Cloud computing came to make computing resources easier to access thus helping a
faster deployment of applications/services benefiting from the scalability provided by
the service providers. It has been registered an exponential growth of the data volume
received by the cloud. This is due to the fact that almost every device used in everyday
life are connected to the internet sharing information in a global scale (ex: smartwatches,
clocks, cars, industrial equipment’s). Increasing the data volume results in an increased
latency in client applications resulting in the degradation of the QoS (Quality of service).
With these problems, hybrid systems were born by integrating the cloud resources
with the various edge devices between the cloud and edge, Fog/Edge computation. These
devices are very heterogeneous, with different resources capabilities (such as memory
and computational power), and geographically distributed.
Software architectures also evolved and microservice architecture emerged to make
application development more flexible and increase their scalability. The Microservices
architecture comprehends decomposing monolithic applications into small services each
one with a specific functionality and that can be independently developed, deployed and
scaled. Due to their small size, microservices are adquate for deployment on Hybrid
Cloud/Edge infrastructures. However, the heterogeneity of those deployment locations
makes microservices’ management and monitoring rather complex. Monitoring, in particular,
is essential when considering that microservices may be replicated and migrated
in the cloud/edge infrastructure.
The main problem this dissertation aims to contribute is to build an automatic system
of microservices management that can be deployed in hybrid infrastructures cloud/fog
computing. Such automatic system will allow edge enabled applications to have an
adaptive deployment at runtime in response to variations inworkloads and computational
resources available. Towards this end, this work is a first step on integrating two existing
projects that combined may support an automatic system. One project does the automatic
management of microservices but uses only an heavy monitor, Prometheus, as a cloud
monitor. The second project is a light adaptive monitor. This thesis integrates the light
monitor into the automatic manager of microservices.A computação na Cloud surgiu como forma de simplificar o acesso aos recursos computacionais,
permitindo um deployment mais rápido das aplicações e serviços como resultado
da escalabilidade suportada pelos provedores de serviços.
Computação na cloud surgiu para facilitar o acesso aos recursos de computação provocando
um facultamento no deployment de aplicações/serviços sendo benéfico para a
escalabilidade fornecida pelos provedores de serviços. Tem-se registado um crescimento
exponencial do volume de data que é recebido pela cloud. Este aumento deve-se ao facto de
quase todos os dispositivos utilizados no nosso quotidiano estarem conectados à internet
(exemplos destes são, relogios, maquinas industriais, carros). Este aumento no volume de
dados resulta num aumento da latência para as aplicações cliente, resultando assim numa
degradação na qualidade de serviço QoS.
Com estes problemas, nasceram os sistemas híbridos, nascidos pela integração dos
recursos de cloud com os variados dispositivos presentes no caminho entre a cloud e
a periferia denominando-se computação na Edge/Fog (Computação na periferia). Estes
dispositivos apresentam uma grande heterogeneidade e são geograficamente muito
distribuídos.
As arquitecturas dos sistemas também evoluíram emergindo a arquitectura de micro
serviços que permitem tornar o desenvolvimento de aplicações não só mais flexivel
como para aumentar a sua escalabilidade. A arquitetura de micro serviços consiste na
decomposição de aplicações monolíticas em pequenos serviços, onde cada um destes
possuí uma funcionalidade específica e que pode ser desenvolvido, lançado e migrado
de forma independente. Devido ao seu tamanho os micro serviços são adequados para
serem lançados em ambientes de infrastructuras híbridas (cloud e periferia). No entanto,
a heterogeneidade da localização para serem lançados torna a gestão e monitorização
de micro serviços bastante mais complexa. A monitorização, em particular, é essencial
quando consideramos que os micro serviços podem ser replicados e migrados nestas
infrastruturas de cloud e periferia (Edge).
O problema abordado nesta dissertação é contribuir para a construção de um sistema
automático de gestão de micro serviços que podem ser lançados em estruturas hibridas.
Este sistema automático irá tornar possível às aplicações que estão na edge possuírem um
deploy adaptativo enquanto estão em execução, como resposta às variações dos recursos
computacionais disponíveis e suas cargas. Para chegar a este fim, este trabalho será o primeiro passo na integração de dois projectos já existentes que, juntos poderão suportar
umsistema automático. Umdeles realiza a gestão automática de micro serviços mas utiliza
apenas o Prometheus como monitor na cloud, enquanto o segundo projecto é um monitor
leve adaptativo. Esta tese integra então um monitor leve com um gestor automático de
micro serviços
