Storage Service for Edge Computing

Previzualizare proiect:

Cuprins proiect:

ABSTRACT 2
1.Introducere 4
2.SISTEME DE MONITORIZARE 5
2.1. Monitorizarea la nivelul masinilor virtuale 6
2.2. Monitorizarea la nivelul containerelor 6
3.IMPLEMENTARE APLICATIE DEMONSTRATIVA 7
3.1. ARHITECTURA SISTEMULUI DE MONITORIZARE 7
3.2. PREZENTAREA TEHNOLOGIILOR UTILIZATE 7
3.3. PREZENTARE MEDIU DE LUCRU SI REZULTATE EXPERIMENTALE 9
4.CONCLUZII 12
5.REFERINTE 13

Extras din proiect:

ABSTRACT

Odata cu evolutia tehnologiei, a cresterii continua a utilizatorilor, a furnizorilor de servicii, a utilizarii intensive a dispozitivelor mobile, a senzorilor ce colecteaza date si a echipamentelor IoT, in abordarea clasica a conceptului de Cloud s-au inregistrat o serie de noi provocari din prisma congestionarii retelei si a vitezei de raspuns. O metoda de optimizare a procesului de comunicare intre echipamentele de calcul si pentru procesul de cloud computing este data de situarea puterii de procesare si de stocare cat mai aproape de sursa, process cunoscut sub denumirea de Fog Computing si Edge Computing. Pentru a asigura calitatea serviciilor (QoS) a acestor aplicatii si calitatea experientei (QoE) pentru utilizatorii finali, este necesar sa se utilizeze o abordare de monitorizare completa. Cu toate acestea, cerintele pentru sistemele de monitorizare in cadrul scenariilor de calcul marginal nu sunt inca complet stabilite. Prin urmare scopul prezentului studiu este de a ilustra un sistem de monitorizare capabil sa asigure buna functionare a aplicatiilor ce ruleaza pe sisteme de calcul de tipul "edge computing", sa ofere informatii in timp real despre starea sistemelor, sa alerteze responsabilii de acel sistem, raspunzand astfel la toate cerintele functionale esentiale din cadrul acestor sisteme.

1. Introducere

Conceptul de "Edge Computing" se poate defini ca fiind o paradigma a sistemelor de calcul distribuite si presupune situarea resurselor de procesare si stocare a datelor cat mai aproape de marginea unei retele sau topologii, locatie unde sunt colectate si consumate date de catre mai multi utilizatori sau sisteme informatice , cu scopul de a imbunatati timpul de raspuns si pentru a economisi latime de banda. Edge Computing nu este un concept nou, dar principalul motiv care sta la baza dezbaterii din ce in ce mai intens a acestui subiect o reprezinta dezvoltarea tehnologiilor de cloud computing si machine learning. [1]

Edge Computing transforma modul in care datele sunt gestionate, procesate si livrate de la milioane de dispozitive din intreaga lume.[2] Cresterea exploziva a dispozitivelor conectate la internet - IoT - impreuna cu noile aplicatii care necesita putere de calcul in timp real, continua sa introduca din ce in ce mai multe sisteme bazate pe edge computing.

Dispozitivele senzor inregistreaza si transmit datele urmarind mentinerea consumului scazut de energie. Dispozitivele nu prelucreaza datele, dar mai multe dintre ele prezinta capabilitati de stocare a informatiilor inregistrate de carduri SD locale, constituind astfel un mod de a extinde nivelul de stocare a informatiilor pe sistemele ce constituie noduri marginale.[3]

Pentru a dovedi utilitatea utilizarii arhitecturilor bazate pe edge computing ne putem imagina un sistem de monitorizare in cadrul unei fabrici, sau a unei camere video conectata la retea si prin intermediul careia sunt transmise in timp real stream-uri video dintr-o anumita locatie de la distanta. Sa presupunem ca stream-urile video trebuiesc procesate pentru identificarea persoanelor aflate in acea locatie. Inainte de utilizarea tehnologiei Edge Computing, camera video putea trimite aceste date in cloud, unde pe baza datelor primite, prin rularea unui algoritm capabil sa realizeze recunoasterea faciala puteau fi identificatele persoanele aflate in locatia respectiva. Insa daca numarul locatiilor, birourilor care necesita monitorizare se mareste, atunci vor aparea probleme datorate supraincarcarii retelei si timpului de raspuns. Componentele hardware si serviciile Edge computing ajuta la rezolvarea unor astfel de probleme prin procesare locala a tuturor datelor colectate de la dispozitivele interconectate, imbunatatind timpul de raspuns[4]. In loc ca datele sa inunde efectiv reteaua pentru a fi transmise in cloud, in exemplu anterior, prelucrearea stream-urilor video de catre un nod aflat la marginea retelei si transmiterea selectiva pe baza criteriilor de relevanta a datelor catre nod-urile centrale din cloud ar eficientiza substantial procesul de recunoastere faciala a persoanelor.

Performanta aplicatiilor de calcul "edge computing" variaza semnificativ in functie de conditiile de rulare, de exemplu numarul de solicitari(request-uri) primite care urmeaza sa fie procesate, disponibilitatea resurselor virtualizate, calitatea conexiunii la retea intre diferitele componente ale aplicatiei distribuite. Prin urmare, urmarirea schimbarilor dinamice ale mediilor operationale este esentiala pentru a identifica si remedia orice risc de deteriorare a functonarii sistemului.

In acest scop, utilizarea functiilor si sistemelor de monitorizare in fiecare strat al unui dispozitiv de calcul marginal ajuta furnizorul de aplicatii de tip cloud sa identifice unde pot interveni orice blocaje de performanta. In afara de aceasta, permite sistemului sa prezica potentialele probleme si sa imbunatateasca performantele aplicatiei pentru a evita degradarea QoE experimentata de utilizator.

Bibliografie:

[1] Bar-Magen Numhauser, Jonathan (2012). Fog Computing introduction to a New Cloud Evolution

[2] Bonomi, Flavio, et al. "Fog computing and its role in the internet of things." Proceedings of the first edition of the MCC workshop on Mobile cloud computing. ACM, 2012.

[3] Alin-Gabriel Gheorghe, Constantin-Cosmin Crecana, Catalin Negru, Florin Pop, Ciprian Dobre, Decentralized Storage System for Edge Computing, 2019 18th International Symposium on Parallel and Distributed Computing (ISPDC)

[4] Bar-Magen Numhauser, Jonathan (2012). Fog Computing introduction to a New Cloud Evolution

[5] Salman Taherizadeh, Andrew Jones, Ian Taylor, Zhiming Zhao, Vlado Stankovski, Monitoring self-adaptive applications within edge computing frameworks: A state-of-the-art review, 2018

[6] Intel and Nokia Siemens Networks, Increasing mobile operators value proposition with edge computing, Technical Brief, 2013

[7] https://docs.docker.com/

[8] https://docs.docker.com/compose/overview/

[9] https://circleci.com/docs/

[10] https://grafana.com/

[11] https://prometheus.io/

Download proiect

Primești proiectul în câteva minute,
cu sau fără cont

Alte informații:
Tipuri fișiere:
docx
Diacritice:
Da
Nota:
7/10 (1 voturi)
Anul redactarii:
2020
Nr fișiere:
1 fisier
Pagini (total):
13 pagini
Imagini extrase:
13 imagini
Nr cuvinte:
2 967 cuvinte
Nr caractere:
16 829 caractere
Marime:
426.53 KB (arhivat)
Nivel studiu:
Master
Tip document:
Proiect
Domeniu:
Calculatoare
Data publicare:
23.05.2022
Structură de fișiere:
  • Storage Service for Edge Computing.docx
Predat:
Facultatea de Automatica si Calculatoare , Universitatea Politehnica Bucuresti din Bucuresti (master)
Profesorului:
Prof.dr.ing. Cătălin Negru
Nota primita:
Nota 10
Te-ar putea interesa și:
- The use of network technologies to create, foster, deliver, and facilitate learning, anytime...
1. The Definite Article -> the is used: - to refer to something which has already been...
To our shareholders, customers, partners and employees: Fiscal 2008 was a successful year for...
ASSIGNMENT NUMBER 1 MATERIALS TRANSPORTATION WITH TOWER CRANES. LIFTING DEVICES Choose the...
1.1. Construction industry The construction industry of today has been built on the same needs...
Sus!