Quality of service-aware co-engineering of cloud applications

Polona Štefanič (Avtor), Vlado Stankovski (Mentor)

Povzetek

Applications that make use of Internet of Things (IoT) capture an enormous amount of raw data from fixed and dynamically located sensors and devices. Currently, IoT devices send data directly to the cloud systems for processing to benefit from high availability, scalability, unlimited storage and pooled computing resources on the pay-per-use models. Due to ever-increasing and unpredictable data generation rates and varying demands of Iot-based applications on compute resources, sending the data towards the clouds can result in high latency, transmission costs and privacy issues which cannot efficiently support the overall Quality of Service (QoS) of latency-critical microservice-oriented applications. Recently, the emergence of Fog and Edge computing has enabled to move the services, data and processing power towards the network edge. However, there is lack of QoS-aware approaches that would fully address the QoS-aware reconfigurability of on-demand compute resources and service placement along Cloud-To-Things Computing Continuum. For this purpose, we propose a new P-Match method for QoS-aware distributed deployment and continuous adaptation of interactive and latency-critical applications composed of microservices. The P-Match method as an input data considers metrics obtained from virtual infrastructure monitoring and returns a set of QoS-aware infrastructure deployment options for the deployment of microservice-oriented applications. The P-Match method utilises a subgraph isomorphism matching that is based on requirements and resource matchmaking of an applications' components constraints towards the multi-level QoS metrics related to the Cloud-To-Things Continuum. The overall comparison of the P-Match method with MDP method also suitable for continuous adaptation reveals that for the particular set of microservices' constraints both methods proposed continuous deployment that satisfied the given QoS constraints. Though both methods gave QoS-aware solutions and satisfied the requirements, P-Match returned four times less powerful deployment options regarding infrastructure-level metric and consequently made more sustainable decision yet still enough to satisfy the particular QoS constraints. Since P-Match reached the same or better solutions than MDP method it obviously proves its correctness. Due to its lightweight nature, the P-Match method is suitable for the integration into service modelling frameworks and can be utilised particularly in the provisioning phase to support service placement, tasks and jobs scheduling and execution to specific (virtual) instances to satisfy application's QoS and contributes to the sustainable usage of compute resources, adjusts latency of microservices based on their requirements and data processing at instances where it is the most meaningful.

Ključne besede

fog and cloud computing;Internet of Things;microservices;subgraph isomorphism;adaptation;computer and information science;doctoral dissertations;

Podatki

Jezik:	Angleški jezik
Leto izida:	2021
Tipologija:	2.08 - Doktorska disertacija
Organizacija:	UL FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Založnik:	[P. Štefanič]
UDK:	004.76(043.3)
COBISS:	74679043
Št. ogledov:	381
Št. prenosov:	40
Ocena:	0 (0 glasov)
Metapodatki:

Ostali podatki

Sekundarni jezik:	Slovenski jezik
Sekundarni naslov:	Sonačrtovanje oblačnih aplikacij z upoštevanjem kakovosti storitev
Sekundarni povzetek:	Aplikacije, ki podpirajo internet stvari, zajemajo ogromne količine neobdelanih podatkov iz fiksnih in dinamičnih senzorjev ali naprav. Zaradi različnih zahtev mikrostoritvenih aplikacij po računskih virih, ki se lahko dinamično ter nepričakovano spreminjajo v realnem času in ki jih aplikacije potrebujejo za obdelavo podatkov, je postala potreba po izvajanju mikrostoritvenih aplikacij ter (re)konfiguraciji potrebnih računskih virov z namenom vzdrževanja kakovosti storitve teh aplikacij kritična. Aplikacije z večjimi zahtevami po računskih virih in obdelavi večje količne podatkov je možno poslati v podatkovne centre v oblakih, kjer so na razpolago visoka zmogljivost računskih virov, neomejen prostor za shranjevanje, visoka dostopnost. Podatkovni centri v oblakih se nahajajo najdlje od interneta stvari. Kljub velikim računskim zmogljivostim, pa je lahko obdelava vseh podatkov le v podatkovnih centrih cenovno draga in logistično zahtevna, kar se pozna pri daljšem odzivnem času aplikacij, večjih stroških prenosa ter nizke varnosti podatkov, zaradi česar kakovost storitve predvsem časovno kritičnih aplikacij ne more biti več ustrezno podprta. Ena izmed možnosti za obravnavo tovrstnega problema je decentralizacija mikrostoritvenih aplikacij. Razvoj računalništva v megli je omogočilo izvajanje storitev, procesiranje in analizo podatkov na robu omrežja, blizu interneta stvari, kar bi pomenilo nižji odzivni čas aplikacij in večjo varnost podatkov. Kljub velikemu raziskovalnemu interesu, obstaja še vedno veliko pomanjkanje učinkovitih pristopov, ki bi v celoti naslovili rekonfigurabilnost in izboljšano rabo računskih virov ter izbiro virtualnih instanc za namestitev mikrostoritev vzdolž računalništva v megli in oblaku. Namen doktorske disertacije je razvoj nove metode P-Match za izboljšano razporejanje in izvajanje mikrostoritev na instancah blizu interneta stvari ali v oblaku. Dinamično razporejanje mikrostoritev med podatkovnimi centri ter internetom stvari glede na zahteve po računskih virih, pomeni neprekinjeno prilagajaje računskih virov in posledično vzdrževanje kakovosti storitve časovno-kritičnih aplikacij. Metoda kot vhodne podatke prejme metrike pridobljene z monitoringom virtualne infrastrukture ter vrne set ustreznih (virtualnih) instanc za namestitev mikrostoritvene aplikacije. Metoda P-Match deluje na podlagi podgrafnega izomorfizma, ki temelji na ujemanju potrebe po računskih virih mikrostoritev z razpoložljivimi računskimi viri na infrastrukturi. Vrednotenje in primerjava metode P-Match s podobno metodo MPD, prav tako primerno za izboljšano razporejanje mikrostoritev, je pokazala, da za določen sklop zahtev mikrostoritev po računskih virih obe metodi predlagata takšno razporeditev mikrostoritev, ki zadošča vnaprej določenim zahtevam aplikacije ter vzdržuje izboljšano kvaliteto storitve. Čeprav sta obe metodi zadostili zahtevam, je metoda P-Match vrnila enake ali celo boljše rezultate v nekoliko hitrejšem času. Metoda P-Match je zaradi hitrega izvajanja primerna za integracijo v orodja za kreiranje mikrostoritev ter uporabo v fazi planiranja in prispeva k trajnostni rabi računskih virov, prilagaja odzivni čas mikrostoritev glede na njihove zahteve ter obdelavo podatkov tam, kjer je najbolj smiselna.
Sekundarne ključne besede:	računalništvo v megli;internet stvari;mikrostoritve;podgrafni izomorfizem;adaptacija;doktorske disertacije;Računalništvo v oblaku;Računalništvo;Univerzitetna in visokošolska dela;
Vrsta dela (COBISS):	Doktorsko delo/naloga
Študijski program:	1000474
Konec prepovedi (OpenAIRE):	1970-01-01
Komentar na gradivo:	Univ. v Ljubljani, Fak. za računalništvo in informatiko
Strani:	XVII, 122 str.
ID:	13247017