Mobile Edge Computing: Architetture ed Analisi della Live Migration

Abstract

Con l'ormai prossima rete mobile 5G entreranno a far parte della nostra quotidianit\ue0 nuovi servizi applicativi, mai prima possibili, grazie all'avvicinamento di risorse di calcolo e di memoria nei pressi dell'utente in mobilit\ue0. Un\u2019architettura abilitante i futuri servizi \ue8 quella di Mobile Edge Computing (MEC) in cui cloud di capacit\ue0 inferiori rispetto a quelli presenti nella core della rete sono dislocati nei pressi della stazioni radio e metteranno a disposizione risorse di calcolo tali da permettere, tramite la tecnica di offloading, la fruizione di servizi quali realt\ue0 aumentata, gaming online, contenuti streaming ad alta risoluzione ed operazioni di data analytics. Ogni nuovo paradigma porta con s\ue9 nuove sfide d'affrontare e risolvere per potere essere applicabile. Ecco, dunque, che s'introduce l'obiettivo perseguito durante questo percorso di ricerca che \ue8 stato quello di analizzare, modellare diversi aspetti di uno dei tanti problemi del MEC che \ue8 la continuit\ue0 del servizio che \ue8 in funzione non solo del normale spostamento dell'utente mobile, ma anche dalle risorse presenti del server sorgente. Il percorso di studi e di ricerca \ue8 stato cos\uec strutturato: Studio iniziale sulle nuove sfide del 5G per poi dedicarsi ad uno studio approfondito sull'architettura di riferimento del mobile edge computing sino ad una piattaforma open-source di nome M-CORD. Questa prima parte \ue8 stata propedeutica per potere svolgere i seguenti lavori di ricerca. Un primo lavoro \ue8 consistito nel proporre una modifica di un framework per la live migration ed analizzare i tempi di migrazione di applicazioni RAM-intensive sviluppando un modello simulante l\u2019esecuzione di tali applicazioni con uno dei possibili algoritmi di migrazione e cio\ue8 quello di pre-copy anzich\ue8 quello di post-copy. Le nostre ipotesi confortate dai risultati numerici hanno evidenziato che l'algoritmo di pre-copy \ue8 preferibile nella service migration di applicazioni RAM-intensive. Un successivo lavoro \ue8 nato dalla considerazione che grazie ai server MEC vi sar\ue0 un'altissima diffusione di contenuti multimediali e molti di essi saranno a pagamento e regolati da contratti di service level agreement (SLA) e, dunque, abbiamo progettato e sviluppato un'applicazione di machine learning che potrebbe essere installata direttamente nello smartphone che in background analizza ed individua in tempo reale la risoluzione video ricevuta cos\uec da verificare il rispetto del SLA. Inoltre abbiamo anche disegnato un'architettura in cui la service migration possa essere originata dal client mobile, una volta verificatosi la violazione (breach) contrattuale. I risultati sono stati promettenti visto che si \ue8 ottenuta un'accuratezza superiore al 95% su dati mai visti. Questo lavoro ha anche evidenziato le enormi potenzialit\ue0 offerte dal machine learning capace di discernere caratteristiche intrinseche dell'applicazione senza alcun ausilio di analisi protocollare. Un terzo lavoro \ue8 stato quello di estendere il modello di analisi dei tempi di migrazione per applicazioni RAM-intensive andando a simulare, sempre sotto l'ipotesi di applicare l'algoritmo di pre-copy, la presenza di un controller SDN che permette una continua riconfigurazione dinamica dei percorsi di rete. A tale scopo abbiamo quindi proposto una nuova architettura basata sia su MEC che SDN, modellato e simulato alcuni scenari di traffico di rete ed analizzato le prestazioni temporali. I risultati hanno evidenziato che grazie alla continua riconfigurazione dinamica dei percorsi, assicurando quello pi\uf9 veloce ad ogni iterazione dell'algoritmo, in determinati scenari si sono ottenuti tempi di migrazioni pi\uf9 bassi sino al 90%. \uc8, dunque, chiaro che la cooperazione di MEC e SDN possa fornire un servizio di migrazione pi\uf9 efficiente poich\ue9 ad un minore tempo di trasferimento permetter\ue0 il rispetto dei stringenti vincoli temporali di molte applicazioni. Infine, un quarto lavoro \ue8 nato dall'osservazione che se \ue8 vero che la tecnologia pi\uf9 in linea per abilitare i nuovi servizi 5G sia quella dei containers, essendo molto pi\uf9 veloci delle virtual machine, \ue8 altrettanto vero che ad oggi per design i containers sono soggetti ad intrinsechi problemi di sicurezza dovuto principalmente alla condivisione del Kernel host con tutti i containers in esecuzione. Per tale motivo, anzich\ue9 sviluppare soluzioni personalizzate non standardizzate che facessero uso sia dei containers che delle virtual machine, abbiamo ricercato ed analizzato una nuova promettente architettura che potrebbe costituire la base per la migrazione dei servizi garantendo al contempo sia leggerezza e velocit\ue0 che sicurezza di nome Kata-containers. Essendo una nuovissima architettura abbiamo svolto uno studio sulle sue principali caratteristiche e li abbiamo poi confrontate da un punto di vista qualitativo con quelle di Docker che rappresenta lo standard de facto per la tecnologia containers. Da tale analisi \ue8 emerso che tale nuova architettura, se pur ancora da migliorare, potr\ue0 rappresentare il pilastro portante per la migrazione dei servizi tra MEC server