ASSURANCE-AWARE 5G EDGE-CLOUD ARCHITECTURES FOR INTENSIVE DATA ANALYTICS

Le moderne applicazioni data-intensive sono sempre più esigenti in termini di proprietà non funzionali, quali prestazioni, sicurezza e privacy. Al fine di raggiungere queste proprietà non funzionali, le moderne applicazioni traggono vantaggio dall'essere sviluppate come una composizione di servizi e distribuite in un'infrastruttura eterogenea di continuum che comprende infrastrutture Edge e Cloud. In questo scenario, le infrastrutture utilizzate per il deployment dei servizi svolgono un ruolo cruciale nel fornire o supportare le proprietà non funzionali dell'applicazione. Ad esempio, la bassa latenza può essere ottenuta distribuendo i servizi in nodi ai confini dell'Edge. La maggior parte della letteratura disponibile sulle infrastrutture di deployment si concentra su singoli servizi stateless e su soluzioni per garantire e verificare le proprietà non funzionali relative alla disponibilità delle risorse e alle prestazioni. Solo alcune soluzioni esistono per il deployment di pipeline di servizi, concentrandosi nella maggior parte dei casi solo sulla composizione funzionale. In generale mancano soluzioni di deployment che preservino le altre proprietà non funzionali avanzate, come sicurezza e privacy. Questa tesi propone una nuova metodologia di assurance per le moderne infrastrutture di continuum, permettendo una economica e approfondita verifica di proprietà non funzionali. Questo lavoro costituisce le fondamenta per una metodologia il deployment applicazioni basate su servizi servizi fondata sulle proprietà non funzionali. La tesi si concentra su infrastrutture di continuum avanzate, dove il MEC 5G può essere integrato come nodo Edge. Inoltre, si focalizza su un Edge-Cloud Continuum che integra un ecosistema di servizi Big Data, dove vengono eseguite analitiche data-intensive a supporto di applicazioni critiche. La metodologia di assurance proposta in questa tesi è collaborative, poco onerosa e basata su i) la collezione trasparente e continua di evidenze che misurano stati rilevanti del sistema ottenute tramite monitoring o test di interfacce standard dell'infrastruttura, ii) aggregazione di misure in metriche e iii) contratti che definiscono la verifica di specifiche proprietà non funzionali basandosi sulle metriche. La metodologia di assurance disaccoppia l'assurance dell'infrastruttura da quelle legate alla trasformazione dei dati e dell'applicazione. Questo è il primo tentativo di mostrare come l'assurance di infrastrutture e di trasformazione dei dati possano complementare l'assurance sulle applicazioni con un limitato incremento nell'uso delle risorse, mantenendosi pienamente applicabile alle moderne infrastrutture di continuum. I contributi di questa tesi sono molteplici: i) una metodologia di assurance genereralizzabile per le infrastrutture moderne, ii) un insieme di verticalizzazioni della metodologia di assurance per 5G MEC, pipeline di Big Data e reti CDN, iii) una nuova nozione di continuum abilitata al 5G, iv) una soluzione di deployment fondata sulle proprietà non funzionali e che integra verifice di assurance, v) la realizzazione di una infrastruttura di continuum con nodi 5G simulati e una applicazione data-intensive reale di agronomia robotizzata, vi) una completa valutazione di efficienza e performance della soluzione sviluppata. Le soluzioni di assurance sviluppate in questa tesi sono state applicate a scenari reali tramite la realizzazione di un'infrastruttura Edge-Cloud Continuum con supporto 5G. Questa è stata ottenuta integrando un simulatore di rete 5G, una soluzione di deployment MEC, servizi per Big Data e una piattaforma di pipeline di analisi. Questa infrastruttura di continuum è stata utilizzata per l'implementazione di un'applicazione di tipo IoT basata sull'automazione di analisi agronomiche. La soluzione realizzata ha gestito la collezione, l'inserimento, l'analisi e la visualizzazione di dati raccolti sul campo. Questa complessa applicazione ha necessità di garanzie su proprietà non funzionali avanzate, che sono state garantite tramite la metodologia di assurance definita in questa tesi. I risultati ottenuti dimostrano l'utilità e l'efficacia dell'assurance nel contesto di applicazioni data-intensive moderne, così come il limitato impatto sulle performance ottenuto tramite l'uso di monitoring infrastrutturale e la collezione di evidenze.

Grantor dc:publisher

Università degli Studi di Milano

Year dc:date

2024

Author dc:creator

• BERTO, FILIPPO

Contributors dc:contributor

• supervisor: M. Anisetti ; co-supervisor: C. A. Ardagna ; external supervisor: M. Valla ; PhD course coordinator: R. Sassi
• Valla
• Massimo
• F. Berto
• ANISETTI, MARCO
• SASSI, ROBERTO

• 5G
• Edge Computing
• Big Data
• Assurance
• Quality Assurance
• Cloud Architecture
• Data Analytics

Statement dc:rights

• info:eu-repo/semantics/openAccess

Language dc:language

eng

Identifier

http://dx.doi.org/10.13130/berto-filippo_phd2024-01-26
10.13130/berto-filippo_phd2024-01-26

OAI identifier oai:identifier

oai:air.unimi.it:2434/1021895