Microservices based Resource Management for next generation Cloud Computing paradigm

基于微服务的下一代云计算范式的资源管理

基本信息

  • 批准号:
    RGPIN-2021-04018
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.04万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    加拿大
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    加拿大
  • 起止时间:
    2022-01-01 至 2023-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Interaction between interrelated computing devices has increased dramatically because of the continuous adoption of the 5G cellular network supporting IoT applications. End-user requirements are varying with different capabilities like proper response, optimal power cost, and QoS. Fog computing model emphasizes data access latency and geographical distribution for cloud resources. Edge computing transfers applications services, data and computing power from cloud data centers to closest points servicing end-user devices. The main weaknesses in these models are the type of management platforms, communication methods, and applications and services deployments including data update and consistency. Data and communication security, scalability, interface programmability, reliability, availability and serviceability are significant issues that challenge the development stages of the new IoT applications. Communication model and micro-services architecture between cloud component layers decouples between service components and makes task components as modular functionality. Micro-services must follow protocol standards that make resources access to public fast, safe and secure. As a result, a new enhanced cloud computing model has come up that combines edge and fog computing models leveraging from micro-services communicating between centralized resources embedded in cloud data centers and data sources of IoT embedded in edge and fog networks close to the end-user devices. The main challenges that must be investigated for the enhanced cloud computing paradigm are: 1.Network topology and its architecture, since existing dynamic software switches serve virtualized components. Cloud computing components change their location based on the cloud management system, which requires to make micro-services architecture and communication protocols agile and light as request and response model. 2.Resource and task management, which requires to identify user application demands and requirements to assign suitable resources to meet their expectations of latency, computation power, resource capacity, data size, and location. 3.Communication requests using micro-services must be coherent to data access security policies that can identify the tasks to run in the targeted servers with data or message contents reliability and trustiness. Workload deployment mechanisms need security management strategies to handle the users' applications reliability and availability, and privacy needs. This proposal attempts to address key research challenges related to the design and operation of efficient cross-layer resource management in the enhanced cloud computing paradigm, focusing on the user application demands that require micro-services satisfying user needs based on availability and in a trust-worthy architecture. The proposed research will be instrumental in balancing the resources and services within the cloud computing networks, including the end-user level.
由于支持物联网应用的 5G 蜂窝网络的不断采用,相关计算设备之间的交互急剧增加。最终用户的要求因不同的功能而异,例如正确的响应、最佳的电力成本和服务质量。雾计算模型强调云资源的数据访问延迟和地理分布。边缘计算将应用程序服务、数据和计算能力从云数据中心传输到为最终用户设备提供服务的最近点。这些模型的主要弱点是管理平台的类型、通信方法以及应用程序和服务部署,包括数据更新和一致性。数据和通信安全性、可扩展性、接口可编程性、可靠性、可用性和可服务性是挑战新物联网应用开发阶段的重大问题。 云组件层之间的通信模型和微服务架构解耦了服务组件之间的耦合,并使任务组件成为模块化功能。微服务必须遵循协议标准,使资源快速、安全、有保障地被公众访问。因此,出现了一种新的增强型云计算模型,该模型结合了边缘计算和雾计算模型,利用微服务在云数据中心嵌入的集中资源与嵌入边缘和雾网络的物联网数据源之间进行通信。用户设备。增强云计算范式必须研究的主要挑战是: 1.网络拓扑及其架构,因为现有的动态软件交换机服务于虚拟化组件。云计算组件基于云管理系统改变位置,这就要求微服务架构和通信协议作为请求和响应模型变得敏捷和轻量。 2.资源和任务管理,需要识别用户应用程序的需求和要求,分配合适的资源,以满足他们对延迟、计算能力、资源容量、数据大小和位置的期望。 3.使用微服务的通信请求必须与数据访问安全策略一致,该策略可以识别在目标服务器中运行的任务,并保证数据或消息内容的可靠性和可信度。工作负载部署机制需要安全管理策略来处理用户的应用程序可靠性和可用性以及隐私需求。该提案试图解决与增强型云计算范式中高效跨层资源管理的设计和操作相关的关键研究挑战,重点关注需要微服务基于可用性和信任来满足用户需求的用户应用程序需求。有价值的建筑。拟议的研究将有助于平衡云计算网络内的资源和服务,包括最终用户级别。

项目成果

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  • 影响因子:
    25
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  • 通讯作者:
    Pandarinath, Chethan

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