MetaEdge : an interoperable framework for the integration of edge computing platforms

Abstract

In the current computing continuum, edge computing is an important field of research. Edge computing is a paradigm that revolutionizes traditional cloud-centric computing models by decentralizing data processing and analysis closer to the data source, often at or near the network's edge. This approach aims to alleviate the latency and bandwidth constraints associated with transmitting large volumes of data to distant cloud servers. By leveraging local computational resources, such as edge devices or servers, edge computing empowers real-time decision-making, enhances privacy, and enables applications in environments with limited or intermittent connectivity. Currently, there exist many different platforms for edge computing exist. However, these platforms often form a relatively encapsulated system, requiring a specific implementation or abstraction. Within this thesis, a proposal of an interoperable protocol for the integration of different edge platforms and devices is created. Different entities can use the protocol to provide or require computational power and resources, which allows efficient offloading in a heterogeneous environment. No homogenous platform is necessary, but heterogeneous devices can communicate via this protocol. Additionally, context is used to allow for specific optimization methods, e.g., to improve the connectivity or decrease the computation delay. Based on this protocol, a framework is implemented, called MetaEdge. This prototype is used to validate the suitability of the protocol and to show its effectiveness. The concept is proofed by creating multiple worker nodes which implement different edge platforms and runtimes. MetaEdge is able to orchestrate and coordinate these different tasks, and also use context of the worker and the network for different optimization strategies.

Im aktuellen computing continuum ist Edge Computing ein wichtiges Forschungsgebiet. Edge Computing ist ein Paradigma, das die traditionellen Cloud-zentrierten Computermodelle verändert, indem es die Datenverarbeitung und -analyse dezentralisiert. Diese Aufgaben werden näher an der Datenquelle, oft direkt am Netzwerkrand, ausgeführt. Dieser Ansatz zielt darauf ab, die mit der Übertragung großer Datenmengen an weit entfernte Cloud-Server verbundenen Latenzzeiten und Bandbreitenbeschränkungen zu verringern. Durch die Nutzung lokaler Rechenressourcen, z.B. Edge-Geräte oder -Server, ermöglicht Edge Computing Echtzeit-Berechnungen, verbessert den Datenschutz und ermöglicht es, Anwendungen in Umgebungen mit eingeschränkter oder unterbrochener Konnektivität auszuführen. Derzeit gibt es viele verschiedene Plattformen für Edge Computing. Diese Plattformen bilden jedoch häufig ein relativ gekapseltes System, das eine spezifische Implementierung oder Abstraktion erfordert. In dieser Arbeit wird ein Prototyp für ein interoperables Protokoll zur Integration verschiedener Edge-Plattformen und -Geräte erstellt. Verschiedene Einheiten können darüber Rechenleistung und Ressourcen bereitstellen oder nutzen, was ein effizientes Offloading in einer heterogenen Umgebung ermöglicht. Es ist keine homogene Plattform erforderlich, sondern heterogene Geräte können über dieses Protokoll kommunizieren. Darüber hinaus wird Kontext genutzt, um spezifische Optimierungsmethoden zu ermöglichen, z.B. um die Konnektivität zu verbessern oder die Rechenzeit zu verringern. Auf Grundlage dieses Protokolls wird ein Framework, MetaEdge, implementiert. Dieser Prototyp wird verwendet, um die Interaktion des Protokolls zu validieren und seine Wirksamkeit zu zeigen. Mehrere Edge-Plattformen und Laufzeiten werden in dem Konzept integriert und auf verschiedenen Instanzen gestartet. Dabei kann gezeigt werden, dass MetaEdge in der Lage ist, die verschiedenen Aufgaben zu orchestrieren und zu koordinieren sowie den Kontext der Teilnehmer und des Netzwerks für verschiedene Optimierungsstrategien zu nutzen.