A modern web service is an orchestration of various loosely-coupled microservices executed in the cloud because each of them is easier to develop, manage, deploy and reuse than a large monolithic service. Use of the cloud has advantages such as ease of management and a pay-as-you-go model. In addition to these characteristics, Internet of Things (IoT) services are using dynamically connected mobile devices as either data sources or actuators. Due to its dynamic nature and low latency requirements, on-demand deployment of microservice instances (MSIs) and use of fog computing to reduce latency is necessary. In fog computing environments, distributed micro data centers (MDCs) provide computation resources, and their MDC location greatly affects the latency. In this paper, we study how to dynamically allocate computation resources for low-latency IoT services in a fog computing environment. For given MSI deployment requests, we developed a novel algorithm to dynamically optimize computation resources in the fog, whose overall latency and computation resource consumption are minimized. The optimization was defined a combination of a variant of graph centrality problem called minimum convexly-combined farness centrality (MCCFC) and variable sized dynamic bin packing (VSDBP). Our proposed algorithm is a combined algorithm of breadth-first search based MCCFC algorithm with early stopping (BFS-MCCFC-ES) and hybrid selective anyfit genetic algorithm (HSAFGA) for dynamic fog resource optimization. Through extensive simulations, we found that our algorithms provide suitable performance for fog resource optimization.
최근의 웹 서비스는 다양한 느슨하게 커플링된 마이크로서비스들의 오케스트레이션으로 구성되고, 클라우드 환경에서 실행된다. 왜냐하면 마이크로서비스들은 큰 모노리식 서비스보다 개발, 관리, 배치 그리고 재사용하기 쉽고, 클라우드 환경은 편한 관리, 쓰는 만큼만 비용이 드는 등 여러 측면에서 장점이 있기 때문이다. 사물 인터넷 서비스는 이러한 서비스 특성 외에도 동적으로 연결되는 저-지연시간 모바일 장비를 데이터 소스나 액츄에이션을 위해 사용한다. 사물 인터넷의 동적 환경과 저 레이턴시 요구사항에 맞추어, 마이크로 서비스의 온디맨드 형식의 배치가 필요해졌고, 포그 컴퓨팅을 이용해 지연시간을 줄이는 것이 필요해졌다. 포그 컴퓨팅 환경에서는, 분산 마이크로 데이터 센터들이 컴퓨팅 자원을 제공하고, 그들의 위치가 지연시간에 지대한 영향을 끼친다. 이 논문에서는 사물 인터넷 서비스의 지연시간 최소화를 위해 동적으로 포그 자원을 할당하는 방법에 대해서 다룬다. 주어진 마이크로서비스 인스턴스 배치 요청과 사용 가능한 포그 컴퓨팅 자원에 따라, 컴퓨팅 자원 소모와 종합적인 지연시간이 최소가 되도록 동적으로 리소스를 최적화하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 최적화 문제를 최소 컨벡스 컴바인드 파니스 센트럴리티 (MCCFC) 문제와 가변 사이즈 동적 빈 패킹 문제 (VSDBP) 의 조합으로 정의하고, 이를 위해 조기 종료 기능을 가진 너비 우선 탐색 기반 최소 컨벡스-컴바인드 파니스 알고리즘 (BFS-MCCFC-ES) 과 하이브리드 선택적 애니핏 유전 알고리즘 (HSAFGA)을 제안, 이를 조합한 동적 포그 자원 최적화 알고리즘이다. 여러 시뮬레이션을 통해, 제안된 최적화 알고리즘의 성능이 포그 자원 할당에 적합한 성능임을 보였다.
