Optimización en el desarrollo de aplicaciones serverless en entornos distribuidos

Los últimos años han sido testigos de avances sin precedentes en el campo de Cloud Computing. Este modelo se refiere al acceso de red ubicuo, conveniente y bajo demanda a un grupo compartido de recursos informáticos. Como una evolución constante, aparece Serverless como un nuevo paradigma de desarrollo de software en el Cloud, que surge a partir de una arquitectura monolítica y luego pasando por máquinas virtuales y contenedores para finalizar en serverless, que en algunos casos se conoce como función como servicios, aunque también incluye Backend como servicio, lo cual en general son servicios de terceros disponibles en el Cloud. La misma está enfocada en proveer una arquitectura que permite la ejecución de funciones arbitrarias con mínima sobrecarga en la administración del servidor y soportada bajo la programación orientada a eventos. La cantidad y variedad de datos provenientes del Edge, necesitan ser procesados y en algunos casos en tiempo real y por lo tanto deben resolverse varios desafíos y problemas abiertos. Debido a que las investigaciones apuntan a diversas áreas como son: arquitectura y hardware, administración de recursos, modelo de negocios y desarrollo de aplicaciones. Debido a que las aplicaciones serverless son altamente distribuidas, donde cada función realiza una tarea enfocada y depende de un sinnúmero de otros servicios para el resto., el objetivo de esta línea de investigación es resolver problemáticas vinculadas al desarrollo, que generen alta latencia, dificulten el paralelismo de funciones serverless o no se adapten a los principios DevOps, entre otros.Eje: Procesamiento distribuido y paralelo.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Next Generation Technologies for Smart Healthcare: Challenges, Vision, Model, Trends and Future Directions

Modern industry employs technologies for automation that may include Internet of Things (IoT), Cloud and/or Fog Computing, 5G as well as Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), or Blockchain. Currently, a part of research for the new industrial era is in the direction of improving healthcare services. This work throws light on some of the major challenges in providing affordable, efficient, secure and reliable healthcare from the viewpoint of computer and medical sciences. We describe a vision of how a holistic model can fulfill the growing demands of healthcare industry, and explain a conceptual model that can provide a complete solution for these increasing demands. In our model, we elucidate the components and their interaction at different levels, leveraging state‐of‐the art technologies in IoT, Fog computing, AI, ML and Blockchain. We finally describe current trends in this field and propose future directions to explore emerging paradigms and technologies on evolution of healthcare leveraging next generation computing systems

Computación serverless para tratamiento de datos provenientes de dispositivos de IoT

Cloud Computing se ha consolidado como una arquitectura que permite la provisión de recursos bajo demanda y de forma elástica; es ampliamente utilizada y ha demostrado su efectividad. Por otro lado Internet de las cosas ha comenzado a tener una gran adopción fruto de la emergente industria 4.0 y de las smart cities entre otras aplicaciones Serverless en un nuevo paradigma de desarrollo de software en el Cloud, que surge como una evolución del mismo, partiendo de una arquitectura monolítica, pasando por máquinas virtuales, luego contenedores y por último serverless, que en algunos casos se conoce como función como servicios. La misma está enfocada en proveer una arquitectura que permita la ejecución de funciones arbitrarias con mínima sobrecarga en la administración del servidor y soportada bajo la programación orientada a eventos. La cantidad y variedad de datos provenientes del Edge, necesitan ser procesados y en algunos casos en tiempo real. Estrategias como CloudIoT o Fog computing se han propuestos pero debido a los costos de los dispositivos fog enabled o a la latencia hacia el Cloud, estas soluciones son aplicables solo en determinados casos. Serverless provee la ejecución individual de funciones Cloud y es adecuada para el procesamiento de datos (ETL), procesamiento de datos provenientes de dispositivos de IoT (donde claramente favorece la escalabilidad) y computación científica. Esta unión de tecnologías presenta varios desafíos y oportunidades a resolver, entre ellas la redefinición de DevOps para serverless (NoOps), testing e interoperabilidad, performance, seguridad y análisis de costo entre otras. La evaluación de la eficiencia de las arquitecturas serverless y el estudio detallado de las mismas, permitirá plantear nuevos casos de uso, proponer estrategias para el procesamiento IoT y redefinir el proceso de desarrollo y operación.Eje: Procesamiento distribuido y paralelo.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Edge computing for vehicle battery management:Cloud-based online state estimation

The adoption of electric vehicles (EVs), including battery EVs and hybrid EVs, makes it possible to reduce fossil fuel consumption and greenhouse gas emission. However, an accurate battery model and an effective battery management system should be established to enable this benefit. This paper proposes a novel cloud-assisted online battery management method based on artificial intelligence and edge computing technologies. Integration of cloud computation and big data resources into real-time vehicle battery management is realized by establishing a novel cloud-edge battery management system (CEBMS). A deep learning algorithm-based cloud data mining and battery modeling method is developed to estimate the voltage and energy state of the battery. The accuracy of the established cloud battery model outperforms the onboard battery management system by utilizing multi-sources information from different EVs. Meanwhile, a cloud-assisted battery management method is established at edge nodes in the onboard battery management unit to realize real-time state estimation locally. By using precise battery state estimation provided by the cloud platform, vehicle battery model accuracy can be significantly improved. The performance of the proposed battery management method is verified by a vehicle big data platform and battery pack experimental test bench. Experimental results justify the effectiveness of the proposed method in battery state estimation, which can help the EVs use and manage the battery more effectively.</p

HPC Serverless para tratamiento de datos provenientes del IoT

Se ha demostrado que la ejecución de aplicaciones de HPC en el cloud es una opción viable a las arquitecturas paralelas o distribuidas convencionales, las cuales requieren un alto grado de administración, así como un pobre escalado de recursos. El enfoque tradicional para un usuario usualmente es utilizar al proveedor de Cloud para aprovisionar máquinas virtuales (VM) empleándolas de manera similar a una infraestructura local, con el consiguiente problema de la administración de recursos sumado a la degradación de la performance de las aplicaciones por la contextualización de los ambientes virtualizados. Serverless computing, permite a un usuario ejecutar código escrito en el lenguaje de programación de su elección, sin tener que aprovisionar primero una máquina virtual. Por otro lado, la elasticidad, disponibilidad, escalabilidad y la tolerancia a fallas son proporcionadas de manera transparente por el proveedor cloud. De esta manera es posible disminuir la complejidad de la administración de la infraestructura para el desarrollador, permitiéndole que se centre en la lógica de la aplicación. Y además surgen ventajas económicas, al pagar solo por el tiempo de uso. La presente línea de investigación se centra en el desafío de evaluar el costo, no solo monetario sino también de performance, de migrar aplicaciones de HPC a entornos serverless. Esta evaluación permitirá que se pueda tomar la decisión que infraestructura se usará con la finalidad que se obtenga el mejor beneficio de performance.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Migración de aplicaciones monolíticas a entornos distribuidos serverless

Serverless Computing es una arquitectura o modelo de ejecución en el cloud, alternativo al modelo tradicional. Ofrece numerosas ventajas sobre una arquitectura monolítica, como aportar agilidad, innovación, un mejor escalado automático, flexibilidad en el desarrollo y una mejor evaluación y control de los costos. Surgió como una evolución de microservicios corriendo en contenedores e implementando funciones, por lo cual a veces se lo denomina función como servicio. Las ventajas que presenta este modelo de computación, promueven a que sea conveniente migrar aplicaciones montadas sobre el cloud tradicional a una arquitectura serverless. Estas aplicaciones se deben llevar a una arquitectura de microservicios, donde se ejecutan funciones, cada una de las cuales de forma independiente y conducida por eventos. Si bien existen varias estrategias y propuestas metodológicas para llevar a cabo la migración, surgen numerosos desafíos y problemas a resolver, debido a que el desarrollo es completamente diferente, además se deben aplicar técnicas de observación y monitorear el progreso de la migración , por lo tanto toda la problemática expresada es el motivo de la presente línea de investigación.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Resource optimization of edge servers dealing with priority-based workloads by utilizing service level objective-aware virtual rebalancing

IoT enables profitable communication between sensor/actuator devices and the cloud. Slow network causing Edge data to lack Cloud analytics hinders real-time analytics adoption. VRebalance solves priority-based workload performance for stream processing at the Edge. BO is used in VRebalance to prioritize workloads and find optimal resource configurations for efficient resource management. Apache Storm platform was used with RIoTBench IoT benchmark tool for real-time stream processing. Tools were used to evaluate VRebalance. Study shows VRebalance is more effective than traditional methods, meeting SLO targets despite system changes. VRebalance decreased SLO violation rates by almost 30% for static priority-based workloads and 52.2% for dynamic priority-based workloads compared to hill climbing algorithm. Using VRebalance decreased SLO violations by 66.1% compared to Apache Storm\u27s default allocation

A hyperspectral image classifiers within wireless sensor network in extreme environments

Progress in the field of computer networks has produced many areas of researches which paved the way for studying many new application