을 측정하였다. 그리고 이렇게 측정된 노드의 성능에 따라 안정성을 최대화한 네트워크를 구성함으로써 불필요한 네트워크상의 오버헤드를 줄일 수 있었고, 적절한 작업 분배 과정 통해 작업 손실률을 최소화할 수 있었다. 또한 연결 손실 상황에 대처하는 기능을 통해 불안정한 네트워크 환경에서 작업 손실률을 줄일 수 있었다.;With the advent of the Internet of Things (IoT), devices can be connected directly through a network, each has to cope with a large amount of data flow. Most IoT devices have insufficient resources compared to the amount of data to be processed, and, to solve this problem, cloud computing has been used. However, it is not suitable for time-sensitive IoT applications because of the latency problem. Fog network is a proposed concept to compensate for problems in the cloud network, forming a locally connected edge network, allowing resource allocation with low-latency. In this thesis, we propose a task allocation framework for nodes in a network by constructing a fog network for processing time-sensitive tasks in a dynamic network environment. Our framework consists of three elements: construct network tree depending on the capability of the node, task allocation considering node connection instability, and network reconfiguration and redistribution of tasks in a situation where the connection between nodes is disconnected. This approach reduces unnecessary overhead in network configuration and minimizes task loss rate in an unstable connection environment, which enables efficient task allocation.
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일반대학원 > 컴퓨터공학과 > Theses_Master
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