FogROS2-Config: Optimizing Latency and Cost for Multi-Cloud Robot Applications
作者: Kaiyuan Chen, Kush Hari, Rohil Khare, Charlotte Le, Trinity Chung, Jaimyn Drake, Jeffrey Ichnowski, John Kubiatowicz, Ken Goldberg
分类: cs.RO, eess.SY
发布日期: 2023-11-09 (更新: 2024-05-13)
备注: Published 2024 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Former name: FogROS2-Sky
💡 一句话要点
提出FogROS2-Config以优化多云机器人应用的延迟与成本
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 云计算 机器人应用 成本优化 延迟优化 自动化测试 ROS2 基准测试
📋 核心要点
- 现有方法在面对大量动态变化的云服务器选项时，难以有效评估其延迟与成本的平衡。
- FogROS2-Config通过自动化基准测试，快速为机器人应用提供优化的云计算服务选择，提升决策效率。
- 实验结果表明，FogROS2-Config在视觉SLAM、抓取规划和运动规划任务中，能够将成本降低多达20倍。
📝 摘要（中文）
云服务提供商提供超过50,000种不同且动态变化的云服务器选项。为帮助机器人研究人员做出具有成本效益的决策，本文提出了FogROS2-Config，这是一个开放工具包，接受ROS2节点作为输入，自动运行相关基准测试，快速返回在延迟与成本之间权衡的云计算服务菜单。由于尝试每种硬件配置不可行，FogROS2-Config快速抽样测试一小部分边缘案例服务器。我们在三个机器人应用任务上评估FogROS2-Config：视觉SLAM、抓取规划和运动规划。FogROS2-Config能够将成本降低多达20倍。通过与可行服务器配置上运行应用任务的成本和延迟的Pareto前沿进行比较，我们评估了成本和延迟模型，并确认FogROS2-Config选择了高效的硬件配置以平衡成本和延迟。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决机器人应用在多云环境中选择合适计算资源时面临的延迟与成本权衡问题。现有方法无法有效处理大量动态变化的云服务器选项，导致决策效率低下。
核心思路：FogROS2-Config的核心思路是通过自动化基准测试，快速评估不同云服务器的性能，从而为用户提供最佳的延迟与成本平衡方案。这种设计使得机器人研究人员能够在复杂的云环境中做出更明智的选择。
技术框架：FogROS2-Config的整体架构包括输入ROS2节点、自动运行基准测试、生成云服务菜单等主要模块。首先，用户输入ROS2节点，系统自动选择相关的边缘案例服务器进行测试，最后返回优化后的服务选项。
关键创新：FogROS2-Config的主要创新在于其自动化的基准测试过程，能够在不需要尝试每种硬件配置的情况下，快速找到最佳的云计算服务。这一方法显著提高了资源选择的效率和准确性。
关键设计：在设计中，FogROS2-Config采用了高效的抽样策略，仅测试少量边缘案例服务器，同时结合了成本和延迟模型，以确保所选配置在实际应用中具有良好的性能表现。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在实验中，FogROS2-Config在视觉SLAM、抓取规划和运动规划任务上表现出色，能够将成本降低多达20倍。与传统方法相比，该工具在延迟与成本的平衡上提供了显著的优化，验证了其在实际应用中的有效性。
🎯 应用场景
FogROS2-Config具有广泛的应用潜力，尤其是在机器人领域的多云计算环境中。它可以帮助研究人员和开发者在选择云服务时，快速找到最优的硬件配置，从而降低成本并提高应用的响应速度。这一工具的实际价值在于提升机器人应用的经济性和效率，未来可能推动更多机器人技术的商业化和普及。
📄 摘要（原文）
Cloud service providers provide over 50,000 distinct and dynamically changing set of cloud server options. To help roboticists make cost-effective decisions, we present FogROS2-Config, an open toolkit that takes ROS2 nodes as input and automatically runs relevant benchmarks to quickly return a menu of cloud compute services that tradeoff latency and cost. Because it is infeasible to try every hardware configuration, FogROS2-Config quickly samples tests a small set of edge case servers. We evaluate FogROS2-Config on three robotics application tasks: visual SLAM, grasp planning. and motion planning. FogROS2-Config can reduce the cost by up to 20x. By comparing with a Pareto frontier for cost and latency by running the application task on feasible server configurations, we evaluate cost and latency models and confirm that FogROS2-Config selects efficient hardware configurations to balance cost and latency.