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Addressing the Challenges in Federating Edge Resources(2)
Understand challenges about resource in edge computing
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아래 내용은 Rajkumar Buyya, Satish Narayana Srirama 저서인 For and Edge Computing: Principles and Paradigms 책의 내용을 주로 다루고 있습니다.
Management Challenge
글로벌 구조를 만들기 위해 엣지노드들의 클러스터가 다른 지리적인 지역으로부터 페더레이션이 필요한 경우의 도전과제들을 얘기합니다.
| Management challenge | Why should it be addressed? | What is required? |
|---|---|---|
| 엣지 노드의 발견 | 지리적으로 흩어지거나 연결이 느슨해질때의 리소스 선택 | 경량 프로토콜과 핸드쉐이킹 |
| 서비스와 어플리케이션의 동작 | 다중 서비스와 어플리케이션으로부터의 독립성 제공 | 실시간에서의 모니터링과 벤치마킹 메커니즘 |
| 마이그래이션 서비스 | 유저 이동성, 워크로드 밸런싱 | 낮은 오버헤드 가상화 |
| 부하 밸런싱 | 개별 노드들간의 무거운 구독 메시징을 피하기 위해 | 오토 스케일링 메커니즘 |
Discovering Edge Resources
네트워크안에서 시각적인 컴퓨팅이 필요한 것에 대한 가변적인 엣지 노드들을 찾는 것과 함께 각각의 클라우드 서버들과 유저 디바이스들에서 어플리케이션을 구동하며 시각화하는 것에 대한 설명입니다. 엣지노드들의 발견은 1) 자기 중심적 그리고 느슨하게 연결된 데이터들의 결과; 2) 타이트하게 연결된 데이터들의 결과에서의 외부 모니터 중심으로 됩니다.
Deploying Services and Applications
다양한 엣지 노드(혹은 데이터)들을 시뮬레이션적으로 서비스 객체들을 본질적으로 만나도록 벤치마킹합니다. 이 얘기는 실시간에서의 성능이 필요한 것도 도전과제로 포함됩니다.
Migrating Services across the Edge
가상머신을 통해 엣지노드들을 아우르며 어플리케이션과 서비스를 마이그래이션합니다.
Load Balancing
유선, 무선에 상관없이 리소스를 빨리 릴리즈하는 것을 얘기합니다. 싱글 엣지 노드에서의 개별 서비스 리소스 할당 또는 데이터 영역에서의 관리에 대한 영역입니다. 이는 더 많은 서비스들이 엣지 노드들의 동일한 데이터로부터 리소스를 요구하게 되며 더 복잡해질 수 있습니다. 메커니즘은 휴지상태의 서비스로부터 리소스를 해제하는동안 하나의 서비스에 대해 리소스를 스케일링하며 배치하는 것입니다.
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