Data Central Network Technology Trend Analysis using SDN/NFV/Edge-Computing

SDN, NFV, Edge-Computing을 이용한 데이터 중심 네트워크 기술 동향 분석

Recently, researching using big data and AI has emerged as a major issue in the ICT field. But, the size of big data for research is growing exponentially. In addition, users of data transmission of existing network method suggest that the problem the time taken to send and receive big data is slower than the time to copy and send the hard disk. Accordingly, researchers require dynamic and flexible network technology that can transmit data at high speed and accommodate various network structures. SDN/NFV technologies can be programming a network to provide a network suitable for the needs of users. It can easily solve the network's flexibility and security problems. Also, the problem with performing AI is that centralized data processing cannot guarantee real-time, and network delay occur when traffic increases. In order to solve this problem, the edge-computing technology, should be used which has moved away from the centralized method. In this paper, we investigate the concept and research trend of SDN, NFV, and edge-computing technologies, and analyze the trends of data central network technologies used by combining these three technologies.

최근 빅데이터와 AI를 이용한 연구들이 ICT 분야에서 주요 이슈로 부상하고 있다. 하지만 연구를 위한 빅데이터의 크기가 기하급수적으로 증가하면서 기존 네트워크 방식의 데이터 전송에 대해 사용자들은 빅데이터를 송수신하는데 걸리는 시간은 하드디스크를 복사하여 보내는 시간보다 느리다는 문제를 제기한다. 이에 따라 연구자들은데이터를 고속으로 전송하고, 다양한 네트워크의 구조를 수용할 수 있는 동적이고 유연한 네트워크 기술을 요구한다. SDN/NFV 기술은 네트워크를 프로그래밍하여 사용자들의 요구에 적절한 네트워크를 제공할 수 있는 기술로써, 네트워크의 유연성 및 보안성 문제를 해결할 수 있다. 또한 AI를 수행하는데 있어 문제가 되는 중앙집중적 방식의데이터 처리는 실시간성을 보장할 수 없고, 트래픽이 증가하는 경우 네트워크 지연이 발생한다. 이를 해결하기 위해 중앙집중적 방식을 탈피한 Edge-Computing 기술을 이용하여 해결할 수 있다. 본 논문에서는 SDN, NFV, Edge-Computing 기술에 대한 개념 및 연구 동향에 대해 알아보고, 세 가지 기술을 접목시켜 사용되는 데이터 중심 네트워크 기술 동향에 대해 분석한다.