DADO: Framework para el despliegue de aplicaciones IoT distribuidas en entornos Edge-Fog-Cloud

Abstract

El Internet de las Cosas (IoT) permite unir los mundos real e informático, automatizando procesos del mundo real. Este potencial ha generado interés por parte de dominios intensivos, como la industria o la salud. Sin embargo, el software IoT suele estar lanzado en la nube: servidores en centros de datos remotos. En los dominios intensivos, en los que los requisitos en términos de Calidad de Servicio (QoS) son especialmente estrictos, es complicado utilizar la nube debido a la distancia entre los dispositivos IoT y la nube. Consecuentemente, nuevos paradigmas, como la computación perimetral, tratan de llevar recursos de cómputo cerca de los usuarios finales. Además, las comunicaciones de los dispositivos IoT requieren de flexibilidad y programabilidad en redes, requisitos que pueden cumplirse gracias al paradigma de las Redes Definidas por Software (SDN). Es más, el propio software de las aplicaciones IoT requiere de distribución e interoperabilidad, lo que motiva el uso de arquitecturas de microservicios. No obstante, para obtener una alta QoS en este entorno, es necesario optimizar como se utilizan estos paradigmas: la colocación de microservicios, nodos de cómputo y controladores SDN debe ser optimizada para cumplir las necesidades de la organización. Este hecho atrae interés sobre la optimización holística, que coordina las decisiones en las tres dimensiones. Además, estas necesidades pueden incluir varias métricas de QoS. En esta tesis doctoral se presentan un total de 14 artefactos software y 22 publicaciones científicas para atacar el problema de la optimización holística multiobjetivo del despliegue de aplicaciones IoT intensivas.

The Internet of Things (IoT) is a paradigm that is bridging the gap between the real world and computing applications, by automating real-world processes. Such potential has generated some interest for its use in intensive domains, such as industry or healthcare. However, IoT software is traditionally executed in the cloud: servers in remote data centers. Making use of cloud computing can be complex for intensive domains, due to their strict Quality of Service (QoS) requirements and the distance between the IoT devices and cloud servers. Hence, new paradigms, such as the Cloud-to-Thing Continuum, propose adding computing resources closer to end devices. Furthermore, the communications of IoT devices require for flexibility and network programmability, requirements that can be fulfilled using Software-Defined Networks (SDN). In fact, IoT application software itself requires for distribution and interoperability, motivating the use of microservice architectures. However, achieving a high QoS in this environment requires for the optimization of the use of these paradigms: microservice, computing node and SDN controller placement must be optimized to meet the application’s requirements. This fact calls for holistic optimization, coordinating the decisions in all three dimensions. Moreover, the requirements may imply multiple QoS metrics. In this PhD thesis, a total of 14 artifacts and 22 publications are presented to address the problem of holistic multi-objective optimization for intensive IoT application deployment.