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Resumen de Ad-hoc formation of edge clouds over heterogeneous non-dedicated resources

Ana Maria Juan Ferrer

  • La proliferación de los dispositivos conectados en la sociedad actual ha alcanzado cifras enormes, particularmente durante la pasada década. Hoy en día, los dispositivos conectados no están solo disponibles en cualquier lugar, sino que están rápidamente adquiriendo mayor complejidad en cuanto a su habilidad para contener capacidad de cómputo y almacenamiento.

    De este modo la computación deja de estar limitada a ciertos dispositivos computacionales fijos y es capaz de estar embebida e impregnar cualquier objeto. Esta característica, junto con la siempre creciente necesidad de rápido procesamiento de datos en el borde de la red, expone la urgencia de aprovechar toda la capacidad computacional existente en el Edge.

    Esto representa un avance significativo en los desarrollos iniciales de Edge Computing centrados en proveer entornos de baja latencia para los cuales los dispositivos IoT son únicamente fuentes de datos. Ad-hoc Edge Cloud es un sistema Edge computing distribuido y descentralizado que se forma a partir de los recursos de computación en dispositivos IoT y cuyo objetivo es explotar toda la capacidad de computo que en mayor medida se encuentra disponible en el borde de la red. Las características específicas de los dispositivos IoT que constituyen esta infraestructura plantean retos específicos en cuanto a la gestión de recursos, debido a la heterogeneidad así como la dinamicidad y volatilidad, que dan lugar a la probabilidad de pérdida de nodo.

    Aunque el modelo de Cloud Descentralizado propuesto en este trabajo representa un paso adelante desde una perspectiva Cloud, tiene su origen en áreas de investigación tales como Mobile Cloud, Mobile Ad hoc, y Edge computing. Esta tesis realiza una revisión de la literatura en estas áreas para determinar su papel en el concepto de Cloud Descentralizado.

    Más importante aún, este trabajo propone un enfoque para la Cloud Descentralizado al desarrollar del concepto de Ad-hoc Edge Clouds, mediante la creación de ecosistemas dinámicos de dispositivos de IoT Edge de forma distribuida y descentralizada, además de proponer una arquitectura para su implementación.

    Las novedades que presenta la arquitectura Ad-hoc Edge Cloud derivan de tres aspectos fundamentales: (1) la consideración de los dispositivos IoT Edge más allá de su capacidad de recopilar datos, y alternativamente, desarrollar el enfoque de considerarlos como entornos de ejecución apropiados para servicios que se ejecutarán en el borde de la red; (2) El hecho de considerar la falta de fiabilidad de los recursos como una característica esencial de la arquitectura y por tanto diseñar la arquitectura centrada en la pérdida de nodos y en los problemas de volatilidad de los recursos como piedra angular sobre la que gravita su definición; (3) La visión de una arquitectura totalmente descentralizado que distribuye su gestión entre los dispositivos participantes puntualmente, que es, por definición, generada bajo demanda y efímera. Por lo tanto, Ad-hoc Edge Cloud evita un tener un punto único de fallo, elimina la dependencia de capas de administración externas y posee mecanismos inherentes para manejar recursos a escala.

    Además, esta Tesis aborda los retos que presentan las particularidades de los dispositivos IoT Edge que forman esta infraestructura en dos áreas principales de investigación.

    A nivel de gestión de recursos, elabora los mecanismos que permiten la formación dinámica de clústeres de Ad-hoc Edge y su gestión, los cuales dependen de las capacidades proporcionadas de forma nativa por los sistemas de almacenamiento distribuido y de sus algoritmos de consenso.

    En cuanto a control de la admisión y planificación de servicios, esta tesis presenta un mecanismo de control de la admisión, junto a un modelo para la predicción de la disponibilidad de recursos que contempla el comportamiento dinámico de los dispositivos IoT Edge y que trata los aspectos de inestabilidad de recursos, la disponibilidad dinámica y probabilidad de pérdida de nodo.


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