A Framework for Edge Infrastructures Monitoring
Résumé
By relying on small sized and massively distributed infrastructures, the Edge computing
paradigm aims at supporting the low latency and high bandwidth requirements of the next generation
services that will leverage IoT devices (e.g., video cameras, sensors). To favor the advent of this paradigm,
management services, similar to the ones that made the success of Cloud computing platforms, should be
proposed. However, they should be designed in order to cope with the limited capabilities of the resources
that are located at the edge. In that sense, they should mitigate as much as possible their footprint. Among
the different management services that need to be revisited, we investigate in this paper the monitoring one.
Monitoring functions tend to become compute-, storage- and network-intensive, in particular because they
will be used by a large part of applications that rely on real-time data. To reduce as much as possible the
footprint of the whole monitoring service, we propose to mutualize identical processing functions among
different tenants while ensuring their quality-of-service (QoS) expectations.We formalize our approach as
a constraint satisfaction problem and show through micro-benchmarks its relevance to mitigate compute
and network footprints.
En s’appuyant sur des infrastructures de petite taille et massivement distribuées, le Edge
Computing cherche à répondre aux besoins en faible latence et grande bande passante des applications
de nouvelle génération qui favorisent l’utilisation de l’Internet des objets (par exemple, les caméras
vidéo, les capteurs). Pour mettre en œuvre ce paradigme, des services de gestion, similaires à ceux
qui ont permis le succès des plates-formes du Cloud Computing, doivent être proposés. Cependant, ils
doivent être conçus de manière à faire face aux capacités limitées des ressources situées à la périphérie
du réseau. Autrement dit, ils doivent réduire autant que possible leur empreinte. Parmi les différents
services de gestion qui doivent être revisités, nous étudions dans cet article le service de supervision.
Les fonctions de supervision ont tendance à nécessiter de grandes capacités de calcul, de stockage et de
réseau parce qu’elles sont utilisées par une grande partie d’applications qui nécessite une supervision
en temps réel. Afin de réduire au maximum l’empreinte du service de supervision, nous proposons
de mutualiser des fonctions de traitement identiques entre différents tenants tout en garantissant leurs
attentes en qualité de service (QoS). Nous formalisons notre approche en tant qu’un problème de
satisfaction de contraintes et montrons à l’aide de micro-test sa pertinence pour atténuer l’empreinte
de calcul et réseau.
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