엣지 스토리지...

엣지 컴퓨팅과 유사한 용어, 엣지 컴퓨팅의 하위 카테고리의 일종이다.
내 지도교수님도 엣지 스토리지라는 용어를 처음 들으셨다고 한다.

엣지 스토리지

엣지 스토리지는 분산 컴퓨팅과 비슷하지만, 목적, 구성, 처리 방식에서 명확한 차이가 존재한다.
엣지 컴퓨팅은 네트워크 말단 엣지에 분산된 컴퓨팅 자원으로 데이터 처리 분석 응답을 로컬에서 수행하는 패러다임인데,
이 과정에서 실시간 연산 및 레이턴시가 아주 중요하다.

물론 이러한 과정에서 Edge-to-Edge 데이터 공유도 필수적이다. 특히나 연합 학습 같은 경우에서는 더더욱 그렇다.

(a) 엣지 스토리지

이 때, 엣지 노드에 저장된 데이터를 다른 노드에서 요청하면 어떨까? 필요한 데이터가 어느 엣지에 있는지 알아야 한다.
그 때, 글로벌 인덱스 및 데이터 접근 지연 최소화를 수행하는 것이 엣지 스토리지 연구의 핵심이다.

(b) 연구 동향

관련 연구로 소개할만한 논문은 최신 연구에서는 아래와 같은 논문이 있다.

EDIndex: Enabling Fast Data Queries in Edge Storage System

엣지 스토리지 시스템은 Hot 데이터는 엣지 서버에 저장하여, 인근 사용자에게 저지연 데이터 검색을 제공한다. 이때 어떤 엣지 서버가 요청된 데이터를 보유하고 있는지 식별해야 한다.
이 때, 저자는 이러한 문제는 엣지 데이터 질의(Edge Data Query,EDQ)라고 하는데, 이를 위해 Counting Bloom Filter를 기반으로 하는 새로운 인덱스 구조를 소개한다.

쉽게 설명하면 각 엣지 서버에는 별도의 인덱스를 배치하고, 인덱스 유지비용을 줄이고자, 다수의 엣지 서버들을 계층적으로 구성한다.

해당 논문은 부산대에서는 Access가 되지 않기 때문에(결제 해야함) 전체적으로 읽어보지는 않았고, 소스코드도 제공되지 않는다는 아쉬운 점이 있다.

EdgeKV : Decentrailized, Scalalbe, and Consistent Storage for the Edge

이 논문은 고성능 애플리케이션(레이턴시 민감) 응용 활용을 위해 연구된 분산형 K-V 스토어이다.

Go언어로 구현되었고, 오픈소스이기 때문에 연구에 참고하기 좋다.

컨트리 뷰션으로는 미들웨어를 배치하여 메타데이터 위치와 실제 데이터 위치를 분리하고 DHT 기반 글로벌 수준 빠른 라우팅을 제공한다는 점이 있다.

연구 방향

엣지 스토리지는 유효한 데이터를 어디에 저장할 것인가? 이며 엣지 컴퓨티은 데이터를 어디에서 연산할 것 인가? 라는 차이점이 존재하며

엣지 컴퓨팅 연구는 대부분 스케쥴링 최적화로 수행되는데, 이를 딥 강화 학습을 통하여 해결하는 연구도 존재한다.