대규모 CPS 미들웨어를 위한고속 DDS 데이터 전송 프로토콜

Abstract

CPS(Cyber Physical Systems)란, 고수준의 신뢰성을 기반으로 네트워크를 통해 물리시스템을 실시간 제어하기 위한 자율형 임베디드 시스템을 말한다. 고신뢰성을 요구하는 지능형 분산 자율 시스템들을 효율적으로 개발 및 검증하고 실시간 운용 제어하기 위한 차세대 임베디드 SW 핵심 기술 개발로서 CPS 신뢰성 검증 기술 개발과 분산 CPS제어를 위한 미들웨어 기술 개발 그리고 고신뢰 서비스 제공을 위한 자율 컴퓨팅 플랫폼 개발이 있다. 이중 본 논문에서는 CPS제어를 위한 미들웨어 기술 중 효율적인 데이터 전송 및 CPS 객체 발견 방법에 대해 제안한다. CPS는 효율적 처리를 위한 CPS는 data-centric 한 시스템이 요구된다. OMG (Object Management Group)에서는 DDS(Distributed Data System)라는 명칭으로 분산 시스템을 정의하고 그와 관련된 세부 기술과 서비스들을 정의하고 있다. DDS는 발간/구독 방식을 기반으로 하여 데이터 교환에 유리하며, 데이터를 제공하는 제공자(publish)에 의해서 데이터가 발생 했을 때 구독(subscribe)하는 data-centric한 서비스를 제공한다. DDS는 DCPS(Data Centric Publish Subscribe)와 서로 다른 형태의 DDS 간의 상호연동을 지원하고 실시간 전송과 관련된 네트워킹을 담당하는 RTPS(Real-Time Publish Subscribe)로 구성되어 있다. RTPS에서의 참여자 발견 기법에서는 최소한의 통신규격만을 제공하는 수준에 있어서 실제로 DDS에서 제안하는 데이터 중심의 QoS와 실시간을 보장할 수 있는 분산 처리 시스템이 되려면 더 많은 연구가 필요하다. 특히 대규모 네트워크(1만개 이상의 참여자)에서는 참여자 발견을 위해 증가되는 네트워크 트래픽으로 인해 네트워크 지연과 같은 문제가 발생된다. 따라서 기존의 DDS의 장점을 포함하면서, 대규모 CPS 환경에서 사용할 수 있는 적합한 분산데이터 전송 및 CPS 객체 발견 기법이 요구된다. 참여자 발견 프로토콜의 성능 향상을 위해서 참여자 발견 시 메시지 수와 메시지 크기를 줄여 혼잡을 줄이고 네트워크의 안정성을 향상 시켜야 한다. 본 논문에서는 이러한 대규모 CPS 미들웨어를 위한 DDS 기반의 데이터 전송 프로토콜 및 최적 발견 시간을 가지는 디스커버리 기법을 제안한다. boot-strap에서의 참여자 발견 시 객체가 동시에 Discovery 메시지를 네트워크상에 전송하는 것을 해결하기 위해 랜덤백오프 알고리즘을 이용하여 네트워크에 내보내지는 참여자 발견 메시지를 분산시켜 혼잡을 회피할 수 있다. 이후 참여자 발견 메시지는 slow-start 알고리즘을 활용하여 네트워크의 변동성과 참여자의 중요도를 반영하여 도메인 참여자 발견 메시지의 주기를 조절한다. 이를 통해 전체 메시지 수를 감소시킴으로써 시스템 전체 성능을 향상 시키게 된다. 제안된 알고리즘은 수학적 해석과 테스트베드 실험을 통해 기존 DDS 전송 프로토콜에 비해 성능향상을 증명하였다.|A Cyber Physical System (CPS) is an autonomous embedded system based on high reliability with real-time control of distributed physical systems through wired/wireless networks. Since data is collected by each CPS entity in the CPS, it is important to develop data distribution middleware for effective and useful data exchange. Data distribution middleware for CPS should be based on a data-centric approach and guarantee real-time performance. In this regard, OMG's DDS is the best proximity middleware. RTPS (Real-Time Publish/Subscribe) is proposed for real-time service discovery in DDS. However, legacy discovery protocols cannot completely support the CPS system with a large-scale network (approx. 100,000 entities) like a warship, because service discovery messages are proportional to the square of the number of participants in RTPS. This paper proposes a scalable service discovery protocol with optimal discovery time for large-scale cyber physical systems using random back-off and slow-start algorithms. The random back-off algorithm enables reduced congestion and to optimize service discovery time in terms of the discovery period by effectively distributing service discovery messages during bootstrap. The slow-start algorithm minimizes total service discovery messages by dynamic adjustment of the service discovery period, according to the network condition. As a result, the proposed protocol improves reliability and real-time for service discovery in cyber physical systems. In this paper, mathematical analysis and testbed experiments are conducted to evaluate the performance of the proposed protocol. Consequently, mathematical analysis and testbed experiments provide almost identical results. The performance results prove that our protocol works to scale for large-scale CPS networks by minimizing the discovery time as well as traffic simultaneously.; A Cyber Physical System (CPS) is an autonomous embedded system based on high reliability with real-time control of distributed physical systems through wired/wireless networks. Since data is collected by each CPS entity in the CPS, it is important to develop data distribution middleware for effective and useful data exchange. Data distribution middleware for CPS should be based on a data-centric approach and guarantee real-time performance. In this regard, OMG's DDS is the best proximity middleware. RTPS (Real-Time Publish/Subscribe) is proposed for real-time service discovery in DDS. However, legacy discovery protocols cannot completely support the CPS system with a large-scale network (approx. 100,000 entities) like a warship, because service discovery messages are proportional to the square of the number of participants in RTPS. This paper proposes a scalable service discovery protocol with optimal discovery time for large-scale cyber physical systems using random back-off and slow-start algorithms. The random back-off algorithm enables reduced congestion and to optimize service discovery time in terms of the discovery period by effectively distributing service discovery messages during bootstrap. The slow-start algorithm minimizes total service discovery messages by dynamic adjustment of the service discovery period, according to the network condition. As a result, the proposed protocol improves reliability and real-time for service discovery in cyber physical systems. In this paper, mathematical analysis and testbed experiments are conducted to evaluate the performance of the proposed protocol. Consequently, mathematical analysis and testbed experiments provide almost identical results. The performance results prove that our protocol works to scale for large-scale CPS networks by minimizing the discovery time as well as traffic simultaneously.