상관된 장애를 고려한 엣지 컴퓨팅 시스템의 SRN 기반 가용성 모델링 및 분석
An SRN-based Availability Modeling and Analysis for Edge Computing Systems with Correlated Failures
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초록
엣지 컴퓨팅은 클라우드의 지연 시간 및 대역폭 제약을 극복하는 핵심 기술이나, 분산된 노드환경은 독립 장애와 상관된 장애에 취약하다. 이에 본 연구는 1) 선행 SRN 모델을 확장하여 상관된 장애를 통합하고, 2) HA 및 LM 정책의 오버헤드를 반영한 용량 중심 가용성(COA) 메트릭을정의한 후, 3) 이산 사건 시뮬레이션으로 민감도 분석을 수행하였다. 분석 결과, 장애 발생 간격이긴 경우 HA+LM 결합 정책이 우수했으나, 상관된 장애 노드 수가 임계값(5개)을 초과하면서 정책성능 역전이 발생하였다. 대규모 장애 시 LM의 노드 탐색 오버헤드가 복구를 지연시켜 HA 단독정책이 더 높은 COA를 제공하기 때문이다. 본 연구는 상관된 장애 규모에 따른 적응형 복구 전략의 필요성을 시사한다.
Abstract
Edge computing is a key technology for overcoming cloud latency and bandwidth constraints, but distributed node environments are vulnerable to both independent and correlated failures. Accordingly, this study 1) extends the existing SRN model to incorporate correlated failures, 2) defines a Capacity-Oriented Availability (COA) metric that reflects the overhead of HA and LM policies, and 3) performs sensitivity analysis through discrete event simulation. The analysis reveals that when failure intervals are long, the combined HA+LM policy performs better; however, a policy performance reversal occurs when the number of correlated failure nodes exceeds the threshold (5 nodes). This is because during large-scale failures, the node search overhead of LM delays recovery, making the HA-only policy provide higher COA. This study suggests the necessity of adaptive recovery strategies based on the scale of correlated failures.