Käyttäjätason ohjelmistokontittaminen pilviradioliityntäverkossa

The amount of devices connected through mobile networks has been growing rapidly. This growth will create a demand for network capacity that cannot be met with traditional methods. This problem could be solved by implementing a cloud radio access network (RAN), a new concept, to adapt cloud computing technologies, such as software containers, from the software industry to RANs. This adaptation will also create a need to modify working practices in order to better comply with these new cloud computing technologies. While cloud RAN has recently received much research attention, the actual software implementations have not been widely discussed in the literature. Therefore, this thesis evaluates the feasibility of using software containers in the user-plane applications of cloud RAN in terms of networking and inter-container communications (ICC). This is accomplished by identifying potential approaches for ICC and for container networking as well as measuring the performance of these approaches. Two approaches are proposed for ICC and container networking. The approaches were evaluated in terms of throughput and latency. These approaches were found to be suitable for use in cloud RAN user-plane applications. However, since the measurements were performed in a simplified environment, implementing the approaches into a cloud RAN component will require further work.Mobiiliverkkoihin liitettävien laitteiden määrä kasvaa nopeasti. Tämä kasvu tulee luomaan verkon kapasiteetille kysynnän, johon ei kyetä vastaamaan perinteisin menetelmin. Tämä ongelma voitaineen ratkaista implementoimalla pilviradioliityntäverkko (Cloud RAN), uusi konsepti, joka sovittaa ohjelmistoalalla vakiintuneita pilvilaskentateknologioita käytettäväksi radioliityntäverkoissa (radio access network, RAN). Tämä sovitusprosessi luo tarpeen mukauttaa myös työskentelytavat yhteensopiviksi uusien pilvilaskentateknologioiden kanssa. Vaikka pilviradioliityntäverkkoa on tutkittu aktiivisesti viime aikoina, käytännön ohjelmistototeutukset eivät juuri ole olleet esillä kirjallisuudessa. Tämä diplomityö arvioi ohjelmistokonttien (software containers) soveltuvuutta käytettäväksi pilviradioliityntäverkon käyttäjätason (user-plane) applikaatioissa verkottamisen (networking) ja ohjelmistokonttien välisen kommunikoinnin (inter-container communications, ICC) suhteen. Tämä arviointi suoritetaan identifioimalla mahdollisia toteutuksia ohjelmistokonttien väliselle kommunikaatiolle ja ohjelmistokonttien verkottamiselle sekä mittaamalla näiden toteutuksien suorituskyky. Tässä diplomityössä ehdotetaan tutkittavaksi kaksi toteutusta ohjelmistokonttien väliselle kommunikaatiolle ja ohjelmistokonttien verkottamiselle. Nämä toteutukset arvioitiin välityskyvyn (throughput) ja latenssin suhteen. Näiden toteutuksien todettiin olevan soveliaita käytettäväksi pilviradioliityntäverkon käyttäjätason applikaatioissa. Kuitenkin, koska mittaukset toteutettiin yksinkertaistetussa ympäristössä, vaatii toteutuksien implementointi pilviradioliityntäverkon komponenttiin lisätyötä

Adaptive Process Distribution at the Edge of IoT using the Integration of BPMS and Containerization

Täna levivad pilvepõhised värkvõrgu (asjade interneti) süsteemid tuginevad protsesside halduseks kaugel asuvatel andmekeskustel, mis toob endaga kaasa latentsusprobleeme. Vastusena sellele probleemile on varem välja pakutud servaarvutuse lähenemine, kus arvutused viiakse läbi asjade interneti süsteemi võrgule füüsiliselt lähemal. Mitmete servaarvutuse metoodikate seas on uduarvutus lähenemine, kus rõhk on arvutuste liigutamisel värkvõrgu seadmetele endile. Ehkki uduarvutusel põhinev arhitektuur on paljutõotav, tõstatab see küsimuse – kuidas värkvõrgu protsessihaldussüsteemid (BPMS4IoT-süsteemid) äriprotsesse heterogeensetele värkvõrgu seadmetele jaotama peaksid? Levinud on lähenemine, kus protsesside töövooülesannete käituseks tuginetakse ühisele platvormile. Näiteks, kui haldusserver defineerib teatud töövoo ülesandena Pythoni skripti ja määrab selle seadmele, siis peab seadme töövookäitusmootor toetama vastavat mehhanismi skriptide jooksutamiseks. Selline nõue ei ole paindlik, arvestades värkvõrgu seadmete heterogeensust. Käesolevas magistritöös pakub autor välja raamistiku, mis eraldab töövoo ülesannete käitusmeetodi käitusmootorist kasutades selleks konteinertehnoloogiat. Töö käigus arendati välja raamistiku prototüüp ning viidi läbi katseid mikroarvutitel põhinevail seadmetel. Lisaks võrreldi väljapakutud uduarvutuse raamistiku jõudlust pilvearvutusel põhineva süsteemiga.Emerging cloud-centric Internet of Things (IoT) system relies on distant data centers to manage the entire processes, which raises the issue of latency. To address the issue, researchers have introduced the Edge computing methodologies that carry out computation closer to the edge network of IoT system. Among the numerous Edge computing approaches, Mist computing paradigm emphasises the mechanism that moves the computation further to the front-end IoT devices. Although the architecture of Mist computing is promising, it raises a new challenge in how the Business Process Management System for IoT (BPMS4IoT) distributes the business process workflow to the heterogeneous IoT devices? In general, executing business process workflows relies on the common platform for executing customized tasks. For example, if the management server defines a Python script task in a workflow, which has been allocated to an IoT device, the workflow engine of the IoT device must have the compatible execution method. Such a requirement is less flexible when one considers the heterogeneity of the IoT devices. Therefore, in this thesis, the author proposes a framework to decouple the workflow task execution method from the workflow engines using the containerization technology. A proof-of-concept prototype has been developed and has been tested on several single-board computers-based IoT devices. Further, a case study has been performed to demonstrate the performance of the proposed framework comparing to the cloud-centric system

Addressing the Challenges in Federating Edge Resources

This book chapter considers how Edge deployments can be brought to bear in a global context by federating them across multiple geographic regions to create a global Edge-based fabric that decentralizes data center computation. This is currently impractical, not only because of technical challenges, but is also shrouded by social, legal and geopolitical issues. In this chapter, we discuss two key challenges - networking and management in federating Edge deployments. Additionally, we consider resource and modeling challenges that will need to be addressed for a federated Edge.Comment: Book Chapter accepted to the Fog and Edge Computing: Principles and Paradigms; Editors Buyya, Sriram

funcX: A Federated Function Serving Fabric for Science

Exploding data volumes and velocities, new computational methods and platforms, and ubiquitous connectivity demand new approaches to computation in the sciences. These new approaches must enable computation to be mobile, so that, for example, it can occur near data, be triggered by events (e.g., arrival of new data), be offloaded to specialized accelerators, or run remotely where resources are available. They also require new design approaches in which monolithic applications can be decomposed into smaller components, that may in turn be executed separately and on the most suitable resources. To address these needs we present funcX---a distributed function as a service (FaaS) platform that enables flexible, scalable, and high performance remote function execution. funcX's endpoint software can transform existing clouds, clusters, and supercomputers into function serving systems, while funcX's cloud-hosted service provides transparent, secure, and reliable function execution across a federated ecosystem of endpoints. We motivate the need for funcX with several scientific case studies, present our prototype design and implementation, show optimizations that deliver throughput in excess of 1 million functions per second, and demonstrate, via experiments on two supercomputers, that funcX can scale to more than more than 130000 concurrent workers.Comment: Accepted to ACM Symposium on High-Performance Parallel and Distributed Computing (HPDC 2020). arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1908.0490