Aplikacije, ki podpirajo internet stvari, zajemajo ogromne količine neobdelanih podatkov iz fiksnih in dinamičnih senzorjev ali naprav. Zaradi različnih zahtev mikrostoritvenih aplikacij po računskih virih, ki se lahko dinamično ter nepričakovano spreminjajo v realnem času in ki jih aplikacije potrebujejo za obdelavo podatkov, je postala potreba po izvajanju mikrostoritvenih aplikacij ter (re)konfiguraciji potrebnih računskih virov z namenom vzdrževanja kakovosti storitve teh aplikacij kritična.
Aplikacije z večjimi zahtevami po računskih virih in obdelavi večje količne podatkov je možno poslati v podatkovne centre v oblakih, kjer so na razpolago visoka zmogljivost računskih virov, neomejen prostor za shranjevanje, visoka dostopnost.
Podatkovni centri v oblakih se nahajajo najdlje od interneta stvari. Kljub velikim računskim zmogljivostim, pa je lahko obdelava vseh podatkov le v podatkovnih centrih cenovno draga in logistično zahtevna, kar se pozna pri daljšem odzivnem času aplikacij, večjih stroških prenosa ter nizke varnosti podatkov, zaradi česar kakovost storitve predvsem časovno kritičnih aplikacij ne more biti več ustrezno podprta.
Ena izmed možnosti za obravnavo tovrstnega problema je decentralizacija mikrostoritvenih aplikacij. Razvoj računalništva v megli je omogočilo izvajanje storitev, procesiranje in analizo podatkov na robu omrežja, blizu interneta stvari, kar bi pomenilo nižji odzivni čas aplikacij in večjo varnost podatkov. Kljub velikemu raziskovalnemu interesu, obstaja še vedno veliko pomanjkanje učinkovitih pristopov, ki bi v celoti naslovili rekonfigurabilnost in izboljšano rabo računskih virov ter izbiro virtualnih instanc za namestitev mikrostoritev vzdolž računalništva v megli in oblaku.
Namen doktorske disertacije je razvoj nove metode P-Match za izboljšano razporejanje in izvajanje mikrostoritev na instancah blizu interneta stvari ali v oblaku. Dinamično razporejanje mikrostoritev med podatkovnimi centri ter internetom stvari glede na zahteve po računskih virih, pomeni neprekinjeno prilagajaje računskih virov in posledično vzdrževanje kakovosti storitve časovno-kritičnih aplikacij. Metoda kot vhodne podatke prejme metrike pridobljene z monitoringom virtualne infrastrukture ter vrne set ustreznih (virtualnih) instanc za namestitev mikrostoritvene aplikacije. Metoda P-Match deluje na podlagi podgrafnega izomorfizma, ki temelji na ujemanju potrebe po računskih virih mikrostoritev z razpoložljivimi računskimi viri na infrastrukturi.
Vrednotenje in primerjava metode P-Match s podobno metodo MPD, prav tako primerno za izboljšano razporejanje mikrostoritev, je pokazala, da za določen sklop zahtev mikrostoritev po računskih virih obe metodi predlagata takšno razporeditev mikrostoritev, ki zadošča vnaprej določenim zahtevam aplikacije ter vzdržuje izboljšano kvaliteto storitve. Čeprav sta obe metodi zadostili zahtevam, je metoda P-Match vrnila enake ali celo boljše rezultate v nekoliko hitrejšem času.
Metoda P-Match je zaradi hitrega izvajanja primerna za integracijo v orodja za kreiranje mikrostoritev ter uporabo v fazi planiranja in prispeva k trajnostni rabi računskih virov, prilagaja odzivni čas mikrostoritev glede na njihove zahteve ter obdelavo podatkov tam, kjer je najbolj smiselna.
|
