Investigating Placement Challenges in Edge Infrastructures through a Common Simulator (extended version)

Scheduling computational jobs with data-sets dependencies is an important challenge of edge computing infrastructures. Although several strategies have been proposed, they have been evaluated through ad-hoc simulator extensions that are, when available, usually not maintained. This is a critical problem because it prevents researchers to-easily-perform fair comparisons between different proposals. In this paper, we propose to address this limitation by presenting a simulation engine dedicated to the evaluation and comparison of scheduling and data movement policies for edge computing use-cases. Built upon the Batsim/SimGrid toolkit, our tool includes a plug-in system that allows researchers to add new models in order to cope with the diversity of edge computing devices. Moreover, it includes an injector that allows the simulator to replay a series of events captured in real infrastructures. We demonstrate the relevance of such a simulation toolkit by studying 2 scheduling strategies with 4 data movement policies on top of a simulated version of the Qarnot Computing platform, a production edge infrastructure based on smart heaters. We chose this use-case as it illustrates the heterogeneity as well as the uncertainties of edge infrastructures. Our ultimate goal is to gather industry and academics around a common simulator so that efforts made by one group can be factorized by others.Ordonnancer efficacement des travaux de calcul avec des dépendances de données est un des plus importants challenges des infrastructures de calcul edge. Bien que plusieurs stratégies ont été proposées, elles ont toutes été évaluées avec des extensions de simulateur ad-hoc qui sont, s’ils sont rendues disponibles, habituellement pas maintenus. C’est un problème critique parce que cela empêche les chercheurs de – facilement – conduire des évaluations équitables entre différentes stratégies proposées. Dans ce rapport de recherche, nous proposons d’adresser cette limitation en présentant un simulateur dédié à l’ évaluation et la comparaison de politiques d’ordonnancement et de mouvement de donnés pour le cas d’usage du calcul edge. Construit au dessus de Batsim/SimGrid, notre outil inclus un sysème de plug-in qui permet aux chercheurs d’ajouter des nouveaux modèles pour faire face à la diversité des appareils de calcul edre. De plus, cet outil inclut un injecteur qui permet au simulateur de rejouer une série d'évènement capturés au sein d’une infrastructure réelle. Nous démontrons la pertinence d’un tel outil de simulation en étudiant 2 stratégies d’ordonnancement avec 4 politiques de mouvements de données sur une version simulée de la plateforme de Qarnot Computing, une infrastructure de production edge basée sur des radiateurs intelligents. Nous avons choisi ce cas d’usage car il illustre l’hétérogénéité et l’incertitude d’une infrastructure de l’edge.Notre but ultime est de rassemble les industriels et les académiques autour d’un simulateur commun afin que les efforts faits par un groupe puissent être factorisés par d’autres

Combining hardware nodes and software components ordering-based heuristics for optimizing the placement of distributed IoT applications in the fog

International audienceAs fog computing brings compute and storage resources to the edge of the network, there is an increasing need for automated placement (i.e., selection of hosting devices) to deploy distributed applications. Such a placement must conform to applications' resource requirements in a heterogeneous fog infrastructure. The placement decision-making is further complicated by Internet of Things (IoT) applications that are tied to geographical locations of physical objects/things. This paper presents a model, an objective function, and a mechanism to address the problem of placing distributed IoT applications in the fog. Based on a backtrack search algorithm and accompanied heuristics, the proposed mechanism is able to deal with large scale problems, and to efficiently make placement decisions that fit the objective-to lower placed applications' response time. The proposed approach is validated through comparative simulations of different combinations of the algorithms and heuristics on varying sizes of infrastructures and applications

Vue d'ensemble du problème de placement de service dans Fog and Edge Computing

To support the large and various applications generated by the Internet of Things(IoT), Fog Computing was introduced to complement the Cloud Computing and offer Cloud-like services at the edge of the network with low latency and real-time responses. Large-scale, geographical distribution and heterogeneity of edge computational nodes make service placement insuch infrastructure a challenging issue. Diversity of user expectations and IoT devices characteristics also complexify the deployment problem. This paper presents a survey of current research conducted on Service Placement Problem (SPP) in the Fog/Edge Computing. Based on a new clas-sification scheme, a categorization of current proposals is given and identified issues and challenges are discussed.Pour prendre en charge les applications volumineuses et variées générées par l'Internet des objets (IoT), le Fog Computing a été introduit pour compléter le Cloud et exploiter les ressources de calcul en périphérie du réseau afin de répondre aux besoins de calcul à faible latence et temps réel des applications. La répartition géographique à grande échelle et l'hétérogénéité des noeuds de calcul de périphérie rendent difficile le placement de services dans une telle infrastructure. La diversité des attentes des utilisateurs et des caractéristiques des périphériques IoT complexifie également le probllème de déploiement. Cet article présente une vue d'ensemble des recherches actuelles sur le problème de placement de service (SPP) dans l'informatique Fog et Edge. Sur la base d'un nouveau schéma de classification, les solutions présentées dans la littérature sont classées et les problèmes et défis identifiés sont discutés

Vue d'ensemble du problème de placement de service dans Fog and Edge Computing

To support the large and various applications generated by the Internet of Things(IoT), Fog Computing was introduced to complement the Cloud Computing and offer Cloud-like services at the edge of the network with low latency and real-time responses. Large-scale, geographical distribution and heterogeneity of edge computational nodes make service placement insuch infrastructure a challenging issue. Diversity of user expectations and IoT devices characteristics also complexify the deployment problem. This paper presents a survey of current research conducted on Service Placement Problem (SPP) in the Fog/Edge Computing. Based on a new clas-sification scheme, a categorization of current proposals is given and identified issues and challenges are discussed.Pour prendre en charge les applications volumineuses et variées générées par l'Internet des objets (IoT), le Fog Computing a été introduit pour compléter le Cloud et exploiter les ressources de calcul en périphérie du réseau afin de répondre aux besoins de calcul à faible latence et temps réel des applications. La répartition géographique à grande échelle et l'hétérogénéité des noeuds de calcul de périphérie rendent difficile le placement de services dans une telle infrastructure. La diversité des attentes des utilisateurs et des caractéristiques des périphériques IoT complexifie également le probllème de déploiement. Cet article présente une vue d'ensemble des recherches actuelles sur le problème de placement de service (SPP) dans l'informatique Fog et Edge. Sur la base d'un nouveau schéma de classification, les solutions présentées dans la littérature sont classées et les problèmes et défis identifiés sont discutés