エコなフォグコンピューティングモデルの研究

taki

テムでも、性能、信頼性等を向上させることに加えて、消費される電力を低減することが新たに求められている。特に、数百万台以上のデバイス、コンピュータが相互接続された大規模な IoT では、システム全体で消費される電力を低減することが重要な課題となっている。CPU 等のハードウェア要素の低消費電力化に加えて、各種の応用で必要とされるソフトウェアを実行し滝沢 誠 (工学博士 Dr.Eng..)たときにコンピュータで消費される電力を考えること

法政大学 創生科学科 教授(～2021 年 3 月) 情報メディア教育研究センター 客員研究員(2021 年 4 月～)が重要である。本研究では、ソフトウェアの観点から、IoT で消費される電力を低減することを目的としてい(Professor, Hosei University, Aｄvanced Sciences)
IEEE Computer Society 情報処理学会
受賞：IEEE TCDP Outstanding Service Award (2019 年) 日本政府観光局
国際会議誘致・開催貢献賞(2008 年) 情報処理学会 学会活動貢献賞(2004 年). 情報処理学会フェロー(1999 年) Best paper 賞(IEEEAINA 等) 他る。

著書：滝沢、榎戸, 分散システム P2P model, コロナ社 (2014 年) 他に加えて、センサ、アクチュエータを備えた各種の「も研究専門分野：情報工学 分散システムの」(デバイス)がネットワークで相互接続されている。

２．研究の背景IoT では、サーバ、クライアント等のコンピュータ

IoT でも、性能の向上に加えて、システム全体で消費さえる電力量を低減することが求められている。こうした、省電力な情報通信システムを設計、実装、評価、実現するためには、応用プロセスを実行したときにコあらまし

ンピュータ全体で消費される電力を与える電力消費

IoT(Internet of Things)*1 は、従来の情報通信ネット(power consumption)モデルとプログラムの実行時間ワークと較べて、コンピュータのみならず自動車、家を 与 え る 計 算 (computation) モ デ ル が 必 要 で あ る

電、家等の各種の「もの」が相互接続された大規模な[6,7]。これらのモデルを基に、従来からの性能面につシステムである。IoT では、大規模性から従来のデーいてのアルゴリズムに対して、システム全体の消費電タセンタのように、集中的な管理が行うことが困難と力量を低減する各種の新しいモデル、アルゴリズムをなる。このため、各フォグノードが自律的に、センサ研究し、評価することができる。また、本研究課題でからのデータの処理と行い加工されたデータを他のフ研究する電力消費デルは、国内外で最初のものである。

ォグノードに渡しながら処理を行う自律分散型のフォIoT では、多種多様な「もの」がネットワークによりグコンピューティング(FC: Fog Computing)*2 モデル相互接続されることにより、これまでの情報通信シスが着目されている。本研究では、ソフトウェアの観点テムとは異なったレベルの大規模なものとなってくる。

から、IoT の FC モデル全体で消費される電力を低減

センサから生じる膨大な量のセンサデータを有効に処できる木構造 FC(TBFC)モデルを新たに提案している。

理するために、データと処理プロセスをフォグノード評価を行い、従来のクラウドコンピューティングモデに分散化させるフォグコンピューティング(FC)モデル

ルに対して、TBFC モデルにより消費電力を低減できが提案されてきている[図 1]。FC モデルでは、処理プることを示している。

ロセスを複数のフォグノードに分散化させることにより、性能面を向上できる。一方、応用プロセスを実行

１．研究の目的するフォグノード数の増加により、システム全体で消二酸化炭素排出量を減少ディ、地球温暖化を防止す費される電力量も増加してしまう。このように、IoT でることが、あらゆる分野で求められている。情報シス

は、性能向上に加えて、システム全体で消費される電1

TELECOM FRONTIER No.115 2022 SPRINGエコなフォグコンピューティングモデルの研究

力量[J]を低減することが新たに問題となる。本研究は、ーバのみならずフォグノードに分散することにより、省電力な IoT を実現するためのソフトウェアの観点かネットワークとサーバの負荷を低減している。一方で、らモデルとアルゴリズムを研究し、評価に取り組むもフォグノードでデータ通信のみならずデータ処理も行のである。さらに、IoT のような大規模システムでは、われることから、フォグノードで消費される電力が増全体の構成ノードのメンバーシップ管理、状態監視等大してしまう。

を集中的に行うことは困難である。このために、本研

本研究では、フォグノードを木構造化することによ

究課題では、各フォグノードが他のフォグノードと自り、IoT 全体で消費される電力の低減化をはかるもの

律的に協調動作しながら、処理を行っていく自律分散である。図 2(1)は、温度と湿度を計測するセンサとこ型の FC モデルを新たに提案している。このモデルは、れを処理するプロセスの例を示している。温度と湿度エコな大規模 IoT を実現するための基盤技術となるもセンサは、10 秒毎に湿度と温度のデータを創始するとのである。

する。t-aggregate は、各温度センサで得られた温度データ を集め 、 1 分当 た りの平 均値を 計算し 、 haggregate は湿度データの毎分の平均値を求めるプロセスである。t-merge は、各温度センサの 1 分当たりの平均値を集め、h-merge は湿度データを集めるプロセスである。こうして処理されたデータをプロセスjoin に送り、時刻(分)毎に、温度と湿度をまとめる。
こうして得られたデータを、プロセス store は、データベースに格納する。CC モデルでは、これらのプロセスはすべてクラウド内のサーバにより実行されていた。
FC モデルでは、プロセスは、サーバのみならず、フォ
図 1. IoT の FC モデル

グノードでも分散して実行される。
図 2(2)は、aggregate、merge、join のプロセスの各々は、一つのフォグノードで実行され、プロセス３．研究の方法

store はサーバで実行される例を示している。温度セ

3.1 TBFC モデル

ンサ s1 と s2 は、検知した温度データをフォグノード

IoT のコンピューティング(FC)モデルは、センサ、f111 と f112 に送信する。各フォグノードでは、センサかアクチュエータ等のデバイス、サーバ集合としてのクら送られてくる温度データを集め、毎分の平均温度をラウドの間に、デバイスとサーバ間の通信とともに、t-aggregate プロセスにより計算し、フォグノード f11

センサデータの処理を行うフォグ(fog)ノードから構に送信する。フォグノード f111 と f112 で温度データを 1*3成される。クラウドコンピューティング(CC) モデル

分毎の平均値にまとめていることから、センサが直接では、センサからのセンサデータを、サーバにネット温度データを送ることに対して、送信されるデータ量ワークより送信し、処理が行われる。サーバで、センを低減できる。フォグノード f11 では、f111 と f112 からサデータを処理し、デバイスのアクチュエータに対すのデータを時間系列に t-merge プロセスでまとめ、フる動作を決定し、デバイスに動作命令を送信する。IoTォグノード f1 に送信する。湿度データも同様に、フォではセンサから構成され、センサデータの通信よりネ

グノード f121 と f122 で、分単位の平均値を求め、フォットワークの負荷が増大し、サーバの処理負荷も増大

グノード f12 に送信する。フォグノード f12 は、湿度のし、一定時間内にアクチュエータに動作命令を送るこ

時系列データを作成し、フォグノード f1 に送信する。とが困難となってしまう問題がある。このために、FC

フォグノード f1 では、温度データと湿度データを join

モデルでは、センサデータを処理するプロセスを、サプロセスで併合し、時刻毎の温度と湿度データの系列
2

TELECOM FRONTIER No.115 2022 SPRINGエコなフォグコンピューティングモデルの研究を生成し、サーバに送信する。サーバでは、送られてきたデータを、データベースに格納する。このように、TBFC モデルでは、フォグノードは木構造で構成されFC モデルでは、サーバの処理負荷を軽減し、ネットワる。各フォグノード fi は、子フォグノード fi1, …,ークに送 信され るデータ 量を低減 できる 。 また 、fin(n≧ 0)を持つ。各子ノード fij から送られてきたaggregate 等のプロセスを複数のフォグで並列に実行

データ dij を受信する。受信した入力データ di1, …,できる利点もある。一方で、フォグノードでプロセスdin を、プロセスにより処理を行い、出力データ di をが実行されることからこれらのノードで消費される電生成し、fi の親ノードに送信する。各入力データ dij力が増大する問題点がある。のサイズを sij とする。フォグノード fi は、サイズ isi= si1 +…+ sin の入力データから、サイズ si の出力データを生成することとなる。出力データに対する入力データのサイズ比 si /(si1 +…+ sin)を、フォグノー
ド fi の減少率 ri とする。たとえば、4 つの子ノードから送られてきた温度データの平均値を求めるフォグノードを考えると、減少率は 1/4 となる。
サイズ x の入力データのフォグノード fi での処理時間と消費電力を考える。本研究では、フォグノード fiのプロセスによる処理時間 ETi(x)はサイズ x 又はこれの二乗 x2 に比例するとする。すなわち、計算量*4 は、

図 2 FC モデル

O(x)又は O(x2)である。例えば、図 2 に示した平均値
これまでに、著者の研究グループでは、プロセスをを求めるプロセス average の処理時間は O(x)であり、実行したときにコンピュータ全体で消費される電力join は O(x2)である。従って、処理時間 ETi(x)は、ci・[W]を与える電力消費モデルを提案してきている。この

x 又は ci・x2 となる。ci は定数である。入力データを中で、フォグノードの電力消費モデルとして、単純電処理するためには、SPC モデルにより、フォグノード力消費(SPC)モデル[6,7]を考える[図 3]。時刻τにコfi は、最大電力 maxEi[W]を消費する。従って、フォグ

ンピュータ st で消費される電力 Et(τ)は、一つでもプ

ノード fi の消費電力 EEi(x)は、maxEi・ETi(xi)[J(=Wロセスが実行されていれば maxEt[W]で、一つもプロセsec)]となる。TBFC モデルの葉ノードはデバイスで、スが実行されていなければ minEt[W]である。例えば、デバイスから親フォグノードに送られてくる。木構造

サーバでは maxE は 301[W]で、Raspberry PI では 3.7[W]内の子ノードからのデータサイズを基に、親ノードのである[1,2]。

消費電力と、出力データのサイズが求まる。これを根ノード(サーバ)まで繰り返すとにより、TBFC モデル全体の消費電力を求めること出来る。
3.2 評価TBFC モデルを、Raspberry pi3 をフォグノードとして評価を行う。サーバとフォグノードの各々の電力と性能を表 1 に示す。CR は、各ノードの計算速度の比を示している。フォグノードの計算速度 CR は、サーバの18.5%である。これらのデータは、実測により求めている。xE とｍE は、各々最大消費電力 maxE と最小消費電力 minE [W]である。

図 3. SPC モデル
3TELECOM FRONTIER No.115 2022 SPRINGエコなフォグコンピューティングモデルの研究(LC)モデルとする。これに対する各 TBFC(k, h)モデル
表 1. サーバとフォグノードのフォグノードとサーバの全消費電力の比率を示している。各プロセスの計算量が O(x)の場合は、各 TBFC(k,h)モデル(k > 0)の総消費電力は同じになる。これに対して、プロセスの計算量が O(x2)のときは、総消費電力量を低減できることを示している。木の高さ h が増加することは、サーバで処理されるプロセス数が少なくなることを示している。このため、フォグノードでフォグノードの木の高さ h で、各ノードは k 個の子実行されるプロセス数が増加し、フォグノード数も増ノードを持った均衡木 TBFC(k, h)を考える。ノード間加する。サーバで実行されるプロセス数を減少させるの転送速度 b は 200[Kbs]とし、各センサからのデータことにより、全体で消費される電力を低減できることは 1[MB]とする。センサデータは、プロセス pｍ, pm-1を示している。

…, p0 (m > 0)により、順々に処理されるものとする。
各フォグノードでは一つのプロセスが実行され、同一高さ(レベル)のフォグノードは同じプロセスを実行す

総電力消費率る。高さ h の木では、プロセス pm, pm-1, …, pm-h+1 はフォグノードで実行され、他のプロセス pm-h, …, p0はサーバで実行される[図 4]。ここでは、m = 10 とする。fo は根ノードでサーバである。サーバ f0 は、子のフォグノード f01, …, f0kを持っている。クラウドコンピューティング(CC)モデルでは、全プロセスがサーバで実行される。各プロ
セス pi の計算量は、入力データサイズ x に対して、O(x)と O(x2)の場合を考える。

木の高さ h
図 5. 総消費電力量

４．将来展望本研究では、IoT で消費される電力を低減するため
図 4. TBFC モデルに、フォグノードを木構造に構成した TBFC モデルを提案し、評価をシミュレーションにより行なった。今図 5 は、TBFC(k, h)モデルの総消費電力率を示して後は、フォグノードの故障に対する対処方法、センサいる。TBCC(2,1)は、フォグノードの存在しないクラウ

データの負荷に対して動的にフォグノード間の構造をドコンピューティング(CC)モデルで、サーバで全プロ変化させるモデルの研究が必要である。

セスを実行したときの消費電力である。TBFC(1,h)は、IoT では、特にデバイスのセキュリティが重要であ

各ノードは子ノードを一つ持つもので、線形チェインる。デバイスは、Raspberry pi のような低性能なもの
4TELECOM FRONTIER No.115 2022 SPRINGエコなフォグコンピューティングモデルの研究(2019).

であるので、サーバのような高度な暗号化技術を含めたセキュリティ技術の実装は難しい。このため、IoT の[2] Oma, R., Nakamura, S., Enokido, T., Takizawa,

セキュリティを高めるために、不正利用者からのデバM.: Fault-Tolerant Strategies in the Tree-Based

イスへの不正アクセスを防止する研究として、ケーパ

Fog Computing Model, International Journal of

ビリティに基づいた方式を提案している[3,4,5]。ケー

Distributed Systems and Technologies, vol.11,

パビリティアクセス制御を、フォグノードに実装し、no.4, pp.72-91 (2020).
[3] Nakamura, S., Enokido, T., Takizawa, M.:

セキュリティの実験を行う予定である。

Implementation

andevaluation

oftheinformation flow control for the Internet of

おわりにThings, Concurrency and Computation: Practice

本研究では、IoT で消費される電力を低減するため

and Experience, vol.33, no.19 (2021).に、フォグノードを木構造に構成した TBFC モデルを提案し、評価をシミュレーションにより行なった。こ[4] Nakamura, S., Enokido T., Takizawa, M.:

れにより、従来の CC モデルに対して、センサデータをInformation Flow Control Based on Capability

処理するためのプロセスを、フォグノードに分散、多Token Validity for Secure IoT: Implementation

重化することにより、消費電力を低減できることを示and Evaluation, Internet Things, vol. 15: 100423

した。最後に、本研究の成果は、テレコム先端技術研(2021).
[5] Nakamura, S., Enokido, T., Takizawa, M.: Time-究支援センターの研究支援によるもので、深く謝意をbased legality of information flow in the

表したい。

capability-based access control model for theInternet

用語解説*1 IoT (Internet of Things):

Things,Concurrency

andComputation: Practice and Experience , vol.33,

コンピュータに加えno.23 (2021).て、センサ、アクチュエータを備えた「もの」(例[6] Enokido, T., Aikebaier, A., Takizawa, M.: Process

えば、家電製品)が相互接続されたネットワーク。

allocation*2 FC(Fog Computing): デバイスとサーバクラウド間

algorithmsfor

savingpower

consumption in peer-to-peer systems, IEEE

で、センサデータの処理を分担する IoT のモデル。
*3 CC(Cloud Computing)モデル:

ofTransactions on Industrial Electronics, vol.58,

センサデータはネ

no.6, 2097-2105 (2010).

ットワークでクラウド内のサーバに送信され、処理[7] Enokido, T., Aikebaier, A., Takizawa, M.: Anが行われる IoT のモデル。

extended simple power consumption model for*4 計算量(computation complexity): 入力データのselecting a server to perform computation type

サイズに対するプロセスの実行時間。

processes

indigitalecosystems,

IEEE

参考文献

Transactions on Industrial Informatics, vol.10,[1] Oma, R., Nakamura, S., Duolikun, D., Enokido,no.2, pp.1627-1636 (2014).

D., Takizawa, M.: An energy-efficient model forfog computing in the Internet of Things (IoT).

この研究は、平成３０年度ＳＣＡＴ研究費助成の対象

Internet of Things, vol.1-2, pp.14-26 (2018).

として採用され、平成元年度～令和２年度に実施され[2] Oma, R., Nakamura, S., Duolikun, D., Enokido,たものです。

T., Takizawa, M.: A fault-tolerant tree-based fog
computing model, International Journal of Web

and Grid Services, vol.15, no.3, pp. 219-239
5TELECOM FRONTIER No.115 2022 SPRING