본 연구의 목적은 Real-time Lightweight MEC 시스템에서 부하 예측을 통한 자원관리 프레임 워크를 개발하는 것이다. 이를 위해서 매년 다음과 같은 세부 연구를 통해서 연구를 진행한다. ■ Real-time Lightweight MEC 아키텍쳐 모델링 및 어플리케이션 유형 분류 기법 개발 ● 어플리케이션 유형 (latency-sensitive, latency-tolerant) 분류 기법 개발 및 Real-time leightweight MEC 아키텍쳐 모델링 ■ 어플리케이션 유형별 서비스 지연시간 최소화를 위한 가상머신 배치 기법 개발 ● 어플리케이션 유형을 고려한 가상머신 프로비저닝 및 가상머신 재배치 모듈 개발 ■ 데이터 처리의 경량화를 위한 동적 오프로딩 모듈 개발 ● 최소한의 데이터 전송과 모바일 디바이스와 엣지 클라우드 서버의 상태를 고려한 동적 오프로딩 모듈 개발 ■ 휴리스틱 기법을 이용한 부하 예측 기반 Proactive 오토스케일링 모듈 개발 ● 히스토리 데이터 및 Application 유형을 고려한 오토스케일링 모듈 개발 ■ Real-time Lightweight MEC 모듈 통합 및 성능 평가 ● MEC 환경에 맞춰 개발한 SW 모듈 통합 및 테스트베드 구축과 성능평가

본 연구에서는 멀티코어 PC클라우드 환경에서 분산 병렬 연산처리를 위한 SLA 기반 오토 스케일링 기법 및 결함 포용 스케줄링 기법 개발을 다음과 같이 차년도별로 나누어 연구한다. 1차년도: 멀티코어 PC클라우드를 위한 가상머신 동적 프로비저닝 기법 개발 (1) 효율적인 가상머신 관리를 위한 오픈소스 기반 PC클라우드 하이퍼바이저 아키텍처 연구 (2) 멀티코어 PC클라우드 환경에서 프로파일링 기반 동적 자원 프로비저닝 기법 개발 (3) 멀티코어 PC클라우드 컴퓨팅 기술 적용 및 안정적 시스템 운영을 위한 테스트베드 구축 2차년도: 멀티코어 PC클라우드에서 분산 병렬 연산처리를 위한 가상머신 자원 관리 기법 개발 (1) 데이터 집약적 응용에 적합한 분산 병렬 프로그래밍 모델 연구 및 데이터 저장 기법 개발 (2) 멀티코어 PC클라우드에서 효율적인 자원 관리를 위한 오토 스케일링 기법 개발 (3) 시스템의 성능 최적화 테스트를 위한 비잔틴 합의 분산 병렬 파일럿 응용 개발 3차년도: 멀티코어 PC클라우드에서 신뢰적인 서비스 제공을 위한 SLA 기반 결함 포용 기법 개발 (1) 자원 실패 발생시 시스템의 안정성 향상을 위한 데이터 및 작업 복제 기법 개발 (2) 분산 병렬 연산처리의 신뢰성 향상을 위한 결함 포용적 스케줄링 기법 개발 (3) 분산 병렬 연산처리의 효율성 및 신뢰성 검증을 위한 성능 평가 및 테스트 검증