論文の概要: CAROL: Confidence-Aware Resilience Model for Edge Federations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.07140v1
- Date: Mon, 14 Mar 2022 14:37:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-15 22:50:36.743027
- Title: CAROL: Confidence-Aware Resilience Model for Edge Federations
- Title（参考訳）: CAROL:エッジフェデレーションの信頼性を考慮したレジリエンスモデル
- Authors: Shreshth Tuli, Giuliano Casale and Nicholas R. Jennings
- Abstract要約: 本稿では、メモリ効率の良い生成ニューラルネットワークを用いて、将来状態のQuality of Service(QoS)を予測し、各予測に対する信頼度スコアを推定する信頼性認識型レジリエンスモデルCAROLを提案する。
CAROLは、エネルギー消費、期限違反率、レジリエンスオーバーヘッドを最大16、17、36パーセント削減することで、最先端のレジリエンススキームより優れています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.864161788250856
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years, the deployment of large-scale Internet of Things (IoT)
applications has given rise to edge federations that seamlessly interconnect
and leverage resources from multiple edge service providers. The requirement of
supporting both latency-sensitive and compute-intensive IoT tasks necessitates
service resilience, especially for the broker nodes in typical broker-worker
deployment designs. Existing fault-tolerance or resilience schemes often lack
robustness and generalization capability in non-stationary workload settings.
This is typically due to the expensive periodic fine-tuning of models required
to adapt them in dynamic scenarios. To address this, we present a confidence
aware resilience model, CAROL, that utilizes a memory-efficient generative
neural network to predict the Quality of Service (QoS) for a future state and a
confidence score for each prediction. Thus, whenever a broker fails, we quickly
recover the system by executing a local-search over the broker-worker topology
space and optimize future QoS. The confidence score enables us to keep track of
the prediction performance and run parsimonious neural network fine-tuning to
avoid excessive overheads, further improving the QoS of the system. Experiments
on a Raspberry-Pi based edge testbed with IoT benchmark applications show that
CAROL outperforms state-of-the-art resilience schemes by reducing the energy
consumption, deadline violation rates and resilience overheads by up to 16, 17
and 36 percent, respectively.
- Abstract（参考訳）: 近年、大規模IoT(Internet of Things)アプリケーションのデプロイによって、複数のエッジサービスプロバイダからのリソースをシームレスに相互接続し、活用するエッジフェデレーションが生まれている。
レイテンシに敏感なIoTタスクと計算集約型のIoTタスクの両方をサポートする要件は、サービスのレジリエンスを必要とする。
既存のフォールトトレランスやレジリエンスのスキームは、非定常的なワークロード設定において堅牢性と一般化能力に欠けることが多い。
これは典型的には、動的シナリオでそれらを適用するのに必要なモデルの高価な周期的な微調整のためである。
そこで本研究では,メモリ効率の高い生成型ニューラルネットワークを用いて,将来の状態に対するqos(quality of service)と予測毎の信頼度スコアを予測する,信頼度対応型レジリエンスモデルcarolを提案する。
したがって、ブローカーが故障した場合、ブローカー-労働者トポロジ空間上で局所探索を実行し、将来のQoSを最適化することで、即座にシステムを回復する。
信頼度スコアは、予測性能を追跡し、過大なオーバーヘッドを避けるために並列ニューラルネットワークの微調整を実行し、システムのqosをさらに改善することを可能にする。
iotベンチマークアプリケーションを使用したraspberry-piベースのエッジテストでは、carolがエネルギー消費量、期限違反率、レジリエンスオーバーヘッドを最大16,17,36%削減することで、最先端のレジリエンススキームを上回っていることが示されている。
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