BEHAVE

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BEHAVE – Behavioral Modeling of Application Functions in Serverless Computing

Name des Teilnehmers: Anshul Jindal

Beschreibung des IT-Forschungsprojekts: Die automatische Verwaltung von Ressourcen im Serverless Computing erleichtert die Anwendungsentwicklung, indem die Last auf die Cloud-Plattform verlagert wird. Allerdings werden bereits bestehende Herausforderungen wie das schnelle Starten von Containern, die Kommunikation und die Latenz von Datenzugriffen durch die Heterogenität im Computing-Kontinuum (Edge-Cloud-Kontinuum) weiter erhöht. Auf der anderen Seite bietet die Heterogenität eine Vielzahl von Möglichkeiten, unterschiedliche Ziele wie SLO-Anforderungen und Energieeffizienz auf unkonventionelle Weise zu erreichen. Daher müssen Entscheidungen zum Ressourcenmanagement wie Funktionsplanung und Datenplatzierung all diese Herausforderungen berücksichtigen.

Am Lehrstuhl für Computer Architecture and Parallel Systems der TU München arbeiten wir an der Erweiterung von FaaS für heterogene Plattformen (das Rechenkontinuum) unter Verwendung eines Netzwerks verteilter heterogener Zielplattformen, genannt Function Delivery Network (FDN), analog zum Content Delivery Network. FDN bietet Function Delivery as a Service (FDaaS) und liefert die Funktion an die richtige Zielplattform, basierend auf dem erforderlichen Rechen- und Datenbedarf.

Das Ziel dieses Projekts ist es, autonome Entscheidungsfindung für das FDN zu ermöglichen, indem Funktionen in FaaS-Anwendungen über verschiedene Verhaltensmodelle charakterisiert werden. Das Projekt wird sich auf die folgenden Management-Anwendungsfälle des FDN konzentrieren:

  1. Scheduling von Anwendungsfunktionen: Einplanung von Funktionen auf die heterogenen Ressourcen, basierend auf den Kosten der Funktion, der Reaktionszeit und den Anforderungen an Berechnungen und Daten.
  2. Datenspeicherung und -verwaltung: Platzierung von Daten und Datenmigration, die von Funktionen benötigt werden.
  3. Betrieb und Wartung: Verteilte Algorithmen zur Erkennung von Anomalien zur Unterstützung von Smart O & M im Computing-Kontinuum.

Software Campus-Partner: TU München, Huawei

Umsetzungszeitraum: 01.02.2021 – 31.10.2022