KR20210072956A - Edge Cloud Computing Offloading Method in the IoT environment - Google Patents

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KR20210072956A
KR20210072956A KR1020190163310A KR20190163310A KR20210072956A KR 20210072956 A KR20210072956 A KR 20210072956A KR 1020190163310 A KR1020190163310 A KR 1020190163310A KR 20190163310 A KR20190163310 A KR 20190163310A KR 20210072956 A KR20210072956 A KR 20210072956A
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성낙명
김재호
안일엽
이석준
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한국전자기술연구원
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Abstract

The present invention provides a cloud computation offloading method for reducing a calculation load of an edge device in an IoT environment. According to an embodiment of the present invention, the edge cloud computation offloading method in an IoT environment comprises: a step in which an IoT edge monitors resources of the IoT edge to collect state data; and a step of determining computation offloading status based on the collected state data. Accordingly, when a resource of an edge is insufficient in an IoT environment, at least one micro service to be computation-offloaded among a plurality of micro services operating in accordance with the insufficient resource is determined to reduce the calculation load of the edge by computation-offloading the determined micro service to a cloud.

Description

IoT 환경에서의 엣지 클라우드 컴퓨테이션 오프로딩 방법{Edge Cloud Computing Offloading Method in the IoT environment}Edge Cloud Computing Offloading Method in the IoT environment

본 발명은 엣지 클라우드 컴퓨테이션 오프로딩 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 IoT 환경에서 엣지 기기의 연산 부하 절감을 위한 클라우드 컴퓨테이션 오프로딩 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an edge cloud computation offloading method, and more particularly, to a cloud computation offloading method for reducing the computational load of an edge device in an IoT environment.

기존의 클라우드 환경은 중앙 처리 구조를 통해 데이터를 처리하고 사용자에게 서비스를 제공하는 방식이다.The existing cloud environment processes data through a central processing structure and provides services to users.

그러나, 기존 방식은 병목 현상으로 인한 코어 네트워크의 과부하나 물리적인 거리 등으로 인해 응답 지연 등의 문제가 발생할 수 있다. 이에, 기존 방식은 저 지연 서비스가 요구되는 경우 많은 문제점이 발생할 수 있다.However, in the existing method, problems such as response delay may occur due to an overload of the core network or a physical distance due to a bottleneck. Accordingly, the existing scheme may cause many problems when a low-latency service is required.

최근에는 Edge Computing 환경을 고려해서 사용자에게 효율적으로 클라우드 서비스를 제공하기 위한 많은 노력이 있다. Recently, many efforts have been made to efficiently provide cloud services to users in consideration of the Edge Computing environment.

Edge Computing은 이동 단말 노드와 로컬 클라우드(또는 네트워크)에서 자체적으로 데이터를 처리하여 사용자에게 서비스를 제공한다. Edge Computing은 중앙 코어 클라우드를 유지하면서, 지역적으로 데이터 처리가 가능하다.Edge Computing provides services to users by processing data on its own in the mobile terminal node and in the local cloud (or network). Edge Computing enables data processing locally while maintaining a central core cloud.

그러나, Edge의 리소스가 부족하게 되면, Edge가 수행하는 micro service의 처리가 지연되는 문제점이 존재한다. However, when the resource of the edge is insufficient, there is a problem in that the processing of the micro service performed by the edge is delayed.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 엣지의 연산 부하를 절감시키기 위해, IoT 환경에서 엣지의 리소스가 부족하게 되면, 부족한 리소스에 따라 동작 중인 복수의 micro service 중 컴퓨테이션 오프로딩할 적어도 하나의 micro service를 결정하여, 결정된 micro service를 클라우드(Cloud)에 컴퓨테이션 오프로딩 시킬 수 있는 엣지 클라우드 컴퓨테이션 오프로딩 방법을 제공함에 있다.The present invention has been devised to solve the above problems, and an object of the present invention is to reduce the computational load of the edge, and when the resource of the edge is insufficient in the IoT environment, a plurality of micro An object of the present invention is to provide an edge cloud computation offloading method capable of determining at least one micro service to be computation offloaded among services and enabling the determined micro service to be computationally offloaded to the cloud.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, IoT 환경에서의 엣지 클라우드 컴퓨테이션 오프로딩 방법은, IoT 엣지(Edge)가, 자신의 리소스를 모니터링하여, 상태 데이터를 수집하는 단계; 및 수집된 상태 데이터를 기반으로 컴퓨테이션 오프로딩(Computation Offloading) 여부를 결정하는 단계;를 포함한다.According to an embodiment of the present invention for achieving the above object, an edge cloud computation offloading method in an IoT environment includes: an IoT edge, monitoring its own resource, and collecting state data; and determining whether to perform computation offloading based on the collected state data.

그리고 상태 데이터는, CPU, 메모리, 네트워크 대역폭(network bandwidth) 및 배터리 중 적어도 하나에 대한 상태 데이터일 수 있다. In addition, the state data may be state data for at least one of a CPU, a memory, a network bandwidth, and a battery.

또한, 결정 단계는, 상태 데이터를 기반으로 CPU, 메모리, 네트워크 대역폭 및 배터리 중 적어도 하나의 리소스가 부족하면, 부족한 리소스에 따라 동작 중인 복수의 micro service 중 컴퓨테이션 오프로딩할 적어도 하나의 micro service를 결정할 수 있다.In addition, in the determining step, if at least one resource among CPU, memory, network bandwidth, and battery is insufficient based on the state data, at least one micro service to be computation offloaded among a plurality of micro services operating according to the insufficient resource is selected. can decide

그리고 결정 단계는, 네트워크 대역폭의 리소스가 부족한 경우, 기존에 컴퓨테이션 오프로딩하기로 결정된 micro service의 컴퓨테이션 오프로딩을 취소하기로 결정할 수 있다. And, in the determining step, when the resource of the network bandwidth is insufficient, it may be decided to cancel the computation offloading of the micro service previously decided to perform the computation offloading.

또한, 결정 단계는, CPU 또는 메모리의 리소스가 부족한 경우, CPU 또는 메모리의 리소스를 가장 많이 차지하고 있는 micro service를 선택하여, 컴퓨테이션 오프로딩 하기로 결정할 수 있다.In addition, in the determining step, when the resource of the CPU or the memory is insufficient, it may be decided to select a micro service occupying the most resources of the CPU or the memory to perform computation offloading.

그리고 결정 단계는, 배터리의 리소스가 부족한 경우, CPU의 리소스가 부족하지 않더라도, CPU의 리소스를 가장 많이 차지하고 있는 micro service를 선택하여, 컴퓨테이션 오프로딩 하기로 결정할 수 있다.And, in the determining step, when the resource of the battery is insufficient, even if the resource of the CPU is not insufficient, the micro service that occupies the most resources of the CPU may be selected to determine the computation offload.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른, IoT 환경에서의 엣지 클라우드 컴퓨테이션 오프로딩 방법은, 클라우드(Cloud)를 통해, micro service가 컴퓨테이션 오프로딩되어, 연산 결과가 산출되면, micro service의 연산 결과를 엣지에 전달하는 단계;를 더 포함할 수 있다. In addition, in the edge cloud computation offloading method in the IoT environment according to an embodiment of the present invention, when the micro service is computation offloaded and the computation result is calculated through the cloud, the operation of the micro service It may further include; delivering the result to the edge.

한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, IoT 환경에서의 엣지 클라우드 컴퓨테이션 오프로딩 시스템은, 자신의 리소스를 모니터링하여, 상태 데이터를 수집하는 리소스 모니터링부; 및 수집된 상태 데이터를 기반으로 컴퓨테이션 오프로딩(Computation Offloading) 여부를 결정하는 컴퓨테이션 오프로딩 실행부;를 포함한다.On the other hand, according to another embodiment of the present invention, edge cloud computing offloading system in an IoT environment, a resource monitoring unit for monitoring its own resource, collecting state data; and a computation offloading execution unit that determines whether to perform computation offloading based on the collected state data.

이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, IoT 환경에서 엣지의 리소스가 부족하게 되면, 부족한 리소스에 따라 동작 중인 복수의 micro service 중 컴퓨테이션 오프로딩할 적어도 하나의 micro service를 결정하여, 결정된 micro service를 클라우드(Cloud)에 컴퓨테이션 오프로딩 시켜, 엣지의 연산 부하를 절감시킬 수 있다.As described above, according to the embodiments of the present invention, when the resource of the edge is insufficient in the IoT environment, at least one micro service to be computed offload is determined among a plurality of micro services in operation according to the insufficient resource, Computational load at the edge can be reduced by offloading the determined micro service to the cloud.

도 1은, 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 환경에서의 엣지 클라우드 컴퓨테이션 오프로딩 시스템의 설명에 제공된 도면,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 환경에서의 엣지 클라우드 컴퓨테이션 오프로딩 방법의 설명에 제공된 흐름도, 그리고
도 3은, 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 환경에서의 엣지 클라우드 컴퓨테이션 오프로딩 방법의 더욱 상세한 설명에 제공된 흐름도이다. 1 is a diagram provided for the description of an edge cloud computing offloading system in an IoT environment according to an embodiment of the present invention;
2 is a flowchart provided in the description of an edge cloud computation offloading method in an IoT environment according to an embodiment of the present invention; and
3 is a flowchart provided for a more detailed description of an edge cloud computation offloading method in an IoT environment according to an embodiment of the present invention.

이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.Hereinafter, the present invention will be described in more detail with reference to the drawings.

도 1은, 본 실시예에 따른 IoT 환경에서의 엣지(100) 클라우드(200) 컴퓨테이션 오프로딩 시스템(이하에서는, '컴퓨테이션 오프로딩 시스템'으로 총칭하기로 함)의 설명에 제공된 도면이다.1 is a diagram provided for explanation of an edge 100 cloud 200 computation offloading system (hereinafter, collectively referred to as a 'computation offloading system') in an IoT environment according to the present embodiment.

본 실시예에 따른 컴퓨테이션 오프로딩 시스템은, 엣지(100)의 연산 부하를 절감시키기 위해, IoT 환경에서 엣지(100)의 리소스가 부족하게 되면, 부족한 리소스에 따라 동작 중인 복수의 micro service 중 컴퓨테이션 오프로딩할 적어도 하나의 micro service를 결정하여, 결정된 micro service를 클라우드(200)(Cloud)에 컴퓨테이션 오프로딩 시킬 수 있다.In the computation offloading system according to the present embodiment, in order to reduce the computational load of the edge 100 , when the resources of the edge 100 become insufficient in the IoT environment, a computer among a plurality of micro services operating according to the insufficient resources At least one micro service to be offloaded may be determined, and the determined micro service may be computationally offloaded to the cloud 200 (Cloud).

이를 위해, 본 컴퓨테이션 오프로딩 시스템은, IoT 환경에서, 사용자와 클라우드(200) 사이에 존재하는 엣지(100)에 노드를 관리하기 위한 기존 구성 이외에, 리소스 모니터링부(110)와 컴퓨테이션 오프로딩 실행부(120)를 추가로 마련할 수 있다. To this end, the present computation offloading system performs computation offloading with the resource monitoring unit 110 in addition to the existing configuration for managing nodes at the edge 100 between the user and the cloud 200 in the IoT environment. An execution unit 120 may be additionally provided.

엣지(100)의 기본 구성요소들은 본 발명의 요지를 벗어남에 따라 자세한 설명은 생략하기로 한다. As the basic components of the edge 100 deviate from the gist of the present invention, detailed descriptions thereof will be omitted.

리소스 모니터링부(110)는, 자신의 리소스를 모니터링하여, 상태 데이터를 수집할 수 있다. The resource monitoring unit 110 may collect status data by monitoring its own resources.

이때, 상태 데이터는, CPU, 메모리, 네트워크 대역폭(network bandwidth) 및 배터리 중 적어도 하나에 대한 상태 데이터일 수 있다. In this case, the state data may be state data for at least one of a CPU, a memory, a network bandwidth, and a battery.

컴퓨테이션 오프로딩 실행부(120)는 수집된 상태 데이터를 기반으로 컴퓨테이션 오프로딩(Computation Offloading) 여부를 결정할 수 있다.The computation offloading executor 120 may determine whether to perform computation offloading based on the collected state data.

구체적으로, 컴퓨테이션 오프로딩 실행부(120)는 상태 데이터를 기반으로 CPU, 메모리, 네트워크 대역폭 및 배터리 중 적어도 하나의 리소스가 부족하면, 부족한 리소스에 따라 동작 중인 복수의 micro service 중 컴퓨테이션 오프로딩할 적어도 하나의 micro service를 결정할 수 있다. Specifically, when at least one resource among CPU, memory, network bandwidth, and battery is insufficient based on the state data, the computation offloading execution unit 120 performs computation offloading among a plurality of micro services operating according to the insufficient resource. At least one micro service can be determined.

예를 들면, 컴퓨테이션 오프로딩 실행부(120)는 네트워크 대역폭의 리소스가 부족한 경우, 기존에 컴퓨테이션 오프로딩하기로 결정된 micro service의 컴퓨테이션 오프로딩을 취소하기로 결정할 수 있다For example, when the resource of the network bandwidth is insufficient, the computation offloading execution unit 120 may decide to cancel the computation offloading of the micro service previously decided to perform the computation offloading.

다른 예를 들면, 컴퓨테이션 오프로딩 실행부(120)는 CPU 또는 메모리의 리소스가 부족한 경우, CPU 또는 메모리의 리소스를 가장 많이 차지하고 있는 micro service를 선택하여, 컴퓨테이션 오프로딩 하기로 결정할 수 있다.As another example, when CPU or memory resources are insufficient, the computation offloading execution unit 120 may select a micro service occupying the most CPU or memory resources and determine to perform computation offloading.

또 다른 예를 들면, 컴퓨테이션 오프로딩 실행부(120)는 배터리의 리소스가 부족한 경우, CPU의 리소스가 부족하지 않더라도, CPU의 리소스를 가장 많이 차지하고 있는 micro service를 선택하여, 컴퓨테이션 오프로딩 하기로 결정할 수 있다. As another example, when the resource of the battery is insufficient, the computation offloading execution unit 120 selects a micro service that occupies the most resources of the CPU, even if the resource of the CPU is not insufficient, to perform computation offloading. can be decided with

클라우드(200)는, micro service가 컴퓨테이션 오프로딩되어, 연산 결과가 산출되면, micro service의 연산 결과를 엣지(100)에 전달할 수 있다. The cloud 200 may transfer the operation result of the micro service to the edge 100 when the micro service is computationally offloaded and an operation result is calculated.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 환경에서의 엣지(100) 클라우드(200) 컴퓨테이션 오프로딩 방법(이하에서는, '컴퓨테이션 오프로딩 방법'으로 총칭하기로 함)의 설명에 제공된 흐름도이다.2 is a flowchart provided for explaining the edge 100 cloud 200 computation offloading method (hereinafter, collectively referred to as a 'computation offloading method') in an IoT environment according to an embodiment of the present invention. to be.

도 2를 참조하면, 본 실시예에 따른 컴퓨테이션 오프로딩 방법은, IoT 엣지(100)(Edge)가, 자신의 리소스를 모니터링하여, 상태 데이터를 수집하는 수집 단계(S210), 수집된 상태 데이터를 기반으로 컴퓨테이션 오프로딩(Computation Offloading) 여부를 결정하는 결정 단계(S220) 및 클라우드(200)(Cloud)에 의해, micro service의 컴퓨테이션 오프로딩이 완료되면, micro service의 연산 결과를 엣지(100)에 전달하는 전달 단계(230)으로 구성될 수 있다. Referring to FIG. 2 , in the computation offloading method according to the present embodiment, the IoT edge 100 (Edge) monitors its own resources and collects state data ( S210 ), the collected state data When the computation offloading of the micro service is completed by the determining step (S220) and the cloud 200 (Cloud) for determining whether to perform computation offloading based on the It may consist of a delivery step 230 of delivering to 100).

이에 대한 더욱 상세한 설명은 도 3을 참조하여 후술하기로 한다. A more detailed description thereof will be described later with reference to FIG. 3 .

도 3은, 본 발명의 일 실시예에 따른 IoT 환경에서의 엣지(100) 클라우드(200) 컴퓨테이션 오프로딩 방법의 더욱 상세한 설명에 제공된 흐름도이다. 3 is a flowchart provided for a more detailed description of an edge 100 cloud 200 computation offloading method in an IoT environment according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 본 실시예에 따른 컴퓨테이션 오프로딩 방법은, 수집 단계에서 리소스 모니터링부(110)를 통해, 자신의 리소스를 모니터링하여, 상태 데이터를 수집할 수 있다(S310). Referring to FIG. 3 , in the computation offloading method according to the present embodiment, through the resource monitoring unit 110 in the collection step, it is possible to monitor its own resources to collect state data ( S310 ).

만약, 상태 데이터를 기반으로 CPU, 메모리, 네트워크 대역폭 및 배터리 중 적어도 하나의 리소스가 부족하면, 컴퓨테이션 오프로딩 실행부(120)를 통해, 부족한 리소스에 따라 동작 중인 복수의 micro service 중 컴퓨테이션 오프로딩할 적어도 하나의 micro service를 결정할 수 있다.If, based on the state data, at least one resource among CPU, memory, network bandwidth, and battery is insufficient, the computation offloading execution unit 120 performs a computation off among a plurality of micro services operating according to the insufficient resource. At least one micro service to be loaded may be determined.

예를 들어, 결정 단계에서는, 네트워크 대역폭의 리소스가 부족한 경우(S320-Y), 기존에 컴퓨테이션 오프로딩하기로 결정된 micro service의 컴퓨테이션 오프로딩을 취소하기로 결정할 수 있다(S325).For example, in the determining step, if the resource of the network bandwidth is insufficient (S320-Y), it may be decided to cancel the computation offloading of the micro service previously decided to perform the computation offloading (S325).

컴퓨테이션 오프로딩 방법은, 네트워크 대역폭의 리소스가 충분한 경우, 이미 특정 micro service가 컴퓨테이션 오프로딩 중이면(S330-Y), 특정 micro service의 컴퓨테이션 오프로딩 이후, 추가로 컴퓨테이션 오프로딩이 가능한지 클라우드(200)에 문의하고(S331), 클라우드(200)가 추가로 컴퓨테이션 오프로딩이 가능하다고 회신하면(S331-Y), 엣지(100)가, 컴퓨테이션 오프로딩하고자 하는 타겟 노드를 선택하여(S333), 타겟 노드의 이전 데이터를 클라우드(200)에 전송하고(S335), 해당 노드의 micro service를 오프로딩할 수 있다(S337). In the computation offloading method, if the network bandwidth resource is sufficient, if a specific micro service is already in the process of computation offloading (S330-Y), after the computation offloading of the specific micro service, additional computation offloading is possible When the cloud 200 is inquired (S331) and the cloud 200 replies that additional computation offloading is possible (S331-Y), the edge 100 selects a target node to (S333), the previous data of the target node may be transmitted to the cloud 200 (S335), and the micro service of the corresponding node may be offloaded (S337).

한편, 컴퓨테이션 오프로딩 방법은, 특정 micro service가 컴퓨테이션 오프로딩 중이지 않고(S330-N), CPU 또는 메모리의 리소스가 부족한 경우(S340-Y), CPU 또는 메모리의 리소스를 가장 많이 차지하고 있는 micro service를 선택하여(S345), 컴퓨테이션 오프로딩하기로 결정하고, 이를 클라우드(200)에 요청할 수 있다(S350).On the other hand, in the computation offloading method, when a specific micro service is not in the process of computation offloading (S330-N) and the CPU or memory resource is insufficient (S340-Y), the CPU or memory resource is occupied the most. By selecting the micro service (S345), it is decided to offload the computation, and it can be requested to the cloud 200 (S350).

클라우드(200)가 컴퓨테이션 오프로딩을 수락하면(S360), 엣지(100)에 이를 통지할 수 있다(S365).When the cloud 200 accepts the computation offloading (S360), it may notify the edge 100 (S365).

컴퓨테이션 오프로딩의 수락을 통지받은 엣지(100)는, 컴퓨테이션 오프로딩하고자 하는 타겟 노드를 선택하여(S333), 타겟 노드의 이전 데이터를 클라우드(200)에 전송하고(S335), 해당 노드의 micro service를 오프로딩할 수 있다(S337). The edge 100, which has been notified of acceptance of the computation offloading, selects a target node to be computed offloading (S333), transmits previous data of the target node to the cloud 200 (S335), and It is possible to offload the micro service (S337).

그리고 클라우드(200)는, 컴퓨테이션 오프로딩을 수락하면(S360), 컴퓨테이션 오프로딩이 요청된 micro service를 다운로드하여(S370), micro service를 수행하여 연산 결과를 산출할 수 있다(S380). And, if the cloud 200 accepts the computation offloading (S360), it may download the micro service requested for the computation offloading (S370), and perform the micro service to calculate the calculation result (S380).

이를 통해, IoT 환경에서 엣지(100)의 리소스가 부족하게 되는 경우에, 엣지(100)의 연산 부하를 절감시킬 수 있다.Through this, when the resource of the edge 100 becomes insufficient in the IoT environment, it is possible to reduce the computational load of the edge 100 .

한편, 본 실시예에 따른 장치와 방법의 기능을 수행하게 하는 컴퓨터 프로그램을 수록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있음은 물론이다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 기술적 사상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 형태로 구현될 수도 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터에 의해 읽을 수 있고 데이터를 저장할 수 있는 어떤 데이터 저장 장치이더라도 가능하다. 예를 들어, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광디스크, 하드 디스크 드라이브, 등이 될 수 있음은 물론이다. 또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 또는 프로그램은 컴퓨터간에 연결된 네트워크를 통해 전송될 수도 있다.On the other hand, it goes without saying that the technical idea of the present invention can also be applied to a computer-readable recording medium containing a computer program for performing the functions of the apparatus and method according to the present embodiment. In addition, the technical ideas according to various embodiments of the present invention may be implemented in the form of computer-readable codes recorded on a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium may be any data storage device readable by the computer and capable of storing data. For example, the computer-readable recording medium may be a ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical disk, hard disk drive, or the like. In addition, the computer-readable code or program stored in the computer-readable recording medium may be transmitted through a network connected between computers.

또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.In addition, although preferred embodiments of the present invention have been illustrated and described above, the present invention is not limited to the specific embodiments described above, and the technical field to which the present invention belongs without departing from the gist of the present invention as claimed in the claims Various modifications are possible by those of ordinary skill in the art, and these modifications should not be individually understood from the technical spirit or prospect of the present invention.

100 : IoT 엣지(Edge)
110 : 리소스 모니터링부
120 : 컴퓨테이션 오프로딩 실행부
200 : 클라우드(Cloud)100: IoT Edge
110: resource monitoring unit
120: computation offloading execution unit
200: Cloud

Claims (8)

IoT 엣지(Edge)가, 자신의 리소스를 모니터링하여, 상태 데이터를 수집하는 단계; 및
수집된 상태 데이터를 기반으로 컴퓨테이션 오프로딩(Computation Offloading) 여부를 결정하는 단계;를 포함하는 IoT 환경에서의 엣지 클라우드 컴퓨테이션 오프로딩 방법.
IoT edge (Edge), monitoring its own resource, collecting state data; and
Edge cloud computation offloading method in an IoT environment comprising; determining whether to perform computation offloading based on the collected state data.
 청구항 1에 있어서,
상태 데이터는,
CPU, 메모리, 네트워크 대역폭(network bandwidth) 및 배터리 중 적어도 하나에 대한 상태 데이터인 것을 특징으로 하는 IoT 환경에서의 엣지 클라우드 컴퓨테이션 오프로딩 방법.
The method according to claim 1,
state data,
Edge cloud computing offloading method in an IoT environment, characterized in that it is state data for at least one of CPU, memory, network bandwidth, and battery.
 청구항 2에 있어서,
결정 단계는,
상태 데이터를 기반으로 CPU, 메모리, 네트워크 대역폭 및 배터리 중 적어도 하나의 리소스가 부족하면, 부족한 리소스에 따라 동작 중인 복수의 micro service 중 컴퓨테이션 오프로딩할 적어도 하나의 micro service를 결정하는 것을 특징으로 하는 IoT 환경에서의 엣지 클라우드 컴퓨테이션 오프로딩 방법.
3. The method according to claim 2,
The decision step is
When at least one resource among CPU, memory, network bandwidth, and battery is insufficient based on the state data, at least one micro service to be computed offload is determined among a plurality of micro services in operation according to the insufficient resource Edge cloud computing offloading method in IoT environment.
 청구항 3에 있어서,
결정 단계는,
네트워크 대역폭의 리소스가 부족한 경우, 기존에 컴퓨테이션 오프로딩하기로 결정된 micro service의 컴퓨테이션 오프로딩을 취소하기로 결정하는 것을 특징으로 하는 IoT 환경에서의 엣지 클라우드 컴퓨테이션 오프로딩 방법.
4. The method according to claim 3,
The decision step is
Edge cloud computation offloading method in an IoT environment, characterized in that it is decided to cancel computation offloading of a micro service previously decided to perform computation offloading when network bandwidth resources are insufficient.
 청구항 3에 있어서,
결정 단계는,
CPU 또는 메모리의 리소스가 부족한 경우, CPU 또는 메모리의 리소스를 가장 많이 차지하고 있는 micro service를 선택하여, 컴퓨테이션 오프로딩 하기로 결정하는 것을 특징으로 하는 IoT 환경에서의 엣지 클라우드 컴퓨테이션 오프로딩 방법.
4. The method according to claim 3,
The decision step is
Edge cloud computing offloading method in an IoT environment, characterized in that when CPU or memory resources are insufficient, it is decided to perform computation offloading by selecting the micro service that occupies the most CPU or memory resources.
 청구항 3에 있어서,
결정 단계는,
배터리의 리소스가 부족한 경우, CPU의 리소스가 부족하지 않더라도, CPU의 리소스를 가장 많이 차지하고 있는 micro service를 선택하여, 컴퓨테이션 오프로딩 하기로 결정하는 것을 특징으로 하는 IoT 환경에서의 엣지 클라우드 컴퓨테이션 오프로딩 방법.
4. The method according to claim 3,
The decision step is
Edge cloud computation off in IoT environment, characterized in that when the battery resource is insufficient, even if the CPU resource is not insufficient, the micro service that occupies the most CPU resource is selected and the computation offload is decided. loading method.
 청구항 3에 있어서,
클라우드(Cloud)를 통해, micro service가 컴퓨테이션 오프로딩되어, 연산 결과가 산출되면, micro service의 연산 결과를 엣지에 전달하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 IoT 환경에서의 엣지 클라우드 컴퓨테이션 오프로딩 방법.
4. The method according to claim 3,
Edge cloud computing in an IoT environment, characterized in that it further comprises; when the micro service is computation offloaded through the cloud and the computation result is calculated, transferring the computation result of the micro service to the edge off-roading method.
 자신의 리소스를 모니터링하여, 상태 데이터를 수집하는 리소스 모니터링부; 및
수집된 상태 데이터를 기반으로 컴퓨테이션 오프로딩(Computation Offloading) 여부를 결정하는 컴퓨테이션 오프로딩 실행부;를 포함하는 IoT 환경에서의 엣지 클라우드 컴퓨테이션 오프로딩 시스템.a resource monitoring unit that monitors its own resources and collects state data; and
Edge cloud computing offloading system in an IoT environment comprising a; a computation offloading executor that determines whether to perform computation offloading based on the collected state data.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN115549758A (en) * 2022-09-15 2022-12-30 广州爱浦路网络技术有限公司 Satellite-borne edge cloud computing task processing method, system and device and storage medium
WO2023074939A1 (en) * 2021-10-28 2023-05-04 한국전자기술연구원 Computing offloading method based on onem2m platform

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023074939A1 (en) * 2021-10-28 2023-05-04 한국전자기술연구원 Computing offloading method based on onem2m platform
KR20230060644A (en) * 2021-10-28 2023-05-08 한국전자기술연구원 oneM2M platform-based computing offloading method
CN115549758A (en) * 2022-09-15 2022-12-30 广州爱浦路网络技术有限公司 Satellite-borne edge cloud computing task processing method, system and device and storage medium

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