Konzepte und Verfahren für Edge-Computing

• Antragsteller: Professor Dr. Max Mühlhäuser; Professor Lin Wang, Ph.D.
• Fachliche Zuordnung: Sicherheit und Verlässlichkeit, Betriebs-, Kommunikations- und verteilte Systeme
• Förderung: Förderung von 2018 bis 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 392046569

Das schnell wachsende Internet-of-Things (IoT) durchdringt Wirtschaft und Gesellschaft. Künftige smarte Krankenhäuser, Fabriken oder Städte können Tausende, ja Millionen von Sensoren und IoT-Geräten enthalten. Wachsende Datenmengen müssen effizient verarbeitet werden, zunehmend in Realzeit, um als smart bezeichnete Funktionen zu erbringen. Bekannte zweistufige Ansätze (vgl. mobile-cloud computing) verlagern rechenintensive bzw. kollektive Aufgaben von ressourcenarmen Endgeräten in die Cloud, mit wesentlichen Nachteilen wie folgt. (1) Unbegrenzte Verzögerungen im Netz und Verbindungsabbrüche verletzen Realzeit-Anforderungen. (2) Ungenügende Vorverarbeitung zur Datenreduktion verschwendet Ressourcen und verschlimmert die Netzüberlastung. (3) Privatheitsschutz und Sicherheit sind schwerer zu verwirklichen als in lokalen Umgebungen. Hauptziel des Projektes sind wissenschaftliche Fortschritte beim so genannten Edge Computing im Sinne dreistufiger Device-Edge-Cloud-Formationen. Diese haben das Potenzial, die genannten Nachteile zu überwinden, doch sind noch wichtige Forschungsfragen offen. Im Projekt sind neue und verbesserte Algorithmen, Protokolle und Methoden geplant sowie vereinheitlichende Modelle als Basis für integrierte Entwicklungs- und Ausführungsunterstützung. Das Hauptziel wird dazu in vier Unterziele aufgeteilt, deren Kurzbezeichner zusammen mit geplanten Beiträgen nachfolgend aufgeführt werden. (1) Virtualisierung: Ansätze für neue leichtgewichtige Container zur Virtualisierung, womit Anwendungsmodule auf Verarbeitungsressourcen ausgerollt und migriert werden können trotz stark variierender Ressourcencharakteristika, im Sinne hochdynamischer Laufzeitunterstützung für Edge Computing. (2) Kontrolle: neuartige Konfigurations- und Kontroll-Protokolle und -Algorithmen, die auf jüngsten Entwicklungen zu Software-Definierten Netzwerke (SDN) und Netzfunktions-Virtualisierung (NFV) aufbauen; dies erlaubt flexible Verwaltung heterogener Geräte und skalierbare Verteilung von Device-Edge-Cloud-Anwendungen im Edge-Bereich. (3) Optimierung: effiziente Graph-basierte Online-Abbildung der virtualisierten Anwendungsmodule auf Ressourcen als multikriterielle Optimierung, mit dynamischer Anpassung an veränderliche Lokation, Last und Ressourcen-Kosten. (4) Kommunikation: eine Kommunikationsschicht mit unifiziertem Dienstrahmen und effizienten Protokollen und Mechanismen zur Anpassung an relevante Inhaltsklassen (insb. ausführbarer Code, Media- und Ereignisströme), Verbindungsklassen (intra-edge, device-edge, edge-cloud), Dienstqualitätsanforderungen and Lastbedingungen. Die Projektergebnisse ermöglichen es Entwicklern, von technischen Aspekten des Edge Computing anhand eines unifizierenden Modells zu abstrahieren; diese Aspekte werden automatisch Laufzeit-adaptiv behandelt auf Basis ausgeklügelter Algorithmen, Protokolle und Mechanismen. Wir halten das Projekt daher für grundlegend zur Förderung großzahliger smarter IoT-Anwendungen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: China
• Partnerorganisation: National Natural Science Foundation of China
• Kooperationspartner: Professor Fangming Liu, Ph.D.; Professor Zhiyong Liu, Ph.D.