Konzepte und Verfahren für Edge-Computing
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Für das Internet wird eine starke Zunahme anspruchsvoller Anwendungen erwartet, beispielsweise in den Bereichen Augmented Reality (AR) und Autonomes Fahren. Dies stellt die Internet-Kernnetze und das vorherrschende Paradigma des Cloud-Computing vor große Herausforderungen. Um latenzkritische Anwendungen zu ermöglichen, die große Datenmengen verarbeiten, wird mit Edge Computing versucht, Cloudlets genannte Rechen-/Speicherressourcen näher an den Datenquellen zu platzieren. Im Projekt SmartEdge wurden Konzepte und Methoden für Edge Computing erforscht. Der Fokus lag insbesondere auf Fragestellungen des Edge Computing in urbanen Gebieten, wo Anwendungen von AR, Autonomem Fahren usw. besondere Anforderungen stellen. Zunächst wurde die physikalische Infrastruktur fur Cloudlets im urbanen Raum untersucht. Dazu wurden Konzepte, Analyse- und Planungs-Hilfsmittel entwickelt zur Aufrüstung bestehender Infrastrukturen im urbanen Raum - MobilfunkBasisstationen, WLAN-Router und Straßenlaternen - mit Cloudlets. In einer empirischen Studie wurden verschiedene Metriken für die Abdeckung analysiert. Unseres Wissens ist dies die erste groß angelegte Studie zur möglichen Cloudlet-Abdeckung in städtischen Gebieten auf der Grundlage realer Datensätze. Darüber hinaus wurde ein Platzierungsalgorithmus entwickelt, der die Platzierung von Cloudlets auf der Grundlage lokaler Anforderungen bestimmt, um den Rechenbedarf mobiler Anwendungen bestmöglich zu decken und gleichzeitig die Kosten zu minimieren. Für die Bereitstellung von Diensten wurde eine neuartige Ausführungsumgebung für Edge-Dienste entwickelt, die auf Microservices basiert - leichtgewichtige Recheneinheiten, die eine bestimmte Funktionalitat bereitstellen. Durch ein neues Konzept zur Auslagerung von Berechnungen konnte die Ende-zu-Ende-Latenz für die Ausführung der Dienste reduziert werden. Gleichzeitig reduziert der entwickelte Ansatz den Energieverbrauch der Clients erheblich. Dies ist besonders relevant, weil häufig batteriebetriebene mobile Gerate in das Anwendungsszenario eingebunden sind. Für die Ausführungsumgebung wurden verschiedene Kontroll- und Anpassungsmechanismen entwickelt. Konkret wurden sowohl theoretische Grundlagen als auch schnelle Algorithmen entwickelt, um eine effiziente Verwaltung der Edge-Plattformen zu ermöglichen. Für die Entdeckung von Diensten wurde ein skalierbarer Ansatz entwickelt, der bekannte Protokolle und Anwendungen einbezieht. Um Elastizität in der Ausführung zu ermöglichen, wurde ein Konzept entwickelt, das Microservices anpassungsfähig macht. Auf diese Weise kann ein geringerer Ressourcenbedarf erreicht werden, wenn Qualitätseinbußen bei der Berechnung akzeptabel sind. Schließlich wurde eine umfangreiche Literaturrecherche durchgeführt, in der die Eigenschaften und Vorteile von Edge Computing für eine Vielzahl von Anwendungsbereichen untersucht wurden.
