Task Allokation für effiziente Edge Computing Systeme

Im Bereich von Edge Computing nimmt die Rechenleistung in direkter Nähe zu den Sensoren stetig zu. Infolgedessen gibt es immer mehr rechen- und datenintensive Anwendungen, die im Edge Bereich ausgeführt werden können. Gleichzeitig befinden sie sich in einer sich ständig verändernden Systemumgebung. Um Ausfallzeiten und lange Redesign-Schleifen zu reduzieren, werden Selbstanpassungsfähigkeiten benötigt. Die automatische Reallokation der ausgeführten Aufgaben auf die Rechenknoten ist eine mögliche Selbstanpassungsmaßnahme. Die Reallokation sollte jedoch mit den verschiedenen Anforderungen, Einschränkungen und Spezifikationen des Entwurfs konform sein. Dabei besteht eine große Herausforderung darin, dass die Allokationsentscheidung schnell genug für die Berechnung zur Laufzeit sein sollte. Der Fokus dieser Arbeit ist die Realisierung einer effizienten Allokation, die Bedürfnisse in Form von Policies nutzt, um eine automatische Reallokation zur Laufzeit zu berechnen. In dieser Arbeit wurde eine effiziente Allokationsmethode entwickelt, die eine kombinierte Betrachtung von Ressourcenverfügbarkeit, Anwendungsbedarf und problemspezifischer Effizienzdefinition realisiert. Der Ansatz verfolgt eine modulare Beschreibung dieser Aspekte für die Allokation in Form von komponentenspezifischen Policies. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Allokation aufgrund von Veränderungen im laufenden Betrieb. Hierfür wird das Zuordnungsproblem zur Entwicklungszeit modelliert und die Informationen im Betrieb genutzt. Mit diesem Konzept konnten zwei industrielle Anwendungen modelliert und unterschiedliche Zuordnungen berechnet werden. Die Skalierbarkeit des Konzepts wurde durch Messungen validiert. Die Reallokation zur Laufzeit wurde mit einem Container Framework implementiert. Darauf aufbauend wurde der Overhead der Allokationsberechnung zur Laufzeit gemessen und in den Kontext der Reallokationszeit gesetzt. Die Berechnung einer effizienten Allokation trägt zur Autonomie von Recheninfrastrukturen bei. Dadurch erhöhen sich die Fähigkeiten zur Selbstadaption und die Resilienz dieser Rechennetze. Das spielt nicht nur im industriellen Edge-Cloud Kontext eine Rolle, sondern auch im Automobil, wenn zur Laufzeit über dynamische Betriebsstrategien entschieden werden soll