Tesis:
Integrative Modeling, Simulation, and Optimization Techniques for Efficient Data-Intensive Applications in Edge Computing Infrastructures
- Autor: CÁRDENAS RODRÍGUEZ, Román
- Título: Integrative Modeling, Simulation, and Optimization Techniques for Efficient Data-Intensive Applications in Edge Computing Infrastructures
- Fecha: 2023
- Materia:
- Escuela: E.T.S. DE INGENIEROS DE TELECOMUNICACION
- Departamentos: INGENIERIA ELECTRONICA
- Acceso electrónico: https://oa.upm.es/77530/
- Director/a 1º: ARROBA GARCÍA, Patricia
- Director/a 2º: WAINER, Gabriel
- Resumen: La fusión de tecnologías que caracteriza a la cuarta revolución industrial está difuminando las fronteras entre el mundo físico y el digital. Las nuevas soluciones son cada vez más complejas e implican conocimientos especializados en múltiples ámbitos. Por lo tanto, ya no pueden considerarse soluciones autónomas, sino un sistema de sistemas que comprende dispositivos, usuarios y otros sistemas de apoyo. Su concepción, diseño y despliegue requiere un análisis exhaustivo del escenario para tener éxito. La ingeniería de sistemas basado en el modelado y la simulación (MSBSE) aplica técnicas avanzadas de modelado y simulación para garantizar un diseño incremental lógico, robusto y fiable, lo que permite evaluar los riesgos técnicos del sistema al tiempo que disminuyen los costes de la solución en desarrollo. Sin embargo, estos métodos siguen presentando algunas deficiencias que requieren más investigación para abarcar más casos de uso y lograr una mayor adopción. Por este motivo, necesitamos establecer un nuevo flujo de trabajo que se apoye en herramientas de modelado, simulación y optimización (M&S&O) para ayudar en la concepción, diseño, implementación y operación de sistemas complejos modernos que aborden estos problemas sin comprometer la robustez de la solución.
Esta tesis propone un enfoque novedoso que integra metodologías M&S&O en la ingeniería de sistemas para el desarrollo de sistemas complejos. Esta visión holística hace hincapié en el uso de herramientas formales de modelado para construir sistemas más robustos y fiables. La simulación es la herramienta principal para verificar que el modelo propuesto cumple los requisitos del sistema. Además, incorpora técnicas de optimización para automatizar las decisiones de diseño y mejorar el rendimiento del sistema en desarrollo. Aportamos un estudio en profundidad de los enfoques de modelado formal, simulación y optimización para ayudar al desarrollo de soluciones más robustas a lo largo de la concepción y el desarrollo de sistemas complejos. A continuación, proponemos un nuevo proceso para integrar estas técnicas de modelado, simulación y optimización. Además, exploramos técnicas para mejorar el rendimiento de la simulación con el fin de acelerar el proceso de desarrollo de sistemas propuesto. Por último, definimos un marco de optimización ajeno a las herramientas de modelado y simulación usadas que integra distintos algoritmos de optimización para mejorar el rendimiento de cualquier sistema complejo en desarrollo. Desvincular las herramientas de optimización del problema específico nos permite reutilizar las herramientas de optimización para múltiples sistemas en estudio.
Para ilustrar la metodología propuesta, nos inspiramos en un caso de uso de un sistema complejo. En concreto, nos centramos en el diseño de infraestructuras federadas de cómputo de borde para aplicaciones con exigentes requisitos técnicos en términos de cómputo y latencia de servicio. Este caso de uso en particular puede beneficiarse significativamente del flujo de trabajo MSOBSE propuesto, ya que el número de dispositivos interconectados está creciendo exponencialmente y las infraestructuras actuales que dan soporte a las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) se están viendo saturadas. La computación de borde surge como solución a estas limitaciones, descentralizando los recursos informáticos y distribuyéndolos geográficamente en el borde de la red para reducir significativamente la latencia de las aplicaciones TIC. La computación de borde puede reducir el retardo de las comunicaciones y aumentar el ancho de banda global disponible en comparación con las soluciones TIC actuales basadas en la nube. De este modo, la computación de borde destaca como un habilitador tecnológico para nuevos servicios que requieran un cómputo intensivo y distribuido en tiempo real.
ABSTRACT
The fusion of technologies that characterizes the fourth industrial revolution is blurring the boundaries between the physical and digital worlds. New solutions are becoming increasingly complex and involve expertise in multiple domains. Thus, they can no longer be considered stand-alone solutions but a system of systems comprising devices, users, and other supporting systems. Their conception, design, and deployment require a thorough analysis of the scenario to be successful. Modeling and simulation-based systems engineering (MSBSE) applies advanced Modeling and Simulation (M&S) techniques to ensure a logical, robust, and reliable incremental design, allowing the technical risks of the system to be assessed while lowering the costs of the solution under development. However, these methods still have different shortcomings that require further research to cover more use cases and achieve wider adoption. For this reason, we need to establish a new workflow that relies on modeling, simulation, and optimization (M&S&O) tools to assist in the conception, design, implementation, and operation of modern complex systems that address these problems without compromising the robustness of the solution. This thesis proposes a novel approach that integrates M&S&O methodologies in systems engineering for the development of complex systems. This holistic view emphasizes using formal modeling tools to build more robust and reliable systems. Simulation is the main tool to verify that the proposed model meets the system requirements. In addition, it incorporates optimization techniques to automate design decisions and improve the system under development performance. We provide an in-depth study of formal modeling, simulation, and optimization approaches to aid the development of more robust solutions throughout the design and development of complex systems.
We then propose a new process for integrating these modeling, simulation, and optimization techniques. In addition, we explore techniques for improving simulation performance to accelerate the proposed system development process. Finally, we define an M&S-agnostic optimization framework that integrates different optimization algorithms to improve the performance of any complex system under development. Decoupling the optimization tools from the specific problem allows us to reuse the optimization tools for multiple systems under study.
We define a use case of a complex system to elaborate on the proposed methodology. Namely, we focus on the design of federated Edge Computing infrastructures for applications with demanding technical requirements in terms of computation and service latency. This particular use case can benefit significantly from the proposed MSOBSE workflow, as the number of interconnected devices is growing exponentially and the current infrastructures supporting information and communication technologies (ICT) are becoming saturated. Edge Computing arises as a solution to these limitations, decentralizing computing resources and distributing them geographically at the edge of the network to significantly reduce the latency of ICT applications. Edge Computing can reduce communication delay and increase the overall available bandwidth compared to current cloud-based ICT solutions. In this way, Edge Computing stands out as a technology enabler for new services that require intensive, distributed real-time computation.