Abstract. To support the stringent requirements of the future intelligent and interactive applications, intelligence needs to become an essential part of the resource management in the edge environment. Developing intelligent orchestration solutions is a challenging and arduous task, where the evaluation and comparison of the proposed solution is a focal point. Simulation is commonly used to evaluate and compare proposed solutions. However, there does not currently exist openly available simulators that would have a specific focus on supporting the research on intelligent edge orchestration methods.
This thesis presents a simulation platform called Edge Intelligence Simulator (EISim), the purpose of which is to facilitate the research on intelligent edge orchestration solutions. In its current form, the platform supports simulating deep reinforcement learning based solutions and different orchestration control topologies in scenarios related to task offloading and resource pricing on edge. The platform also includes additional tools for creating simulation environments, running simulations for agent training and evaluation, and plotting results.
This thesis gives a comprehensive overview of the state of the art in edge and fog simulation, orchestration, offloading, and resource pricing, which provides a basis for the design of EISim. The methods and tools that form the foundation of the current EISim implementation are also presented, along with a detailed description of the EISim architecture, default implementations, use, and additional tools. Finally, EISim with its default implementations is validated and evaluated through a large-scale simulation study with 24 simulation scenarios.
The results of the simulation study verify the end-to-end performance of EISim and show its capability to produce sensible results. The results also illustrate how EISim can help the researcher in controlling and monitoring the training of intelligent agents, as well as in evaluating solutions against different control topologies.Reunaälysimulaattori : alusta älykkäiden reunalaskennan orkestrointiratkaisujen simulointiin. Tiivistelmä. Älykkäiden ratkaisujen täytyy tulla olennaiseksi osaksi reunaympäristön resurssien hallinnointia, jotta tulevaisuuden vuorovaikutteisten ja älykkäiden sovellusten suoritusta voidaan tukea tasolla, joka täyttää sovellusten tiukat suoritusvaatimukset. Älykkäiden orkestrointiratkaisujen kehitys on vaativa ja työläs prosessi, jonka keskiöön kuuluu olennaisesti menetelmien testaaminen ja vertailu muita menetelmiä vasten. Simulointia käytetään tyypillisesti menetelmien arviointiin ja vertailuun, mutta tällä hetkellä ei ole avoimesti saatavilla simulaattoreita, jotka eritoten keskittyisivät tukemaan älykkäiden reunaorkestrointiratkaisujen kehitystä.
Tässä opinnäytetyössä esitellään simulaatioalusta nimeltään Edge Intelligence Simulator (EISim; Reunaälysimulaattori), jonka tarkoitus on helpottaa älykkäiden reunaorkestrointiratkaisujen tutkimusta. Nykymuodossaan se tukee vahvistusoppimispohjaisten ratkaisujen sekä erityyppisten orkestroinnin kontrollitopologioiden simulointia skenaarioissa, jotka liittyvät laskennan siirtoon ja resurssien hinnoitteluun reunaympäristössä. Alustan mukana tulee myös lisätyökaluja, joita voi käyttää simulaatioympäristöjen luomiseen, simulaatioiden ajamiseen agenttien koulutusta ja arviointia varten, sekä simulaatiotulosten visualisoimiseen.
Tämä opinnäytetyö sisältää kattavan katsauksen reunaympäristön simuloinnin, reunaorkestroinnin, laskennan siirron ja resurssien hinnoittelun nykytilaan kirjallisuudessa, mikä tarjoaa kunnollisen lähtökohdan EISimin toteutukselle. Opinnäytetyö esittelee menetelmät ja työkalut, joihin EISimin tämänhetkinen toteutus perustuu, sekä antaa yksityiskohtaisen kuvauksen EISimin arkkitehtuurista, oletustoteutuksista, käytöstä ja lisätyökaluista. EISimin validointia ja arviointia varten esitellään laaja simulaatiotutkimus, jossa EISimin oletustoteutuksia simuloidaan 24 simulaatioskenaariossa.
Simulaatiotutkimuksen tulokset todentavat EISimin kokonaisvaltaisen toimintakyvyn, sekä osoittavat EISimin kyvyn tuottaa järkeviä tuloksia. Tulokset myös havainnollistavat, miten EISim voi auttaa tutkijoita älykkäiden agenttien koulutuksessa ja ratkaisujen arvioinnissa eri kontrollitopologioita vasten
